[论文解读] 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)|Sep 27, 2021

Occupational Health and Safety Research参考文献 132被引用 4

一句话总结

本文对人工智能与机器人技术（AIR）中的信任问题进行了系统性文献回顾，并探讨了其在建筑、工程与施工（AEC）行业中的影响。研究识别出关键的信任维度——透明度、可靠性、责任性以及人机协作，并将其映射到当前及未来的AEC应用场景中，提出了一个可信AIR技术在建筑环境中集成的框架。

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.

研究动机与目标

• 探讨人工智能与机器人技术（AIR）在跨学科背景下的多维信任特性。
• 基于现有文献，识别并分类AIR系统中的关键信任维度。
• 分析人工智能与机器人技术在建筑、工程与施工（AEC）行业中的当前及潜在应用。
• 探讨信任维度对AIR在AEC工作流程中采纳与集成的影响。
• 提出未来可信人工智能与机器人技术在建筑环境中研究与实践的发展方向。

提出的方法

• 开展了一项聚焦于人工智能与机器人技术（AIR）中信任问题及其在AEC行业应用的系统性文献回顾。
• 使用预设关键词（涉及信任、人工智能、机器人技术及AEC领域）在学术数据库中进行检索。
• 综合同行评审研究的成果，提取并分类AIR系统中的信任维度。
• 将识别出的信任维度映射到现有及新兴的AEC应用场景，如现场监控、自动化检测及协作机器人技术。
• 运用主题分析法，解读信任因素与现实AEC应用场景之间的关系。
• 提出一个概念性框架，将信任维度与AEC技术采纳及未来研究路径相联系。

实验结果

研究问题

• RQ1 文献中识别出的人工智能与机器人技术系统中的主要信任维度是什么？
• RQ2 这些信任维度在建筑、工程与施工（AEC）行业中当前如何应用或调整？
• RQ3 在将可信人工智能与机器人技术整合到AEC工作流程中时，存在哪些关键缺口与挑战？
• RQ4 基于现有研究，哪些AEC应用场景在可信AIR部署方面最具潜力？
• RQ5 为确保人工智能与机器人技术在建筑领域实现伦理、可靠且用户可接受的集成，未来需要哪些研究方向？

主要发现

• 本研究识别出AIR中的四个核心信任维度：透明度、可靠性、责任性以及人机协作。
• 在AEC环境中，AI决策过程的透明度被一致认为是用户接受度的关键因素。
• 机器人系统的可靠性和可预测性对于建筑现场的安全部署至关重要。
• 责任机制——尤其是在系统故障情况下的责任机制——目前发展不足，但对监管与伦理合规至关重要。
• 当前AEC领域的人工智能与机器人技术应用主要集中在现场监控、进度跟踪及自动化检测，协作机器人的使用仍有限。
• 未来研究必须优先发展结合人因因素、技术性能与组织动态的场景化信任模型，以支持建筑行业的发展。