摘要： 随着人与人工智能(ai)从工具式使用逐步转化为新型的社会关系, 信任的主体也从人类拓展到ai, 即从传统的人对机器系统的信任扩展为人与ai之间的互信, 增加了ai对人的信任以及ai对ai的信任。然而, 较少有研究整合人机信任和人际信任两个领域的理论模型, 信任的机制也尚不明确, 忽略先验知识的影响, 导致过往的研究结论存在矛盾。本研究从社会心理学与工程心理学融合的视角出发, 在人与ai动态互信模型的基础上提出了基于经验迁移建立信任的核心机制, 并围绕三个关键问题展开探讨: (1)不同信任主体如何通过学习相关经验影响信任的建立; (2)这些经验是否能迁移至新的信任对象与情境; (3)经验的学习与迁移如何受到个体特征与互动过程特征的调节。通过引入基于ai代理的新实验范式, 本研究系统考察了信任建立与更新的基本机制, 构建了一个双主体的人-AI互信模型, 为可信ai的设计以及促进多智能体的协作提供了新的理论和实证支持。
QI et al. (2026) studied this question.