La confiance entre les humains et les machines autonomes est une priorité absolue pour les chercheurs de l'Armée de terre, car les machines deviennent partie intégrante de la société, il est essentiel de comprendre l'impact sur la prise de décision humaine.

Dr Celso M. de Melo, un informaticien du laboratoire de recherche de l'armée du commandement du développement des capacités de combat de l'armée américaine sur son campus ARL West à Playa Vista, Californie, avec le professeur de l'université japonaise de Gifu, Kazunori Terada, partager des intérêts de recherche communs, en particulier, sur la coopération homme-machine et les effets sociaux de l'émotion dans l'interaction homme-machine. Leurs recherches montrent que les gens s'engagent facilement dans une catégorisation sociale en distinguant les humains des machines, ce qui conduit à une coopération réduite avec les machines.

Un simple indice culturel - l'ethnicité du visage virtuel de la machine - a atténué ce biais pour les participants de deux cultures distinctes (Japon et États-Unis), les chercheurs ont dit.

"Notre recherche montre que les indices situationnels de l'intention d'affiliation, à savoir, les expressions d'attentes émotionnelles supplantées par les alliances de coalition à partir de catégories sociales, " a déclaré de Melo. "Quand les machines étaient d'une culture différente, les participants ont montré le biais habituel lorsque l'émotion de compétition a été montrée - comme la joie après l'exploitation et en revanche, les participants ont autant coopéré avec les humains qu'avec les machines qui exprimaient des émotions coopératives, comme la joie qui suit la coopération."

Un enjeu fondamental pour l'adoption de l'IA dans l'Armée de terre, cette recherche est particulièrement pertinente pour la priorité de modernisation des véhicules de combat de nouvelle génération de l'Armée de terre, car il propose des solutions pour favoriser une collaboration homme-machine efficace, dit de Melo.

« La recherche révèle un biais fondamental, où les humains prennent des décisions avec des machines qui sont moins favorables que si les partenaires étaient des humains, " dit de Melo. " C'est comme si les machines étaient traitées, par défaut, en tant que membres hors groupe. La recherche propose deux solutions pour surmonter ce biais basé sur la catégorisation sociale :associer des groupes sociaux positifs aux machines et à l'émotion, et l'expression de l'émotion par des machines qui communiquent une intention d'affiliation."

L'étape suivante consiste à appliquer et tester ces résultats dans des domaines pertinents pour l'armée, telles que l'interaction des combattants avec des véhicules autonomes (terrestres et aériens), robots et partenaires virtuels, il a dit.

Pour lire le document de recherche dans son intégralité, aller à Plos Un journal.