La confianza entre los humanos y las máquinas autónomas es una prioridad para los investigadores del Ejército; a medida que las máquinas se vuelven integrales para la sociedad, es fundamental comprender el impacto en la toma de decisiones humanas.
El Dr. Celso M. de Melo, científico informático del Laboratorio de Investigación del Ejército del Comando de Desarrollo de Capacidades de Combate del Ejército de EE. UU. En su campus ARL West en Playa Vista, California, junto con el profesor de la Universidad Gifu de Japón, Kazunori Terada, comparten intereses de investigación comunes, enen particular, sobre la cooperación hombre-máquina y los efectos sociales de la emoción en la interacción hombre-máquina. Su investigación muestra que las personas participan fácilmente en la categorización social que distingue a los humanos de las máquinas, lo que conduce a una cooperación reducida con las máquinas.
Un indicio cultural simple, el origen étnico de la cara virtual de la máquina, mitigó este sesgo para los participantes de dos culturas distintas Japón y Estados Unidos, dijeron los investigadores.
"Nuestra investigación muestra que las señales situacionales de la intención de afiliación, es decir, las expresiones de emoción, anulan las expectativas de las alianzas de coalición de las categorías sociales", dijo De Melo. "Cuando las máquinas eran de una cultura diferente, los participantes mostraron el sesgo habitual cuando la emoción competitivase mostró, como la alegría después de la explotación y, en contraste, los participantes cooperaron tanto con los humanos como las máquinas que expresaban emoción cooperativa, como la alegría después de la cooperación ".
Un desafío fundamental para la adopción de IA en el Ejército, esta investigación es particularmente relevante para la prioridad de modernización del Vehículo de Combate de Próxima Generación del Ejército, ya que propone soluciones para promover un equipo humano-máquina efectivo, dijo De Melo.
"La investigación revela un sesgo fundamental, según el cual los humanos toman decisiones con máquinas que son menos favorables que si las parejas fueran humanos", dijo De Melo. "Es como si las máquinas fueran tratadas, por defecto, como miembros de un grupo externo.la investigación presenta dos soluciones para superar este sesgo basado en la categorización social: asociar grupos sociales positivos con máquinas, y emoción, y expresión de emoción por máquinas que comunican una intención afiliativa ".
El siguiente paso es aplicar y probar estos hallazgos en dominios relevantes para el Ejército, como la interacción de los guerreros con vehículos autónomos terrestres y aéreos, robots y socios virtuales, dijo.
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Materiales proporcionado por Laboratorio de investigación del ejército de EE. UU. . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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