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
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23