清华大学经济管理学院博士生李梦馨应邀做客我院管理科学与工程系“数字时代的管理科学论坛”之邀，在经管楼204教室以"适配角色认知偏差的人智交互设计——脸部美学分析场景实证研究"为题，为我院师生带来一场扎根产业实践的人机交互研究盛宴。

分享人李梦馨是清华大学经济管理学院管理科学与工程系博士生，2019年本科毕业于清华大学经济管理学院，获信息管理与信息系统专业学士学位。研究领域包括人机交互与协作、电子商务和消费者行为，擅长实验、计量分析等研究方法。在Production and Operations Management，信息资源管理学报，PACIS等学术期刊和会议上发表数篇论文。曾获第七届营销科学与创新国际高峰论坛（MSI 2023）优秀论文奖、清华大学研究生综合奖学金、清华大学优秀学生干部、清华大学本科毕业生优秀论文、国家奖学金等荣誉。她的博士论文探讨企业售前服务中人与人、人与机器、人与人机混合体的数字化沟通问题，关注在线面诊、人脸识别、大语言模型等技术工具，探究如何基于技术特点设计交互策略，从而在高不确定性场景中达成推动用户消费决策和自我认知的目标。

讲座聚焦当下医美机构普遍面临的AI工具应用困境：尽管AI美学分析系统能精准识别面部特征，但消费者对机器审美建议的接受度比较低。本次讲座从医美行业售前服务用户对AI审美评价工具的抵触心理出发，探讨这种心理背后的理论解释。借助严谨的实验设计和测量工具，研究发现用户对AI的建议存在抗拒主要源于用户对AI和人类的角色认知差异。实验结果显示，当服务提供者是AI时，委婉的沟通风格能够显著提升用户对AI的接受度；而当服务提供者是人类时，委婉和直白之间的影响并不显著。在次基础上，研究还探讨了如何通过改变AI的角色和沟通方式来提高用户的接受度。

"这项研究的价值不仅在于揭示认知偏差机理，更重要的是提出了可操作的解决方案。"李梦馨在阐述研究意义时强调，团队通过角色框架进行了第二次实验设计，验证了将AI定位为"美学数据服务者"而非"美学专家决策者"时，用户抗拒心理可降低。这些发现为医美机构优化AI客服系统提供了关键设计准则，同时也为金融咨询、法律顾问等专业服务场景的人机协作模式创新提供了范式参考。

在互动环节，现场师生就“实验对照组设置原理”、“实验设计操控有效性”、“行业特点”等专业问题展开深度探讨。此次讲座是经济管理学院管理科学与工程系和学院工会共同组织的“数字时代的管理科学论坛"系列学术活动，不仅展现了人机交互研究的前沿动态，更通过鲜活的产业案例印证了管理科学研究的社会价值。正如李梦馨在结语中所言："在人机共生的新时代，理解认知偏差的本质，能够更好地帮我们释放技术价值。"