摘 要 来自算法的建议并不总是由AI独立给出的，还有可能是专家使用AI(即人机协同)给出的。而目前少有研究探讨人机协同背景下决策者的建议寻求动机对建议采纳的影响。本研究采用疾病预测材料探讨人机协同背景下建议来源和建议寻求动机对建议采纳的影响。研究1采用单因素(建议来源：专家/AI/人机协同)被试间设计，发现相对于AI给出的建议，决策者更多采纳人机协同给出的建议，而对人机协同给出的建议和专家单独给出的建议，建议采纳没有显著差异。研究2采用2(建议来源：专家/人机协同)×3(建议寻求动机：关系动机/准确动机/控制组)被试间设计，发现决策者对人机协同的建议采纳多于对专家的建议采纳，关系动机条件下的建议采纳多于准确动机条件下的建议采纳。研究结果表明人们愿意采纳人机协同给出的建议。

    关键词 人机协同；关系动机；准确动机；建议采纳

    分类号 B849

    DOI：10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2024.12.001

    1 引言

    日常生活中，人们做出决策时往往会参考他人建议以提高决策质量(Gino & Schweitzer，2008)。影响建议采纳的因素很多，但很少有研究探讨决策者的动机对建议采纳的影响，尤其是当建议来源不同时，决策者的动机是否影响其对建议的采纳？本文对此进行了探讨。

    Ji等(2017)通过质性研究探讨了决策者寻求建议的动机，结果发现，获取信息确实是寻求建议的主要动机之一，如解决手头的问题、获得替代视角或确认决定；同时，决策者还可能会为了建立、维持或改善关系而寻求建议。建议采纳过程既是信息加工过程，也是人际互动过程，如果决策者期望获得最优的解决方案或做出最佳决定(Jonas， 2005)而评估他人建议，或将自己的初始决策和他人建议进行比较分析，则说明其采纳建议时是出于准确性动机或认知动机。如果建议者和决策者关注人际关系，说明在建议采纳中存在关系动机或社会性动机，即采纳建议是为了建立或维持积极的人际关系(Blunden et al.， 2019)。Dreu和Boles(1998)发现，持亲社会动机的谈判者倾向于合作策略，易采纳他人提供的信息。决策者基于准确性动机采纳建议时，如果其不信任建议者，则多采用系统式加工，并对建议信息反复权衡，从而可能导致建议采纳程度降低(Chen et al.， 1996)。因此，本研究探讨的第一个问题是决策者的建议采纳程度是否因动机不同(准确vs. 关系)而存在差异。

    在数字化时代，专家和AI都能给出建议，如医疗专家和医疗AI(杜秀芳等 ......