論文の概要: Warmth and competence in human-agent cooperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13448v2
• Date: Tue, 27 Dec 2022 02:03:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 14:36:18.151435
• Title: Warmth and competence in human-agent cooperation
• Title（参考訳）: 人間とエージェントの協調における温かみと能力
• Authors: Kevin R. McKee, Xuechunzi Bai, Susan T. Fiske
• Abstract要約: 近年の研究では、深層強化学習で訓練されたAIエージェントが人間と協調できることが示されている。 人・エージェント連携における主観的嗜好を形成する要因をより深く理解するために,コインにおける深層強化学習エージェントを訓練する。 我々は、人間とエージェントの協力研究のために参加者を募集し、遭遇したエージェントの印象を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2148535041822524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interaction and cooperation with humans are overarching aspirations of artificial intelligence (AI) research. Recent studies demonstrate that AI agents trained with deep reinforcement learning are capable of collaborating with humans. These studies primarily evaluate human compatibility through "objective" metrics such as task performance, obscuring potential variation in the levels of trust and subjective preference that different agents garner. To better understand the factors shaping subjective preferences in human-agent cooperation, we train deep reinforcement learning agents in Coins, a two-player social dilemma. We recruit participants for a human-agent cooperation study and measure their impressions of the agents they encounter. Participants' perceptions of warmth and competence predict their stated preferences for different agents, above and beyond objective performance metrics. Drawing inspiration from social science and biology research, we subsequently implement a new "partner choice" framework to elicit revealed preferences: after playing an episode with an agent, participants are asked whether they would like to play the next round with the same agent or to play alone. As with stated preferences, social perception better predicts participants' revealed preferences than does objective performance. Given these results, we recommend human-agent interaction researchers routinely incorporate the measurement of social perception and subjective preferences into their studies.
• Abstract（参考訳）: 人間との相互作用と協力は人工知能(AI)研究の構想をまとめている。 近年の研究では、深層強化学習で訓練されたAIエージェントが人間と協調できることが示されている。 これらの研究は、主にタスクのパフォーマンス、信頼度レベルの潜在的な変動、異なるエージェントが獲得する主観的嗜好といった「目的」指標を通して人間との互換性を評価する。 人間とエージェントの協調で主観的嗜好を形作る要因をより深く理解するために,2人の社会的ジレンマであるコインで深層強化学習エージェントを訓練する。 我々は,人間-エージェント連携研究の参加者を募集し,遭遇するエージェントの印象を測定した。 参加者の暖かさと能力に対する認識は、客観的なパフォーマンス指標以上の異なるエージェントに対する指定された好みを予測する。 社会科学と生物学の研究からインスピレーションを得て、次に、好みを明らかにするための新しい「パートナー選択」フレームワークを実装した: エージェントとエピソードをプレイした後、参加者は次のラウンドを同じエージェントでプレイするか、単独でプレイするかを尋ねられる。 特定の好みと同様に、社会的知覚は客観的なパフォーマンスよりも、参加者の明らかな好みを予測するのが良い。 これらの結果から,社会認識と主観的嗜好の測定を日常的に研究に取り入れることを推奨する。

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