論文の概要: Doing Right by Not Doing Wrong in Human-Robot Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02654v1
• Date: Sat, 5 Feb 2022 23:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 15:08:08.436915
• Title: Doing Right by Not Doing Wrong in Human-Robot Collaboration
• Title（参考訳）: 人間とロボットのコラボレーションで間違ったことをしないで正しいことをする
• Authors: Laura Londo\~no, Adrian R\"ofer, Tim Welschehold, Abhinav Valada
• Abstract要約: 本研究では,ポジティブ行動の再現ではなく,ネガティブ行動の回避によって,公平で社会的行動を学ぶための新しいアプローチを提案する。 本研究では,ロボット操作における社会性の導入の重要性と,人間とロボットの相互作用における公平性を検討することの重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.078753289996417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As robotic systems become more and more capable of assisting humans in their everyday lives, we must consider the opportunities for these artificial agents to make their human collaborators feel unsafe or to treat them unfairly. Robots can exhibit antisocial behavior causing physical harm to people or reproduce unfair behavior replicating and even amplifying historical and societal biases which are detrimental to humans they interact with. In this paper, we discuss these issues considering sociable robotic manipulation and fair robotic decision making. We propose a novel approach to learning fair and sociable behavior, not by reproducing positive behavior, but rather by avoiding negative behavior. In this study, we highlight the importance of incorporating sociability in robot manipulation, as well as the need to consider fairness in human-robot interactions.
• Abstract（参考訳）: ロボットシステムは、日常生活の中で人間を助ける能力がますます高まるにつれて、これらの人工エージェントが人間の協力者を危険にさらしたり、不公平に扱う機会を考えなければならない。 ロボットは、人間に物理的危害を与える反社会的行動や、不公平な行動の再現、さらには人間に有害な歴史的、社会的な偏見を増幅する。 本稿では,社会的なロボット操作と公平なロボット意思決定を考慮したこれらの課題について論じる。 本研究では,ポジティブ行動の再現ではなく,ネガティブ行動の回避によって,公平で社会的行動を学ぶための新しいアプローチを提案する。 本研究では,ロボット操作にソシエタビリティを取り入れることの重要性と,人間とロボットのインタラクションにおいて公平性を検討する必要性を強調する。

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