본 논문은 제로샷 인간-AI 협력을 위한 새로운 방법을 제시합니다. 기존 연구들이 특정 환경에서의 협력 능력 향상에 초점을 맞춘 것과 달리, 본 연구는 예측 불가능한 환경 변화와 환경에 따른 협력자의 능력 차이를 고려합니다. 다중 에이전트 UED(Unsupervised Environment Design) 접근법을 확장하여 제로샷 인간-AI 협력에 적용하고, 새로운 유틸리티 함수와 협력자 샘플링 기법을 제안합니다. Overcooked-AI 환경에서 인간 프록시 에이전트와 실제 인간을 사용하여 성능을 평가한 결과, 기존 모델보다 우수한 제로샷 인간-AI 협력 성능을 보였으며, 특히 미지의 환경에서도 높은 성능을 달성했습니다.
