《科技選擇》:把車鑰匙交給人工智慧的道德論點與大規模顛覆

《科技選擇》:把車鑰匙交給人工智慧的道德論點與大規模顛覆
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我們想讓你知道的是

雖說用自駕車取代人類駕駛的車輛,幾乎一定可以減少車禍傷亡,我們已經知道,一旦事情出了差錯,人類比較喜歡怪罪機器人,而不喜歡把情況的改善歸功於它們。

文:費維克・華德瓦(Vivek Wadhwa)、亞歷克・沙基佛(Alex Salkever)

自駕車的道德論點

儘管幾十年來數字不斷降低,車禍仍然是美國境內可避免死亡事件的一大主因。美國國家公路運輸安全署(National Highway Transportation Safety Agency,NHTSA)在調查數以萬計撞車事故之後發現,其中92.6%的可能成因是人為失誤。根據世界衛生組織(World Health Organization,WHO)的數據,在2013年,全球各地有125萬人死於車禍。2013年,在擁有全球最佳緊急醫護系統的美國也有3萬2000多人死於車禍。在開發中世界與中收入國家,部分也因為交通基礎設施欠缺,意外事件發生後,無力在關鍵的第一小時將傷患送醫急救,車禍死亡率較大多數西方已開發國家高出一倍。如果美國以外的這些車都是自駕車,我們非常可能避免至少95%這類車禍,每年可以挽救一百多萬條人命。

簡單說,引導二噸重的金屬在路上跑,並不是人類專長。有人酒駕,有人邊開車邊選廣播電台,有人握著方向盤打瞌睡,有人開得太快,有人想踩煞車卻誤踩加速的油門,種種毛病,不勝枚舉。許多車禍都是疏忽惹禍。換句話說,要一個人小心翼翼避免發生車禍,其實並不簡單。然而,自駕車並沒有這些問題。自駕系統的成本正在迅速下滑,不到十年,就會跌到100美元以下,所以,我們顯然有必要儘速採用自駕車。

在美國,大卡車每在發生意外時撞毀汽車,仍是致命車禍的主要原因。許多這類事件發生在州際公路,走在這類路面的駕駛人經常蔑視駕車時數規定,一連在駕駛盤後方操持幾天。這類車禍大多造成汽車駕駛人死亡,其中有很大一部分都是卡車司機打瞌睡、或是嚴重缺乏睡眠肇禍。也因此,戴姆勒賓士(Daimler-Benz)在2015年5月將第一輛自駕大卡車送上路面也就理所當然。這輛經過批准、可以在內華達州行駛的大卡車,會在公路上自行駕駛,進入城市街道後再由一直守在車上的人類駕駛人接掌駕駛任務。

自駕車還能為夜晚歸家提供安全選項。婦女(特別是年輕婦女)在夜歸時,除了召計程車或Uber以外,還可以召自駕車。 

並不是只有美國因此獲利,也不是只有美國能帶領自駕車風潮

我在這章以美國為討論焦點。但在開發中世界那些人潮擁擠、汙染嚴重的城市,自駕車可以大幅降低能源消耗、可以為全民提供廉價運輸系統、可以緩解交通阻塞與霧霾,好處遠比美國大得多。

這項新觀念也並非美國專利,中國很可能躍居領先地位。中國的領先科技業者百度(Baidu),已經研發成功自己的自駕軟體。百度首先在北京與中國東南安徽省的蕪湖完成測試,之後於2016年9月獲得加州許可,展開在加州試車。如果百度搶在谷歌與特斯拉之前推出完善的自駕軟體,中國開始將整個城市轉型為「自駕車專區」,我並不會感到意外。

2016年8月,新加坡迎來世上第一次自駕計程車載客服務,這項服務出現在2.5平方英里的商業與住宅區「緯壹科技城」(one-north)。島國新加坡由於面積狹小、交通壅塞,它的運輸規畫人對自駕車非常熱衷。新加坡交通部常務部長彭建強(Kin Keong Pang)向美聯社(Associated Press,AP)表示,「我們面臨土地與人力瓶頸問題。我們希望運用自駕科技之利克服這些困境,特別是希望藉以引進新行動概念,為新加坡公共運輸帶來轉型性的大改善。」 

把車鑰匙交給人工智慧造成的大規模顛覆

把一切會動的東西交給自動駕駛,將毀掉司機這一行的就業機會。根據美國卡車協會(American Trucking Associations)的數據,在2010年,美國境內大約有300萬名卡車司機,與卡車運輸活動相關的職業,包括卡車製造與服務等等,也有680萬名員工。所以大體來說,美國勞動人口中,每15人就有1人在卡車運輸領域工作。

根據美國勞工統計局(Bureau of Labor Statistics)的數據,另有約30萬人做著計程車駕駛與司機的工作。如果加上新一波兼職駕駛人(以Uber為例,就說單在紐約市就有一萬四千多輛車參與它的業務),這數字很可能會膨脹許多。

在短期內,這類產業的就業成長會相當強勁。但隨著時間不斷流逝,自駕車逐漸普及,機器人會從人類手中奪走500萬個就業機會,而且目前還看不出有什麼明顯的轉業機會。

此外,雖說用自駕車取代人類駕駛的車輛,幾乎一定可以減少車禍傷亡,我們已經知道,一旦事情出了差錯,人類比較喜歡怪罪機器人,而不喜歡把情況的改善歸功於它們。麻省理工學院的金黛米(Tammie Kim,譯音)與史丹福大學的帕米拉.韓茲(Pamela Hinds),在特別檢驗這個議題之後,寫了一篇名為〈我應該怪誰?自主與透明對人類─機器人互動歸因的影響〉(Who Should I Blame? Effects of Autonomy and Transparency on Attributions in Human-Robot Interaction):

我們的研究結果顯示,在一個機器人有了更多自主權以後,人類會將更多罪責推給機器人,而不怪罪他們自己與他們的同事。我們事先預測,自主會使責任包袱從人轉移到機器人,這項結果與我們的預測相符。但值得注意的是,一旦做得好,讚美的型態又不一樣。也就是說,做不好,人類會怪罪機器人,但做得好,人類卻不會讚美機器人。

自駕車對我們的城市、社會結構與產業造成的衝擊,也值得我們關注。


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