Lentis/自動駕駛汽車

介紹

自動駕駛汽車越來越受到媒體的關注。特斯拉 Model S 和谷歌 Koala 等汽車，隨著越來越多的消費者購買它們，也越來越多的登上頭條。它們無需駕駛員即可操作的能力提供了許多好處。然而，許多人對這些汽車如何影響擁有它們的人和沒有擁有它們的人表達了擔憂。

自動化

關於自動駕駛汽車，需要做一個關鍵的區別，那就是自動駕駛和無人駕駛的區別。無人駕駛汽車實際上是自動駕駛汽車的一個子集，而自動駕駛汽車則具有不同程度的自主性。SAE 國際將自主性劃分為 5 個不同的級別，如果算上沒有自主性的話，就是 6 個級別。 在第一級，汽車控制的是縱向或橫向運動。這方面的一個例子是任何帶有巡航控制功能的汽車。使用巡航控制功能，汽車控制的是速度，而駕駛員則控制著汽車的左右方向。在第二級，汽車可以控制特定場景下的所有方面。對於這一級，泊車輔助就是一個典型的例子。在第三級，駕駛員不再需要始終監控系統。然而，他必須隨時準備接管。在第四級，汽車在大多數情況下都完全自主。駕駛員只需要在極端情況下進行干預，例如暴風雨。達到第五級自主性的汽車實現了自動駕駛的頂峰。駕駛員只需要輸入目的地，汽車就會完成剩下的工作。

自主級別	特性
0	沒有自主性
1	系統控制縱向或橫向運動
2	系統在特定情況下完全控制汽車。駕駛員必須始終監控系統。
3	系統在特定情況下完全控制汽車。駕駛員可以分散對駕駛的注意力。
4	系統在幾乎所有情況下都控制汽車。駕駛員只在極端情況下（如惡劣天氣）需要干預。
5	系統可以應對所有情況。無需駕駛員

早期自動駕駛汽車

Firebird II

自動駕駛汽車的實驗始於 20 世紀初。這些早期的設計主要集中在自動駕駛體驗的細微方面。American Wonder 是最早涉足自動駕駛汽車的嘗試之一。雖然從技術上講它不完全自主，但這款汽車表明，該領域始於 1920 年代。這款汽車將無線電接收機安裝在汽車上，並遠端控制後方一輛裝有無線電收發機的操作員的汽車。 另一個例子是Firebird II，由通用汽車製造。這款汽車配備了一種實驗性的駕駛輔助系統，可以讓汽車保持在車道內。該系統依靠埋在地下的電線，將資訊傳送到汽車。

谷歌 Koala

最後，谷歌汽車是另一個更現代的例子。谷歌無人駕駛汽車是在GoogleX下開發的，最初是改裝的豐田普銳斯，於 2009 年開始。該系統主要在交通量很少的偏僻道路上進行測試。經過 30 萬英里的測試，一輛雷克薩斯 SUV 被改裝用於在高速公路和城市街道上行駛。SUV 的測試於 2012 年開始。2014 年，谷歌推出了 Koala。Koala 的一個重要特點是它沒有方向盤，並且完全自主。此外，Koala 是第一款無需技術人員在每輛車上進行干預的汽車。

潛在益處

自動駕駛汽車提供了許多潛在的優勢。最初的幾個優勢是相關的，源於使用計算機控制的汽車而不是人類操作員。計算機能夠比人類更快地做出反應，應該能夠帶來改進，例如減少碰撞、緩解交通擁堵和提高道路速度。交通擁堵減少是由於計算機需要的安全車距更小。這將使更多汽車能夠更有效地行駛在道路上。同樣，與人類駕駛員相比，計算機能夠以更高的速度行駛並做出適當的反應。其他優勢可能是更有效率的勞動力。這將源於通勤者不再需要專注於駕駛。他們可以專注於完全清醒或為工作做好準備。最後提到的一個優勢是汽車共享的可能性。對於這一點，全自動的 Uber 服務就是一個很好的例子。

挑戰

倫理困境

自動駕駛汽車的顯性功能是消除人為錯誤，這是造成汽車事故的主要原因。在汽車需要在事故中做出計算好的決定以決定如何行動的情況下，就會出現倫理困境。這些決定將受到自動駕駛汽車製造商、政策制定者以及駕駛員和乘客本身的影響。

道德機器

道德機器 是麻省理工學院媒體實驗室建立的一個網站，旨在收集人類對自動駕駛汽車做出的道德決策的觀點。它呈現了自動駕駛汽車突然剎車失靈的場景，汽車有兩個選擇：繼續行駛並駛過人行橫道，導致行人受傷或死亡；或轉向撞向水泥路障，導致乘客受傷或死亡。在這些場景中，受害者在年齡、職業、物種、性別和體能方面有所不同。從道德機器收集的資料提供了對人們在自動駕駛汽車方面所做權衡的見解。道德機器還向人們展示了做出這些權衡的難度，並幫助他們瞭解監管機構面臨的任務以及可能在未來制定的法規型別。

社會困境

自動駕駛汽車不僅提出了倫理困境，還提出了公共安全方面的社會困境，即如何讓社會就權衡取捨達成一致，以及如何透過監管來執行這些權衡。 這個場景體現了公地悲劇的社會困境：如果所有自動駕駛汽車車主都希望在發生事故時不惜一切代價保護自己和乘客，那麼他們將在集體上降低公共安全。然而，在大多數情況下，車主無法直接決定在事故期間他們的汽車的行為。監管和法律反映了社會價值觀，消費者、汽車製造商和監管機構都在解決這一社會困境中發揮著作用。

監管

社會困境通常透過監管來解決，即一個群體為整個社會決定什麼才是最好的，以及如何監控和執行他們的決定。2016 年 9 月，美國交通部發布了《聯邦自動駕駛汽車政策概述》，其中包括針對自動駕駛汽車製造商的 15 點安全評估。安全評估清單中的一項問題是“倫理考量：車輛如何被程式設計以解決道路上的衝突困境”。

社會影響

新技術帶來了需要解決和研究的新問題。自動駕駛汽車可能對人類構成威脅。在整合新革命性技術方面存在一種反覆出現的社會模式：隨著技術提高了個人生活便利性，他們開始與依賴新技術之前能夠擁有的簡單能力失去聯絡。 這些技術的例子包括全球定位系統和計算器。在 GPS 出現之前，個人使用地圖和閱讀路標來導航道路。現在，許多人難以使用這些技能，並且嚴重依賴 GPS 來導航道路。 在計算器出現之前，個人能夠輕鬆快速地進行心算。現在，即使是簡單快速的計算，許多人不得不依賴計算器。 這些技術可能會侵蝕個人的感官和技能。當機器能力開始控制我們而不是賦予我們力量時，就會出現一個轉折點。

隨著自動駕駛汽車的採用，人們不再需要練習駕駛技能。然而，駕駛是現代人類生存技能的練習形式。在駕駛時，個人必須具有空間意識，以便安全地到達目的地，而不會傷害道路上的其他人。駕駛要求個人做出生死攸關的決定，迫使個人練習他們的情境判斷能力並提高他們的反應時間。自動駕駛汽車可能會讓人變得更笨，更不警覺，並且與交通工具的聯絡更少。 人們的敏銳感官將變得遲鈍，使他們更加自滿，思維遲鈍，因為人類屈服於容易的出路。雖然自動駕駛汽車提高了生產力，並有助於簡化日常生活活動，但它也可能增加人類的懶惰，因為這些新技術不允許個人發揮他們大腦的潛力。

環境影響

自動駕駛汽車對交通運輸的碳強度既有積極影響，也有消極影響。這項技術與環境的相互作用體現在車輛層面、交通系統層面、城市系統層面和社會層面。專注於車輛層面的改進可能會導致對環境效益的過度樂觀估計。

失業

自動駕駛汽車還有許多其他重要的意想不到的後果需要研究。失業率將大幅上升，因為與駕駛相關的職位將減少。計程車司機、卡車司機和送貨司機將被迫失業。 這些工作的薪酬也將下降，因為他們的高薪酬是由於工作的危險性，而自動駕駛汽車降低了這種危險性。雖然新技術將創造新的工作機會，但這些職位所需的技能組合並不容易學習，並且需要許多弱勢群體無法獲得的資源。 這些更高級別的職位更容易外包，而運輸工作則不然。交通運輸服務、汽車修理店和汽車保險行業的職業也將受到影響。

安全

自動駕駛汽車存在許多安全隱患。由於這些汽車依賴於軟體，因此總會存在駭客可以利用的安全漏洞。即使沒有利用軟體的方法，駭客也可以發明方法來利用它們。這些系統也增加了對恐怖主義和自然災害的脆弱性。 自動駕駛汽車很可能由相同的衛星系統控制；這種集中化使得自然災害等事件更有可能讓這些網路離線，尤其是在最需要它們的時候。 由於軟體始終知道汽車要去哪裡或去過哪裡，因此也會存在嚴重隱私問題。保護使用者隱私將是一個挑戰。

結論

自動駕駛汽車的開發速度正在迅速加快，許多公司繼續進行競爭。看看特斯拉和谷歌生產的汽車，它們越來越接近完全自動駕駛，不再需要人類操作員。雖然這種自主性為消費者和整個社會提供了許多潛在的好處，但也存在許多需要克服的道德和社會挑戰。重要的是，在自動駕駛汽車成為主流之前，在未來幾年內解決所有這些問題。