蓋世汽車訊?據(jù)外媒報道，隨著自動駕駛車輛的引入，負責車輛決策人工智能的研發(fā)人員們不得不面臨有些尷尬的道德難題，例如：車輛在發(fā)生碰撞事故時，應(yīng)該保護駕駛員還是道路上的行人？

有一篇文件在《自然》（Nture）上發(fā)布：該篇文章詳細談及了“道德機器（The Morl Mchine）”的實驗結(jié)果，該實驗吸引了近200萬名參與者，先假設(shè)自動駕駛車輛與行人發(fā)生碰撞事故，再由上述參與者在乘客及行人的生命之間作出抉擇，采集其對這類道德難題情境下所做的選擇。

舉個例子，實驗參與者將獲得相關(guān)圖示，假設(shè)車輛的制動發(fā)生故障，他（她）需要在以下兩種選項中作出選擇：“三名老年人因亂穿馬路并遭遇事故而喪命”或“車內(nèi)的年輕人及其家人因車禍喪命?！?/p>

此外，還包括以下“二選一”的難題：

人類VS寵物

保持正確的行駛方向VS轉(zhuǎn)向

乘客VS行人

多數(shù)人的性命VS少數(shù)人的性命

男人VS女人

年輕人VS老年人

遵守法規(guī)的行人VS亂穿馬路的人

健康的人VS不太健康的人

社會地位較高的人VS社會地位較低的人

從獲得的各類回復(fù)看，不論參與該實驗的人群來自哪個國家或哪個地域，其回答都具有以下偏向性：選擇保障人類的生命而犧牲寵物、選擇挽救更多人的性命而犧牲少數(shù)人、選擇拯救年輕人而犧牲老人。

盡管實驗的結(jié)果顯而易見，但若要將該類選擇偏好融入到自動駕駛系統(tǒng)的軟件中，似乎不太容易。對自動駕駛系統(tǒng)而言，探查動物要比探查人類簡單，判定生命的價值也相對較為簡單，但若基于年齡、性別、社會地位等屬性來判斷各類人群的生命價值，這就變得十分復(fù)雜。

例如：若將人工智能對人群的偏向性選擇進行如下設(shè)置：優(yōu)先保護兒童而犧牲老年人、優(yōu)先保護成年人而犧牲老年人，研究人員需要對各人群的年齡范圍（ge brckets）進行明確的邊界限定，基于全球角度而言，想要取得統(tǒng)一的界定標準，這件事本身的操作難度就很大，更遑論基于該范圍作出決策算法的設(shè)定了。（本文圖片選自techrdr.com）

返回第一電動網(wǎng)首頁 >