論文の概要: Can People Distinguish Human and AI Agency in Humanoid Teleoperation? A Preliminary Study of Agency Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.06434v1
• Date: Sun, 06 Sep 2026 07:20:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-12 05:39:40.191961
• Title: Can People Distinguish Human and AI Agency in Humanoid Teleoperation? A Preliminary Study of Agency Perception
• Title（参考訳）: ヒューマノイド遠隔操作における人間とAI機関の区別は可能か? : 機関認知の予備的研究
• Abstract要約: textitGhost-in-the-Loopは、人間の操作とAIによるロボットの声、表情、ジェスチャーの制御をサポートする。 その結果、参加者は短時間の相互作用において2つの条件の区別に苦慮していたことが示唆された。 これらの知見は,人間とAIのコミュニケーションを具現化し,統合されたAIテレプレゼンスシステムの今後の研究を動機づけるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.43518378956119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can people distinguish between human and AI agency in humanoid teleoperation? To explore this question, we developed \textit{Ghost-in-the-Loop}, a teleoperation framework that supports both human-operated and AI-generated control of a robot's voice, facial expressions, and gestures while maintaining a consistent embodiment. We conducted a preliminary online study ($N=50$) in which participants viewed short interaction clips generated by either a Human Operator or an AI Control and judged the perceived source of control. Results suggest that participants often struggled to distinguish between the two conditions in brief interactions. Qualitative responses indicate that judgments were primarily influenced by perceived naturalness, temporal coordination, and consistency across speech, facial expression, and gesture. These findings provide initial insights into agency perception in embodied human--AI communication and motivate future investigations of blended human--AI telepresence systems.
• Abstract（参考訳）: 人間型遠隔操作における人間とAIの区別は可能か? そこで我々は,ロボットの声,表情,ジェスチャーの人間の操作とAIによる制御をサポートする遠隔操作フレームワークである‘textit{Ghost-in-the-Loop} を開発した。 我々は,人間の操作者かAIコントロールによって生成された短いインタラクションクリップを参加者が観察し,認識される制御源を判断する,予備的なオンライン調査(N=50$)を行った。 その結果、参加者は短時間の相互作用において2つの条件の区別に苦慮していたことが示唆された。 質的な反応は、判断が知覚された自然性、時間的調整、音声、表情、ジェスチャーの整合性に主に影響されたことを示している。 これらの知見は,人間とAIのコミュニケーションを具現化し,統合されたAIテレプレゼンスシステムの今後の研究を動機づけるものである。

関連論文リスト

• ComBodied Agents: a New Paradigm of Human-Centric Agentic AI [121.60938707072069]
  我々は、人間中心のパラダイムであるCombodied Agentsを紹介し、時間とともに個々の人間状態の軌跡を知覚し、モデル化し、予測し、支援する。 パーソナルアシスタント、ヘルスエージェント、AIコンパニオン、適応型ヒューマンAIシステムをクローズドループに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-11T13:35:58Z)
• Cooperation Through Indirect Reciprocity in Child-Robot Interactions [81.62347137438248]
  間接的相互性は子どもとロボットの相互作用に変換できるかどうかを考察する。 IRは子どもやロボットに拡張され、協調ジレンマが解決される。 マルチアームバンディットアルゴリズムによる協調は,人間による戦略に大きく依存していることが観察された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-07T07:08:32Z)
• Vibe Coding: Is Human Nature the Ghost in the Machine? [0.0]
  私たちは、ヒューマンプロダクトリーダとAIソフトウェアエンジニアの3つの“バイブコーディング”セッションを分析しました。 チームダイナミクス,コミュニケーションパターン,開発成果の類似点と相違点を検討した。 驚いたことに、その後の会話では、AIエージェントがその成果を体系的に誤って表現していたことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-28T15:48:48Z)
• AI-Driven Agents with Prompts Designed for High Agreeableness Increase the Likelihood of Being Mistaken for a Human in the Turing Test [0.0]
  チューリング試験では, 適合性の異なるGPT剤を試験した。 混乱率は50%を超え、AIエージェントは60%を超えた。 この薬は、最も人間らしい特徴を示すものと認識された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T23:12:49Z)
• Let people fail! Exploring the influence of explainable virtual and robotic agents in learning-by-doing tasks [45.23431596135002]
  本研究は,古典的対パートナー意識による説明が学習作業中の人間の行動とパフォーマンスに与える影響を比較検討した。 その結果, パートナー意識による説明は, 関係する人工エージェントの種類によって, 参加者に異なる影響を及ぼした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T13:22:04Z)
• Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective [32.477369282996385]
  AIシステムは、ループ内の人間に説明可能である必要がある。 我々は、AIエージェントがメンタルモデルを使用して人間の期待に沿うか、あるいは説明的コミュニケーションを通じて期待を変更する方法について論じる。 本書の主な焦点は、協調的なシナリオであるが、同じ精神モデルが難読化や偽造にどのように使用できるかを指摘したい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T22:22:21Z)
• Real-time Addressee Estimation: Deployment of a Deep-Learning Model on the iCub Robot [52.277579221741746]
  住所推定は、社会ロボットが人間とスムーズに対話するために必要なスキルである。 人間の知覚スキルにインスパイアされたディープラーニングモデルは、iCubロボットに設計、訓練、デプロイされる。 本研究では,人間-ロボットのリアルタイムインタラクションにおいて,そのような実装の手順とモデルの性能について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T13:01:21Z)
• A Cognitive Framework for Delegation Between Error-Prone AI and Human Agents [0.0]
  本研究では,認知にインスパイアされた行動モデルを用いて,人間エージェントとAIエージェントの両方の行動を予測する。 予測された振る舞いは、仲介者の使用を通じて人間とAIエージェントの制御を委譲するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T15:15:21Z)
• A Mental-Model Centric Landscape of Human-AI Symbiosis [31.14516396625931]
  我々は、GHAI(Generalized Human-Aware Interaction)と呼ばれる、ヒューマン・アウェア・AIインタラクション・スキームの極めて一般的なバージョンを導入する。 この新しいフレームワークによって、人間とAIのインタラクションの空間で達成されたさまざまな作業が捕捉され、これらの作業によって支えられる基本的な行動パターンが特定できるかどうかを確認します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:08:08Z)
• On some Foundational Aspects of Human-Centered Artificial Intelligence [52.03866242565846]
  人間中心人工知能(Human Centered Artificial Intelligence)の意味については明確な定義はない。 本稿では,AIコンポーネントを備えた物理・ソフトウェア計算エージェントを指すHCAIエージェントについて紹介する。 HCAIエージェントの概念は、そのコンポーネントや機能とともに、人間中心のAIに関する技術的および非技術的議論を橋渡しする手段であると考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:58:59Z)
• Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot Collaborative Tasks [83.37025218216888]
  本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。 ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。 その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T23:35:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。