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Google 的無人車都要收費了,但我們還沒想好車禍「該」撞誰

2018-10-29 18:00:13 來自: 愛范兒

          • 上周,Google CFO Ruth Porat 公布,Google 旗下的無人車項目 Waymo 已經開始商業化,其投放于美國亞利桑那州的自動駕駛汽車將于今年第三季度開始向乘客收取費用。

            Google 于 2016 年開始在美國亞利桑那州試點無人駕駛項目,并從 2017 年開始突出 Early Rider 項目,為當地居民服務。過去這一年多來,Waymo 已經向當地 400 多名參與者提供了免費出行服務。如今,Waymo 認為他們已經準備好進入商用收費階段。

            ▲ Early Rider 項目參與者和 Waymo 的汽車,圖片來自 Medium

            這預示著自動駕駛技術即將進入商業化時代,但我們真的準備好了嗎?答案可不一定。最致命的問題就是,我們似乎至今都沒想好,如果遇上車禍,自動駕駛汽車應該怎樣處理?

            或者說,無人車發生車禍的時候,到底應該選擇救誰?

            讓哲學家爭論了數十年未休的「有軌電車難題」,現在,變得更難了。

            「有軌電車難題」最開始由英國哲學家菲力帕·芙特提出,具體情景是:假如你看到一輛剎車壞了的電車,快要撞上軌道上的五個人,但你身邊有個按鈕,一按下去就能讓電車轉到備用軌道,但這里也有一個人,那你是否應該犧牲在備用軌道上的一個人來救另外五個人?

            ▲ 圖片來自知乎

            如果你覺得這似乎不難決定,那如果原來軌道和備用軌道上都只有一個人,但一邊是老人家,而另一邊是一位寶寶呢?

            4000 萬個決定:不同文化,不同選擇?

            ▲ 圖片來自 New York Public Radio

            2014 年,MIT Media Lab 在網絡上發起了一項名為 Moral Machine 的實驗,讓世界各地的網友都能參與由「電車難題」衍生而來自動駕駛選擇題。譬如:選人還是寵物?男人還是女人?年輕人還是老人社會地位高的人還是低的人?普通路人還是闖了紅燈的人?

            在過去幾年里,超過 233 個國家和地區的數百萬名網友登錄這個網站,聯合做出了超過 4000 萬個決定,讓這個實驗成為了其中一個最大規模的全球性道德選擇類實驗。

            但在問題設計上,Moral Machine 采用了疊加式選擇。譬如,讓你選,自動駕駛汽車是要救車里的一名成年人和女孩,還是不換道,救下路上的一名老人家和寵物。通過一系列這種疊加式問題,研究總結出不同國家網民的選擇傾向。

            ▲ 圖片來自 Moral Machine

            中國和日本網民,更傾向于救老人家,而不是年輕人。其中,中國網民在這方面的傾向更是調查中最高的。研究者猜測,這可能和文化中注重敬老有關。

            更強調個人主義的國家,如法國、英國和美國,則更傾向以可救到的人命數量來支持抉擇。對此,研究者猜測這和他們文化側重宣揚個人每個人所存在的意義有關。

            不過,研究人員強調,這些數據不是用來指導未來的立法和設計的,而是為進一步討論提供基礎和啟發:我們應該將討論轉移到風險分析。我們應該去研究哪一方的風險更大,并研究其中歧視發生的情況。

            當算法負責做決定,責任又該誰來承擔?

            ▲ 圖片來自 Axios

            MIT 研究指出,當面臨是救車里的乘客還是路上行人時,各國同樣展示出不同的傾向。最偏向救路上行人的是日本的網民,尾隨其后的是挪威和新加坡的網民。而最偏向救車上乘客的,分別是中國、愛沙尼亞和法國等參與者。

            這將我們引導到對自動駕駛汽車責任的討論。當我們將決策權放在算法上,誰該為這個抉擇負責?

            斯德哥爾摩大學實踐哲學教授 Helen Frowe 認為,那些坐在自動駕駛汽車里的人對意外責任更大,所以汽車應該保護行人:

            我們有嚴格義務不去殺人。如果你決定去坐一輛自動駕駛汽車,那就是在制造風險。

            不過,Frowe 教授認為,車里的兒童是無辜的。所以,當車里的兒童數量增加,汽車傾向保護乘客的趨勢應逐漸增大。

            顯然,有許多人會反對 Frowe 教授的看法,這就是道德選擇的問題,每個群體都不同觀點和選擇。

            而麻省大學洛威爾分校的哲學教授 Nicholas Evans,就決定要窮盡每個選擇的可能性。Evans 于 2017 年獲得國家科學基金資助,用三年時間去創造一套算法,展示在不同倫理理論下,自動駕駛汽車會怎樣應對各種各樣的「電車難題」變體。

            Evans 自身并沒有站隊任何一種理論,他倒是希望能通過這個算法,來幫助消費者或是汽車生產商創造一個有足夠信息的環境,并希望他們能做出明智的選擇。

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            發布者:科技快報網

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