La confianza entre humanos y máquinas autónomas es una prioridad para los investigadores del Ejército, ya que las máquinas se vuelven parte integral de la sociedad, es fundamental comprender el impacto en la toma de decisiones humana.

Dr. Celso M. de Melo, un científico informático del Laboratorio de Investigación del Ejército del Comando de Desarrollo de Capacidades de Combate del Ejército de EE. UU. en su campus de ARL West en Playa Vista, California, junto con el profesor de la Universidad Gifu de Japón, Kazunori Terada, compartir intereses de investigación comunes, en particular, sobre la cooperación hombre-máquina y los efectos sociales de la emoción en la interacción hombre-máquina. Su investigación muestra que las personas se involucran fácilmente en la categorización social que distingue a los humanos de las máquinas, lo que conduce a una cooperación reducida con las máquinas.

Una simple pista cultural -la etnia del rostro virtual de la máquina- mitigó este sesgo para los participantes de dos culturas distintas (Japón y Estados Unidos), dijeron los investigadores.

"Nuestra investigación muestra que las señales situacionales de la intención afiliativa, a saber, Expresiones de emoción superaron las expectativas de las alianzas de coalición de categorías sociales, ", dijo de Melo." Cuando las máquinas eran de una cultura diferente, Los participantes mostraron el sesgo habitual cuando se mostró una emoción competitiva, como la alegría después de la explotación y, en contraste, los participantes cooperaron tanto con los humanos como con las máquinas que expresaban emociones cooperativas, como la alegría que sigue a la cooperación ".

Un desafío fundamental para la adopción de la IA en el Ejército, esta investigación es particularmente relevante para la prioridad de modernización de vehículos de combate de próxima generación del Ejército, ya que propone soluciones para promover un equipo humano-máquina efectivo, dijo de Melo.

"La investigación revela un sesgo fundamental, por el cual los humanos toman decisiones con máquinas que son menos favorables que si los socios fueran humanos, "dijo de Melo." Es como si las máquinas fueran tratadas, por defecto, como miembros de fuera del grupo. La investigación propone dos soluciones para superar este sesgo basado en la categorización social:asociar grupos sociales positivos con máquinas y emoción. y expresión de emociones mediante máquinas que comunican una intención afiliativa ".

El siguiente paso es aplicar y probar estos hallazgos en dominios relevantes para el Ejército, como la interacción de guerreros con vehículos autónomos (terrestres y aéreos), robots y socios virtuales, él dijo.

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