京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
编译:Mika
【导读】
虽然自动驾驶车可能比手动驾驶更安全、更方便,但也并不能完全避免事故的发生。如果遇到不可避免的事故,自动驾驶车该如何被编程来应对呢?
在本文中帕特里克·林就探讨了领略了自动驾驶车带来的道德问题。
我们来做一个思维实验。
假定某一天,你坐在自动驾驶汽车里,在高速公路上飞驰。
这时,你发现周围全是车。
突然,一个又大又沉的物体从你前方的卡车上掉下来,你的车来不及刹车来避免碰撞。
问题1:因此它必须做一个决定:
A.继续往前,然后撞在这个物体上
B.迅速左转撞向一辆SUV
C.迅速右转撞向一辆摩托车
你的车应该以你的安全为重,而撞向摩托车吗?
还是为了降低对他人的危险,不转弯,即使这样会撞上巨大的物体,并给你带来生命危险牺?
或是选择折中,撞向SUV,因为SUV的安全性能较高?
这种情况下,如果我们掌握着方向盘,不管我们怎么做,都会被理解为瞬间的反应,而不是经过深思熟虑的决定。我们是在惊恐之下做出本能反应,并未深谋远虑或怀揣恶意。
但是如果是程序员要指示这辆车,在未来的特定情况下做出某一决定,这听上去有点像蓄意谋杀。
不过话说回来,自动驾驶汽车预计可以大大减少交通事故和死亡率,因为这中间避免了人类会犯的错误,而且还有很多其他的潜在好处,比如不再拥堵的路面,汽车尾气排放的减少,以及没有了开车的浪费时间和压力。
但是交通意外肯定还是会发生,当它们发生时意外的后果可能在很久以前,就已经被程序员或政策制定者设定好了。
这些决定可不好做,我们倾向于提供笼统的指导决定的原则,比如最小化伤害。但是这很快也会导致道德上模棱两可的决定。
再举个例子,假定前面的情况一致。但此时,在你的左边骑摩托车的人戴着头盔,而右边骑摩托车的人没戴头盔。
问题2:如果必须要选择,你的自动驾驶汽车应该撞哪个?
A.戴着头盔骑摩托车的人
B.没戴头盔骑摩托车的人
如果说撞那个戴着头盔的人 ,因为她的存活率更高,你难道不是在惩罚更负责任的骑摩托车者吗?
反之,如果说撞那个没戴头盔的人,因为不戴头盔是不负责任的行为。但是这样你就彻底违反了,原先的“最小化伤害”的原则,自动驾驶汽车现在成了在主持公路正义了。
道德的问题还要复杂得多,两种情况下其背后的设计都是基于某种目标算法。换句话说,它系统地倾向或者歧视某一类特定目标。
而目标车辆的车主,就得承担这一算法的消极后果。虽然他们自己并没有犯任何错,这些最新的科技还引起了其他的道德困境。
问题3:如果你从以下两辆车中选择:
A.一辆在事故发生时,总是试图拯救尽可能多生命的车
B.一辆不顾一切拯救你的车
你会买哪一辆?
如果汽车开始分析并考虑,车里的乘客以及他们的生存概率情况又会怎样?一个随机的决定会不会还是比以“最小化伤害”为原则事先设计的决定更好?
谁又应该做这些决定呢?
程序员?
公司?
政府?
现实可能跟我们的思维实验有所出入,但是这不重要。
思想实验的目的是,对我们的道德本能进行分离和压力测试,就像物理世界的科学实验一样。
现在识别这些道德的急转弯,能帮助我们更好地掌控科技及其道德问题的未知之路,并让我们充满信心和正义地驶向勇敢、崭新的未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10