孩子擁有天生的同情心嗎？幾年前，美國科普電臺 RadioLab 播出了一個他們做的實驗。他們找了一些小孩并讓他們上下顛倒著去抓住一個芭比娃娃、一只活倉鼠和一個菲比機器人。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，孩子可以毫無顧忌地抓著芭比娃娃的頭很長時間；但到倉鼠的時候，孩子們很快就放手了，因為擔(dān)心傷害到它們。當(dāng)然上面的情形并不奇怪。有趣的是當(dāng)菲比機器人被交到孩子手里時，孩子們說即使他們知道手里的機器人只是一個玩具，但他們還是擔(dān)心會傷害到它（大概是因為該機器人被上下顛倒時會大聲抗議吧）。這說明，孩子能對毛茸茸的機器人產(chǎn)生同情心。

但現(xiàn)在，一個日本研究團隊發(fā)現(xiàn)，孩子對機器人可能并沒有我們認(rèn)為的那樣有同情心。在特定的情況下，孩子也會變成欺負(fù)機器人的可怕“小鬼”——在日本一個商場，研究人員通過監(jiān)控攝像頭捕捉到了許多孩子反復(fù)擊打、圍堵、攻擊、搖晃機器人鏡頭。

該機器人是一個遠程控制的Robovie 2，可以幫助顧客在商場購物（提籃子、提供購物建議等）。這個團隊由ATR智能機器人和通訊實驗室與大阪大學(xué)、龍谷大學(xué)以及東海大學(xué)組成，他們將其部署到了日本大阪的一個公共購物中心進行實驗。

當(dāng)機器人的運動路徑被某人阻擋時，它會禮貌地請求讓路。如果擋路的人拒絕讓路，機器人就會向相反的方向移動。在研究過程中，研究人員發(fā)現(xiàn)孩子們很會利用這一點為難機器人，尤其是這些孩子的家長不在旁邊時。 

看一看這些小家伙在怎樣阻擋可憐的機器人的去路： 

研究人員觀察到很多孩子會故意阻礙機器人。有時候他們會在機器人詢問時讓開，但馬上又跑到機器人前面去了。有時候他們甚至完全對機器人的請求充耳不聞，一直阻擋在機器人前面，有一個孩子還口頭表達了她的意圖（“不行不行”）。 

研究發(fā)現(xiàn)，阻擋機器人的行動還不是孩子們“最可怕”的表現(xiàn)。有時候他們的行為會變本加厲，甚至變得暴力，開始攻擊這個基本上無害的機器人——包括罵臟話和拳打腳踢。（研究人員沒有具體明確給出這些孩子罵了哪些臟話，只是提到有一個孩子罵了機器人八次“白癡”。） 

孩子們對機器人的“暴力”：扭脖子（左上）、用塑料瓶打擊（右上）、籃球攻擊（左下）、扔塑料瓶攻擊（右下）

當(dāng)然光是錄像也不算研究了，該研究團隊希望通過研究孩子們的行為找到一種可以避免機器人被欺負(fù)的聰明方法。他們通過建立孩子們與機器人“交互”時的計算機模型和統(tǒng)計模型，得到了當(dāng)沒有大人在附近時會發(fā)生的大致狀況。

接下來，他們設(shè)計了一個規(guī)避算法來幫助機器人逃離這些小孩子可能聯(lián)合發(fā)起的攻擊。根據(jù)該算法，當(dāng)機器人發(fā)現(xiàn)了低于一定高度的人在向自己靠近時就會馬上開始逃跑，移動到更高的人的旁邊。而當(dāng)機器人與一個人相遇時，系統(tǒng)會通過交互時間、行人密度和周圍是否有高于1.4米的人等信息計算自己可能被欺負(fù)的概率。如果機器人“感受”到了危險（被欺負(fù)的概率高于一定值），它就會改變自己的目標(biāo)，向人群或更高的人的方向移動。因為研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)有成年人在場時，成年人會干預(yù)這些孩子對機器人的“暴力”（即使有大人在場時該機器人也被扔過幾次瓶子）。

除了保護機器人的算法，研究人員也研究了孩子欺負(fù)機器人的動機。在另一篇名為《孩子為什么會欺負(fù)機器人？》的論文中。研究人員記錄了對這些孩子關(guān)于自己行為的采訪。其中74%的孩子描述該機器人是像人的，只有13%的孩子認(rèn)為它像機器。差不多一半的孩子都認(rèn)為自己的行為對機器人來說是“有壓力或痛苦的”。

也就是說大部分孩子都認(rèn)為這個機器人看起來有生命，但仍然還是欺負(fù)它。盡管這不符合我們所想的“性本善”，但這似乎和研究虐待動物的兒童心理學(xué)相關(guān)。有理論認(rèn)為我們對其它實體的同情心是隨著年齡而習(xí)得的。所以成年人看起來更不容易欺負(fù)機器人，也更傾向于以更逼真的方式與機器人交互，有同情心的成年人甚至?xí)M一步，為機器人感到擔(dān)憂。

如果我們對機器人的行為反映著我們的同情心，那人性還是有救的。當(dāng)友好的加拿大搭便車機器人HitchBOT在旅途中被破壞時（顯然是成年人干的），得到了人們的極大關(guān)注。在此之前，該機器人完全依靠友善的陌生人已經(jīng)旅行了數(shù)千英里，這些人基本上都不是無人看管的兒童。

所以不要擔(dān)心這些看起來略顯暴力的兒童，等他們長大就好了。

圖文編譯自IEEE，頭圖來自電影《超能查派》

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