論文の概要: EARBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04449v5
• Date: Thu, 28 Nov 2024 12:28:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:16:40.952925
• Title: EARBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents
• Title（参考訳）: EARBench:基礎モデルに基づく身体的AIエージェントのタスクプランニングにおける身体的リスク意識の評価に向けて
• Authors: Zihao Zhu, Bingzhe Wu, Zhengyou Zhang, Lei Han, Qingshan Liu, Baoyuan Wu,
• Abstract要約: EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。 高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。 しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。 本研究では,EAIシナリオにおける身体的リスクの自動評価のための新しいフレームワークEARBenchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.717918131568936
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• Abstract: Embodied artificial intelligence (EAI) integrates advanced AI models into physical entities for real-world interaction. The emergence of foundation models as the "brain" of EAI agents for high-level task planning has shown promising results. However, the deployment of these agents in physical environments presents significant safety challenges. For instance, a housekeeping robot lacking sufficient risk awareness might place a metal container in a microwave, potentially causing a fire. To address these critical safety concerns, comprehensive pre-deployment risk assessments are imperative. This study introduces EARBench, a novel framework for automated physical risk assessment in EAI scenarios. EAIRiskBench employs a multi-agent cooperative system that leverages various foundation models to generate safety guidelines, create risk-prone scenarios, make task planning, and evaluate safety systematically. Utilizing this framework, we construct EARDataset, comprising diverse test cases across various domains, encompassing both textual and visual scenarios. Our comprehensive evaluation of state-of-the-art foundation models reveals alarming results: all models exhibit high task risk rates (TRR), with an average of 95.75% across all evaluated models. To address these challenges, we further propose two prompting-based risk mitigation strategies. While these strategies demonstrate some efficacy in reducing TRR, the improvements are limited, still indicating substantial safety concerns. This study provides the first large-scale assessment of physical risk awareness in EAI agents. Our findings underscore the critical need for enhanced safety measures in EAI systems and provide valuable insights for future research directions in developing safer embodied artificial intelligence system. Data and code are available at https://github.com/zihao-ai/EARBench.
• Abstract（参考訳）: EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。 高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としての基盤モデルの出現は、有望な結果を示している。 しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。 例えば、十分なリスク認識を欠いたハウスキーピングロボットは、金属容器をマイクロ波に配置し、火災を引き起こす可能性がある。 これらの重要な安全上の懸念に対処するためには、総合的なデプロイ前のリスク評価が不可欠である。 本研究では,EAIシナリオにおける身体的リスクの自動評価のための新しいフレームワークEARBenchを紹介する。 EAIRiskBenchは、様々な基礎モデルを利用して安全ガイドラインを作成し、リスクを発生させるシナリオを作成し、タスク計画を作成し、安全を体系的に評価するマルチエージェント協調システムを採用している。 このフレームワークを利用することで、さまざまなドメインにわたるさまざまなテストケースで構成され、テキストシナリオと視覚シナリオの両方を包含するEARDatasetを構築します。 全てのモデルは高いタスクリスク率(TRR)を示し、すべての評価されたモデルの平均は95.75%である。 これらの課題に対処するため、我々はさらに2つのリスク軽減戦略を提案する。 これらの戦略はTRRを減らす効果を示すが、改善は限定的であり、依然としてかなりの安全性上の懸念を示している。 本研究は,EAIエージェントにおける身体的リスク意識の大規模評価を初めて行った。 本研究は,EAIシステムにおける安全対策の強化の必要性を浮き彫りにして,より安全な組込み人工知能システムを開発する上での今後の研究の方向性に価値ある洞察を提供するものである。 データとコードはhttps://github.com/zihao-ai/EARBench.comで入手できる。

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