自動駕駛讓機器道德困境提前到來 演算法要如何在生命與財產間抉擇

在科幻作品領域，人工智慧未來面臨的道德和倫理困境經常成為探討的核心，我們熟悉的很多影視作品都是由此展開，比如《我，機器人》、《機器人管家》、《人工智慧》等。

相關文藝作品的爆發，側面反映了人們對於這一問題的強烈關注。不過事實上，由於在電子神經網路等技術上還存在眾多障礙，目前的人工智慧技術還無法擺脫「中文之屋」式的現狀，往往是「有多少人工就有多少智能」，機器擁有類似人類的感知和思維能力，距離我們尚遙遠。

不過，伴隨著阿里百度等企業的入局，自動駕駛技術作為出行風口，由於可以在弱人工智慧下，依託於複雜的感測器陣列和完善的電腦演算法而實現，已經離我們越來越近。相對的，我們為人工智慧所設想的機器人道德倫理難題，也必然將在自動駕駛技術的落地之後，被更早地提到人們的面前。

最近，德國奧斯巴魯克大學的科學家們表示，他們開發出了一個關於道德選擇的數學模型，將幫助未來的機器人或者自動駕駛系統在生死關頭做出正確抉擇。

但是，連人類都難以索解的很多道德困境，真的能夠通過演算法來解決嗎？

演算法不是自動駕駛的萬能鑰匙

道德，指衡量行為正當的觀念標準，是指一定社會調整人們之間以及個人和社會之間關係的行為規範，是在人類社會中緩慢形成的，並且具有時代特性。

與構成機器演算法的嚴謹代碼不同，所謂道德是一種模糊的概念，甚至連人類本身，不同群體、不同時代、不同語境下，對其的理解也天差地別。更何況，道德本身的存在形式和價值也經常成為哲學家中的探討話題。

最著名的思想實驗之一「電車難題」，就是對道德標準的一次嘲諷。這個實驗是這樣的，假象你看到一輛電車，馬上就要撞到前方鐵軌上的六個人，這時你有機會扳動道軌，令其衝上另一條只有一個人的鐵軌，你如何選擇？

根據常規的「大多數利益傾向」原則，你應該犧牲一個人來拯救六個人的生命，但如此一來你就要為這一個人的死而負上部分責任，而假如你什麼都不做坐看電車事故，這種做法卻也同樣有著道德上的瑕疵。

因此，在「電車難題」中，根本就沒有所謂的「完全的道德」。那麼，在遇到無可避免的交通事故的時候，自動駕駛系統應該如何做出抉擇呢？

利益與道德 孰輕孰重？

「在困境中，人類的行為可以通過一種非常簡單的、基於生命的模型來模擬，這種模型的參與者包括了每個人、動物和沒有生命體的目標」，德國奧斯巴魯克大學Leon Sutfeld教授表示。

雖然並沒有公布具體的演算法，但根據Leon Sutfeld教授的話，我們可以大致猜測，其團隊是設法在不同的實際狀況下，將現場的人、動物、非生物等目標量化為數學模型，並據此作為自動駕駛趨避、衝撞的措施依據。

電科技相信，將大眾公認的道德模型抽象化並不困難，比如「大多數人>少數人」、「兒童>女性>男性>動物>非生物>」、「BBA>五菱宏光」等。

但一旦涉及到現實的諸多因素，在一切要素量化的前提下，道德倫理與現實的PK之下，情況會愈加複雜而黑暗。

歸根結底，自動駕駛也是為車主服務，當車主利益與道德模型相衝突時，自動駕駛系統的設計者又該如何選擇？

比如，任何時候，都不會有人買不優先照顧車主安全的自動駕駛系統吧？

再比如，在事故不可避免的情況下，面臨撞向一輛豪車或者一個人的選擇，一方面是數千萬豪車賠償，一方面是幾十萬的民事賠償，車主會選擇更為自己利益考慮，還是情願為道德買單？

縱使可能不會有車主承認更希望自動駕駛系統照顧自身利益，但自動駕駛系統的設計者卻不能不在系統上線之前給出具體的演算法傾向，畢竟不同於人類的不確定性，演算法過程與結果是唯一且確定的，他們能承擔「為了推廣而背棄了公共道德」這個沉重的包袱嗎？

出行風口顯現 誰將起飛？

在此，電科技有必要澄清一下，這篇文章並不是想要抹黑甚至是唱衰自動駕駛汽車。

雖然至今為止無論是谷歌、Uber的自動駕駛路測，還是特斯拉的AutoPilot系統，都出過眾多交通事故，但事實上卻幾乎全是駕駛人操作不當或被動遭到其他車輛違規，且相比於有人駕駛，事故率得到明顯降低，在目前演算法尚在發展期的情況下，自動駕駛的優越性已然顯露。

畢竟無論如何，機器的運算速度，與人類的反應速度相比，不在同一個量級。而在演算法和汽車感知系統完善，甚至世界上不再有人類駕駛汽車，所有自動駕駛系統實時聯網之後，交通事故率更將降至無限接近於零，到時所謂的道德難題也就迎刃而解了。

一旦車聯網實現，在路線最優化統一規劃之下，出行將會變得越來越高效而愜意，而且這一變革藉由自動駕駛的發展已經初見雛形，也無怪乎眾多科技巨頭同時將出行互聯網化看做下一個巨型風口。

另外不得不提的是，依靠百度、阿里等中資企業的早早布局，中國不再是變革的旁觀者，而是親身站在技術的風口浪尖上，成為自動駕駛牌桌上的資深玩家，與全球開發者共同主導著這次出行革命。

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