Towards Effective Human-in-the-Loop Assistive AI Agents

📄 arXiv: 2507.18374v1 📥 PDF

作者: Filippos Bellos, Yayuan Li, Cary Shu, Ruey Day, Jeffrey M. Siskind, Jason J. Corso

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-24

备注: 10 pages, 5 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出人机协作评估框架与AR辅助AI智能体，提升物理任务表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机协作 增强现实 AI智能体 物理任务 多模态数据集

📋 核心要点

  1. 现有的人机协作评估方法难以应对复杂交互，缺乏针对物理任务的有效评估框架。
  2. 论文提出一个评估框架和多模态数据集，并设计了AR辅助AI智能体，以提供交互式指导。
  3. 实验结果表明，AI辅助协作能够显著改善任务完成情况，提升人类在物理任务中的表现。

📝 摘要（中文）

在日常活动和专业领域中，有效的人机协作完成物理任务具有巨大的潜力。配备信息性指导的AI智能体可以增强人类的表现，但由于人机交互的复杂性，评估这种协作仍然具有挑战性。本文介绍了一个评估框架和一个人机交互的多模态数据集，旨在评估AI指导如何影响程序性任务的表现、减少错误和学习成果。此外，我们开发了一个配备增强现实（AR）的AI智能体，该智能体可以在现实世界的任务中提供交互式指导，从烹饪到战场医疗。通过人体研究，我们分享了对AI辅助人类表现的实证见解，并证明AI辅助协作可以改善任务完成情况。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人机协作评估方法在评估物理任务中的人机交互时面临挑战，缺乏有效评估AI指导对人类表现、错误减少和学习成果影响的框架。现有方法难以捕捉人机交互的复杂性，并且缺乏针对特定物理任务的数据集。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的评估框架，结合多模态数据集和AR辅助AI智能体，以量化AI指导对人类在物理任务中的影响。通过AR智能体提供实时指导，并收集人机交互数据，从而更全面地评估协作效果。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 多模态数据集构建，包含人类执行物理任务（如烹饪、医疗）的数据，以及AI指导信息；2) AR辅助AI智能体，通过AR设备向人类提供实时指导；3) 评估指标设计，用于量化任务完成度、错误率和学习成果；4) 人体实验，收集人机交互数据，并分析AI指导对人类表现的影响。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个专门针对物理任务人机协作的评估框架；2) 构建了一个包含多模态数据的人机交互数据集；3) 开发了一个AR辅助AI智能体，能够提供实时、交互式的指导。这些创新使得更全面、更有效地评估AI在物理任务中的辅助作用成为可能。

关键设计：AR智能体使用视觉算法识别任务状态，并根据预定义的规则或学习模型生成指导信息。指导信息通过AR界面叠加在真实场景中，例如，在烹饪任务中，AR界面可以显示下一步操作的步骤、所需食材和操作技巧。数据集包含视频、音频、传感器数据以及人类的操作记录和反馈。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过人体实验，论文证明了AI辅助协作能够显著改善任务完成情况。具体而言，AI指导可以减少错误率，提高任务完成效率，并促进人类对任务流程的理解和掌握。实验结果表明，与没有AI辅助的情况相比，AI辅助能够显著提升人类在复杂物理任务中的表现。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要人机协作的场景，如智能制造、远程医疗、康复训练、教育培训等。通过AR辅助AI智能体，可以提升工作效率、减少错误、降低培训成本，并为人类提供更安全、更便捷的工作环境。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更个性化的人机协作。

📄 摘要（原文）

Effective human-AI collaboration for physical task completion has significant potential in both everyday activities and professional domains. AI agents equipped with informative guidance can enhance human performance, but evaluating such collaboration remains challenging due to the complexity of human-in-the-loop interactions. In this work, we introduce an evaluation framework and a multimodal dataset of human-AI interactions designed to assess how AI guidance affects procedural task performance, error reduction and learning outcomes. Besides, we develop an augmented reality (AR)-equipped AI agent that provides interactive guidance in real-world tasks, from cooking to battlefield medicine. Through human studies, we share empirical insights into AI-assisted human performance and demonstrate that AI-assisted collaboration improves task completion.