Выражение лица человека может быть одним из ключей к построению доверия между солдатами и автономными агентами.
«Мы хотели охарактеризовать и количественно оценить факторы, которые влияют на эмоциональные переживания, которые люди испытывают с доверием к автоматизированному вождению», — сказала доктор Кэтрин Нойбауэр, исследователь из Лаборатории армейских исследований Командования по развитию боевых возможностей армии США. «Обладая этой информацией, мы хотим разработать надежный способ прогнозирования ошибок принятия решений при использовании автоматизации, чтобы в конечном итоге активировать активные онлайн-стратегии смягчения и эффективные методы калибровки, когда люди и агенты работают в команде в реальном времени».
В типичных исследованиях исследователи определяют группы людей и либо определяют и исследуют переменные внутри этих групп, либо применяют переменные как меры, которые, как правило, представляют целые выборки населения с помощью простых групповых тенденций. В этих традиционных конструкциях исследователи рассматривают изменчивость выборки в группах, определенных экспериментатором, как шум.
Армейские исследователи предложили новый подход, используя моделирование гибкой смеси, в котором индивидов делятся на четыре подгруппы по наблюдаемым различиям в чертах характера (например, возраст, личность и неадаптивные стратегии совладания с неопределенностью) и состояниях (например, первоначальное доверие, восприятие стресса и рабочей нагрузки). Из этих сгруппированных групп исследователи проанализировали основанные на распознавании лица показатели эмоционального выражения и субъективные самооценки показателей доверия в различных экспериментальных условиях уровней автоматизации и надежности, что подтвердило валидность этого кластерного подхода для выявления ключевых факторов, связанных с чрезмерным доверием в условиях недостаточного доверия. -доверие, должным образом выверенное доверие и недоверие.
«Мы считаем, что этот подход расширяет современные возможности за счет явной оценки выражений лица как способа количественной оценки и калибровки доверия, основанного на аффектах, в ответ на возможности и надежность уровня автоматизации», — сказал Нойбауэр. «Это также может предоставить метод для понимания постоянных изменений доверия во время взаимодействия человека с агентом, в отличие от стандартного подхода, когда участники самостоятельно сообщают об изменениях в доверии после того, как взаимодействие произошло».
Этот подход может предоставить больше информации, чем традиционные схемы, поскольку он может дать представление о том, как манипуляции в экспериментах влияют на различные подгруппы участников.
«Часто утверждается, что для развития и эффективной калибровки надлежащего доверия индивидуальные ожидания должны соответствовать реальному поведению системы», — сказал Нойбауэр. «Это исследование показывает, что показатели калибровки будут различаться у разных людей; некоторые группы могут быть более склонны к чрезмерному доверию автоматизации, в то время как другие могут не доверять автоматизации с самого начала. С точки зрения исследований и разработок этот подход обеспечивает способ адаптации автоматизации человека модальности взаимодействия с людьми без необходимости определять и проверять конкретные модели для каждого человека ».
Исследовательская группа опубликовала свои выводы «Анализ мимики: объяснение эмоционального состояния и решений, основанных на доверии во время взаимодействия с автоматизацией», а также предоставила следующие рекомендации для исследователей при выявлении и оценке конкретных вмешательств для калибровки доверия в командах автономных людей:
- Исследователи не должны ожидать одинаковых требований к вмешательствам для всех людей.
- Исследователи могут использовать многовариантные методологии, ориентированные на подгруппы, для выявления групп людей, которые могут информировать ожидания о различных ответах и, следовательно, напрямую влиять на выбор стратегий вмешательства.
- Хотя в этой литературной базе часто пренебрегают, исследователи могут использовать оценки эмоционального выражения (например, с помощью распознавания лиц ) для получения дополнительных сведений для улучшения стратегий калибровки доверия.
«Результаты показали, что группа людей, которые были склонны к чрезмерному доверию, также выражали сильные внешние изменения в выражении лица и с большей вероятностью нуждались во вмешательстве, которое направило бы их ожидания и стимулировало соответствующие поглощения», — сказал Нойбауэр. «Принимая во внимание, что группа с врожденным предубеждением против автоматизации имела ограниченное выражение лица и могла даже более негативно повлиять на подобный тип вмешательства. Онлайн-стратегии смягчения последствий вряд ли будут надежно эффективными без учета такой межличностной изменчивости с использованием этих видов методов «.
Исследователи в лаборатории будут использовать эти методы в будущих исследованиях совместной работы человека и автономии, чтобы улучшить прогнозирование реакции солдат на автоматизацию, в частности, используя такие методы, как анализ выражения лица, чтобы помочь выявить критические моменты, в которые необходимы вмешательства, основанные на доверии. Они также изучат, как групповое вмешательство может улучшить доверие и сплоченность команды в контексте команды человек-агент, например, когда солдаты должны совместно выполнять задачи с высокими последствиями с автоматизированными агентами, такими как боевая машина нового поколения.