Agent Teaming Situation Awareness (ATSA): A Situation Awareness Framework for Human-AI Teaming

要約

人工知能 (AI) の急速な進歩により、さまざまな分野で人間と AI のチーミング (HAT) の傾向が高まっています。
機械が単なる自動化から自律状態に進化し続けるにつれて、予期せぬ動作や、状況認識 (SA) を含む人間のような認知/知能能力をますます発揮するようになってきています。
この変化により、人間と AI の混合チームのパフォーマンスが人間だけのチームよりも向上する可能性があり、人間とマシンの間の動的な SA インタラクションをより深く理解する必要性が強調されています。
この目的を達成するために、HAT の主要な機能とプロセスに基づいて、主要な SA 理論モデルのレビューと、HAT コンテキストにおける SA の新しいフレームワークを提供します。
エージェント チーミング状況認識 (ATSA) フレームワークは、人間と AI の動作を統合し、双方向の動的な対話を伴います。
このフレームワークは個人およびチームの SA モデルに基づいており、HAT をモデル化するための認知メカニズムについて詳しく説明しています。
同様の知覚サイクルが個人 (人間と AI の両方を含む) とチーム全体に採用され、HAT コンテキストの固有の要件に合わせて調整されます。
ATSA は、チーム化の理解、チーム化の制御、ワールド、および粘着性のあるトランザクション部分を含む構造とコンポーネントを通じて、一貫性のある効果的な HAT を強調します。
さらに、ATSA の特徴的な貢献を拡張し、具体的かつ差し迫った次のステップに取り組むために、いくつかの将来の研究の方向性を提案します。

要約(オリジナル)

The rapid advancements in artificial intelligence (AI) have led to a growing trend of human-AI teaming (HAT) in various fields. As machines continue to evolve from mere automation to a state of autonomy, they are increasingly exhibiting unexpected behaviors and human-like cognitive/intelligent capabilities, including situation awareness (SA). This shift has the potential to enhance the performance of mixed human-AI teams over all-human teams, underscoring the need for a better understanding of the dynamic SA interactions between humans and machines. To this end, we provide a review of leading SA theoretical models and a new framework for SA in the HAT context based on the key features and processes of HAT. The Agent Teaming Situation Awareness (ATSA) framework unifies human and AI behavior, and involves bidirectional, and dynamic interaction. The framework is based on the individual and team SA models and elaborates on the cognitive mechanisms for modeling HAT. Similar perceptual cycles are adopted for the individual (including both human and AI) and the whole team, which is tailored to the unique requirements of the HAT context. ATSA emphasizes cohesive and effective HAT through structures and components, including teaming understanding, teaming control, and the world, as well as adhesive transactive part. We further propose several future research directions to expand on the distinctive contributions of ATSA and address the specific and pressing next steps.

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