在人-机器人协作中通过“不为非”以“为是”
机器人学
2022-02-08 v1 人工智能
机器学习
摘要
随着机器人系统在日常生活中协助人类的能力日益增强，我们必须考虑这些人工代理可能使其人类协作者感到不安全或不被公平对待的情形。机器人可能表现出导致人员身体伤害的反社会行为，或复制甚至放大对其交互人类有害的历史与社会偏见的不公平行为。本文从可社交机器人操作与公平机器人决策两方面探讨这些问题。我们提出一种学习公平且可社交行为的新方法：不是通过复现正向行为，而是通过避免负向行为。本研究强调了在机器人操作中融入社交性的重要性，以及考虑人-机器人交互中公平性的必要。
引用
@article{arxiv.2202.02654,
title = {Doing Right by Not Doing Wrong in Human-Robot Collaboration},
author = {Laura Londoño and Adrian Röfer and Tim Welschehold and Abhinav Valada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.02654},
year = {2022}
}