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Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 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 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 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 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22