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研究發(fā)現(xiàn)，“通人性”的自動駕駛能降低事故傷害
【文/觀察者網(wǎng) 周盛明 編輯/ 高莘】據(jù)《金融時報》5月20日報道，美國一項研究表明，若自動駕駛汽車在遇險時能更像人類一樣做出反應(yīng)，將能在交通事故中減少人員傷害，從而提升安全性。
據(jù)悉，該研究發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》上，由中國和美國的研究人員共同撰寫。研究指出，當(dāng)自動駕駛汽車在評估多個危險因素的整體影響時，采用“社會敏感性”策略能顯著提升對易受傷害群體的保護效果，這些群體包括騎自行車者、行人和摩托車駕駛員。
這項研究的背景是，特斯拉、谷歌旗下的Waymo以及亞馬遜的Zoox等科技巨頭正在加速推進自動駕駛汽車的落地。
由于自動駕駛汽車依賴多種傳感器和自動化軟件，所以最終目的是實現(xiàn)全無人駕駛。但是隨著自動駕駛汽車的使用日益普及，其倫理問題也受到越來越多關(guān)注。
由此，科技公司必須訓(xùn)練自動駕駛系統(tǒng)能在現(xiàn)實中迅速應(yīng)對各種道德困境——比如當(dāng)事故不可避免時，應(yīng)與何物發(fā)生碰撞。
據(jù)悉，研究表明，人類的行為方式為自動駕駛應(yīng)對倫理挑戰(zhàn)提供了有效支撐。
研究表示：“我們基于社會關(guān)懷和符合人類認(rèn)知邏輯的編碼方式，使自動駕駛汽車在倫理決策中展現(xiàn)出社會敏感性。這種社會敏感性有助于自動駕駛汽車更好地融入當(dāng)今的交通環(huán)境?！?
所謂“社會敏感性”，包括像人類駕駛員一樣，能夠察覺特定道路使用者的脆弱性，并判斷在發(fā)生碰撞時誰更可能受到嚴(yán)重傷害。
該思路的靈感來自于人類的思維模式——研究人員借助神經(jīng)科學(xué)和行為科學(xué)的證據(jù)發(fā)現(xiàn)，人類通過“認(rèn)知地圖”來理解環(huán)境并相應(yīng)調(diào)整行為。
據(jù)悉，研究人員將這一理論應(yīng)用于自動駕駛汽車的決策系統(tǒng)“EthicalPlanner”。結(jié)果顯示，該系統(tǒng)和人類行為模型結(jié)合后，能使所有道路使用者面臨的整體風(fēng)險降低26.3%，對弱勢使用者的風(fēng)險則降低了22.9%——相比單獨使用EthicalPlanner效果顯著更佳。
具體到碰撞情景中，該研究模型能夠?qū)⑺械缆穮⑴c者所受傷害減少17.6%，對弱勢群體的傷害減少幅度高達51.7%。自動駕駛車輛內(nèi)部乘員的受傷程度也下降了8.3%。
據(jù)悉，自動駕駛的倫理問題此前就被業(yè)內(nèi)所關(guān)注。歐盟委員會任命的一個獨立專家組曾呼吁，應(yīng)為自動駕駛汽車編程，確保“風(fēng)險的公平分配以及基本權(quán)利的保護，包括弱勢道路參與者的權(quán)利”。
麻省理工大學(xué)的計算機科學(xué)與人工智能實驗室主任丹妮拉·魯斯（Daniela Rus）表示，這項最新研究論文回應(yīng)了一個關(guān)鍵問題，即“如何建構(gòu)自動駕駛汽車的行為模型，使其既安全又具備社會敏感性”。
魯斯（Rus）補充道：“該研究提出的框架，為自動駕駛汽車在復(fù)雜、多參與者的情境中行駛，提供了可行路徑，使其具備對不同道路使用者脆弱程度的識別能力?！?
本文系觀察者網(wǎng)獨家稿件，未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。
- 責(zé)任編輯: 周盛明
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