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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13448v4
• Date: Thu, 9 May 2024 03:02:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 18:44:57.920682
• 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。 われわれは2人プレイのソーシャルジレンマであるCoinsで深層強化学習エージェントを訓練している。 参加者の温かさと能力に対する認識は、異なるエージェントに対する表現された嗜好を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7237068561453082
• 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 $N = 501$ 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 episode 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、タスクパフォーマンス、信頼水準の潜在的な変動、異なるエージェントが注目する主観的嗜好といった「客観的な」指標を通じて、人間の互換性を評価する。 人とエージェントの協調において主観的嗜好を形成する要因をよりよく理解するために,2プレイヤーの社会的ジレンマであるCoinsで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、N = 501$の参加者を募集し、遭遇したエージェントの印象を測定する。 参加者の温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表現された嗜好を予測する。 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、我々はその後、あるエージェントとエピソードをプレイした後、参加者は次のエピソードを同じエージェントでプレイしたいか、または単独でプレイしたいかを尋ねられるように、新しい「パートナー選択」フレームワークを実装した。 表現された嗜好と同様に、社会的知覚は、客観的なパフォーマンスよりも、参加者の明らかな嗜好をよりよく予測する。 これらの結果を踏まえ、人間とエージェントのインタラクション研究者は日常的に、社会的知覚と主観的嗜好の測定を研究に取り入れることを推奨する。

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