Concetti Chiave
인간-자율 팀에서 적응형 자율 에이전트는 더 나은 팀워크와 신뢰를 만들어내며, 시선 추적 지표는 이를 효과적으로 예측할 수 있다.
Sintesi
이 연구는 인간-자율 팀의 협력과 신뢰를 평가하기 위해 Overcooked AI 게임을 사용했다. 연구진은 다양한 자율 에이전트 행동(서툰, 경직된, 적응형)과 환경 복잡성(낮음, 중간, 높음)을 조합하여 동적인 팀 시나리오를 만들었다.
결과에 따르면, 적응형 에이전트가 팀워크 관리와 작업 분담에 더 효과적이었다. 적응형 에이전트와 협력할 때 더 나은 조정, 충돌 감소, 균형 잡힌 작업 기여도, 그리고 더 높은 신뢰 수준이 나타났다.
시선 추적 지표 분석 결과, 에이전트에 대한 시선 고정 횟수 감소가 높은 신뢰 수준과 관련이 있었다. 또한 깜박임 횟수, 시선 경로 길이, 에이전트 재방문 등의 지표가 인간의 팀 기여도를 예측할 수 있었다. 특히 에이전트에 대한 시선 고정 재방문은 환경 복잡성이 높아질수록 증가하고 에이전트 다재다능성이 높아질수록 감소하는 경향을 보였다.
이 연구 결과는 과업 수행뿐만 아니라 팀워크 향상을 위해 설계된 자율 팀원의 중요성을 강조한다. 또한 시선 추적이 인간-자율 팀의 평가와 개선을 위한 비침투적 측정 방법으로 활용될 수 있음을 시사한다.
Statistiche
"팀 점수는 낮은 내비게이션 복잡성 환경에서 가장 높았다."
"적응형 에이전트는 다른 에이전트에 비해 충돌 횟수가 가장 낮았다."
"적응형 에이전트는 다른 에이전트에 비해 더 많은 하위 작업을 완료했다."
"인간은 적응형 에이전트와 협력할 때 가장 적은 작업 기여도를 보였다."
Citazioni
"적응형 에이전트는 더 나은 전략적 및 내비게이션 조정으로 인해 서툰 에이전트와 경직된 에이전트를 크게 능가했다."
"적응형 에이전트와 협력할 때 더 나은 조정, 충돌 감소, 균형 잡힌 작업 기여도, 그리고 더 높은 신뢰 수준이 나타났다."
"시선 고정 재방문은 환경 복잡성이 높아질수록 증가하고 에이전트 다재다능성이 높아질수록 감소하는 경향을 보였다."