許馨芷

（1.暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院，廣州 510632；2.香港中文大學(xué)社會科學(xué)學(xué)院，香港 999077）

數(shù)字化技術(shù)的飛速發(fā)展正帶領(lǐng)我們經(jīng)歷一個(gè)以機(jī)器人技術(shù)、人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)計(jì)算等新興技術(shù)為特征的第四次工業(yè)革命。其中，智能自動化已成為各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素——它將機(jī)器集成到一個(gè)自治系統(tǒng)（self-managed system）中，且在沒有人工參與的情況下完成全部的生產(chǎn)、交互活動。①Addo E，Yagci K，Automation，Tourism.Springer，Cham，2014，pp.1-8.近年來，隨著我國“數(shù)字化城市”建設(shè)的推進(jìn)和機(jī)械智能化技術(shù)的發(fā)展，旅游供應(yīng)商已開始在其運(yùn)營中使用智能機(jī)器并不斷深化發(fā)展數(shù)字化機(jī)器人服務(wù)模式，旅游業(yè)正在步入一個(gè)更加自動化的未來。

自動化機(jī)器人服務(wù)（Automated Robotic Service）是智能數(shù)字化在旅游服務(wù)領(lǐng)域的一種代表形式。②Murphy J，Hofacker C and Gretzel U，Dawning of the Age of Robots in Hospitality and Tourism:Challenges for Teaching and Research，European Journal of Tourism Research，vol.15 （March 2017），pp.104-111.它以標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)為基礎(chǔ)，創(chuàng)造了一種新穎、便捷、智能化的服務(wù)體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)。③Ivanov S，Webster C，Information and Communication Technologies in Tourism，Springer，Cham.2019，pp.237-248.機(jī)器人酒店作為自動化機(jī)器人服務(wù)的重要成果之一，是機(jī)器人服務(wù)發(fā)展的新趨勢。像日本的Henn-na，中國的Flyzoo，或者美國的Vdara和EMC2，自動化服務(wù)機(jī)器（人）承擔(dān)起面向顧客的主要服務(wù)職責(zé)，在酒店日常互動中實(shí)現(xiàn)具有科技感的智能服務(wù)交互。

現(xiàn)有的自動化服務(wù)研究集中在理論化、技術(shù)化地討論智能服務(wù)機(jī)器在使用中可能存在的積極和消極影響。市場管理研究者大多贊揚(yáng)智能自動化技術(shù)用于降低成本、提高工作效率或維護(hù)服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)點(diǎn)，認(rèn)為智能自動化技術(shù)的應(yīng)用能極大程度提高旅游服務(wù)行業(yè)的智能化和數(shù)字化發(fā)展水平，有利于智能旅游領(lǐng)域的進(jìn)步。④Lu L，Zhang P and Zhang C，Leveraging “Human-Likeness”of Robotic Service at Restaurants，International Journal of Hospitality Management，vol.94，no.102823 （April 2021），pp.1-9.然而，部分旅游管理研究者卻擔(dān)憂自動化服務(wù)機(jī)器對員工創(chuàng)新能力發(fā)展⑤Luoh H，Tsaur S and Tang Y，Empowering Employees:Job Standardisation and Innovative Behavior，International Journal of Contemporary Hospitality Management，vol.26，no.7 （October 2014），pp.1100-1117.和旅游地旅客體驗(yàn)⑥Gurkaynak G，Yilmaz I and Haksever G，Stifling Artificial Intelligence: Human Perils，Computer Law & Security Review，vol.32，no.5 （October 2016），pp.749-758.有著負(fù)面影響。其中，技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model）提出有關(guān)技術(shù)的感知有用性（Perceived Usefulness）、感知易用性（Perceived Ease of Use），以及用戶的技術(shù)準(zhǔn)備度（technology readiness）對用戶在實(shí)際人機(jī)交互活動中交互意愿的影響，研究者發(fā)現(xiàn)這三類變量都會在不同程度上影響人們接受或拒絕高科技服務(wù)交互的意愿和感覺。⑦Rosenbaum M S，Wong I，If You Install It，Will They Use It? Understanding Why Hospitality Customers Take 'Technological Pauses'From Self-Service Technology，Journal of Business Research，vol.68，no.9 （September 2015），pp.1819–2044.數(shù)字化智能自助服務(wù)的實(shí)現(xiàn)依賴于客戶在實(shí)際操作中對該技術(shù)的接受度和采用度。當(dāng)技術(shù)準(zhǔn)備程度低的人對智能技術(shù)感到不適和沮喪，他們可能會抵制自助服務(wù)交互⑧Boon-itt S，Managing Self-Service Technology Service Quality to Enhance E-Satisfaction，International Journal of Quality and Service Sciences，vol.7，no.4 （November 2015），pp.373-391.；更有甚者，當(dāng)遭遇技術(shù)困難時(shí)，抗拒技術(shù)（technology-resisted）的客戶會選擇由“高科技技術(shù)性”的智能服務(wù)轉(zhuǎn)向“高接觸性”的人工服務(wù)⑨Patsiotis A G，Hughes T and Webber D J，An Examination of Consumers'Resistance to Computer-Based Technologies，Journal of Services Marketing，vol.27，no.4 （July 2013），pp.294–311.。

有關(guān)數(shù)字化智能服務(wù)的研究貢獻(xiàn)局限于描述當(dāng)前應(yīng)用以及未來潛在的實(shí)施和影響，缺少從旅游服務(wù)參與者的視角分析智能服務(wù)技術(shù)在實(shí)際服務(wù)活動中的表現(xiàn)和對人機(jī)互動服務(wù)的影響。當(dāng)前基于技術(shù)接受模型的研究也集中在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的定量分析，缺少通過實(shí)證數(shù)據(jù)的定性分析研究。同時(shí)，以往的大多數(shù)研究以開發(fā)為導(dǎo)向，從設(shè)計(jì)者的角度關(guān)注的是機(jī)器算法的開發(fā)，而不是顧客實(shí)踐的實(shí)際交互活動。此外，現(xiàn)有的人機(jī)交互服務(wù)研究也多停留在對“半自動化服務(wù)場景（semi-automated service）”進(jìn)行觀察和分析。由于部分人工服務(wù)人員的參與，以往的研究很難撇開“服務(wù)人員”的存在去評估人機(jī)交互的結(jié)果。因此，本文將研究場所拓展至一個(gè)獨(dú)立由智能服務(wù)機(jī)器提供服務(wù)的“全自動化服務(wù)場景（fully-automated service）”中，以深入地分析真正的人機(jī)交互服務(wù)的表現(xiàn)和影響。

因此，基于現(xiàn)階段數(shù)字化智能服務(wù)領(lǐng)域中有關(guān)實(shí)證研究的空白，本文旨在從顧客的視角檢驗(yàn)全自動服務(wù)機(jī)器與人類用戶之間的現(xiàn)實(shí)互動情況，并用實(shí)證數(shù)據(jù)回答有關(guān)數(shù)字智能服務(wù)系統(tǒng)（即機(jī)器人服務(wù)系統(tǒng)）的實(shí)際服務(wù)能力問題。為此，本研究在中國的兩家機(jī)器人酒店（數(shù)字化無人智慧酒店）進(jìn)行了為期三年的民族志和常人方法學(xué)調(diào)查，并用視頻記錄了495個(gè)顧客使用自助入住登記機(jī)、服務(wù)機(jī)器人等數(shù)字化服務(wù)工具的情況。這兩家酒店配置了全方位的數(shù)字化智能機(jī)器人服務(wù)系統(tǒng)，沒有安排專門的人工服務(wù)人員；顧客必須獨(dú)立地在不同的機(jī)器上完成所有的活動（從預(yù)訂、入住登記到退房）。這兩家酒店提供了一個(gè)完整的智能服務(wù)環(huán)境，有利于研究者對人機(jī)交互活動進(jìn)行最全面的調(diào)查分析。通過觀察顧客與酒店中這些機(jī)器的實(shí)際交互，本研究實(shí)證分析了自動化智能服務(wù)系統(tǒng)對服務(wù)效率的影響。本研究以交互為重點(diǎn)，從顧客的實(shí)際服務(wù)參與角度檢查人機(jī)交互中的服務(wù)表現(xiàn)，分析了當(dāng)下數(shù)字化機(jī)器人服務(wù)交互中可能存在的影響服務(wù)效率的三個(gè)問題，并且對未來高效率、高質(zhì)量的人機(jī)交互服務(wù)發(fā)展提出幾點(diǎn)建議。

一、數(shù)字化智能服務(wù)與服務(wù)效率

（一）數(shù)字化服務(wù)技術(shù)與服務(wù)工作標(biāo)準(zhǔn)化

近年來，數(shù)字化技術(shù)在組織業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中的重要性日益凸顯。智能化數(shù)字技術(shù)的使用改變了組織的商業(yè)模式（包括從產(chǎn)品的生產(chǎn)流程到市場的供求結(jié)構(gòu)），特別在服務(wù)領(lǐng)域，智能化數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用革命性地改變了社會活動參與者的行為認(rèn)知和社會角色。

服務(wù)領(lǐng)域的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用不是一個(gè)獨(dú)立的概念，它涵括了日常社會生活中涉及數(shù)字化、自動化智能技術(shù)的服務(wù)互動和社會實(shí)踐。從自動售票機(jī)到自動取款機(jī)再到機(jī)器人酒店和餐廳，人們越來越頻繁地與自動化智能服務(wù)模式接觸。盡管旅游與服務(wù)領(lǐng)域的研究者對數(shù)字化智能技術(shù)產(chǎn)生了濃厚的興趣，有關(guān)數(shù)字化智能服務(wù)的研究貢獻(xiàn)仍然僅限于描述當(dāng)前應(yīng)用以及未來潛在的實(shí)施和影響。現(xiàn)有的研究主要討論了自動化機(jī)器的使用安全①Shneiderman B，Human-Centered Artificial Intelligence: Reliable，Safe & Trustworthy，International Journal of Human–Computer Interaction，vol.36，no.6 （March 2020），pp.495-504.、對顧客“自我”身份的認(rèn)知②Du Gay P，Scott A，State Transformation or Regime Shift?Addressing Some Confusions in The Theory and Sociology of The State，Sociologica，vol.4，no.2 （February 2010），pp.1-24.、對服務(wù)從業(yè)人員就業(yè)前景的擔(dān)憂③Mcclure P K，"You're Fired，" says The Robot: The Rise of Automation in The Workplace，Technophobes，And Fears of Unemployment，Social Science Computer Review，vol.36，no.2 （March 2018），pp.139-156.、自動化服務(wù)的效率④Hassan T，Hameed A，Nisar S，et al.，Al-Zahrawi:A Telesurgical Robotic System for Minimal Invasive Surgery，IEEE Systems Journal，vol.10，no.3 （September 2014），pp.1035-1045.以及用戶對系統(tǒng)的適應(yīng)能力等問題⑤Tsai Y T，Tiwasing P，Customers'Intention to Adopt Smart Lockers in Last-Mile Delivery Service：A Multi-Theory Perspective，Journal of Retailing and Consumer Services，vol.61，no.102514 （July 2021），pp.1-9.。這些研究一致認(rèn)為數(shù)字化技術(shù)帶來的智能標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)有助于服務(wù)生產(chǎn)者以更低的成本實(shí)現(xiàn)更高效的產(chǎn)出：自動化系統(tǒng)使雇主能夠減少雇員數(shù)量和工作時(shí)間，減少生產(chǎn)支出，同時(shí)又能提高服務(wù)效率，甚至擴(kuò)寬服務(wù)渠道，讓公眾能隨時(shí)隨地享受服務(wù)。⑥Beverungen D，Breidbach C F，Poeppelbuss J，et al.，Smart Service Systems: An Interdisciplinary Perspective，Information Systems Journal，vol.29，no.6 （June 2019），pp.1201-1206.⑦Belanche D，Casaló L V and Flavián C，F(xiàn)rontline Robots in Tourism and Hospitality:Service Enhancement or Cost Reduction，Electronic Markets，vol.31，no.3 （July 2021），pp.477-492.⑧Prentice C，Nguyen M，Engaging and Retaining Customers with AI And Employee Service.Journal of Retailing and Consumer Services，vol.56，no.102186 （September 2020），pp.1-13.

就技術(shù)應(yīng)用性而言，數(shù)字化智能產(chǎn)品的廣泛應(yīng)用將“標(biāo)準(zhǔn)化（生產(chǎn)）”帶入了服務(wù)行業(yè)。早期的智能標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)模式首先應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)搜索服務(wù)；隨著自動化交互設(shè)備和服務(wù)機(jī)器人的廣泛使用，標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)一步涉及實(shí)際的服務(wù)交互過程；服務(wù)機(jī)構(gòu)通過應(yīng)用自動化智能機(jī)器和工具，逐漸讓所有顧客參與到無差別的、預(yù)先設(shè)定的服務(wù)和協(xié)助中。⑨Ritzer G，Prosumer Capitalism，The Sociological Quarterly，vol.56，no.3 （November 2015），pp.413-445.

有關(guān)數(shù)字化智能服務(wù)的研究主要討論了服務(wù)工作標(biāo)準(zhǔn)化為服務(wù)提供者帶來的積極和消極影響。認(rèn)為服務(wù)工作標(biāo)準(zhǔn)化對服務(wù)行業(yè)產(chǎn)生積極影響的學(xué)者指出，數(shù)字化智能服務(wù)可以簡化復(fù)雜的服務(wù)交互過程，能最大限度地減少服務(wù)交付中的行為偏差，提高服務(wù)效率，增強(qiáng)顧客體驗(yàn)等。①Prentice C，Nguyen M，Engaging and Retaining Customers with AI And Employee Service.Journal of Retailing and Consumer Services，vol.56，no.102186 （September 2020），pp.1-13.②Huang M，Roland T R，Artificial Intelligence in Service，Journal of Service Research，vol.21，no.2 （February 2018），pp.155-172.常規(guī)和重復(fù)的人工服務(wù)被轉(zhuǎn)化為自助服務(wù)或批量生產(chǎn)，例如，酒店客房服務(wù)機(jī)器人可以代替人類員工來執(zhí)行日常的入住、點(diǎn)餐、物件派送等服務(wù)。相反，有的研究者則評估了服務(wù)工作標(biāo)準(zhǔn)化對服務(wù)業(yè)從業(yè)人員的負(fù)面影響。③Abubakar A M，Using Hybrid Sem–Artificial Intelligence: Approach to Examine the Nexus Between Boreout，Generation，Career，Life and Job Satisfaction，Personnel Review，vol.49，no.1 （December 2020），pp.67-86.這部分研究者認(rèn)為，服務(wù)工作標(biāo)準(zhǔn)化導(dǎo)致服務(wù)業(yè)員工變得僵化和不靈活——服務(wù)人員被告知要遵守機(jī)器工作的規(guī)則，配合智能機(jī)器以提供服務(wù)，而不是有創(chuàng)造性的表現(xiàn)——這表明了服務(wù)工作標(biāo)準(zhǔn)化確實(shí)阻礙了從業(yè)者的工作表現(xiàn)和服務(wù)創(chuàng)新。

（二）技術(shù)接受模型與智能自助服務(wù)

數(shù)字化自助服務(wù)的運(yùn)行依賴于客戶在日常生活中對這種技術(shù)的接受度、實(shí)踐力和自我規(guī)訓(xùn)④Rosenbaum M S，Wong I，If You Install It，Will They Use It? Understanding Why Hospitality Customers Take 'Technological Pauses'From Self-Service Technology，Journal of Business Research，vol.68，no.9 （September 2015），pp.1819–2044.⑤Xu X，Greiffenhagen C，The“Disciplined”Customer:A Video-Based Study of Automated Self-Service Hotels，New Media&Society，（forthcoming），pp.1-28.，因此，越來越多的自助服務(wù)研究試圖了解客戶接受和抵制這些技術(shù)的原因和影響⑥Lin J C，Hsieh P，The Role of Technology Readiness In Customers' Perception And Adoption Of Self-Service Technologies，International Journal of Service Industry Management，vol.17，no.5 （October 2006），pp.497-517.。其中，技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model）是預(yù)測人們在人機(jī)交互中對信息系統(tǒng)和技術(shù)使用接受程度的最著名和流行的理論之一。結(jié)合技術(shù)準(zhǔn)備度視角⑦Parasuraman A，Technology Readiness Index （Tri）: A Multiple-Item Scale to Measure Readiness to Embrace New Technologies，Journal of Service Research，vol.2，no.4 （May 2020），pp.307–320.，技術(shù)接受模型的研究者發(fā)現(xiàn)，技術(shù)準(zhǔn)備度通過對感知有用性和易用性的技術(shù)信念的相關(guān)影響，間接影響人們對技術(shù)的接受程度⑧Roy S K，Balaji M S，Quazi A，et al.，Predictors of Customer Acceptance of And Resistance to Smart Technologies in The Retail Sector，Journal of Retailing and Consumer Services，vol.42 （May 2018），pp.147-160.，并且會影響人們接受或拒絕高科技服務(wù)交互的意愿和感覺⑨Rosenbaum M S，Wong I，If You Install It，Will They Use It? Understanding Why Hospitality Customers Take 'Technological Pauses'From Self-Service Technology，Journal of Business Research，vol.68，no.9 （September 2015），pp.1819–2044.。因此，當(dāng)技術(shù)準(zhǔn)備程度低的人對智能技術(shù)感到不適和沮喪，他們可能會抵制自助服務(wù)交互。⑩Boon-itt S，Managing Self-Service Technology Service Quality to Enhance E-Satisfaction，International Journal of Quality and Service Sciences，vol.7，no.4 （November 2015），pp.373-391.

然而，不熟練的客戶和技術(shù)抗拒的客戶是不可避免的。當(dāng)不熟練和技術(shù)抗拒的顧客難以理解智能自動化自助服務(wù)系統(tǒng)時(shí)，技術(shù)在實(shí)際服務(wù)交互中會產(chǎn)生負(fù)面影響，如使顧客感到焦慮或花費(fèi)顧客過多的時(shí)間來實(shí)現(xiàn)服務(wù)。?Greiffenhagen C，Xu X and Reeves S，The Work to Make Facial Recognition Work，Proceeding of the ACM on Human-Computer Interaction，vol.7，CSCW1 （April 2023），pp.1-30.在對顧客與自動化自助服務(wù)技術(shù)的接受度的調(diào)查中，研究人員發(fā)現(xiàn)，在有其他選擇時(shí)，抗拒技術(shù)（technology-resisted）的客戶會轉(zhuǎn)向提供“高接觸性”人工交付的服務(wù)，而不是“高科技技術(shù)性”的服務(wù)。?Patsiotis A G，Hughes T and Webber D，An Examination of Consumers'Resistance to Computer-Based Technologies，Journal of Services Marketing，vol.27，no.4 （July 2013），pp.294–311.

后來的研究者通過擴(kuò)大研究場景，對技術(shù)接收模型進(jìn)行了不斷的豐富。例如，Venkatesh 等人在原模型當(dāng)中增加了社會影響過程（包括主觀規(guī)范、自愿程度等）、認(rèn)知工具過程（包括工作相關(guān)性、結(jié)果質(zhì)量和感知易用性等）和經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)感知易用性對計(jì)算機(jī)技術(shù)使用的影響。①Venkatesh V，Davis F D，User Acceptance of Information Technology:Toward A Unified View，MIS Quarterly，vol.27，no.3 （September 2003），pp.425-478.②Venkatesh V，Bala H，Technology Acceptance Model 3 And A Research Agenda on Interventions，Decision Sciences，vol.39，no.2（May 2008），pp.273-315.現(xiàn)有的技術(shù)接受模型研究大多集中在通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對不同使用場景的定量測量③Baharin A T，Lateh H，Nathan S S，et al，Evaluating Effectiveness of IDEWL Using Technology Acceptance Model，Procedia-Social and Behavioral Sciences，vol.171 （January 2015），pp.897-904.④李軍、宋晨鵬、葉浩彬:《智能服務(wù)情境下消費(fèi)者對服務(wù)型機(jī)器人使用意愿研究》，《旅游學(xué)刊》2023年第38期。，少有研究者嘗試通過質(zhì)性田野數(shù)據(jù)對日常生活的技術(shù)交互開展定性分析。因此，本文受技術(shù)接受模型的啟發(fā)⑤本文不是一個(gè)完全基于技術(shù)接受模型的研究，但結(jié)合該模型中的主要觀點(diǎn)，對數(shù)字化機(jī)器智能服務(wù)具體實(shí)踐的有關(guān)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。，對我國的智能服務(wù)場景（以無人智慧酒店為例）進(jìn)行民族志的調(diào)查，以分析影響數(shù)字化機(jī)器人智能服務(wù)的關(guān)鍵因素。同時(shí)，鑒于有的學(xué)者批判該理論沒有實(shí)用意義⑥Lee Y，Kozar K A and Larsen K R，The Technology Acceptance Model:Past，Present，and Future，Communications of the Association for information systems，vol.12，no.1 （December 2003），pp.752-780.，本研究在文末會針對基于該模型核心內(nèi)容發(fā)現(xiàn)的問題提出對應(yīng)的應(yīng)用性建議。

（三）服務(wù)互動研究

常人方法學(xué)與會話分析（Ethnomethodology and Conversation Analysis）作為交互研究的一種代表性方法，旨在揭示社會活動參與者是如何共同進(jìn)行和完成日常生活的實(shí)際實(shí)踐。⑦Garfinkel H，Studies in Ethnomethodology，Englewood Cliffs，1967，pp.25-95.⑧Sacks H，Lectures on Conversation，Oxford，1992，pp.417-518.為了發(fā)現(xiàn)成員對他們共享的常識性知識的使用，并揭示在情境日常生活中構(gòu)建的秩序和意義，EMCA的研究者通過探索交互活動中參與者之間的社會行為，來揭示社會成員在日常生活中構(gòu)建的互動秩序和社會意義。

現(xiàn)有的基于互動視角的服務(wù)研究討論了身體的問候動作，如握手、微笑、點(diǎn)頭、搖頭等的實(shí)踐⑨Mondada L，Svinhufvud K，Writing-In-Interaction: Studying Writing as A Multimodal Phenomenon in Social Interaction，Language and Dialogue，vol.6，no.1 （January 2016），pp.1-53.⑩Oshima S，Achieving Consensus Through Professionalized Head Nods:The Role of Nodding in Service Encounters in Japan，International Journal of Business Communication，vol.51，no.1 （January2014），pp.31-57.，服務(wù)參與者準(zhǔn)備和回應(yīng)請求的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)?Harjunp?? K，Mondada L and Svinhufvud K，The Coordinated Entry into Service Encounters in Food Shops: Managing Interactional Space，Availability，and Service During Openings，Research on Language and Social Interaction，vol.51，no.3 （September 2018），pp.271-291.和服務(wù)對話中用于描述對象的分類、定位和識別的不同參考術(shù)語的溝通?Moore R J，When Names Fail: Referential Practice in Face-To-Face Service Encounters，Language in society，vol.37，no. 3 （May 2008），pp.385-413.等內(nèi)容。這些研究揭示了客戶與服務(wù)人員在實(shí)踐中自然和傳統(tǒng)的服務(wù)關(guān)系和工作順序。在服務(wù)互動中，很多常規(guī)的服務(wù)流程都是標(biāo)準(zhǔn)的、預(yù)設(shè)的，這與數(shù)字化智能自助服務(wù)技術(shù)創(chuàng)造的標(biāo)準(zhǔn)化是相類似的。因此，部分服務(wù)互動研究旨在通過對標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)工作的分析來揭示服務(wù)參與者如何理解日常服務(wù)互動，以及如何滿足標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)互動中的個(gè)性化服務(wù)需求。

在部分涉及人機(jī)交互的服務(wù)研究中，研究人員旨在促進(jìn)人們對數(shù)字技術(shù)如何嵌入日常社會組織并作為日常社會組織實(shí)踐的理解。?Moore R J，"Ethnomethodology and Conversation Analysis:Empirical Approaches to The Study of Digital Technology In Action"，In The SAGE handbook of digital technology research，London:Sage，2013，pp.217-235.?Suchman L A，Human-Machine Reconfigurations:Plans and Situated Actions，Cambridge University Press，2007，pp.61-78.例如，Heath和Luff?Heath C，Luff P，Technology in Action，Cambridge University Press，2000，pp.1-31.研究了公共交通控制室中管理人員和軌道控制系統(tǒng)之間的協(xié)作工作，Yamauchi，Whalen和Bobrow?Yamauchi Y，Whalen J and Bobrow D，Information Use of Service Technicians in Difficult Cases，Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems SIGCHI，（April 2003），pp.81-88.詳細(xì)描述了技術(shù)人員如何使用標(biāo)準(zhǔn)化的索引菜單來定位客戶在軟件中的問題，Moore，Whalen 和Gathman①M(fèi)oore R J，Whalen J and Gathman E C，"The Work of The Work Order:Document Practice in Face-To-Face Service Encounters"，In Organisation，Interaction and Practice Studies of Ethnomethodology and Conversation Analysis，London: Cambridge University Press，2010，pp.172-197.探討了影印店職員如何理解客戶獨(dú)特要求并將這些要求轉(zhuǎn)化為可被機(jī)器識別的標(biāo)準(zhǔn)化符號。近年來，隨著機(jī)器人在博物館和畫廊中的應(yīng)用不斷擴(kuò)大，研究者也逐步開展了有關(guān)機(jī)器人服務(wù)的實(shí)證性研究。②許馨芷:《“看，機(jī)器人！”：人工智能機(jī)器人在服務(wù)實(shí)踐中的多元角色構(gòu)建》，《科學(xué)與社會》2022年第12期。③Pitsch K，Limits and Opportunities for Mathematising Communicational Conduct for Social Robotics in The Real World Toward Enabling a Robot to Make Use of The Human's Competences，AI&SOCIETY，vol.31，no.4 （December 2015），pp.587-593.④Van Doorn J，Mende M，Noble S M，et al.，Domo Arigato Mr. Roboto: Emergence of Automated Social Presence in Organisational Frontlines and Customers'Service Experiences，Journal of Service Research，vol.20，no.1 （November 2017），pp.43-58.

然而，現(xiàn)存的研究中少有關(guān)于完全人機(jī)交互（即只有人類顧客和智能服務(wù)機(jī)器參與，僅由客戶進(jìn)行的、面向機(jī)器的服務(wù)活動）的研究，也缺少設(shè)置在深度數(shù)字化智能自助服務(wù)工作場所中的研究。所以，本文將研究場所拓展至一個(gè)由智能服務(wù)機(jī)器獨(dú)立提供服務(wù)的“全自動化服務(wù)場景”中，旨在從顧客的互動視角出發(fā)，以交互為重點(diǎn)，檢驗(yàn)全自動服務(wù)機(jī)器與人類用戶之間的現(xiàn)實(shí)互動情況，并用實(shí)證數(shù)據(jù)豐富有關(guān)數(shù)字智能服務(wù)系統(tǒng)（即機(jī)器人服務(wù)系統(tǒng)）的實(shí)際服務(wù)能力問題。

二、數(shù)據(jù)收集

（一）數(shù)據(jù)收集場所

當(dāng)沒有人類服務(wù)員協(xié)助顧客進(jìn)行服務(wù)活動時(shí)，顧客只能依靠自己來完成所有的人機(jī)交互任務(wù)。這樣的場景有利于我們?nèi)ビ^察、了解和分析在數(shù)字化智能服務(wù)交互中顧客與服務(wù)機(jī)器的真實(shí)互動效果。因此，本研究在2019至2021年間對位于廣東省內(nèi)的兩家連鎖數(shù)字化機(jī)器人酒店L-Hotel，進(jìn)行了為期三年的田野調(diào)查。L-Hotel隸屬于同一家數(shù)字化智能服務(wù)公司。兩家機(jī)器人酒店都是全自動化的機(jī)器人服務(wù)酒店，酒店大堂均配備了兩臺自助登記機(jī)和一臺可語音交互+自主移動的服務(wù)機(jī)器人。顧客需要自己在不同的移動終端上完成從在線預(yù)訂到酒店入住的全部服務(wù)，只有在必要的情況下才會有工作人員到場為顧客提供技術(shù)支持。

當(dāng)顧客到達(dá)酒店時(shí)，他們首先需要在門外的鍵盤上輸入個(gè)性化的訪問密碼進(jìn)入酒店。訪問密碼與顧客的個(gè)人信息相關(guān)，服務(wù)系統(tǒng)將根據(jù)不同的密碼對顧客的身份進(jìn)行識別。走進(jìn)酒店大堂后，顧客需要在自助入住登記機(jī)上通過人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行身份驗(yàn)證。酒店的面部識別系統(tǒng)與國家數(shù)據(jù)庫相連，顧客將身份證放在傳感器上后，系統(tǒng)將能夠訪問顧客的數(shù)字面部信息。當(dāng)面部識別過程開始時(shí)，自助登記機(jī)將打開其內(nèi)部攝像頭并向顧客顯示取景界面。人臉識別開始后，系統(tǒng)會依次循環(huán)播放六條指令，直至識別出顧客。

O1：請睜眼；O2：閉眼O3：請搖頭；O4：擺正O5：請張嘴；O6：合嘴

每對指令（即O1O2—O3O4—O5O6）之間的停頓是1.2 秒，相鄰指令（即O1—O2、O3—O4、O5—O6）之間的停頓是0.8 秒。當(dāng)指令循環(huán)三次后，系統(tǒng)會通過擴(kuò)音器提示驗(yàn)證失敗，要求顧客重新進(jìn)行驗(yàn)證（“人臉識別失敗，請重試”）。當(dāng)顧客被成功識別后，會通過手機(jī)短信收到房間號和房門密碼。與此同時(shí)，顧客的基本信息會自動同步傳給服務(wù)機(jī)器人，機(jī)器人會為顧客提供引路服務(wù)。

（二）數(shù)據(jù)收集方法

調(diào)查期間，本研究采用了三種經(jīng)典的民族志方法進(jìn)行數(shù)據(jù)收集：訪談、參與式觀察、視頻錄制和分析。

1.訪 談

訪談（Interview）是質(zhì)性研究中最經(jīng)典的研究方法。對兩家酒店管理者的初步采訪有助于筆者進(jìn)入田野點(diǎn)，并在之后進(jìn)行參與式觀察和視頻錄制。故此，本研究在調(diào)查期間采訪了兩家酒店的八名雇主和員工、業(yè)內(nèi)的三名機(jī)器人設(shè)計(jì)師和一些隨機(jī)顧客。①為保護(hù)受訪者隱私，本文不披露受訪者的相關(guān)信息。對酒店管理者和機(jī)器人工程師的訪談各持續(xù)兩個(gè)小時(shí)，而對顧客的訪談則各約二十至三十分鐘。

2.參與式觀察

借鑒民族志的傳統(tǒng)研究方法，參與式觀察（Participated Observation）有助于研究者對田野點(diǎn)調(diào)查對象、活動內(nèi)容進(jìn)行深入的、本地化的理解。在數(shù)據(jù)收集（視頻錄制）期間，筆者首先以“技術(shù)支持助理”的身份進(jìn)行了14 個(gè)月（A 酒店10 個(gè)月，B 酒店4 個(gè)月）的參與式觀察。為了保持智能酒店的“無人”屬性，筆者與其他工作人員一道每隔一小時(shí)巡視一次，且僅對尋求人工協(xié)助的顧客提供一定的幫助。

3.視頻錄制和分析

視頻錄制和分析（Video Recording and Analysis）提供了一種獨(dú)特的數(shù)據(jù)收集和呈現(xiàn)方式。②Heath C，Hindmarsh J and Luff P，Video in Qualitative Research，Sage Publications，2010，pp.61-108.③Pink S，Sumartojo S，Lupton D，et al.，Empathetic Technologies:Digital Materiality and Video Ethnography，Visual Studies，vol.32，no.4 （December 2017），pp.371-381.通過檢驗(yàn)活動參與者對自己及他人的日常生產(chǎn)生活活動的理解，研究者能夠分析社會秩序。作為本文的創(chuàng)新性研究方法，筆者在A酒店和B酒店進(jìn)行了為期3年的視頻數(shù)據(jù)收集，并將獲得的495個(gè)人機(jī)交互案例（約20 小時(shí)）用于本文的分析。本研究獲得酒店和視頻中所涉顧客的許可，調(diào)查和行為研究倫理委員會也在調(diào)查前批準(zhǔn)了這項(xiàng)研究。

為了將視頻轉(zhuǎn)錄為文本資料并進(jìn)行可分析的描述，視頻數(shù)據(jù)將根據(jù)分析需要以連環(huán)畫的形式呈現(xiàn)，或采用Gail Jefferson④Gail J.Conversation Analysis:Studies from The First Generation.Amsterdam：John Benjamins，2004，pp.13-31.開發(fā)的對話分析系統(tǒng)進(jìn)行轉(zhuǎn)錄（見表1）。

表1 會話分析轉(zhuǎn)錄說明

三、智能人機(jī)服務(wù)在實(shí)踐應(yīng)用中的服務(wù)效率

當(dāng)顧客很好地配合系統(tǒng)并且沒有出現(xiàn)技術(shù)錯誤時(shí)，自助注冊過程可以很快結(jié)束。然而，本研究發(fā)現(xiàn)，關(guān)于“顧客如何完成酒店入住登記”的情況在日常實(shí)踐中卻復(fù)雜得多。在495個(gè)案例中，有62 名顧客由于遇到技術(shù)故障而最終通過人工柜臺進(jìn)行入住登記；剩余的433名顧客在自動入住終端機(jī)上完成了入住登記，其中88.7%（384例）的顧客是自行完成入住登記的，11.3%（49例）的顧客是在他人協(xié)助下完成入住登記的（見表2）。

表2 客戶在機(jī)器人酒店進(jìn)行入住登記的不同方式統(tǒng)計(jì)（n=495）

盡管超過八成的顧客完成了自助入住登記，但是剩下的顧客都遭遇不同程度的技術(shù)故障或程序錯誤。對于這些顧客而言，自助入住不是“一帆風(fēng)順”的，這與前人研究中對智能自助服務(wù)能節(jié)省服務(wù)時(shí)間、提高服務(wù)效率、增強(qiáng)服務(wù)體驗(yàn)的結(jié)論①Huang M，Roland T R，Artificial Intelligence in Service，Journal of Service Research，vol.21，no.2 （February 2018），pp.155-172.相沖突。

那么，就順利完成自助入住登記的顧客而論，自動化智能入住就比人工入住登記更快捷嗎？

為了最直觀地解答這個(gè)問題，本研究對“顧客在自動機(jī)器上完成自助注冊的時(shí)間”進(jìn)行了簡單的統(tǒng)計(jì)。在本研究調(diào)查期間記錄的所有人機(jī)交互案例（n=433）中，只有4 位顧客在1 分鐘內(nèi)完成入住登記（0.9%），129 位顧客在1～2 分鐘內(nèi)完成入住登記（29.8%），158 位顧客在2～3 分鐘內(nèi)完成入住登記（36.5%），72 位顧客在3～4 分鐘內(nèi)完成入住登記（16.6%），8 位顧客在4～5 分鐘內(nèi)完成入住登記（1.8%）。此外，有14位顧客需要5～8分鐘才能完成入住登記（3.2%），而有47位顧客最終在11分鐘左右完成入住登記（10.8%）。

據(jù)兩家酒店的人工服務(wù)人員介紹，一般人工完成顧客的入住登記需要2～3分鐘。因此，自助入住登記機(jī)在大多數(shù)時(shí)候（36.5%）花費(fèi)了與人工相同的時(shí)間（即2～3分鐘）來完成相同的任務(wù)，并且偶爾比人工做得更好（即不到2分鐘，30.7%）。但值得注意的是，也有三分之一（32.8%）的顧客在自助入住登記機(jī)上花費(fèi)的時(shí)間比由普通人工服務(wù)人員提供服務(wù)的時(shí)間長得多（即超過3分鐘）。就本研究初步統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)而言，自動化智能服務(wù)系統(tǒng)似乎并沒有顯著地提高服務(wù)效率。

四、智能人機(jī)服務(wù)效率低下的原因分析

通過對服務(wù)交互技術(shù)和智能服務(wù)環(huán)境的具體分析，本研究發(fā)現(xiàn)了對智能服務(wù)效率產(chǎn)生負(fù)面影響的三個(gè)主要問題：互動指令的模糊性、服務(wù)協(xié)助人員的缺席，以及機(jī)器人交互技術(shù)的“不可見性”。

（一）互動指令的模糊性

顧客需要通過人臉識別技術(shù)完成無人智慧酒店的入住登記；然而，人們在進(jìn)行面部識別時(shí)會偶遇失敗。在433個(gè)案例中，89人在第一輪完成識別，90人在第二和第三輪完成識別。也就是說，62%的顧客至少進(jìn)入了第二個(gè)認(rèn)證周期并在此后被成功識別。盡管入住登記機(jī)會在播放三輪識別指令后讓顧客重新開始進(jìn)行入住登記（我們可以將之稱為“完全的失敗”），但顧客在遇到第二輪人臉識別時(shí)（也就是當(dāng)顧客遇到了新一組循環(huán)指令時(shí)），他們就遭遇了“實(shí)際的失敗”，因?yàn)樗麄儧]有被及時(shí)地成功識別。

當(dāng)顧客聽到系統(tǒng)對相同的指令不斷循環(huán)時(shí)，他們會意識到之前與機(jī)器的交互效果不佳。因此，顧客需要自我診斷潛在的問題，并“修復(fù)”他們的動作以完成人臉識別任務(wù)。數(shù)據(jù)顯示，大多數(shù)顧客在以后的周期中改變了他們對相同指令的響應(yīng)方式。例如，有的顧客在第二次聽到“請閉眼”的指令時(shí)可能會延長他們閉眼的時(shí)間，或者在第二次閉眼時(shí)更加用力；有的顧客選擇改變他們搖頭的頻率；有的顧客則會更加夸張地張嘴。

除了對統(tǒng)一指令做出不同的響應(yīng)，還有部分顧客會選擇移除可能阻礙人臉識別技術(shù)成功的其他因素——身上的遮擋物，主要是臉上的飾品。

盡管系統(tǒng)沒有要求顧客移除裝飾物或遮擋物，這些顧客卻主動、自覺地移除了可能成為“障礙物”的面部飾品。移除面部飾品的行為展示了顧客對面部識別機(jī)制的另一種理解。根據(jù)人們的日常經(jīng)驗(yàn)，在為護(hù)照、身份證等官方證件拍攝照片或辦理身份認(rèn)證時(shí)，不應(yīng)佩戴任何配飾。這種對日常類似活動經(jīng)驗(yàn)的理解有助于顧客對面部識別交互過程中的失敗進(jìn)行一定的推斷和修正。

面部識別系統(tǒng)的指令是預(yù)先編程和標(biāo)準(zhǔn)化的，它不能說明顧客無法實(shí)現(xiàn)或失敗的原因。但不斷重復(fù)的指令讓顧客意識到他們之前的響應(yīng)“有些不正確”，但指令的模糊性讓顧客感到困惑：他們不知道問題出在哪里，也不知道要如何正確地與系統(tǒng)相配合。自動化服務(wù)系統(tǒng)一方面要求顧客自己完成不同的任務(wù)，例如完成人臉識別；另一方面對顧客應(yīng)該如何做、如何改正自己的行為沒有任何指導(dǎo)。因此，用戶需要根據(jù)他們“推測”的技術(shù)需要（在本文的案例中，即人臉識別技術(shù)的識別方式）來改變，或“格式化”自己的外表和行為，以確保能成功地實(shí)現(xiàn)機(jī)器識別。

傳統(tǒng)旅游服務(wù)業(yè)中“顧客至上”的原則將服務(wù)活動中的失誤和不便歸結(jié)為服務(wù)人員的責(zé)任①Andreassen T，Rutger D and Line L，Customer Inconvenience and Price Compensation: A Multiperiod Approach to Labor-Automation Trade-Offs in Services，Journal of Service Research，vol.21，no.2 （November 2018），pp.173-183.，顧客在傳統(tǒng)的服務(wù)交互活動中享有更高的權(quán)利②Yagil D，"Abuse from Organisational Outsiders: Customer Aggression and Incivility"，In Special Topics and Particular Occupations，Professions and Sectors，Springer，2021，pp.109-134.。然而，如今的機(jī)器人服務(wù)讓顧客參與服務(wù)生產(chǎn)，要求顧客自行診斷潛在問題并自行解決。在自動化機(jī)器人服務(wù)中，顧客從“上帝”轉(zhuǎn)變?yōu)榱恕皠趧诱摺保麄冃枰粩嗟貙W(xué)習(xí)和改正自己對機(jī)器人服務(wù)系統(tǒng)的響應(yīng)，以使得該服務(wù)互動能順利進(jìn)行。原本簡單的身份識別由此變得復(fù)雜起來，大部分顧客需要花費(fèi)更長的時(shí)間去完成入住登記。

（二）服務(wù)協(xié)助人員的缺席

智能機(jī)器人服務(wù)旨在用全自動化的智能機(jī)器和服務(wù)機(jī)器人取代人類雇員。因此，當(dāng)顧客在操作自動化系統(tǒng)的過程中遇到問題或錯誤時(shí)，他們無法及時(shí)聯(lián)系到一個(gè)“助手”。盡管酒店希望顧客能自行診斷和解決問題，但有些問題是顧客無法自行處理的——他們必須尋求幫助。根據(jù)本研究的觀察，顧客尋求幫助的方式大致分為三種：呼叫遠(yuǎn)程協(xié)助、求助旁觀者，或等待現(xiàn)場人工服務(wù)。

在自助入住機(jī)和服務(wù)機(jī)器人界面的右上角標(biāo)有酒店服務(wù)熱線。在遇到困難的時(shí)候，約3%的顧客將“致電服務(wù)中心”作為他們求助的第一步。簡單的任務(wù)，如修改顧客姓名或身份證中的錯誤信息，可以由遠(yuǎn)程技術(shù)人員輕松解決。但有的時(shí)候，顧客無法清楚地陳述情況，遠(yuǎn)程助手也無法“看到”問題并為顧客提供最切合實(shí)際的解決方案，從而使遠(yuǎn)程交互成為一種低效率的尋求幫助的方式。電話交互研究顯示了遠(yuǎn)程助手與求助者主體間性的重要性，只有當(dāng)對話雙方都能清晰、明確地理解對方關(guān)于問題和解決方案的描述時(shí)，通過電話進(jìn)行遠(yuǎn)程協(xié)助才成為可能。③Vinkhuyzen E，Whalen J，"Expert System Technology in Work Practice:A Report on Service Technicians and Machine Diagnosis"，In Orders of Ordinary Action:Respecifying Sociological Knowledge，Aldershot，Ashgate，2007，pp.135–158.未能正確地定位問題源是導(dǎo)致遠(yuǎn)程助手無法進(jìn)行有效技術(shù)支持的重要原因。

另一種便捷的求助方式是向旁觀者尋求幫助。旁觀者可以是已經(jīng)或未完成系統(tǒng)操作的其他顧客（即可能是現(xiàn)場有經(jīng)驗(yàn)的顧客），或剛好路過的酒店工作人員。但是，由于涉及個(gè)人隱私信息，無論是入住登記者還是其他旁觀者都無法建立緊密的互助、合作關(guān)系。旁觀者通常會嘗試向求助的入住登記者說明自助入住機(jī)的工作原理和服務(wù)流程，但是不會為入住登記者提供實(shí)質(zhì)性的幫助或在機(jī)器上進(jìn)行實(shí)際的操作。因此，前兩種方式效果都不佳。

于是，大部分顧客采用了第三種方式：等待酒店雇員到場進(jìn)行協(xié)助。這是顧客采用的最有效和最常規(guī)的方法，即使它需要很長時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)。呼叫遠(yuǎn)程協(xié)助中心未得到幫助的顧客將被告知等待現(xiàn)場服務(wù)人員，控制中心將聯(lián)系現(xiàn)場服務(wù)人員并簡要解釋顧客的問題。屆時(shí)值班人工服務(wù)人員會到達(dá)現(xiàn)場，進(jìn)一步協(xié)助顧客解決問題。其他沒有呼叫服務(wù)支持的顧客也會嘗試通過大聲呼喊或走遍整個(gè)樓層來尋找現(xiàn)場的人工服務(wù)人員。

當(dāng)人工服務(wù)人員出現(xiàn)時(shí)，他們將與顧客溝通并找出不同的解決方案。部分案例顯示，當(dāng)現(xiàn)場助理幫助顧客重新進(jìn)入自助登記流程時(shí)，如果他們認(rèn)為是顧客對系統(tǒng)指令回應(yīng)錯誤造成的交互失敗，則會指導(dǎo)顧客校準(zhǔn)他們對系統(tǒng)指令的回應(yīng)，比如調(diào)整站立位置、姿勢或移除部分配飾。對于系統(tǒng)預(yù)約信息與顧客身份證信息不匹配導(dǎo)致的問題，現(xiàn)場助理則會在后臺系統(tǒng)中修改顧客信息，讓顧客重新進(jìn)行自助登記。對于因技術(shù)錯誤導(dǎo)致的情況，如注冊系統(tǒng)卡在中間或機(jī)器無法讀取顧客身份證時(shí)，現(xiàn)場服務(wù)人員將手動為顧客注冊。

“人工服務(wù)人員的完全缺席”是服務(wù)業(yè)的一個(gè)挑戰(zhàn)，它打破了傳統(tǒng)服務(wù)關(guān)系的建立方式①Donavan D，Brown T and Mowen J，Internal Benefits of Service-Worker Customer Orientation: Job Satisfaction，Commitment，And Organisational Citizenship Behaviors，Journal of Marketing，vol.68，no.1 （January 2004），pp.128-146.，從根本上改變了服務(wù)活動的性質(zhì)——使其完全智能化、數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化，這些自動化機(jī)器人從完全的服務(wù)工具轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)主體。當(dāng)機(jī)器人系統(tǒng)宕機(jī)或者發(fā)生技術(shù)錯誤時(shí)，人工服務(wù)人員必須從自動化機(jī)器手中接過服務(wù)工作，重新為顧客提供人工服務(wù)。據(jù)兩家機(jī)器人酒店的員工反映，自助登記機(jī)和服務(wù)機(jī)器人在過去兩年的使用過程中偶爾會出現(xiàn)故障，給客人和店員帶來不便。“請求—響應(yīng)—交互”的程序需要時(shí)間來完成，因此，智能機(jī)器人的服務(wù)效率也在不知不覺中降低了。

（三）機(jī)器人交互技術(shù)的“不可見性”

前文以人臉識別互動為例分析了有關(guān)智能服務(wù)系統(tǒng)互動指令的模糊性對顧客理解、回應(yīng)系統(tǒng)造成的不便，這種指令模糊性也說明了另一個(gè)問題，交互技術(shù)的“不可見性”。所謂“不可見性”，指的是人們無法清晰地“看見”技術(shù)的互動原理和互動進(jìn)展。以前文提到的顧客在人臉識別活動中“自我調(diào)整”的行為為例，由于系統(tǒng)未能清楚地反饋顧客需要改進(jìn)的“問題點(diǎn)”并提供改進(jìn)建議，人們不知道系統(tǒng)背后的運(yùn)算邏輯是什么，也不知道為什么他們的回應(yīng)不能被系統(tǒng)順利識別。顧客所有的調(diào)整活動都是依據(jù)他們對該技術(shù)的推測或預(yù)判進(jìn)行的。這對技術(shù)準(zhǔn)備度高的熟練顧客而言可能不是難事，但對于技術(shù)準(zhǔn)備度低的新手顧客而言，就像是在與一個(gè)“黑盒子（Blackbox）”對話。

在調(diào)查中，本研究還發(fā)現(xiàn)了其他由于技術(shù)黑盒子的原因造成顧客無法順利完成入住登記的情況，比如系統(tǒng)在注冊過程中發(fā)生卡頓（例如系統(tǒng)長時(shí)間停留在某一頁面），有的顧客會換另一臺機(jī)器并再次（更可能，一次又一次）重復(fù)整個(gè)注冊過程，直到成功完成入住登記②有時(shí)候，顧客在兩臺機(jī)器之間來回倒騰好幾次，最后還不得不尋求其他人的幫助。；又比如顧客在完成入住登記后需要等待很長時(shí)間才能收到系統(tǒng)發(fā)送包含房間號和房門密碼的短信。在此期間，顧客不知道是什么導(dǎo)致了延誤，甚至不知道他們的入住登記是否被系統(tǒng)確認(rèn)。信息的不透明和不對稱通常讓顧客感到茫然和無助。沒有了人工服務(wù)人員的協(xié)助，顧客“像是被機(jī)器遺忘在一個(gè)空白的世界里”（受訪者，女，29歲）。

服務(wù)機(jī)器人也經(jīng)常出現(xiàn)系統(tǒng)延遲。比如，兩家酒店的服務(wù)機(jī)器人都出現(xiàn)了在客人完成登記后無法提供“領(lǐng)路”服務(wù)，甚至對人們的服務(wù)請求無響應(yīng)。

表3互動片段1中的顧客向機(jī)器人“小樂”提出了一個(gè)“帶路”的服務(wù)請求并有一個(gè)3秒的等待。隨后，該顧客再次重復(fù)他的請求。然而，在接下來的4.6秒中，機(jī)器人沒有任何回應(yīng)。此時(shí)，該顧客放棄了這個(gè)互動并離開了機(jī)器人。有趣的是，在顧客離開5.2秒后，機(jī)器人響應(yīng)了該顧客的服務(wù)請求。從機(jī)器人的響應(yīng)來看，毫無疑問，它聽清了問題，且正確地做出了回應(yīng)——但這個(gè)延遲的響應(yīng)讓顧客誤以為服務(wù)機(jī)器人不能為其提供服務(wù)?；悠?中的兩位顧客在完成注冊后等待機(jī)器人為他們帶路。然而，在等待了7.4秒后，機(jī)器人仍無響應(yīng)。因此，他們放棄了等待，并離開了機(jī)器人。在8.2秒后，機(jī)器人成功地同步了入住顧客的信息并詢問是否需要提供帶路服務(wù)。然而，機(jī)器人的延遲耗盡了顧客與機(jī)器人交互的興趣，顧客早已離開了。

表3 人機(jī)互動片段

關(guān)于人機(jī)交互的研究表明，在交互開始后的前幾秒內(nèi)與人建立有效的交互至關(guān)重要①Pitsch K，Kuzuoka H，Suzuki Y，et al.，“The First Five Seconds”:Contingent Stepwise Entry into An Interaction as A Means to Secure Sustained Engagement in HRI，The 18th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication，（November 2019），pp.985-991.②許馨芷:《“看，機(jī)器人!”：人工智能機(jī)器人在服務(wù)實(shí)踐中的多元角色構(gòu)建》，《科學(xué)與社會》2022年第12期。，機(jī)器人響應(yīng)的延遲會降低顧客在實(shí)踐中繼續(xù)使用或交互機(jī)器人的興趣。由于無法獲取有關(guān)服務(wù)機(jī)器（人）的技術(shù)邏輯和響應(yīng)進(jìn)度，顧客無法確定面前的機(jī)器遇到什么樣的技術(shù)阻礙或出現(xiàn)什么樣的技術(shù)故障，這不僅降低了技術(shù)的有用性和易用性，降低了服務(wù)效率，也讓無論技術(shù)準(zhǔn)備度高還是低的顧客都無所適從。交互技術(shù)的不可見性使得技術(shù)故障不能得到快速且有效的修復(fù)，這與之前研究者期待的由智能自動化技術(shù)提升服務(wù)交互效率的期望③Lu L，Zhang P and Zhang C，Leveraging “Human-Likeness”of Robotic Service at Restaurants，International Journal of Hospitality Management，vol.94，no.102823 （April 2021），pp.1-9.④Beverungen D，Breidbach C，Poeppelbuss J，et al.，Smart Service Systems: An Interdisciplinary Perspective，Information Systems Journal，vol.29，no.6 （June 2019），pp.1201-1206.⑤Gretzel U，Sigala M，Xiang Z，et al.，Smart Tourism:Foundations and Developments，Electronic Markets，vol.25 （August 2015），pp.179-188.⑥Huang M，Roland T R，Artificial Intelligence in Service，Journal of Service Research，vol.21，no.2 （February 2018），pp.155-172.相反。更重要的是，這種技術(shù)災(zāi)難會使顧客對酒店產(chǎn)生負(fù)面印象，不利于酒店業(yè)務(wù)的提升和智能機(jī)器人服務(wù)的發(fā)展。

五、討論與啟示

數(shù)字化智能機(jī)器人服務(wù)能否在實(shí)際服務(wù)互動中全面滿足顧客的服務(wù)需要并提高服務(wù)效率？答案并不是唯一的。本研究證明，全自動化的機(jī)器人服務(wù)系統(tǒng)的確節(jié)省了部分顧客的時(shí)間，因?yàn)檫@類顧客已經(jīng)擁有了與相關(guān)機(jī)器互動的技能——他們學(xué)會了如何對系統(tǒng)的指令做出反應(yīng)并且可以很好地與機(jī)器人系統(tǒng)合作。這些顧客可以快速順利地完成系統(tǒng)布置的任務(wù)，自主使用服務(wù)機(jī)器人。對于不想與陌生人頻繁互動的顧客來說，數(shù)字化智能機(jī)器人服務(wù)可以讓他們盡情地享受科技感（sense of technology）與自我隔離（self-isolation）。但是，對于不知道如何使用自動化機(jī)器人系統(tǒng)的顧客來說，全自動化的機(jī)器人服務(wù)系統(tǒng)卻造成了顧客在服務(wù)過程中的諸多困難，降低了服務(wù)效率。

人臉識別交互失敗導(dǎo)致顧客需要重復(fù)回應(yīng)相同的指令以完成自助登記。反復(fù)出現(xiàn)的指令“揭示”了問題的存在，但不能“確定”問題的所在?；又噶畹哪：允沟妙櫩托枰ㄙM(fèi)大量的時(shí)間和精力對可能存在的問題進(jìn)行反復(fù)的推斷和修復(fù)。這個(gè)結(jié)果似乎與先前關(guān)于人臉識別技術(shù)嵌入特定類型分類框架（例如種族、性別、情感、年齡等）的觀察相輔相成。①Scheuerman M，Kandrea W，Caitlin L，et al.，How We’ve Taught Algorithms to See Identity:Constructing Race and Gender in Image Databases For Facial Analysis，Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction，vol.4，CSCW1 （January 2020），pp.1–35.本研究的分析表明，客人和旁觀者如何將他們的身體和臉部轉(zhuǎn)化為自適應(yīng)面部識別系統(tǒng)的“格式化輸入”，沒有靈活性可言。這種訓(xùn)練是“硬性的”，因?yàn)槊娌孔R別技術(shù)設(shè)置的條件必須由其用戶和旁觀者來滿足。但是由于這種技術(shù)的“不可見性”，交互系統(tǒng)沒有向使用者提供真正的幫助來指導(dǎo)他們進(jìn)行、完成這項(xiàng)訓(xùn)練工作。因此，用戶只能通過自我補(bǔ)救，不斷去“調(diào)試”自己與機(jī)器的適配度——顧客在日常的人機(jī)交互實(shí)踐中被動地訓(xùn)練自己的“工作技能”（work skill），以滿足機(jī)器預(yù)設(shè)的交互要求。

不能忽視的是，顧客的自我修復(fù)也不是萬能的。因此，人工服務(wù)人員的缺席進(jìn)一步延長了顧客的等待時(shí)間，降低了服務(wù)效率。從技術(shù)上看，智能機(jī)器和服務(wù)機(jī)器人還不夠成熟和穩(wěn)定，目前的人工智能在很大程度上處于“人工低智能（弱AI）”階段，機(jī)器人服務(wù)可能無法滿足每一個(gè)需求，有時(shí)無法為人們服務(wù)。②Kaplan，A，Haenlein M，Siri，Siri，In My Hand:Who's The Fairest in The Land?On The Interpretations，Illustrations，And Implications of Artificial Intelligence，Business Horizons，vol.62，no.1 （January–February 2019），pp.15-25.而且，技術(shù)錯誤是不可避免的，遭遇技術(shù)困境的用戶會對智能服務(wù)產(chǎn)生不同程度的不滿（例如，F(xiàn)an et al.2020）。

當(dāng)顧客需要尋求幫助時(shí)，服務(wù)協(xié)助人員的缺席使得他們不能在第一時(shí)間得到幫助。數(shù)字化機(jī)器人服務(wù)排除“人工”的參與來凸顯其中的科技感和智能感，卻忽略了服務(wù)活動中最本質(zhì)的追求：讓顧客的需求得到滿足。對以客戶為中心的自助服務(wù)理論的研究表明，在操作系統(tǒng)時(shí)，不熟練和技術(shù)抗拒的客戶可能會在半服務(wù)中尋求人工幫助，而這種幫助除了可能引發(fā)顧客心理焦慮③Meuter M，Ostrom A，Bitner M，et al.，The Influence of Technology Anxiety on Consumer Use and Experiences with Self-Service Technologies，Journal of Business Research，vol.56，no.11 （November 2003），pp.899–906.外，無法滿足顧客需求的自助服務(wù)技術(shù)也可能使他們感到尷尬④Zhu Z，Nakata C，Sivakumar K，et al.，F(xiàn)ix It or Leave It?Customer Recovery from Self-Service Technology Failures，Journal of Retailing，vol.89，no.1 （March 2013），pp.15–29.，或者給那些不熟練和產(chǎn)生技術(shù)抵抗的客戶留下痛苦的經(jīng)歷⑤Petranka K，Lawlor J and Mulvey M，Customer Roles in Self-Service Technology Encounters in A Tourism Context，Journal of Travel&Tourism Marketing，vol.34，no.2 （April 2017），pp.222-238.。然而，在機(jī)器人自動化自助服務(wù)中缺少人工服務(wù)人員，可能會減少客戶尋找人工服務(wù)人員并尋求人工幫助的可能性，延長等待時(shí)間。

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的技術(shù)災(zāi)難從根本上挑戰(zhàn)了智能機(jī)器人自助服務(wù)的根基，更不用說對服務(wù)效率的影響。當(dāng)服務(wù)提供者“系統(tǒng)崩潰”的時(shí)候，數(shù)字化機(jī)器人服務(wù)就完全失去了魅力。在智能人機(jī)服務(wù)的互動過程中，顧客只能與物理存在的服務(wù)工具（即有形的服務(wù)機(jī)器）進(jìn)行交互⑥Chuah S，Yu J，The Future of Service:The Power of Emotion in Human-Robot Interaction，Journal of Retailing and Consumer Services，vol.61，no.102551 （July 2021），pp.1-8.⑦Prentice C，Managing Service Encounters with Emotional Intelligence，Journal of Retailing and Consumer Services，vol.51（November 2019），pp.344-351.；而服務(wù)機(jī)器的技術(shù)故障使得顧客失去了唯一能“溝通”的渠道，智能人機(jī)服務(wù)互動陷入困境。當(dāng)顧客無法及時(shí)地接受到必要的幫助，他們會對數(shù)字化機(jī)器人服務(wù)感到失望，甚至產(chǎn)生負(fù)面情緒。

基于技術(shù)接受模型的研究路徑，本研究提出了有關(guān)交互式人機(jī)互動技術(shù)（以本文的面部識別技術(shù)為例）在日常實(shí)踐中的可見性方面的一些棘手問題。雖然大多數(shù)客人成功辦理了入住手續(xù)，但由于自助服務(wù)終端缺乏反饋，客人無法解決問題，這意味著他們既依賴于要執(zhí)行那些交互工作的背景知識，又依賴于運(yùn)用類似于試錯的方法來處理遇到的任何問題。不同于以往的研究者通過技術(shù)的有用性和易用性測量顧客的服務(wù)交互表現(xiàn)，本研究從顧客的服務(wù)交互實(shí)踐入手分析了顧客的技術(shù)表現(xiàn)，以及顧客與數(shù)字化智能服務(wù)工具的交互效率。研究發(fā)現(xiàn)，交互指令的不清晰影響了用戶技術(shù)準(zhǔn)備能力的運(yùn)用，人們無法迅速地對一個(gè)模糊的指令做出最正確的回應(yīng)；交互技術(shù)的不可見性使得用戶不能清晰地理解和運(yùn)用該技術(shù)，導(dǎo)致技術(shù)本身的易用性降低，人們不能明確地了解他們面對的是何種技術(shù)，或該技術(shù)對他們的交互能力有何種要求；而現(xiàn)有交互技術(shù)的不充足發(fā)展和服務(wù)協(xié)助人員在用戶遭遇技術(shù)困難時(shí)的缺席也降低了該技術(shù)的有用性。

此外，鑒于面部識別系統(tǒng)的“黑匣子”性質(zhì)，目前尚不清楚可以輕松設(shè)計(jì)多少可理解的反饋。人機(jī)交互技術(shù)的“不可見性”是實(shí)現(xiàn)技術(shù)可用性提升的重要限制。從這個(gè)意義上說，社會科學(xué)的研究者在這方面的貢獻(xiàn)可能有限。因此，一個(gè)可能的解決方案是讓程序技術(shù)開發(fā)者，通過借鑒服務(wù)工作者在處理常見問題和解決問題方面的知識體系，在未來不斷地改進(jìn)該交互技術(shù)的有用度和易用度。故此，為了真正提高數(shù)字化智能機(jī)器人在實(shí)際使用中的服務(wù)效率和交互效果，本研究針對調(diào)查中發(fā)現(xiàn)的三個(gè)問題提出三點(diǎn)應(yīng)用型建議：

服務(wù)機(jī)器人準(zhǔn)確地說明操作過程。在互動開始之前，智能服務(wù)機(jī)器可以以圖片、視頻等方式對接下來的服務(wù)流程做出易于理解的說明。為使顧客能順利使用機(jī)器，節(jié)省交互時(shí)間，提高服務(wù)效率，作為獨(dú)立的服務(wù)提供者的服務(wù)機(jī)器人應(yīng)當(dāng)向顧客展示有關(guān)“如何響應(yīng)系統(tǒng)指令”的講解和示范。程序設(shè)計(jì)者可以考慮在發(fā)生錯誤（如無法識別顧客的面部數(shù)據(jù)）時(shí)，加入適當(dāng)?shù)腻e誤提示和回應(yīng)改進(jìn)建議。

服務(wù)商家建立“求助—反饋”快速反應(yīng)機(jī)制。智能服務(wù)商家應(yīng)當(dāng)為需要遠(yuǎn)程協(xié)助或現(xiàn)場指導(dǎo)的顧客設(shè)置快速響應(yīng)協(xié)議（quick responding protocol），確保有困難的顧客能夠得到及時(shí)的幫助，避免顧客對智能技術(shù)，乃至服務(wù)商家產(chǎn)生負(fù)面情緒和印象。同時(shí)，服務(wù)商家也可以考慮發(fā)展有經(jīng)驗(yàn)的顧客為新顧客提供力所能及的幫助，提供“以老帶新”的技術(shù)協(xié)助模式。

升級語音交互機(jī)器人的ASR 系統(tǒng)和語料庫。為保證服務(wù)問詢、信息提供及其他智能語音互動的順利進(jìn)行，服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)自然語言學(xué)習(xí)（language learning）能力的提升和擴(kuò)大本地語料庫的數(shù)據(jù)域，使語音識別系統(tǒng)在機(jī)器人交互服務(wù)中發(fā)揮更好的作用，盡量減少語音交互中的識別偏差。

六、結(jié) 論

自動化機(jī)器人服務(wù)是數(shù)字化智能服務(wù)的一種新形式，是智能服務(wù)轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要體現(xiàn)。它以“新型無人輔助的全機(jī)械服務(wù)方式”挑戰(zhàn)了經(jīng)典的“由服務(wù)人員主導(dǎo)的”服務(wù)模式。數(shù)字化服務(wù)技術(shù)將顧客變成了勞動力的一部分，并要求顧客按照系統(tǒng)預(yù)先設(shè)置的要求，接管并完成服務(wù)交互過程中幾乎所有的“工作”。盡管研究者對數(shù)字化智能技術(shù)在旅游和服務(wù)領(lǐng)域的前景有著樂觀的預(yù)期和熱切的期待，但目前的智能機(jī)器人系統(tǒng)在實(shí)際服務(wù)中給顧客帶來了諸多不便，且沒能及時(shí)提供有效的解決方案，進(jìn)而降低了服務(wù)效率。智能機(jī)器人服務(wù)的本質(zhì)是一種以機(jī)器程序?yàn)閷?dǎo)向的數(shù)字化服務(wù)模式，它要求顧客主動地認(rèn)知、分析和理解系統(tǒng)并學(xué)會與系統(tǒng)協(xié)作。但是，對于初次接觸該技術(shù)的顧客來說，這些工作需要時(shí)間和額外的活動來完成。這種“現(xiàn)場學(xué)習(xí)”的交互模式降低了機(jī)器人服務(wù)的實(shí)際效率，且可能對智能人機(jī)服務(wù)交互產(chǎn)生負(fù)面影響。為了提高自動化機(jī)器人服務(wù)效率，本研究建議，未來的自動化智能機(jī)器服務(wù)系統(tǒng)應(yīng)該轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩粲押眯偷姆?wù)工具，在實(shí)際的社會應(yīng)用中增強(qiáng)技術(shù)的可見性，以便用戶理解技術(shù)的交互邏輯，并嘗試讓顧客從智能服務(wù)的“半勞動者”轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)的“完全享受者”，優(yōu)化顧客的智能服務(wù)交互體驗(yàn)，加快數(shù)字化旅游產(chǎn)業(yè)的全面轉(zhuǎn)型升級。