隋老师接着说
“最近,一辆无人驾驶测试车就在亚利桑那州坦佩市撞死了岁的妇女zberg,当时她正推着自行车横跨马路。
在笔者分析了一番有关这次事故的法律内涵后,有些读者对我报以功利主义者的嘲讽。
不过他们不知道的是,米国去年因为横穿马路而遭遇车祸身亡的人数高达5376人,而新闻可不会对这些事故进行逐一报道。
很快,无人驾驶汽车就能减少甚至把行人死亡的情况降为零。
如果把这种想法套进电车难题,你就会发现轨道变成了时间,而非空间。
虽然牺牲一边轨道上的那个人依旧是个悲剧,但如果它的代价是拯救数千人,恐怕也会变得合乎情理。
问题在于,这样的立场需要假定hertzberg的死与其他不幸的行人一样。
从统计学上来说,这能说得过去,但从道德上看,恐怕就不是一回事了。
未来,如果不出意外,无人驾驶汽车肯定能避免坦普市的悲剧,毕竟传感器和计算机比人类反应要快得多。
随着无人驾驶测试车致命事故的细节逐渐浮出水面,许多专家称这起事故完全可以避免。”
这时,刘浩同学举手问道“隋老师,能确定无人驾驶会减少或者避免交通事故吗”
隋老师说
“理论上是肯定的。但实践中,可能有一个过程,而且可能。
谷歌还专门出面补刀称自家技术完全可以避免事故的发生,毕竟它们的司机每5600英里才需要碰下方向盘,而uber的司机可要忙得多每英里。
在亚利桑那的道路上,o无人驾驶汽车与uber无人驾驶汽车的差别比无人和有人驾驶汽车之间的差别更为重要。
不过,为了吸引更多公司来亚利桑那研究、测试和部署无人驾驶车辆,州长y网开一面,在没有严格监管的情况下就放它们上路了。
解决这些问题可不能靠揣摩电车难题的场景。
如果放在uber这起致死事故中,就意味着测试车第一时间看到了hertzberg,这时它才能相应做出选择,决定救路人还是保司机。
此外,要进入电车难题的讨论范围,还要假设无人驾驶汽车足够可靠且安全功能有保证,即在电车难题中扳道的杠杆没有因为锈蚀而动弹不得。
不过,这次事故以上两个假设都不成立。
其实富特已经预料到了场景中上下文缺失的问题。
在现实中,她写道。你很难说那位孤零零被绑在铁道上的人就必死无疑。也许他能找到个立足点并在电车通过前救自己一命呢。
想要一个个探索完这些无限的可能,一种方式就是一遍遍的实验并从公众的反应中搜集模式,这也是道德机器的方法,就像现在最火爆的机器学习一样,一个庞大的数据集必不可少。
不过,另一种方式则是在最合适的道德背景下考虑特定的问题。
富特还了一个典型例子,相比电车难题,它与uber的致命车祸有更多共同点。
富特将场景搬到了医院,假设医院有五个病人,他们的疾病只有一种特殊的气体能治好,不过在使用时这种气体释放的毒物却飞进了旁边的病房,而该病房中的病人都无法移动。
在这样的情况下,其效果确实很像经典的电车难题,但在许多结论上又不是那么明显。
这不仅是因为目的和可预见的效果有所不同,还因为避免造成伤害的道德工作原理不同。
在电车难题中,驾驶员根本别无选择,无论他走出哪一步,都会带来惨痛的后果,而在医院这个例子中,医生则面临一个冲突的选择,他要么施以援手,要么祸害其他病人。
事实上,无人驾驶测试车面对的情况更加棘手,因为各方uber、安全司机和政府对车辆的状态都没有一个准确的认识。
这让无人驾驶致命事故的道德情景与未来车辆伤亡撇清了关系,它让人更多的联想到政府监管、公司披露和交通政策。”
这时,沈笑夫举手问道“隋老师,请问电车道德问
第392章:车祸
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