論文の概要: Assessing Trust in Construction AI-Powered Collaborative Robots using
Structural Equation Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14697v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 16:39:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 13:06:44.635261
- Title: Assessing Trust in Construction AI-Powered Collaborative Robots using
Structural Equation Modeling
- Title（参考訳）: 構造方程式モデリングを用いたAI駆動協調ロボットの信頼度評価
- Authors: Newsha Emaminejad, Lisa Kath, and Reza Akhavian
- Abstract要約: 安全と信頼性は、建設におけるAI駆動コボットの採用の重要な要因である。
コボットの使用による置き換えの恐れは、影響を受けた労働者のメンタルヘルスに重大な影響を及ぼす可能性がある。
コボット、安全性測定、コボットが収集したデータのセキュリティを含むジョブのエラー率の低下は、信頼性に大きな影響を及ぼす。
コボットの内部動作の透明性は、正確性、堅牢性、セキュリティ、プライバシ、コミュニケーションに有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study aimed to investigate the key technical and psychological factors
that impact the architecture, engineering, and construction (AEC)
professionals' trust in collaborative robots (cobots) powered by artificial
intelligence (AI). The study employed a nationwide survey of 600 AEC industry
practitioners to gather in-depth responses and valuable insights into the
future opportunities for promoting the adoption, cultivation, and training of a
skilled workforce to leverage this technology effectively. A Structural
Equation Modeling (SEM) analysis revealed that safety and reliability are
significant factors for the adoption of AI-powered cobots in construction. Fear
of being replaced resulting from the use of cobots can have a substantial
effect on the mental health of the affected workers. A lower error rate in jobs
involving cobots, safety measurements, and security of data collected by cobots
from jobsites significantly impact reliability, while the transparency of
cobots' inner workings can benefit accuracy, robustness, security, privacy, and
communication, and results in higher levels of automation, all of which
demonstrated as contributors to trust. The study's findings provide critical
insights into the perceptions and experiences of AEC professionals towards
adoption of cobots in construction and help project teams determine the
adoption approach that aligns with the company's goals workers' welfare.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,人工知能(ai)を活用したコラボレーティブロボット(cobots)に対するaec(architecture, engineering, and construction)専門家の信頼感に影響を与える重要な技術的・心理的要因を検討することを目的とした。
この研究は、600人のAEC業界の実践者を対象に全国調査を行い、この技術を効果的に活用するための熟練労働者の採用、育成、訓練を促進する将来の機会について、詳細な回答と貴重な洞察を得た。
構造方程式モデリング (Structure Equation Modeling, SEM) 解析により, 安全と信頼性が, 建設におけるAI駆動コボットの採用の重要な要因であることが判明した。
コボットの使用による置き換えの恐れは、影響を受けた労働者のメンタルヘルスに重大な影響を及ぼす可能性がある。
コボットが収集したデータの安全性測定やセキュリティに関わるジョブのエラー率の低下は、信頼性に大きな影響を及ぼす一方、コボットの内部作業の透明性は、正確性、堅牢性、セキュリティ、プライバシ、通信の恩恵を受け、結果として自動化のレベルが高くなり、これらすべてが信頼への貢献者として実証される。
調査の結果は、建設におけるコボットの採用に対するAEC専門家の認識と経験に対する批判的な洞察を与え、プロジェクトのチームが会社の目標である労働者の福祉に合わせて採用アプローチを決定するのを助ける。
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