CREW：促进人类-人工智能协作研究

随着人工智能 (AI) 技术的不断部署，人类与 AI 代理协作的潜力正在以极快的速度增长。人类-人工智能协作是一种重要的范式，用于研究人类和 AI 代理在一起工作时的各种方面。人类-人工智能协作研究的独特之处在于需要共同研究人类和 AI 代理，这需要来自机器学习、人机交互、机器人学、认知科学、神经科学、心理学、社会科学和复杂系统等多学科的研究努力。然而，现有的用于人类-人工智能协作研究的平台有限，往往支持过于简化的场景和单一任务，或具体专注于人类协作研究或多代理 AI 算法。我们介绍了 CREW，一个旨在促进人类-人工智能协作研究的平台，用于实时决策场景，并吸引来自多个科学学科的合作，强调人类参与。它包括用于认知研究和人类-人工智能协作的预构建任务，并具有来自模块化设计的可扩展潜力。遵循传统认知神经科学研究的方法，CREW 还支持多模态人类生理信号记录用于行为分析。此外，CREW 使用最先进的算法和经过精调的基线对实时人类引导的强化学习代理进行基准测试。通过 CREW，我们能够在一周内进行 50 项人类主体研究，以验证本基准的有效性。