SG.hu
A "szociális érzékenységgel" rendelkező autonóm autók csökkentik a közlekedőkre leselkedő veszélyt
Egy kutatás szerint a közúti balesetek során kevesebb sérülést okoznak azok a vezető nélküli járművek, amelyek az emberekhez hasonlóan reagálnak.
Egy tanulmány szerint a közúti balesetek során kevesebb sérülést okoznak azok az autonóm autók (AV-k), amelyeket úgy tréningeztek, hogy az emberekhez hasonlóan reagáljanak a problematikus helyzetekre. A veszélyeztetett csoportok, például a kerékpárosok, a gyalogosok és a motorkerékpárosok védelme akkor javult a legnagyobb mértékben, amikor a vezető nélküli autók „szociális érzékenységet” alkalmaztak a többszörös veszélyek együttes hatásának felmérésekor. Az amerikai Proceedings of the National Academy of Sciences című folyóiratban közzétett tanulmány rávilágít az AV-k hatékony működésének és az ütközések során keletkező károk minimalizálásának szükségessége közötti egyensúly megteremtésére irányuló növekvő erőfeszítésekre.
A kutatásra akkor került sor, amikor világszerte terjednek a vezető technológiai vállalatok - mint például a Tesla, a Google Waymo és az Amazon Zoox - járművei, amelyek egy sor érzékelőt és automatizált szoftvert használnak az emberi beavatkozás nélküli vezetéshez. A gyártóknak be kell tanítaniuk az AV-kat arra, hogy azonnal reagáljanak a valós dilemmákra, például arra, hogy hogyan ütközzenek, ha elkerülhetetlenné válik egy ilyen esemény. Az AV etika kérdése egyre nagyobb figyelmet kap, mivel az autók egyre szélesebb körű használata olyan vezetői problémák kiküszöbölését ígéri, mint a térbeli tévedések és a fáradtság.
A tanulmány szerint az emberi viselkedési módszerek „hatékony keretet nyújthatnak az AV-k számára a jövőbeli etikai kihívások kezeléséhez” - írják a kínai és amerikai szerzők, akiket Hongliang Lu, a Hongkongi Tudományos és Technológiai Egyetem munkatársa irányított. "A társadalmi aggodalom és az ember által valószínűsíthető kognitív kódolás alapján lehetővé tesszük, hogy az AV-k szociális érzékenységet mutassanak az etikai döntéshozatalban” - mondták. „Az ilyen szociális érzékenység segíthet az AV-knak jobban beilleszkedni a vezetési közösségekbe.”
A „szociális érzékenység” magában foglalta, hogy - az emberi sofőrökhöz hasonlóan - ráhangolódjanak az egyes úthasználók sebezhetőségére, és képesek megítélni, hogy egy baleset során ki sérülhet meg nagyobb valószínűséggel. A kutatók az idegtudományok és a viselkedéstudományok bizonyítékaira támaszkodtak, amelyek szerint az emberek egy „kognitív térkép” segítségével navigálnak, hogy értelmezzék a világot és ennek megfelelően alkalmazkodjanak.
A tudósok az AV-nek adott utasításaikat az „utódreprezentáció” fogalmára alapozták, amely a környezet különböző elemeinek időbeli és térbeli összefüggéseire vonatkozó előrejelzéseket kódolja. Megvizsgálták, hogy milyen eredményeket hozott, ha modelljüket egy olyan rendszerhez, az EthicalPlannerhez kapcsolták, amelyet az AV-k különböző kockázati szempontokat figyelembe vevő döntések meghozatalára használnak. A kutatók 2000 referencia-forgatókönyvet modelleztek, a kockázatot mindegyiknél az ütközés valószínűségének és az érintettek sérülésének valószínűsíthető súlyosságának felmérésével súlyozva.
A tudósok megállapították, hogy az ember által inspirált modell és az EthicalPlanner együttes használata 26,3 százalékkal csökkentette az összes félre vonatkozó kockázatot, a veszélyeztetett úthasználók esetében pedig 22,9 százalékkal, szemben az EthicalPlanner kizárólagos használatával. A baleseti forgatókönyvek esetében az összes közlekedő 17,6 százalékkal kevesebb kárt szenvedett, ami a veszélyeztetett közlekedők esetében 51,7 százalékra emelkedett. Az AV-k utasai is jobban jártak, 8,3 százalékkal kevesebb kárt szenvedtek. Az Európai Bizottság által megbízott független szakértői csoport felszólított arra, hogy az AV-kat úgy kell programozni, hogy biztosítsák „a kockázatok igazságos elosztását és az alapvető jogok védelmét, beleértve a veszélyeztetett felhasználók jogait”.
Egy tanulmány szerint a közúti balesetek során kevesebb sérülést okoznak azok az autonóm autók (AV-k), amelyeket úgy tréningeztek, hogy az emberekhez hasonlóan reagáljanak a problematikus helyzetekre. A veszélyeztetett csoportok, például a kerékpárosok, a gyalogosok és a motorkerékpárosok védelme akkor javult a legnagyobb mértékben, amikor a vezető nélküli autók „szociális érzékenységet” alkalmaztak a többszörös veszélyek együttes hatásának felmérésekor. Az amerikai Proceedings of the National Academy of Sciences című folyóiratban közzétett tanulmány rávilágít az AV-k hatékony működésének és az ütközések során keletkező károk minimalizálásának szükségessége közötti egyensúly megteremtésére irányuló növekvő erőfeszítésekre.
A kutatásra akkor került sor, amikor világszerte terjednek a vezető technológiai vállalatok - mint például a Tesla, a Google Waymo és az Amazon Zoox - járművei, amelyek egy sor érzékelőt és automatizált szoftvert használnak az emberi beavatkozás nélküli vezetéshez. A gyártóknak be kell tanítaniuk az AV-kat arra, hogy azonnal reagáljanak a valós dilemmákra, például arra, hogy hogyan ütközzenek, ha elkerülhetetlenné válik egy ilyen esemény. Az AV etika kérdése egyre nagyobb figyelmet kap, mivel az autók egyre szélesebb körű használata olyan vezetői problémák kiküszöbölését ígéri, mint a térbeli tévedések és a fáradtság.
A tanulmány szerint az emberi viselkedési módszerek „hatékony keretet nyújthatnak az AV-k számára a jövőbeli etikai kihívások kezeléséhez” - írják a kínai és amerikai szerzők, akiket Hongliang Lu, a Hongkongi Tudományos és Technológiai Egyetem munkatársa irányított. "A társadalmi aggodalom és az ember által valószínűsíthető kognitív kódolás alapján lehetővé tesszük, hogy az AV-k szociális érzékenységet mutassanak az etikai döntéshozatalban” - mondták. „Az ilyen szociális érzékenység segíthet az AV-knak jobban beilleszkedni a vezetési közösségekbe.”
A „szociális érzékenység” magában foglalta, hogy - az emberi sofőrökhöz hasonlóan - ráhangolódjanak az egyes úthasználók sebezhetőségére, és képesek megítélni, hogy egy baleset során ki sérülhet meg nagyobb valószínűséggel. A kutatók az idegtudományok és a viselkedéstudományok bizonyítékaira támaszkodtak, amelyek szerint az emberek egy „kognitív térkép” segítségével navigálnak, hogy értelmezzék a világot és ennek megfelelően alkalmazkodjanak.
A tudósok az AV-nek adott utasításaikat az „utódreprezentáció” fogalmára alapozták, amely a környezet különböző elemeinek időbeli és térbeli összefüggéseire vonatkozó előrejelzéseket kódolja. Megvizsgálták, hogy milyen eredményeket hozott, ha modelljüket egy olyan rendszerhez, az EthicalPlannerhez kapcsolták, amelyet az AV-k különböző kockázati szempontokat figyelembe vevő döntések meghozatalára használnak. A kutatók 2000 referencia-forgatókönyvet modelleztek, a kockázatot mindegyiknél az ütközés valószínűségének és az érintettek sérülésének valószínűsíthető súlyosságának felmérésével súlyozva.
A tudósok megállapították, hogy az ember által inspirált modell és az EthicalPlanner együttes használata 26,3 százalékkal csökkentette az összes félre vonatkozó kockázatot, a veszélyeztetett úthasználók esetében pedig 22,9 százalékkal, szemben az EthicalPlanner kizárólagos használatával. A baleseti forgatókönyvek esetében az összes közlekedő 17,6 százalékkal kevesebb kárt szenvedett, ami a veszélyeztetett közlekedők esetében 51,7 százalékra emelkedett. Az AV-k utasai is jobban jártak, 8,3 százalékkal kevesebb kárt szenvedtek. Az Európai Bizottság által megbízott független szakértői csoport felszólított arra, hogy az AV-kat úgy kell programozni, hogy biztosítsák „a kockázatok igazságos elosztását és az alapvető jogok védelmét, beleértve a veszélyeztetett felhasználók jogait”.