此研究旨在调查影响建筑工程专业人员对人工智能驱动的协作机器人的信任的关键技术和心理因素。通过对 600 名建筑行业从业人员进行全国范围的调查，研究深入了解了促进该技术有效采用、培养和培训熟练劳动力的未来机会，结合结构方程模型分析表明，安全和可靠性对于建筑领域中采用人工智能协作机器人至关重要。担心因使用协作机器人而被取代可以对受影响的工人的心理健康产生重大影响。对涉及协作机器人工作的较低错误率、安全措施和从作业现场收集的数据的安全性显著影响可靠性，而协作机器人内部运作的透明性有助于准确性、稳健性、安全性、隐私性和通信，并产生更高水平的自动化，所有这些因素均被证明是信任的贡献因素。本研究的研究结果提供了建筑工程专业人员对建筑领域采用协作机器人的认知和经验的重要见解，并帮助项目团队确定与公司目标和工人福利相一致的采用方法。

Aug, 2023

本文综合分析了 490 篇学术文献，旨在探讨基于 AEC 行业项目工作流程、工人和工作特性与社会技术概念相互作用的 AI 信任。从文献中确定了人们对 AI 的信任的主要组成部分，并在 AEC 项目类型、过程和技术中进行了表征。

Mar, 2022

人工智能和机器人技术研究在建筑工程领域崛起，以提高项目效率和效果，但其采用需要对伦理问题进行思考，如职业安全、隐私等，本研究系统综述了过去五年中 AEC 社区中与 AI 和机器人技术伦理相关的研究并从中筛选出九个重要的伦理问题以及十三个与伦理主题相关的研究方向，最后提出了当前的挑战、知识空白和七个未来研究方向，既引起了更多相关利益相关方的关注，也提供了实现安全高效的即刻行动。

Oct, 2023

人工智能在我们的日常生活中越来越广泛地使用，尤其在各种应用、服务和产品中。因此，从用户角度来看，对人工智能的信任或不信任变得非常重要。这篇论文通过系统文献综述，探讨了当前人工智能领域的信任概念，并研究了不同类型的人机交互中的信任以及其对不同领域的技术接受度的影响。此外，还提出了技术和非技术的可信度指标以及一些可信度衡量标准，并分析了一些人工智能中的主要破坏因素和信任建立因素，并为实现可信度从而实现人工智能的可靠过渡提出了一些未来的方向和可能的解决方案。

Mar, 2024

本文从计算的角度综述了 AI 可信赖性的最新技术，其中包含了六个方面：安全、非歧视与公平、可解释性、隐私、责任与审计能力以及环境福祉，旨在帮助读者理解可信赖 AI 的最新技术以及现实系统的应用。

Jul, 2021

本研究提供了一种系统的方法来将社会科学信任概念与建立在人工智能服务和产品上使用的机器学习技术相关联，探讨了四种类别的机器学习技术 (公平性、可解释性、可审计性和安全性) 如何影响人们的信任，并介绍了在 AI 系统生命周期的不同阶段建立信任的技术需求。

Nov, 2019

本研究介绍了一种以人为中心的方法，通过设计一个 “工作伴侣漫游者” 来辅助建筑工人在他们现有的工作实践中，旨在提升安全性和工作流程的流畅性，同时尊重建筑劳动的技能特点。我们通过一个基于上下文强化学习（RL）驱动的模块化框架展示了在木工模板工程中部署机器人系统的深入研究，强调了在动态环境中机器人的流动性、安全性和舒适的工人与机器人的合作。我们的研究推动了建筑中机器人应用的发展，倡导一种协作模式，即适应性机器人支持而不是替代人类，突显了互动和协作的人机工作力量的潜力。

Mar, 2024

该研究调查了协作机器人在简单和复杂组装任务中的合作效果，发现与协作机器人一起工作可以减少任务复杂度对工作负荷和产出质量的影响，但会增加完成任务所需的时间和手势数量，研究结果可帮助开发人员和利益相关者了解在生产链中引入协作机器人的影响。

May, 2024

机器人自动化领域正在经历一种新趋势，将工人替换为机器人和机器人作为有帮助的同事，这对组件制造商来说是一个巨大的挑战。

Feb, 2024

对用户信任、影响因素和测量方法进行的 23 个实证研究的综述确认了定义信任的多种方法和用户特征对 AI 启用系统中的信任产生的影响等主题，从而为未来技术和设计策略、研究和举措提供了洞察。

Apr, 2023