본 논문은 제로샷 인간-AI 협력(Zero-shot human-AI coordination) 문제를 다룬다. 기존 연구들이 특정 환경에서의 에고-에이전트의 협력 능력 향상에 집중한 것과 달리, 본 논문은 예측 불가능한 환경 변화와 환경에 따른 협력자의 능력 차이를 고려하여 미지의 환경으로의 일반화 문제를 해결하고자 한다. 다중 에이전트 UED (Unsupervised Environment Design) 접근 방식을 제로샷 인간-AI 협력으로 확장하여 새로운 유틸리티 함수와 협력자 샘플링 기법을 제안한다. Overcooked-AI 환경에서 인간 프록시 에이전트와 실제 인간을 사용하여 평가한 결과, 제안된 방법은 기존 모델보다 우수한 성능을 보이며 미지의 환경에서도 높은 인간-AI 협력 성능을 달성하였다.
