Can you pass that tool?: Implications of Indirect Speech in Physical Human-Robot Collaboration

要約

間接的な発話行為（ISA）は、人間のコミュニケーションの自然な実用的な特徴であり、微妙さと柔軟性を維持しながら、要求を暗黙的に伝えることができます。
音声認識の進歩により、直接的な明示的なコマンド（コミュニケーションの明確さ）を通じてロボットとの自然言語の相互作用が可能になりましたが、大規模な言語モデルの台頭は、ロボットがISAを解釈する可能性を示しています。
ただし、ISAがヒューマンロボットコラボレーション（HRC）に及ぼす影響に関する経験的証拠は限られたままです。
これに対処するために、参加者とロボットを共同の物理的タスクに巻き込んで、魔法使いの研究（n = 36）を実施しました。
私たちの調査結果は、ISAを理解できるロボットが人間の知覚ロボット擬人化、チームのパフォーマンス、および信頼を大幅に改善することを示しています。
ただし、ISASの有効性はタスクおよびコンテキスト依存性であるため、慎重に使用する必要があります。
これらの結果は、HRCの直接および間接的な要求を適切に統合して、共同体験とタスクのパフォーマンスを向上させることの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Indirect speech acts (ISAs) are a natural pragmatic feature of human communication, allowing requests to be conveyed implicitly while maintaining subtlety and flexibility. Although advancements in speech recognition have enabled natural language interactions with robots through direct, explicit commands–providing clarity in communication–the rise of large language models presents the potential for robots to interpret ISAs. However, empirical evidence on the effects of ISAs on human-robot collaboration (HRC) remains limited. To address this, we conducted a Wizard-of-Oz study (N=36), engaging a participant and a robot in collaborative physical tasks. Our findings indicate that robots capable of understanding ISAs significantly improve human’s perceived robot anthropomorphism, team performance, and trust. However, the effectiveness of ISAs is task- and context-dependent, thus requiring careful use. These results highlight the importance of appropriately integrating direct and indirect requests in HRC to enhance collaborative experiences and task performance.

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