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(第四組)Machines as teammates－A research agenda on AI in team collaboration -…

- - - - Institution(機構)
        
        組織和社會的結構和規則的設計。
        像是機器隊友會有哪些權利與義務
      - Collaboration(協作；合作)
        
        團隊、任務和合作流程的設計。
        如何與他人進行社交談話
      - 17個dualities(二元性| 矛盾效應)-機器做為隊友加入團隊
        具有17種不同的潜在利益或损害
      - Machine artifact(機器人工品)
        
        外觀感知意識設計等等
        像是如何感知環境學習知識
- - - - 研究议程在三个设计领域之间是不同的
        
        1.机器人工制品
        
        2.协作
        
        3.在团队协作中处理各种人工智能设计选择的机构
        
        4.研究议程概述了17个矛盾的影响，双重性
- - - - 设计欠佳的任务
      - 无效的协作工作做法
      - 无法促进团队协作的信息系统不足
    - - Level 1 等級1系統支援團隊中的溝通，如匿名或併行性(平行溝通) 。
      - Level 2 等級2系統支援資訊處理，例如投票或分類。
      - Level 3 等級3系統支援工作表現，自動指導人類的行為，要求澄清問題，提出建議或提供回饋。
    - - (1)协作目标
        
        考慮集體目標，激勵個人目標個人為實現集體目標而付出的努力，以及目標的一致性，成員認為朝著集體目標努力會推進他們的個人目標。
      - (2)团队产品
        
        關注團隊為實現其目標而將創建的工作產品團體和私人目標。
      - (3)团队活动
        
        關注小組必須執行的活動順序創建組產品
      - (4)团队流程
        
        關注協作模式和技術推動一個小組完成每一項活動。
      - (5)协作工具
        
        關注工具能力的設計和配置該小組將需要實例化其程序
      - (6)协作行为
        
        關注設計對人們事物的約束應該說和做他們的工具來實例化程序來通過創建可交付成果以實現其目標的活動。
    - - (1)个别人群成员不太可能相互交流
      - (2)他们可能对赞助组织是匿名的
      - (3)人群任务通常是短期的
- - - - 第一部分：目標在於讓參與者進入創造性思考模式以設想機器將成為我們隊友的未來。我們提供參與者虛構的場景，實際的介紹AI機器隊友
        
        從資訊中得出推論的技術及新的見解，並提供相關資訊以檢驗假設
        透過辯論提供有效的議題證據和論證，提出非結構化問題的解決方案，與人類一起參與決策過程
      - 第二部分：協作團體必須回答哪些研究的問題，才能從當前最新技術發展到我們設想的「以機器為隊友的未來」
        
        一開始，參與者先進行一場自由發想腦力激盪的活動，在這裡他們會盡可能地想出研究問題
        接著，他們將會得到一些腦力激盪的提示
        
        我們使用情感，認知，溝通，經濟，道德，組織，物理，政治，社會，技術這幾個面相
        作為提示來調整腦力激盪的手法
        
        類別的多樣性應確保具有不同背景的研究人員可以為腦力激盪任務做出貢獻。
      - 第三部分：我們收集了參與者的人口統計資訊（職業水平，專業知識，性別和國家）並徵求了其他定性反饋。
        參加者也可以選擇使用電子郵件來接收本研究的結果。
- - - - 1.團隊設計
        
        人機團隊根據人類與ＭaT的核心能力來設計
        MaT可能積極參與問題解決
        MaT可能扮演領導者的角色
        設計時可能需要考慮團隊的規模以及團隊是實體的還是線上工作的
        
        研究問題：
        機器隊友和人類隊友如何分工？
        MaT執行特定任務時，理想的團隊規模是多少？
      - 2.任務設計
        
        團隊的設計可以根據最適合這種人機混合團隊的任務類型來設計 (168_5)。
        MaT可以是專才或通才
        協作任務可能是自動化或僅限於人類
        
        研究問題
        決定一項任務是否可以由機器、人或通過人機協作執行的標準是什麼？
        我們如何辨識出可以從人類和機器知識的整合中受益的應用程序和問題？
        我們如何在通才MaT跟專才MaT之間做出選擇？
      - 工作實踐設計
        
        MaT可能被訓練來接受特定協作流程，例如協調、知識共享或評估
        這可能會引發創造力、集體思維或解決問題的變化
        溝通方式可能會極大地影響這些協作過程的有效性
        當協作科技從工具的腳色變成夥伴的腳色，尋找新的方法來建模和設計新的協作和決策過程變得重要
        
        研究問題：
        我們如何讓MaT參與協作過程？
        我們如何以人為本的方式，系統地設計MaT？
        以工程協作流程塑造未來協作流程的工具和技術，目前準備得如何？
    - - 這個設計領域關係到設計機器隊友的各種可能性
        包括7個確定的主題
        換句話說，就是连接相似或密切相关的机器队友设计选择
        這個設計領域(機器人工品設計) 解決了：
        
        外觀(Appearance)
        
        研究問題：(1) 機器隊友應該會是什麼樣子?
        
        这个設計領域解决了机器队友应该是什么样子的问题(178 3)。设计方面的选择需要决定机器的队友是否应该有一个性别和哪个(231 7) ，是否应该作为一个卡通形象，化身，或类人形象(231 9,256 1) ，是否应该有一个性格(231 12) ，或者是否人类应该通过文本或语音交流(168 1)。这些贡献总结在以下研究问题中:
        
        感知和意識(Sensing & awareness)
        
        感知與意識: 這個主題主要探討的是機器夥伴應該配備什麼樣的感測器: eg. camera,溫度，動作，氣味，心律，觸碰感應。
        該主題的研究問題衍伸至機器隊友可以在多大程度上推斷出情感、解釋肢體語言、在文字交流中理解對方意圖
        
        機器隊友如何感知環境?
        
        學習和知識處理
        
        機器隊友應如何學習並與人類隊友分享他們的知識。除了建立和維護知識庫，學習還解決機器如何閱讀肢體語言，區分重要要求和社交閒談，設定和實現目標或具有道德原則。機器隊友可能擁有巨大的錄音能力，以記住他們與其他人類隊友互動的歷史，並改善他們的經驗。可能"忘記"也很重要。
        
        機器隊友如何選擇並獲取可以處理的數據？
        
        機器隊友如何學習處理和忘記資料？
        
        機器隊友如何協作夥伴分享他們的經驗？
        
        對話(Conversation)
        
        與隊友進行互動和社交的能力。這可能涉及對談，
        理解反諷或專業術語，有禮貌或政治正確互動的能力。
        
        如何設計機器隊友的語言和非語言交流，使其適合協作情況？
        
        結構 Structure
        
        重點介紹了功能正常的機器隊友的關鍵結構元件。哪種設備，
        例如分佈式設備深度學習架構，
        機器隊友將運行，是否將其小型化或緊急“關閉/開啟”按鈕。
        此外，機器隊友的生產和使用可能會產生大量的能源需求，這需要在其架構中加以考慮。
        
        機器隊友的關鍵元件是甚麼？它們如何相互聯繫？
        
        如何設計節能機器隊友？
        
        可見性和7.可靠性(Visibility & reliability)
        
        可見性：為了確定機器隊友的錯誤行為（203_3），設計人員可以使人類可以理解深度學習演算法（237_2），以便他們可以說明自己的意見（256_4）並可以由人類在各個階段進行審查（237_1）
        
        可見性：MaT如何解釋他們的行為？
        
        可靠性：設計人員可能需要找到確定機器角色的行為何時出現缺陷或何時機器角色產生不良意圖的方法（303_3）,當他們故障的時候可以考慮轉移他們的"個性"
        
        可靠性：如何建立足夠可靠的系統並透明化其意見的可靠性？
    - - 責任與義務
        
        MaT可能會執行操作或做出導致問題的決定。
        組織和政府可能需要澄清，機器、設計師或人類隊友是否有責任和義務
        以及明確澄清MaT和其他利益相關者的權利和義務需要明確
        也就是說，設計選擇涉及法規
        
        研究問題：
        誰對機器的決定負責？
        需要哪些治理方法來設置機器協作者工作環境？
        MaT有哪些權利和義務？
      - 教育與訓練
        
        當 MaT 加入團隊時，人類很可能需要適應和改變。
        而組織可以通過培訓工作人員掌握跟機器協作所需的協作能力來促進這種變化 (178_10)。
        在社會層面上，我們可能會看到教育計劃的變化，以便學生能在MaT的開發、和MaT的高效合作、驗證MaT變得精明。
        
        研究問題：
        我們該如何改變我們的教育計劃，來培養學生與MaT合作的能力？
        應該如何培訓人員與機器團隊協作
- - - - -「預期效果的矛盾性」與「AI是一種雙重用途技術」的觀點相吻合。它可以用於有益和有害的目的。(與先前的其他論文當中的論述相符)
  - - - 1.二元性可以為已經將機器團隊成員納入其組織流程的組織內的探索性研究提供定位點。
      - 2.研究人員可以使用設計領域來代表機器團隊成員及她的環境、開發原型，並在實驗室中進行測試。
      - 3.這項研究也可以讓我們了解效果和設計選擇，可以佐證未來的研究協作相關的理論以及它的邊界條件。
  - - - 研究問題和陳述來自協作研究人員，而不是從業人員。因為本研究中設想的機器隊友尚未在該領域進行充分研究。
        我們的結果可能偏向於研究人員認為與研究相關的內容，而不一定能完全抓住專業人士的興趣。