[논문 리뷰] Trustworthy AI and Robotics and the Implications for the AEC Industry: A Systematic Literature Review and Future Potentials

Newsha Emaminejad, Reza Akhavian|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 27.

Occupational Health and Safety Research참고 문헌 132인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 인공지능 및 로봇공학(AIR)의 신뢰성에 관한 체계적 문헌 고찰을 수행하고, 이가 건축, 구조설계 및 시공(AEC) 산업에 미치는 영향을 분석한다. 핵심 신뢰 차원으로 투명성, 신뢰성, 책임성, 인간-로봇 협업을 규명하며, 이를 현재 및 향후 AEC 응용 분야에 대응시켜 건설 분야에서 신뢰할 수 있는 AIR 통합을 위한 프레임워크를 제안한다.

ABSTRACT

Human-technology interaction deals with trust as an inevitable requirement for user acceptance. As the applications of artificial intelligence (AI) and robotics emerge and with their ever-growing socio-economic influence in various fields of research and practice, there is an imminent need to study trust in such systems. With the opaque work mechanism of AI-based systems and the prospect of intelligent robots as workers' companions, context-specific interdisciplinary studies on trust are key in increasing their adoption. Through a thorough systematic literature review on (1) trust in AI and robotics (AIR) and (2) AIR applications in the architecture, engineering, and construction (AEC) industry, this study identifies common trust dimensions in the literature and uses them to organize the paper. Furthermore, the connections of the identified dimensions to the existing and potential AEC applications are determined and discussed. Finally, major future directions on trustworthy AI and robotics in AEC research and practice are outlined.

연구 동기 및 목표

• 다양한 분야에서 AI 및 로봇공학(AIR)에 대한 신뢰의 다차원적 성격을 조사하기 위해.
• 기존 문헌을 바탕으로 AIR 시스템의 핵심 신뢰 차원을 식별하고 분류하기 위해.
• 건축, 구조설계 및 시공(AEC) 산업에서의 AIR 현재 및 잠재적 응용을 분석하기 위해.
• 신뢰 차원이 AEC 워크플로우에 대한 AIR의 도입 및 통합에 미치는 영향을 탐색하기 위해.
• 건설 환경에서의 윤리적이고 신뢰성 있으며 사용자 수용이 가능한 AIR 및 로봇공학의 향후 연구 및 실무 방향을 제시하기 위해.

제안 방법

• AI 및 로봇공학(AIR)의 신뢰성과 AEC 산업에서의 AIR 응용에 중점을 두고 체계적 문헌 고찰을 수행하였다.
• 신뢰, AI, 로봇공학, AEC 부문과 관련된 사전 정의된 关련 키워드를 사용해 학술 데이터베이스를 검색하였다.
• 동료 심사된 논문들로부터의 통합된 결과를 바탕으로 AIR 시스템 내의 신뢰 차원을 추출하고 분류하였다.
• 현장 모니터링, 자동 점검, 공동 작업 로봇과 같은 기존 및 신규 AEC 응용 분야에 식별된 신뢰 차원을 매핑하였다.
• 주제 분석을 통해 신뢰 요소와 실제 AEC 활용 사례 간의 관계를 해석하였다.
• 신뢰 차원이 AEC 기술 도입 및 향후 연구 방향성과 연결되는 개념적 프레임워크를 제안하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 문헌에서 확인된 AI 및 로봇공학 시스템의 주요 신뢰 차원은 무엇인가요?
• RQ2 이러한 신뢰 차원은 건축, 구조설계 및 시공(AEC) 산업에서 현재 어떻게 적용되거나 적응되고 있나요?
• RQ3 AEC 워크플로우에 윤리적으로 신뢰할 수 있는 AI 및 로봇공학을 통합하는 데 있어 핵심적인 격차와 과제는 무엇인가요?
• RQ4 기존 연구를 바탕으로 볼 때, 윤리적으로 신뢰할 수 있는 AIR 구현에 가장 유망한 AEC 응용 분야는 무엇인가요?
• RQ5 건설 분야에서 윤리적이고 안정적이며 사용자가 수용할 수 있는 AIR 통합을 보장하기 위해 필요한 향후 연구 방향은 무엇인가요?

주요 결과

• 이 연구는 AIR에서 핵심적인 네 가지 신뢰 차원을 규명하였다: 투명성, 신뢰성, 책임성, 인간-로봇 협업.
• AEC 환경에서 사용자 수용을 위해 AI 의사결정 과정의 투명성이 끊임없이 중요하게 강조된다.
• 건설 현장에서의 안전한 구현을 위해 로봇 시스템의 안정성과 예측 가능성은 필수적이다.
• 시스템 장애 발생 시 책임 메커니즘은 개발이 미흡하지만, 규제 및 윤리적 준수를 위해 반드시 필요하다.
• 현재 AEC 분야의 AIR 응용은 주로 현장 모니터링, 진행 상황 추적, 자동 점검에 집중되어 있으며, 공동 작업용 로봇의 사용은 제한적이다.
• 향후 연구는 건설 분야의 인간 요소, 기술 성능 및 조직적 요건을 통합한 맥락 기반의 신뢰 모델 개발을 우선시해야 한다.