Lentis/自动驾驶汽车

介绍

自动驾驶汽车越来越受到媒体的关注。特斯拉 Model S 和谷歌 Koala 等汽车，随着越来越多的消费者购买它们，也越来越多的登上头条。它们无需驾驶员即可操作的能力提供了许多好处。然而，许多人对这些汽车如何影响拥有它们的人和没有拥有它们的人表达了担忧。

自动化

关于自动驾驶汽车，需要做一个关键的区别，那就是自动驾驶和无人驾驶的区别。无人驾驶汽车实际上是自动驾驶汽车的一个子集，而自动驾驶汽车则具有不同程度的自主性。SAE 国际将自主性划分为 5 个不同的级别，如果算上没有自主性的话，就是 6 个级别。 在第一级，汽车控制的是纵向或横向运动。这方面的一个例子是任何带有巡航控制功能的汽车。使用巡航控制功能，汽车控制的是速度，而驾驶员则控制着汽车的左右方向。在第二级，汽车可以控制特定场景下的所有方面。对于这一级，泊车辅助就是一个典型的例子。在第三级，驾驶员不再需要始终监控系统。然而，他必须随时准备接管。在第四级，汽车在大多数情况下都完全自主。驾驶员只需要在极端情况下进行干预，例如暴风雨。达到第五级自主性的汽车实现了自动驾驶的顶峰。驾驶员只需要输入目的地，汽车就会完成剩下的工作。

自主级别	特性
0	没有自主性
1	系统控制纵向或横向运动
2	系统在特定情况下完全控制汽车。驾驶员必须始终监控系统。
3	系统在特定情况下完全控制汽车。驾驶员可以分散对驾驶的注意力。
4	系统在几乎所有情况下都控制汽车。驾驶员只在极端情况下（如恶劣天气）需要干预。
5	系统可以应对所有情况。无需驾驶员

早期自动驾驶汽车

Firebird II

自动驾驶汽车的实验始于 20 世纪初。这些早期的设计主要集中在自动驾驶体验的细微方面。American Wonder 是最早涉足自动驾驶汽车的尝试之一。虽然从技术上讲它不完全自主，但这款汽车表明，该领域始于 1920 年代。这款汽车将无线电接收机安装在汽车上，并远程控制后方一辆装有无线电收发机的操作员的汽车。 另一个例子是Firebird II，由通用汽车制造。这款汽车配备了一种实验性的驾驶辅助系统，可以让汽车保持在车道内。该系统依靠埋在地下的电线，将信息发送到汽车。

谷歌 Koala

最后，谷歌汽车是另一个更现代的例子。谷歌无人驾驶汽车是在GoogleX下开发的，最初是改装的丰田普锐斯，于 2009 年开始。该系统主要在交通量很少的偏僻道路上进行测试。经过 30 万英里的测试，一辆雷克萨斯 SUV 被改装用于在高速公路和城市街道上行驶。SUV 的测试于 2012 年开始。2014 年，谷歌推出了 Koala。Koala 的一个重要特点是它没有方向盘，并且完全自主。此外，Koala 是第一款无需技术人员在每辆车上进行干预的汽车。

潜在益处

自动驾驶汽车提供了许多潜在的优势。最初的几个优势是相关的，源于使用计算机控制的汽车而不是人类操作员。计算机能够比人类更快地做出反应，应该能够带来改进，例如减少碰撞、缓解交通拥堵和提高道路速度。交通拥堵减少是由于计算机需要的安全车距更小。这将使更多汽车能够更有效地行驶在道路上。同样，与人类驾驶员相比，计算机能够以更高的速度行驶并做出适当的反应。其他优势可能是更有效率的劳动力。这将源于通勤者不再需要专注于驾驶。他们可以专注于完全清醒或为工作做好准备。最后提到的一个优势是汽车共享的可能性。对于这一点，全自动的 Uber 服务就是一个很好的例子。

挑战

伦理困境

自动驾驶汽车的显性功能是消除人为错误，这是造成汽车事故的主要原因。在汽车需要在事故中做出计算好的决定以决定如何行动的情况下，就会出现伦理困境。这些决定将受到自动驾驶汽车制造商、政策制定者以及驾驶员和乘客本身的影响。

道德机器

道德机器 是麻省理工学院媒体实验室创建的一个网站，旨在收集人类对自动驾驶汽车做出的道德决策的观点。它呈现了自动驾驶汽车突然刹车失灵的场景，汽车有两个选择：继续行驶并驶过人行横道，导致行人受伤或死亡；或转向撞向水泥路障，导致乘客受伤或死亡。在这些场景中，受害者在年龄、职业、物种、性别和体能方面有所不同。从道德机器收集的数据提供了对人们在自动驾驶汽车方面所做权衡的见解。道德机器还向人们展示了做出这些权衡的难度，并帮助他们了解监管机构面临的任务以及可能在未来制定的法规类型。

社会困境

自动驾驶汽车不仅提出了伦理困境，还提出了公共安全方面的社会困境，即如何让社会就权衡取舍达成一致，以及如何通过监管来执行这些权衡。 这个场景体现了公地悲剧的社会困境：如果所有自动驾驶汽车车主都希望在发生事故时不惜一切代价保护自己和乘客，那么他们将在集体上降低公共安全。然而，在大多数情况下，车主无法直接决定在事故期间他们的汽车的行为。监管和法律反映了社会价值观，消费者、汽车制造商和监管机构都在解决这一社会困境中发挥着作用。

监管

社会困境通常通过监管来解决，即一个群体为整个社会决定什么才是最好的，以及如何监控和执行他们的决定。2016 年 9 月，美国交通部发布了《联邦自动驾驶汽车政策概述》，其中包括针对自动驾驶汽车制造商的 15 点安全评估。安全评估清单中的一项问题是“伦理考量：车辆如何被编程以解决道路上的冲突困境”。

社会影响

新技术带来了需要解决和研究的新问题。自动驾驶汽车可能对人类构成威胁。在集成新革命性技术方面存在一种反复出现的社会模式：随着技术提高了个人生活便利性，他们开始与依赖新技术之前能够拥有的简单能力失去联系。 这些技术的例子包括全球定位系统和计算器。在 GPS 出现之前，个人使用地图和阅读路标来导航道路。现在，许多人难以使用这些技能，并且严重依赖 GPS 来导航道路。 在计算器出现之前，个人能够轻松快速地进行心算。现在，即使是简单快速的计算，许多人不得不依赖计算器。 这些技术可能会侵蚀个人的感官和技能。当机器能力开始控制我们而不是赋予我们力量时，就会出现一个转折点。

随着自动驾驶汽车的采用，人们不再需要练习驾驶技能。然而，驾驶是现代人类生存技能的练习形式。在驾驶时，个人必须具有空间意识，以便安全地到达目的地，而不会伤害道路上的其他人。驾驶要求个人做出生死攸关的决定，迫使个人练习他们的情境判断能力并提高他们的反应时间。自动驾驶汽车可能会让人变得更笨，更不警觉，并且与交通工具的联系更少。 人们的敏锐感官将变得迟钝，使他们更加自满，思维迟钝，因为人类屈服于容易的出路。虽然自动驾驶汽车提高了生产力，并有助于简化日常生活活动，但它也可能增加人类的懒惰，因为这些新技术不允许个人发挥他们大脑的潜力。

环境影响

自动驾驶汽车对交通运输的碳强度既有积极影响，也有消极影响。这项技术与环境的相互作用体现在车辆层面、交通系统层面、城市系统层面和社会层面。专注于车辆层面的改进可能会导致对环境效益的过度乐观估计。

失业

自动驾驶汽车还有许多其他重要的意想不到的后果需要研究。失业率将大幅上升，因为与驾驶相关的职位将减少。出租车司机、卡车司机和送货司机将被迫失业。 这些工作的薪酬也将下降，因为他们的高薪酬是由于工作的危险性，而自动驾驶汽车降低了这种危险性。虽然新技术将创造新的工作机会，但这些职位所需的技能组合并不容易学习，并且需要许多弱势群体无法获得的资源。 这些更高级别的职位更容易外包，而运输工作则不然。交通运输服务、汽车修理店和汽车保险行业的职业也将受到影响。

安全

自动驾驶汽车存在许多安全隐患。由于这些汽车依赖于软件，因此总会存在黑客可以利用的安全漏洞。即使没有利用软件的方法，黑客也可以发明方法来利用它们。这些系统也增加了对恐怖主义和自然灾害的脆弱性。 自动驾驶汽车很可能由相同的卫星系统控制；这种集中化使得自然灾害等事件更有可能让这些网络脱机，尤其是在最需要它们的时候。 由于软件始终知道汽车要去哪里或去过哪里，因此也会存在严重隐私问题。保护用户隐私将是一个挑战。

结论

自动驾驶汽车的开发速度正在迅速加快，许多公司继续进行竞争。看看特斯拉和谷歌生产的汽车，它们越来越接近完全自动驾驶，不再需要人类操作员。虽然这种自主性为消费者和整个社会提供了许多潜在的好处，但也存在许多需要克服的道德和社会挑战。重要的是，在自动驾驶汽车成为主流之前，在未来几年内解决所有这些问题。