論文の概要: Human-AI Teaming Co-Learning in Military Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01815v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 09:01:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.064296
• Title: Human-AI Teaming Co-Learning in Military Operations
• Title（参考訳）: 軍事活動における人間-AI共同学習
• Authors: Clara Maathuis, Kasper Cools,
• Abstract要約: 本研究では,軍事活動における人間-AI連携のための信頼性の高い協調学習モデルの設計を提案する。 それは、人間のエージェントとAIエージェントが、進化する戦場条件に共同で適応するときに、継続的に双方向に洞察を交換するものである。
• 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: In a time of rapidly evolving military threats and increasingly complex operational environments, the integration of AI into military operations proves significant advantages. At the same time, this implies various challenges and risks regarding building and deploying human-AI teaming systems in an effective and ethical manner. Currently, understanding and coping with them are often tackled from an external perspective considering the human-AI teaming system as a collective agent. Nevertheless, zooming into the dynamics involved inside the system assures dealing with a broader palette of relevant multidimensional responsibility, safety, and robustness aspects. To this end, this research proposes the design of a trustworthy co-learning model for human-AI teaming in military operations that encompasses a continuous and bidirectional exchange of insights between the human and AI agents as they jointly adapt to evolving battlefield conditions. It does that by integrating four dimensions. First, adjustable autonomy for dynamically calibrating the autonomy levels of agents depending on aspects like mission state, system confidence, and environmental uncertainty. Second, multi-layered control which accounts continuous oversight, monitoring of activities, and accountability. Third, bidirectional feedback with explicit and implicit feedback loops between the agents to assure a proper communication of reasoning, uncertainties, and learned adaptations that each of the agents has. And fourth, collaborative decision-making which implies the generation, evaluation, and proposal of decisions associated with confidence levels and rationale behind them. The model proposed is accompanied by concrete exemplifications and recommendations that contribute to further developing responsible and trustworthy human-AI teaming systems in military operations.
• Abstract（参考訳）: 急速に進化する軍事的脅威と、ますます複雑な運用環境の中で、AIを軍事作戦に統合することは大きな利点を証明している。 同時に、これは人間とAIのコラボレーションシステムを効果的かつ倫理的に構築し展開する上での様々な課題とリスクを意味します。 現在、人間とAIのコラボレーションシステムを集団エージェントとして考慮し、その理解と対処に外見から取り組まれていることが多い。 それでも、システム内のダイナミクスを拡大することで、関連する多次元の責任、安全性、堅牢性の側面のより広いパレットを扱うことが保証される。 そこで本研究では,人間とAIエージェントが共同で戦場の状況に適応する上で,人間とAIエージェント間の洞察の連続的かつ双方向な交換を含む,軍事作戦における人間とAIのチーム編成のための信頼性の高いコラーニングモデルの設計を提案する。 それは4次元を統合することで実現します。 まず、ミッション状態、システムの信頼性、環境の不確実性といった側面によってエージェントの自律性レベルを動的に調整する調整可能な自律性。 第二に、継続的な監視、アクティビティの監視、説明責任を考慮に入れた多層制御である。 第3に、エージェント間の明示的および暗黙的なフィードバックループによる双方向フィードバックは、各エージェントが持つ推論、不確実性、および学習された適応の適切なコミュニケーションを保証する。 そして第4に、信頼度と背後にある合理的な意思決定の生成、評価、提案を合理化する共同意思決定です。 提案したモデルは、軍事作戦における責任と信頼に足る人間-AIチームシステムの発展に寄与する具体的な実例と勧告を伴っている。

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