機器人就該「0失誤」？在下以為，機器人還是蠢一點更可愛！

先來比對兩組機器人。同樣是表情機器人（表情機器人：能模擬人類面部表情和情緒動作的智能機器人），你覺得哪個機器人更可愛一點？

腐國表情機器人 Sophia

島國表情機器人 Kobian

雖然兩隻表情機器人顏值都很「逆天」，與我們想像中未來感、科技感爆棚，擁有變形金剛般帥氣外形的機器人大相徑庭，但是如果非要我選一個，我選島國 Kobian，原因是它並不那麼像人，反而讓人覺得可愛得多。

最近，一些機器人和人工智慧前沿領域的研究人員調查發現，人們對那些偶爾會犯錯誤的機器人評級時格外「手下留情」：

• 「我不會因為它犯錯就不喜歡它，如果一點也不犯錯，那就太可怕了，太人性化反而感覺不好。

• 「我就喜歡看機器人佯裝自己並沒有犯錯誤的可愛樣子。」

參與者對會犯錯機器人的喜愛程度，遠遠超過了那些能與人進行完美交流互動的機器人。這其實正是恐怖谷理論在作祟。

恐怖谷理論是一個關於人類對機器人和非人類物體感覺的假設，於 1969 年由日本機器人專家森昌弘提出。當機器人與人類相像超過 95% 的時候，人類對他們的反應便會突然變得極為反感，機器人與人類有一點點差別都會顯得格外刺眼，整個機器人帶給人僵硬恐怖的感覺，彷彿面對的是行屍走肉。

所以那些外表笨笨的，做事情不比人類好，偶爾還會把事情搞砸的機器人反而更讓人覺得可愛。人們在迎接 AI 盛宴的同時，又懼怕 AI 做得比人類好，最終導致自己被取代。一個永不犯錯的機器人，無論何時看聽來、聽起來都讓人覺得毛骨悚然。

這裡還有一個原理能解釋上述案例，那就是出醜效應。出醜效應又叫仰巴腳效應、犯錯誤效應，是指一個全無缺點的人未必受歡迎，但精明的人偶爾犯點小錯誤不僅瑕不遮瑜，還能更討人喜歡。人們覺得會犯錯的人反而更有吸引力，因為人非聖賢，孰能無過呢？

薩爾茨堡大學的機器人專家針對這一理論進行了研究，發現「出醜效應」適用於包括機器人在內的任何社會事物：

• 參與者不知道機器人是故意「被出錯」，當機器人一次次接不住參與者遞過來的紙條的時候，大部分人都會很有耐心地陪它一遍遍練習。

• 讓參與者按照機器人的指令用樂高積木來搭建東西。故意設計一些機器人出錯，讓人覺得機器人在技術上出現了問題，比如陷入一個死循環之中、不斷重複一個單詞等、故意打斷參與者講話等，但人們也都願意跟它們一起玩。

人很多時候，對這些無足輕重的小事格外包容。這讓我想起了前段時間日本那家由於服務員都是患了痴呆症的老婆婆，所以會上錯菜的餐廳，餐廳老闆正是秉持著這樣一種接受錯的事情，跟錯的事情一同快樂的價值觀。

機器人也一樣，犯點小錯更能夠戳中人的萌點。所以發明一個「會犯錯的機器人」，說不定會是個不錯的點子。

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