論文の概要: Improving the State of the Art for Training Human-AI Teams: Technical
Report #1 -- Results of Subject-Matter Expert Knowledge Elicitation Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03211v1
- Date: Tue, 29 Aug 2023 13:42:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-10 03:37:30.991516
- Title: Improving the State of the Art for Training Human-AI Teams: Technical
Report #1 -- Results of Subject-Matter Expert Knowledge Elicitation Survey
- Title（参考訳）: 人間-AIチームのトレーニング技術の改善: 技術報告#1 -- 主観的知識抽出調査の結果
- Authors: James E. McCarthy, Lillian Asiala, LeeAnn Maryeski, Nyla Warren
- Abstract要約: Sonalystsは、人間とAIチームのトレーニングを探求する社内イニシアチブを開始した。
JADC(Joint All-Domain Command and Control)をフォーカスポイントとして使用することにしました。
我々は、JADC2に関連するチーム編成の課題を具体化したSTE開発に関する洞察を得るために、コマンド・アンド・コントロールの経験を持つ多くのSMEに取り組みました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A consensus report produced for the Air Force Research Laboratory by the
National Academies of Sciences, Engineering, and Mathematics documented a
prevalent and increasing desire to support human-Artificial Intelligence (AI)
teaming across military service branches. Sonalysts has begun an internal
initiative to explore the training of human-AI teams. The first step in this
effort is to develop a Synthetic Task Environment (STE) that is capable of
facilitating research on human-AI teams. We decided to use Joint All-Domain
Command and Control (JADC2) as a focus point for developing the STE because the
volume of sensor inputs and decision options within the JADC2 concept likely
requires the use of AI systems to enable timely decisions. Given this focus, we
engaged a number of Subject-Matter Experts (SMEs) with Command and Control
experience to gain insight into developing a STE that embodied the teaming
challenges associated with JADC2. This report documents our initial engagement
with those stakeholders. The research team identified thirteen Sonalysts
employees with military backgrounds and Command and Control experience, and
invited them to participate. Twelve respondents completed the survey. The team
then analyzed the responses to identify themes that emerged and topics that
would benefit from further analysis. The results indicated that our SMEs were
amenable to research using tasks that were analogous to those encountered in
military environments, as long as they required teams to process a great deal
of incoming data to arrive at complex decisions. The SMEs felt that the testbed
should support 'teams of teams" that represented a matrixed organization, and
that it should support a robust array to spoken, text-based, and face-to-face
communications.
- Abstract（参考訳）: 国立科学・工学・数学アカデミーが空軍研究所のために作成したコンセンサス報告書は、軍務部門にまたがる人間の人工知能(AI)を支援したいという願望を文書化した。
Sonalystsは、人間とAIチームのトレーニングを探求する社内イニシアチブを開始した。
この取り組みの最初のステップは、人間-aiチームの研究を促進することができる合成タスク環境(ste)を開発することです。
我々は、JADC2の概念におけるセンサー入力の量と決定オプションが、タイムリーな決定を可能にするためにAIシステムを使用する必要があるため、STEの開発の焦点として、JADC2(Joint All-Domain Command and Control)を使用することを決定した。
この点に注目して、JADC2に関連するチーム編成の課題を具体化したSTE開発に関する洞察を得るため、コマンド・アンド・コントロールの経験を持つ多くのSME(Subject-Matter Experts)に取り組みました。
このレポートは、ステークホルダーとの最初の関わりを文書化しています。
研究チームはソナリストの13人の従業員に軍事的背景と指揮統制の経験があることを特定し、彼らを招待した。
12人の回答者が調査を完了した。
その後、チームは応答を分析して、出現したテーマと、さらなる分析の恩恵を受けるトピックを特定した。
その結果、当社の中小企業は、複雑な決定を下すために大量のデータを処理する必要がある限り、軍事的環境で遭遇したタスクと類似したタスクを使って研究できることがわかった。
SMEは、テストベッドがマトリックス化された組織を表す「チームのチーム」をサポートするべきであり、話し言葉、テキストベース、対面コミュニケーションのための堅牢な配列をサポートするべきだと感じた。
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