人機(jī)協(xié)同背景下建議來(lái)源和建議尋求動(dòng)機(jī)對(duì)建議采納的影響

摘 要 來(lái)自算法的建議并不總是由AI獨(dú)立給出的，還有可能是專家使用AI（即人機(jī)協(xié)同）給出的。而目前少有研究探討人機(jī)協(xié)同背景下決策者的建議尋求動(dòng)機(jī)對(duì)建議采納的影響。本研究采用疾病預(yù)測(cè)材料探討人機(jī)協(xié)同背景下建議來(lái)源和建議尋求動(dòng)機(jī)對(duì)建議采納的影響。研究1采用單因素（建議來(lái)源：專家/AI/人機(jī)協(xié)同）被試間設(shè)計(jì)，發(fā)現(xiàn)相對(duì)于AI給出的建議，決策者更多采納人機(jī)協(xié)同給出的建議，而對(duì)人機(jī)協(xié)同給出的建議和專家單獨(dú)給出的建議，建議采納沒(méi)有顯著差異。研究2采用2（建議來(lái)源：專家/人機(jī)協(xié)同）×3（建議尋求動(dòng)機(jī)：關(guān)系動(dòng)機(jī)/準(zhǔn)確動(dòng)機(jī)/控制組）被試間設(shè)計(jì)，發(fā)現(xiàn)決策者對(duì)人機(jī)協(xié)同的建議采納多于對(duì)專家的建議采納，關(guān)系動(dòng)機(jī)條件下的建議采納多于準(zhǔn)確動(dòng)機(jī)條件下的建議采納。研究結(jié)果表明人們?cè)敢獠杉{人機(jī)協(xié)同給出的建議。

關(guān)鍵詞 人機(jī)協(xié)同；關(guān)系動(dòng)機(jī)；準(zhǔn)確動(dòng)機(jī)；建議采納

分類號(hào) B849

DOI：10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2024.12.001

1 引言

日常生活中，人們做出決策時(shí)往往會(huì)參考他人建議以提高決策質(zhì)量（Gino & Schweitzer，2008）。影響建議采納的因素很多，但很少有研究探討決策者的動(dòng)機(jī)對(duì)建議采納的影響，尤其是當(dāng)建議來(lái)源不同時(shí)，決策者的動(dòng)機(jī)是否影響其對(duì)建議的采納？本文對(duì)此進(jìn)行了探討。

Ji等（2017）通過(guò)質(zhì)性研究探討了決策者尋求建議的動(dòng)機(jī)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，獲取信息確實(shí)是尋求建議的主要?jiǎng)訖C(jī)之一，如解決手頭的問(wèn)題、獲得替代視角或確認(rèn)決定；同時(shí)，決策者還可能會(huì)為了建立、維持或改善關(guān)系而尋求建議。建議采納過(guò)程既是信息加工過(guò)程，也是人際互動(dòng)過(guò)程，如果決策者期望獲得最優(yōu)的解決方案或做出最佳決定（Jonas， 2005）而評(píng)估他人建議，或?qū)⒆约旱某跏紱Q策和他人建議進(jìn)行比較分析，則說(shuō)明其采納建議時(shí)是出于準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)或認(rèn)知?jiǎng)訖C(jī)。如果建議者和決策者關(guān)注人際關(guān)系，說(shuō)明在建議采納中存在關(guān)系動(dòng)機(jī)或社會(huì)性動(dòng)機(jī)，即采納建議是為了建立或維持積極的人際關(guān)系（Blunden et al.， 2019）。Dreu和Boles（1998）發(fā)現(xiàn)，持親社會(huì)動(dòng)機(jī)的談判者傾向于合作策略，易采納他人提供的信息。決策者基于準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)采納建議時(shí)，如果其不信任建議者，則多采用系統(tǒng)式加工，并對(duì)建議信息反復(fù)權(quán)衡，從而可能導(dǎo)致建議采納程度降低（Chen et al.， 1996）。因此，本研究探討的第一個(gè)問(wèn)題是決策者的建議采納程度是否因動(dòng)機(jī)不同（準(zhǔn)確vs. 關(guān)系）而存在差異。

在數(shù)字化時(shí)代，專家和AI都能給出建議，如醫(yī)療專家和醫(yī)療AI（杜秀芳等， 2023）。已有研究探討了人類專家與算法的建議對(duì)決策者的建議采納的影響，并發(fā)現(xiàn)存在算法厭惡（Dietvorst et al.， 2015; Kaufmann et al.， 2023）。人們不愿意采納算法的建議一方面是因?yàn)锳I能力不足（Mahmud et al.， 2022）。相比于人類給出錯(cuò)誤建議的后果，人們對(duì)AI給出錯(cuò)誤建議后的信任損失得更快（Bogert et al.， 2021）；另一方面涉及AI的責(zé)任主體性問(wèn)題（Hakli & M?kel?， 2019; Parthemore & Whitby， 2014），即如果AI給出了錯(cuò)誤的建議，人們無(wú)法追究責(zé)任。但現(xiàn)實(shí)情況是，往往只有少數(shù)人擁有并使用AI，尤其是一些高級(jí)的AI，普通人可能并不擁有也不會(huì)使用。也就是說(shuō)，有一部分來(lái)自算法的建議并不是AI獨(dú)立給出的，而是專家使用AI后給出的，是人機(jī)協(xié)同的結(jié)果。對(duì)于這部分建議，人們的采納情況如何？前人對(duì)人機(jī)協(xié)同決策的研究（Sowa et al.， 2021; Zhang et al.， 2023）發(fā)現(xiàn)，相比與人協(xié)同，與高質(zhì)量的AI協(xié)同所作出的決策表現(xiàn)更佳。我們推測(cè)，人機(jī)協(xié)同給出的建議一方面可以提高建議接受者對(duì)AI的信任，另一方面在一定程度上可以削弱人們對(duì)AI是否可以作為責(zé)任主體的疑慮。因此，決策者對(duì)人機(jī)協(xié)同的建議采納程度是否高于來(lái)自AI的建議或來(lái)自專家的建議，這是本研究要探討的第二個(gè)問(wèn)題。

人機(jī)協(xié)同給出的建議類似集體商議的結(jié)果，決策者可能會(huì)認(rèn)為它更準(zhǔn)確，那么在準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)條件下是否會(huì)對(duì)其采納程度更高？而在人機(jī)協(xié)同中，專家和AI的責(zé)任都會(huì)降低，這是否會(huì)削弱關(guān)系動(dòng)機(jī)條件下決策者的建議采納程度？因此，本研究要探討的第三個(gè)問(wèn)題是不同動(dòng)機(jī)條件下，決策者對(duì)來(lái)自專家和人機(jī)協(xié)同的建議的采納程度是否存在差異。

近幾年，醫(yī)療領(lǐng)域的AI技術(shù)得到了突破性發(fā)展。如2023年10月，科大訊飛的星火醫(yī)療大模型已經(jīng)在全國(guó)400個(gè)縣區(qū)取得了規(guī)模化應(yīng)用，并且該模型在國(guó)家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試中的表現(xiàn)優(yōu)于96%的參加考試的醫(yī)生。另外，被試對(duì)醫(yī)療情境均較為熟悉，該領(lǐng)域的研究成果較多，便于比較，如Bossen和Pine（2023）發(fā)現(xiàn)，在醫(yī)療健康領(lǐng)域中，在人類監(jiān)督下提供醫(yī)療服務(wù)的AI更易被人們接受。因此，本研究將以醫(yī)療情境的疾病預(yù)測(cè)為實(shí)驗(yàn)材料，首先探討當(dāng)決策者出于準(zhǔn)確性的建議尋求動(dòng)機(jī)時(shí)，建議采納程度是否因建議來(lái)源（人機(jī)協(xié)同vs. AI vs. 專家）不同而存在差異。其次，動(dòng)機(jī)（準(zhǔn)確性vs. 關(guān)系）是否影響對(duì)不同來(lái)源建議（專家vs. 人機(jī)協(xié)同）的采納。實(shí)驗(yàn)1采用單因素的被試間設(shè)計(jì)，探討人們對(duì)人機(jī)協(xié)同的建議采納程度是否高于專家或AI的建議采納程度；在此基礎(chǔ)上，實(shí)驗(yàn)2采用3×2的被試間實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，探討不同動(dòng)機(jī)條件下對(duì)專家和人機(jī)協(xié)同的建議采納程度是否存在差異。

本研究的程序材料、數(shù)據(jù)、分析代碼已在https：//osf.io/gbtw9/？view_only=b1ba0b5d9a9b46c791bf7946c8c7800f公開(kāi)。

2 研究1 人機(jī)協(xié)同對(duì)建議采納的促進(jìn)作用

2.1 研究方法

2.1.1 被試

使用G*power計(jì)算效應(yīng)量f=0.25， α=0.05，1- β=0.8時(shí)的單因素方差分析所需樣本量，結(jié)果需要159名被試。本實(shí)驗(yàn)在Credamo在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上招募259名被試，刪除六輪任務(wù)中建議采納程度（Weight of Advice， WOA）無(wú)效的被試67人以及3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以外的極端值被試19人，最終有效被試為173人（男性78人， 女性95人， 年齡31.90±8.71歲）。

2.1.2 研究設(shè)計(jì)

采用單因素（建議來(lái)源：專家/AI/人機(jī)協(xié)同）的被試間設(shè)計(jì)，因變量是被試的建議采納程度，參照Yaniv（2004）的計(jì)算公式：WOA=|決策者最終估計(jì)-決策者初始估計(jì)|/|建議值-決策者初始估計(jì)|，WOA=0表示決策者完全不接受建議，WOA=1表示決策者完全接受建議，被試初始估計(jì)與建議值相同時(shí)，公式的分母為0，則WOA無(wú)效，數(shù)據(jù)被剔除。

2.1.3 材料

（1）疾病預(yù)測(cè)材料

改編自杜秀芳等（2023）的實(shí)驗(yàn)材料，包括肺癌、特發(fā)性肺動(dòng)脈高壓（IPAH）、前列腺癌、心臟病、糖尿病以及高血壓六種疾病患病概率的材料，每種材料給出了在特定人群中的患病概率以及檢出率，要求被試預(yù)測(cè)某項(xiàng)檢查異常的個(gè)體患該疾病的概率。如前列腺癌的材料：

曹爺爺，84歲，前列腺特異性抗原（PSA）測(cè)試的結(jié)果異常。PSA測(cè)試是檢測(cè)前列腺癌的一種手段。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)80歲以上的老人中每1000個(gè)有15人患前列腺癌。對(duì)這15人進(jìn)行PSA測(cè)試會(huì)有11人結(jié)果異常；由于這種測(cè)試不是特別準(zhǔn)確，其余985人進(jìn)行該測(cè)試時(shí)也會(huì)有25人結(jié)果異常。如果曹大爺PSA測(cè)試結(jié)果異常，那么他實(shí)際患前列腺癌的概率是多少？

2.1.4 程序

被試被隨機(jī)分到三個(gè)實(shí)驗(yàn)組。然后主試依次向其呈現(xiàn)六個(gè)情景，被試按照J(rèn)AS范式完成建議采納任務(wù)。每個(gè)情景開(kāi)始時(shí)，被試先獨(dú)立做出預(yù)測(cè)估計(jì)，然后呈現(xiàn)專家、AI或人機(jī)協(xié)同的預(yù)測(cè)結(jié)果，被試根據(jù)該結(jié)果再做一次預(yù)測(cè)，最初的預(yù)測(cè)可以修改，也可以保持。最后收集人口學(xué)信息。

2.2 結(jié)果

將被試在六種疾病預(yù)測(cè)材料中的建議采納程度平均值作為因變量，建議來(lái)源為自變量，性別作為協(xié)變量，采用單因素方差分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，建議來(lái)源的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（2， 169）=4.15，p=0.017，η2p=0.06，專家組（M=0.62， SD=0.25， t（110） =2.17， d=0.40， p=0.048）和人機(jī)協(xié)同組（M=0.64， SD =0.28， t（115）=2.51， d=0.46， p=0.040）的建議采納程度顯著高于AI組（M=0.50， SD=0.32）的建議采納程度，專家組和人機(jī)協(xié)同組的建議采納程度無(wú)顯著差異。

該結(jié)果說(shuō)明，即使在AI技術(shù)得到大幅度發(fā)展的今天，算法厭惡仍然存在，而人機(jī)協(xié)同可以避免算法厭惡。鑒于與高質(zhì)量的AI進(jìn)行協(xié)同決策時(shí)的聯(lián)合表現(xiàn)優(yōu)于單獨(dú)個(gè)體決策時(shí)的表現(xiàn)（Zhang et al.， 2023），研究2將進(jìn)一步探討不同動(dòng)機(jī)條件下建議來(lái)源對(duì)建議采納的影響。

3 研究2 決策者動(dòng)機(jī)與建議來(lái)源對(duì)建議采納的影響

3.1 研究方法

3.1.1 被試

使用G*power計(jì)算效應(yīng)量f=0.25， α=0.05，1-β =0.8時(shí)的3×2方差分析所需樣本量，結(jié)果需要158名被試。本實(shí)驗(yàn)在Credamo在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上招募400名被試，刪除答題不符合規(guī)范（如以文字而非數(shù)值進(jìn)行答題）的12人、六輪任務(wù)中WOA無(wú)效（被試初始估計(jì)與建議值相同）的33人、動(dòng)機(jī)操縱未成功的（準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)操縱條件下準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)檢驗(yàn)得分低于關(guān)系動(dòng)機(jī)檢驗(yàn)的被試和關(guān)系動(dòng)機(jī)操縱條件下關(guān)系動(dòng)機(jī)檢驗(yàn)得分低于準(zhǔn)確動(dòng)機(jī)檢驗(yàn)的被試）28人以及3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以外的極端值被試4人，最終有效被試為323人（男性110人，女性213人，年齡32.73±9.31歲）。

3.1.2 研究設(shè)計(jì)

采用3（建議尋求動(dòng)機(jī)：準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)/關(guān)系動(dòng)機(jī)/控制組）×2（建議來(lái)源：專家/人機(jī)協(xié)同）的被試間設(shè)計(jì)，因變量是建議采納程度（同研究1）。

3.1.3 材料

（1）疾病預(yù)測(cè)材料同研究1。

（2）動(dòng)機(jī)操縱材料

準(zhǔn)確動(dòng)機(jī)操縱材料：“本研究的目的是探究采納他人建議時(shí)如何保持客觀的態(tài)度。建議互動(dòng)過(guò)程是多方面收集信息，減少?zèng)Q策中不確定性的過(guò)程。采納他人建議的目的是作出準(zhǔn)確的決策。建議互動(dòng)過(guò)程越客觀，最終的決策越準(zhǔn)確”。

關(guān)系動(dòng)機(jī)操縱材料：“本研究的目的是探究采納他人建議時(shí)如何主動(dòng)追求與他人之間的親密和良好關(guān)系，建議互動(dòng)過(guò)程是建立與他人之間的聯(lián)系，并互相支持的過(guò)程。采納他人建議體現(xiàn)了對(duì)于人際關(guān)系的認(rèn)知和重視。這個(gè)過(guò)程越和諧、越順利，雙方的關(guān)系也就越好”。

控制組動(dòng)機(jī)操縱材料：“本研究的目的是探究采納他人建議時(shí)的行為特點(diǎn)。建議互動(dòng)過(guò)程是決策者和建議者共同作出決策的過(guò)程。在下面的建議互動(dòng)情景中，請(qǐng)按照指導(dǎo)語(yǔ)和主試的指引進(jìn)行”。

（3）動(dòng)機(jī)操縱檢驗(yàn)材料

準(zhǔn)確動(dòng)機(jī)操縱檢驗(yàn)題目是“請(qǐng)問(wèn)在本次測(cè)驗(yàn)中，你追求自己的決策結(jié)果準(zhǔn)確性的程度是”。關(guān)系動(dòng)機(jī)操縱檢驗(yàn)題目是“請(qǐng)問(wèn)在本次測(cè)驗(yàn)中，你有意維持你和建議者的關(guān)系的程度是”。均為7點(diǎn)計(jì)分，1表示非常低，7表示非常高。

3.1.4 程序

基本同研究1。與研究1的不同之處在于在呈現(xiàn)情景之前，先對(duì)動(dòng)機(jī)進(jìn)行操縱，在完成六個(gè)情景任務(wù)后，進(jìn)行動(dòng)機(jī)的操縱檢驗(yàn)和人口學(xué)信息測(cè)量。

3.2 結(jié)果

3.2.1 動(dòng)機(jī)的操縱檢驗(yàn)

不同的建議尋求動(dòng)機(jī)組在兩種動(dòng)機(jī)檢驗(yàn)問(wèn)題上的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差如表1所示。

重復(fù)測(cè)量的方差分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，動(dòng)機(jī)感知效果檢驗(yàn)問(wèn)題的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1， 320）=8.39， p=0.004，η2p=0.03；決策者動(dòng)機(jī)的主效應(yīng)不顯著；不同決策者動(dòng)機(jī)誘發(fā)和動(dòng)機(jī)感知效果檢驗(yàn)問(wèn)題之間的交互作用顯著，F(xiàn)（2， 320）=94.08， p< 0.001，η2p=0.37。進(jìn)一步的簡(jiǎn)單效應(yīng)分析表明，準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)組在準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)檢驗(yàn)問(wèn)題上（M=5.39， SD=0.12）的得分顯著高于關(guān)系性動(dòng)機(jī)的檢驗(yàn)問(wèn)題得分（M=4.21， SD=0.12）， t（105） =9.85， p<0.001， d=1.03；關(guān)系性動(dòng)機(jī)組的被試在準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)檢驗(yàn)問(wèn)題上的得分（M=4.01， SD=0.12）顯著低于關(guān)系性動(dòng)機(jī)的檢驗(yàn)問(wèn)題得分（M=5.30， SD=0.11）， t（109） =-13.37， p<0.001，d=-1.13；控制組的被試在準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)檢驗(yàn)問(wèn)題上（M=4.54， SD=0.12）的得分顯著低于關(guān)系性動(dòng)機(jī)的檢驗(yàn)問(wèn)題得分（M=5.05， SD=0.11）， t （106）=-3.06， p=0.003， d=-0.37。

換個(gè)方向來(lái)看，在準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)的檢驗(yàn)問(wèn)題上，準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)組（M=5.39， SD=0.99）高于控制組（M=4.54， SD=1.44， t（189）=5.00， p<0.001， d=0.68）和關(guān)系動(dòng)機(jī)組（M=4.01， SD=1.28， t（205） =8.86， p<0.001， d=1.20），而且控制組也顯著高于關(guān)系動(dòng)機(jī)組（t（211）=2.88， p=0.013， d=0.39）；在關(guān)系動(dòng)機(jī)檢驗(yàn)問(wèn)題上，關(guān)系動(dòng)機(jī)組（M=5.30， SD=0.97， t（195）=6.97， p<0.001， d=0.95）和控制組（M=5.05， SD=1.26， t（211）=4.81， p<0.001， d=0.66）顯著高于準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)組（M=4.21， SD=1.28），關(guān)系動(dòng)機(jī)組與控制組的差異不顯著。綜上，決策者動(dòng)機(jī)的操作是成功的。

3.2.2 決策者動(dòng)機(jī)與建議來(lái)源對(duì)建議采納的影響

被試在六種疾病預(yù)測(cè)材料中的建議采納程度平均值和標(biāo)準(zhǔn)差見(jiàn)表2。

以建議尋求動(dòng)機(jī)、建議來(lái)源為自變量，性別作為協(xié)變量，建議采納程度為因變量，進(jìn)行方差分析。結(jié)果顯示，建議尋求動(dòng)機(jī)的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（2， 316）=8.79， p<0.001，η2p=0.05。事后檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，關(guān)系性動(dòng)機(jī)組（M=0.71， SD=0.27， t （213）=4.42， p<0.001， d=0.60）和控制組（M=0.65， SD=0.28， t（201）=2.54， p=0.035， d=0.35）顯著高于準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)組（M=0.55， SD=0.28）；控制組和關(guān)系性動(dòng)機(jī)組無(wú)顯著差異。建議來(lái)源的主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1， 316）=4.86， p=0.028，η2p=0.016，被試對(duì)人機(jī)協(xié)同（M=0.67， SD=0.30）的建議采納程度顯著高于對(duì)專家（M=0.60， SD=0.29）的。決策者動(dòng)機(jī)與建議來(lái)源的交互作用不顯著，F(xiàn)（2， 316）=0.79，p=0.456。

4 討論

研究1發(fā)現(xiàn)，建議來(lái)源對(duì)決策者建議采納具有顯著影響，決策者對(duì)專家和人機(jī)協(xié)同的建議采納程度顯著高于對(duì)AI的。有研究認(rèn)為AI不能作為責(zé)任主體，因?yàn)樗麄內(nèi)狈ψ杂梢庵竞驼J(rèn)知條件（Hakli & M?kel?， 2019），因此人們不愿意把重要任務(wù)指派給它們。在AI技術(shù)得到大幅度發(fā)展的背景下，盡管AI的確在很多方面表現(xiàn)優(yōu)異，但人們?nèi)匀徊辉敢馐褂肁I的建議（Schmitt， 2020）。算法的黑盒屬性也會(huì)阻礙算法的使用。Longoni等（2019）的研究認(rèn)為醫(yī)療領(lǐng)域中出現(xiàn)算法厭惡是因?yàn)榫歪t(yī)者擔(dān)心算法不能考慮到個(gè)人的獨(dú)特情況。Bonezzi等（2022）的研究發(fā)現(xiàn)人們對(duì)人類決策的理解比對(duì)算法決策的理解容易，因?yàn)槲覀儠?huì)更多把自己對(duì)決策過(guò)程的理解投射到人類給出的建議。然而專家使用算法為決策者提供建議則表明了專家對(duì)算法的信任，決策者會(huì)認(rèn)為該建議具有較高的可靠度，降低了對(duì)AI能否作為責(zé)任主體的疑慮，因而采納程度更高。研究2雖然發(fā)現(xiàn)決策者對(duì)人機(jī)協(xié)同的建議采納程度高于對(duì)專家的，但差異的效應(yīng)量很低。

研究2發(fā)現(xiàn)出于關(guān)系動(dòng)機(jī)的決策者對(duì)他人的建議采納程度顯著高于出于準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)的決策者對(duì)他人的建議采納程度。這很可能是由于準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)的目的是了解問(wèn)題的本質(zhì)，作出正確的決策，重點(diǎn)在于建議本身的質(zhì)量和可靠性程度。這導(dǎo)致決策者在決定是否采納時(shí)更加謹(jǐn)慎，甚至?xí)?duì)建議產(chǎn)生質(zhì)疑，從而降低了對(duì)建議采納的程度。另外，如果決策題目太難，操縱準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)可能會(huì)使被試有意質(zhì)疑專家或人機(jī)協(xié)同給出的建議，進(jìn)一步降低準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)條件下的建議采納程度。而關(guān)系性動(dòng)機(jī)的目的在于與他人建立或保持親密友好的關(guān)系，因此，作出決策時(shí)考慮的重點(diǎn)不在建議本身，而是與他人的關(guān)系，所以決策者對(duì)他人建議的質(zhì)疑較少，并且傾向于通過(guò)采納建議以建立或維持與他人良好的關(guān)系。

此外，我們發(fā)現(xiàn)，在關(guān)系動(dòng)機(jī)條件下，決策者對(duì)人機(jī)協(xié)同的建議采納程度顯著高于對(duì)專家的建議采納程度。我們認(rèn)為，首先，基于關(guān)系動(dòng)機(jī)尋求建議的人對(duì)關(guān)系更加重視，這能夠減少人們的防御性（Van Tongeren et al.， 2014），進(jìn)而增加對(duì)人機(jī)協(xié)同的接受程度；其次，建議由多位“專家”給出，體現(xiàn)了群體的智慧，使得建議更讓人信服。Mannes（2009）的研究發(fā)現(xiàn)人們認(rèn)為多位專家給出的建議比一位專家給出的建議好。

本研究具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。從理論角度來(lái)看，將動(dòng)機(jī)與人機(jī)協(xié)同結(jié)合起來(lái)，拓展了決策領(lǐng)域的研究范疇。從實(shí)踐角度出發(fā)，本研究對(duì)促進(jìn)人工智能建議的應(yīng)用提供了指導(dǎo)意義。正如黨的二十大報(bào)告所指出的，要讓人工智能助力健康中國(guó)建設(shè)。高質(zhì)量人工智能的使用可以極大緩解目前面臨的就醫(yī)壓力。然而，以往研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療領(lǐng)域是算法厭惡最嚴(yán)重的領(lǐng)域之一（Jussupow et al.， 2020）。因此，專家在決策過(guò)程中使用AI輔助工具，能夠顯著提高診斷的速度和質(zhì)量，同時(shí)也更容易被患者接受。

本研究也存在局限。第一，研究采用醫(yī)療情景材料，未來(lái)可以在其他領(lǐng)域中驗(yàn)證本研究的結(jié)果。第二，研究2中，對(duì)動(dòng)機(jī)的操縱過(guò)于直接，有可能存在被試效應(yīng)。因此，未來(lái)的研究，可以換一種動(dòng)機(jī)操縱方式來(lái)驗(yàn)證本結(jié)果的穩(wěn)健性。第三，研究2將決策者的動(dòng)機(jī)區(qū)分為準(zhǔn)確性動(dòng)機(jī)和關(guān)系性動(dòng)機(jī)兩個(gè)維度，但是人們的決策過(guò)程是復(fù)雜的，不止受到這兩種動(dòng)機(jī)的影響，還可以歸納出其他類型的動(dòng)機(jī)。因此，未來(lái)可在本研究的基礎(chǔ)上，更加深入細(xì)致地探討動(dòng)機(jī)對(duì)建議采納的影響。

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