- Artificial intelligence: Disrupting what we know about services 人工智能：颠覆我们对服务的认知
- Journal of Marketing
- 作者结合AI在服务业的应用，提出了更为准确的“服务AI”的定义，即“通过感知、学习、决策和行动支持的灵活适应能力来实现在内、外部服务环境中提供价值的技术配置”
- 作者在第二部分回顾了服务质量（Service quality）等9个传统的服务理论。以往的服务理论多基于“人-人互动”展开讨论，缺乏对AI框架的整合。但作者指出，AI的介入使得服务生产与消费过程中“人”的要素不断减少，顾客、员工以及企业三者之间的互动方式与关系内涵较以往发生了显著的改变，使得传统的理论在服务AI相关现象的预测方面存在严重不足。
- 以情绪感染理论为例，以往的研究表明，在“人-人交互”情境下，员工的情绪能够感染顾客；但在AI情境下，由于AI无法通过面部表情传递情绪，甚至不具备人类员工那样真实多样的情绪，情绪感染理论不再完全适用
- 密切结合服务AI的特性，讨论了现有理论如何在未来进行必要的改进，并提出了相应的研究机会。为了更清晰地指明研究方向，作者在第三部分介绍了包括行动者网络理论（Actor-network theory，ANT）等6个在传统上应用于其他学科的理论。这些理论将研究视线从“人”转移到了“技术”，并从整个服务系统的角度探讨AI的影响，为服务AI的研究带来新的突破。
- Artificial intelligence in service 人工智能在服务业
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Journal of Service Research
- AI在服务任务中的广泛应用不仅在日益重塑服务，也给服务人员就业带来威胁。由于服务业是一个高度复杂的行业，其不同类型任务对服务提供者的能力要求不同，因此其对涉足服务的AI能力要求也有所差异。但AI应在何时、以何种方式、在何种程度上提供服务，以及其使用将如何重塑服务提供过程和员工工作技能等问题尚未得到解决。
- 这篇文章开发出一个用于验证和预测的AI工作替换理论模型。在综合人类智能（HI）和AI发展的基础上划分出四种智能，分别对应了四种任务类型，然后按照AI掌握它们的难度顺序由低到高将AI发展阶段排列为：
- 机械AI
- 分析AI
- 直觉AI
- 共情AI
- 这篇文章构建了一个数学模型，预测了AI在不同发展阶段以及在不同类型的工作中对人类服务的替代程度。
- 企业在提供跨四种智能的服务时，应该如何在人类和机器之间做出选择，为企业在实际任务完成过程中应当如何配置AI与人工提出了可行策略。研究预测了在所有工作类型中，共情工作将会在最后被AI替代。因此，对于服务AI而言，共情AI是其发展的终极目标，强调了AI共情的重要性；而对于人类而言，共情等软能力将成为其不被轻易取代的重要能力，研究引发了对人类员工软能力水平提升的重视。
- Developing and validating a service robot integration willingness scale[J]. 服务机器人整合意愿量表的建立与验证
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International Journal of Hospitality Management
- AI被广泛应用于服务行业以优化顾客的服务体验。然而，顾客对AI使用意愿的心理非常复杂。并且，由于AI区别于大量实证研究中的自助服务技术，影响两者使用意愿的因素也就明显不同。因此，当前亟需一个能够测量顾客对AI使用意愿的量表。
- 本篇文章开发并验证了一个AI使用意愿量表，即服务机器人的整合意愿量表，包括绩效效能（Performance efficacy）、内在动机（Intrinsic motivation）、拟人化（Anthropomorphism）、社会影响（Social influence）、便利条件（Facilitating conditions）、情绪（Emotions）六个维度，共36个题项。
- 绩效效能、内在动机、便利条件和情绪正向影响AI使用意愿；拟人化负向影响AI使用意愿；社会影响对AI使用意愿的影响不显著。
- 文章表明AI能被应用于服务传递的关键决定因素在于功利性（绩效效能）和享乐性（内在动机、情绪）。最后，该文章还发现技术接受模型中的感知有用性、感知易用性不适用于对AI使用意愿的测量。
Developing and validating a service robot integration willingness scale.png
- Egoistic and altruistic motivation: How to induce users’ willingness to help for imperfect AI 利己主义和利他主义动机：如何诱导用户对不完美人工智能的帮助意愿[J]
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Computers in Human Behavior,2019, 101(12):180-196.
- AI是不完美的，甚至当前技术水平下精确度还很欠缺。这篇文章将帮助动机的社会研究应用于人机交互领域，探讨用户对一个不完善的人工智能的帮助（改进）意愿。研究结果显示，帮助动机、同理心和金钱奖励能够提升用户帮助意愿。
- 研究1探讨了两个因素：基于利他主义动机的同理心（Empathy）和利己主义动机的功利利益（Utilitarian benefit）。其中，同理心直接地正向影响帮助意愿；功利利益则需要通过信任（Trust）间接正向影响帮助意愿.
*同理心直接地正向影响帮助意愿；功利利益则需要通过信任（Trust）间接正向影响帮助意愿.png
- 功利利益包含了两个子维度——可解释AI（Explainable AI，指使机器学习模型做出决策的过程更加透明，这里指对失败结果给出理由和解释）和性能改进（Performance improvement）。
- 可解释AI偏向于解释，而性能改进偏向于利益。所以作者认为两者并不能很好地统一在一个框架下。因而，研究2中，将两者进一步拆分，并以更强调利益的金钱奖励（Monetary reward）替代了性能改进，重构了模型（下图-下）。最终分析结果显示，可解释AI和金钱奖励对帮助意愿具有显著的正向影响，其中金钱奖励的作用更强。
Egoistic and altruistic motivation: How to induce users’ willingness to help for imperfect AI.png
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Emotional intelligence or artificial intelligence–An employee perspective[J]. 情商还是人工智能——基于员工的视角[J].
- 对于酒店行业的服务员工，人工智能（Artificialintelligence，AI）和员工的情感智能（Emotionalintelligence，EI，情感智能是一种关于情绪的智慧，是管理、规范和运用情绪的一种能力）分别如何发生作用？这篇研究将从员工视角出发，重点讨论AI与员工EI对员工留任和绩效的影响作用。结果表明，员工EI对其留任与绩效有显著正向影响，而AI对员工绩效有显著调节作用。
- AI已越来越多地涉入酒店的业务，包含聊天机器人、礼宾机器人、虚拟助理等多种类型。为了解EI和AI分别如何影响服务员工的留任与绩效，该研究在葡萄牙60家不同类型的酒店进行了调查，从客户服务代表、酒店接待员和服务员工处收集数据。使用自陈式情绪智力量表（WEIS）测量员工EI，从AI的多方面性能出发衡量员工对AI的感知，并将员工绩效划分为内部服务绩效和外部服务绩效进行测量，最后对员工的留任意愿予以测量。
- EI对员工留任、内部服务绩效和外部服务绩效均存在显著正向影响。AI对员工留任没有直接影响，但在EI和员工绩效的关系中起到负面调节作用。这一结果表明，高评分的AI会降低EI对员工绩效的影响。反之，当AI被评估为较低水平时，EI较高的员工往往表现得更好。
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近年来，关于AI能否取代人类工作的争论愈发激烈。但是该文的结论支持了“AI不太可能完全取代人类任务，只能取代低水平的人类工作”这一观点
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