要約
人間のすぐ近くで動作するロボットは、タスクを正常に完了するために人間の信頼に大きく依存しています。
しかし、この信頼が侵害された場合、実際にはどのような結果が生じるのでしょうか?
自衛法は、ロボットとそのアルゴリズムの設計に情報を提供できる、具体的な障害シナリオを分析するためのフレームワークを提供します。
地上ロボットは公共の環境で動作し、近くにいる人間の安全に正当な脅威を与える可能性があるため、護身術の研究は特に重要です。
さらに、たとえ地上ロボットが人間の安全を保証できるとしても、物理的脅威の認識はロボットに対する人間の自衛を正当化するのに十分である。
この論文では、法学、工学、社会科学の研究を総合して、ロボット工学コミュニティが自衛事態が発生する可能性を軽減するロボットをどのように製作できるかについて、4つの実用的な推奨事項を提示します。
現在の米国の自衛法が人間がロボットから身を守ることをどのように正当化できるのかを確立し、ロボットに対する人間の態度に関する現在の文献を議論し、ロボットが人間の近くで動作できるようにするために生み出された方法を分析します。
最後に、現在のロボットナビゲーション方法が自己防衛の懸念と現場の改善を導くための推奨事項の必要性を十分に考慮していない可能性があることを強調する仮説シナリオを提示します。
要約(オリジナル)
Robots operating in close proximity to humans rely heavily on human trust to successfully complete their tasks. But what are the real outcomes when this trust is violated? Self-defense law provides a framework for analyzing tangible failure scenarios that can inform the design of robots and their algorithms. Studying self-defense is particularly important for ground robots since they operate within public environments, where they can pose a legitimate threat to the safety of nearby humans. Moreover, even if ground robots can guarantee human safety, the perception of a physical threat is sufficient to justify human self-defense against robots. In this paper, we synthesize works in law, engineering, and social science to present four actionable recommendations for how the robotics community can craft robots to mitigate the likelihood of self-defense situations arising. We establish how current U.S. self-defense law can justify a human protecting themselves against a robot, discuss the current literature on human attitudes toward robots, and analyze methods that have been produced to allow robots to operate close to humans. Finally, we present hypothetical scenarios that underscore how current robot navigation methods can fail to sufficiently consider self-defense concerns and the need for the recommendations to guide improvements in the field.
arxiv情報
著者 | James Zhu,Anoushka Shrivastava,Aaron M. Johnson |
発行日 | 2023-06-26 17:26:18+00:00 |
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