اختر منطقتك 
حالة الطقس 
فتح Digest محرر مجانًا
تختار رولا خالاف ، محررة FT ، قصصها المفضلة في هذه النشرة الإخبارية الأسبوعية.
سيؤدي السيارات المستقلة التي يتم تدريبها على الاستجابة أكثر مثل البشر للخطر إلى إصابات أقل خلال حوادث الطرق ، وفقًا لدراسة توضح كيف يمكن أن تكون المركبات بدون سائق أكثر أمانًا.
شهدت المجموعات الضعيفة مثل راكبي الدراجات والمشاة وراكبي الدراجات النارية أكبر مكاسب في الحماية عندما تستخدم السيارات بدون سائق “الحساسية الاجتماعية” في تقييم التأثير الجماعي للمخاطر المتعددة.
تبرز الدراسة ، التي نشرت في الإجراءات الأمريكية للأكاديمية الوطنية للعلوم ، الجهود المتزايدة لتحقيق التوازن بين تشغيل AVS الفعالة مع الحاجة إليها لتقليل الأضرار في التصادم.
يأتي البحث في دور شركات التكنولوجيا الرائدة مثل Tesla و Google's Waymo و Amazon's Zoox Push لطرح AVS – التي تستخدم مجموعة من أجهزة الاستشعار والبرامج الآلية للقيادة دون تدخل بشري – في جميع أنحاء العالم. يجب على الشركات المصنعة تدريب AVS على الاستجابة على الفور إلى معضلات العالم الحقيقي ، مثل ما يجب تصادمه إذا أصبح التحطم أمرًا لا مفر منه.
تتمثل مسألة AV Ethics في جذب الاهتمام المتزايد حيث أن الاستخدام المتزايد للسيارات يوفر احتمال القضاء على مشاكل السائقين مثل السوء المعاني المكاني والتعب.
وقال مؤلفوها في الصين والولايات المتحدة ، بقيادة هونغليانغ لو من جامعة هونغ كونغ للعلوم والتكنولوجيا ، إن الدراسة تشير إلى أن الأساليب السلوكية البشرية “يمكن أن” توفر سقالة فعالة لـ AVS لمواجهة التحديات الأخلاقية المستقبلية “.
وقالوا: “بناءً على القلق الاجتماعي والترميز المعرفي المعقول للإنسان ، فإننا نمكّن AVS من إظهار الحساسية الاجتماعية في اتخاذ القرارات الأخلاقية”. “يمكن أن تساعد هذه الحساسية الاجتماعية على الاندماج بشكل أفضل في مجتمعات القيادة اليوم.”
تضمنت “الحساسية الاجتماعية” أن تكون متناغمة – مثل السائقين البشريين – في نقاط الضعف لمستخدمي الطرق المحددين والقدرة على الحكم على من كان أكثر من ذلك بأذى خطير أثناء التحطم.
استند الباحثون إلى أدلة من علم الأعصاب والعلوم السلوكية التي تنقلها البشر باستخدام “خريطة إدراكية” لتفسير العالم والتكيف وفقًا لذلك.
استند العلماء إلى تعليماتهم الخاصة بـ AV على مفهوم يُعرف باسم “تمثيل الخلف” ، والذي يشفر تنبؤات حول كيفية ارتباط العناصر المختلفة في البيئة عبر الزمان والمكان.
لقد درسوا نتائج تسخير نموذجهم إلى مخطط Ethicalplanner ، وهو نظام يستخدم AVS لاتخاذ القرارات التي تمثل اعتبارات المخاطر المختلفة. قام الباحثون بتصميم 2000 سيناريوهات قياسية ، وقياس المخاطر الكاملة لكل منها من خلال تقييم احتمال الاصطدام وشدة الأذى المحتملة للأشخاص المعنيين.
ووجد العلماء أن استخدام نموذجهم المستوحى من الإنسان مع مخاطر مخطط أخلاقيات لجميع الأطراف بنسبة 26.3 في المائة وبنسبة 22.9 في المائة لمستخدمي الطرق الضعيفة ، مقارنةً باستخدام المخطط الأخلاقي وحده.
في سيناريوهات التعطل ، عانى جميع مستخدمي الطرق بنسبة 17.6 في المائة من ضرر أقل ، وارتفع إلى 51.7 في المائة للمستخدمين المستضعفين. كان شاغلي AV أفضل حالًا أيضًا ، حيث يعانون من ضرر أقل بنسبة 8.3 في المائة.
دعت مجموعة مستقلة من الخبراء المكلفين من قبل المفوضية الأوروبية ببرمجة AVS لضمان “توزيع عادل للمخاطر وحماية الحقوق الأساسية ، بما في ذلك تلك الخاصة بالمستخدمين المستضعفين”.
قالت دانييلا روس ، مديرة مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، إن آخر ورقة بحثية تتناول مسألة حاسمة تتمثل في “كيفية تصميم سلوك AV آمن وحساسة اجتماعيًا”.
وأضاف روس: “يوفر الإطار المقترح … طريقًا محتملًا نحو AVs يمكنه التنقل في سيناريوهات متعددة الوكلاء مع وعي بمستويات مختلفة من الضعف بين مستخدمي الطرق”.
