自動駕駛汽車對環(huán)境造成哪些影響

道德考量

 

無人駕駛汽車的問題可以概括為自動駕駛汽車的道德規(guī)范。在問題的經(jīng)典版本中，有一輛車沿著車道行走，駕駛員必須在保持車道和切換車道之間做出選擇。如果繼續(xù)保持在當(dāng)前車道上，那么將有五人被殺。但是，如果他切換車道，則會只有一個人會被殺死。 2014年，麻省理工學(xué)院的研究人員建立了“道德機器”，以測試世界各地人們對自動駕駛汽車可能會遇到的棘手問題的態(tài)度和方法。

 

本質(zhì)上，車輛必須選擇要撞到的東西。例如，汽車將與寵物發(fā)生相撞，是否應(yīng)該轉(zhuǎn)彎而與人相撞？這類情況是為殘疾人、年老、年輕、守法的公民、罪犯、男人，婦女、健康和有病的人設(shè)立的。

 

該研究的主要作者Edmond Awad解釋說：“該研究基本上是在試圖理解無人駕駛汽車可能要訴諸的道德決定。我們還不知道他們應(yīng)該怎么做。”如果車輛能夠識別出犯罪分子，那么它必須非常聰明才能找出適合的人以及隱私隱患，但是我們僅假設(shè)車輛可以做出這樣的區(qū)分。

 

四年后，研究人員得到了答案。編入無人駕駛汽車的決策可能必須取決于汽車的位置。例如，假設(shè)車輛必須在撞上老人或兒童之間做出選擇。在法國和希臘，這種文化使年輕人可以幸免。然而，在中國和日本，老年人受到更多的尊重，更受歡迎的選擇是使老年人處境更加安全。但是，對于各種選擇，文化態(tài)度并不相同。考慮到在節(jié)省旅客和行人之間可以做出選擇，日本和中國處于相反的境地。日本人想挽救乘客，而中國人想饒恕行人。

 

研究人員從道德引擎中學(xué)到的東西是，人們想要的可能不是最佳的道德選擇，決策者可能需要介入并確保這些工具做出與大眾期望相反的決定。例如，世界上大多數(shù)人都認為，將地位高的人的安全放在地位低的人的安全上是可以接受的。

 

自動駕駛汽車對環(huán)境造成的影響

 

現(xiàn)在的事情是，當(dāng)車輛被編程為以某種方式起作用時，它將在每次具有相同選擇的情況下都選擇該選項。例如，可以對車輛進行編程以使一個8歲的孩子免于受傷，并撞到一個80歲的男人?，F(xiàn)在，每次得到選擇時，它都會做同樣的事情，乘客無權(quán)干預(yù)此決定，制造商已經(jīng)做出了道德選擇。

 

在法國的中國乘客上車時可能會面臨道德難題。乘客可能會更加猶豫，因為他們知道與行人相比，自己的生活將受到較低的重視。一種建議是，如果出現(xiàn)這種情況，則將控制權(quán)提供給駕駛員。但是，有研究表明，大多數(shù)人根本無法做出足夠迅速的反應(yīng)來做出這樣的決定，因此這不是可行的方法。所有這些考慮都引出了一個問題，人類是否愿意讓計算機做出生死攸關(guān)的決定？

 

但是，考慮到自動駕駛汽車的實際工作方式，決策可能不會那么簡單，而只是做出選擇并繼續(xù)前進。決策過程是連續(xù)的，就像從所有傳感器了解周圍環(huán)境和車輛當(dāng)前狀態(tài)的過程一樣。在自動駕駛汽車的計算機大腦中，權(quán)重賦予了某些概率，并根據(jù)這些概率采取后續(xù)行動。

 

例如，看似純白色的表面可以解釋為霧墻，實際上可能是水泥墻或卡車的后部。對功能性質(zhì)進行的任何判斷都可能隨時隨地更改。這通知了車輛做出的決定。因此，將道德考慮因素真正納入自動駕駛汽車的編程是一項非常細微的工作。車輛可能不得不在沒有完整的周圍環(huán)境信息的情況下做出決定，這受到車載傳感系統(tǒng)的限制。

 

對環(huán)境造成的影響

 

迄今為止，大多數(shù)評估自動駕駛汽車對環(huán)境的影響的研究尚無定論。這是因為我們不完全了解完全自主技術(shù)的推出將對人類的行為和模式產(chǎn)生什么樣的變化。請記住，自動駕駛汽車與電動汽車有所不同，并且不一定所有的自動駕駛汽車都是電動汽車。

 

根據(jù)加利福尼亞大學(xué)研究人員的一項研究，在常規(guī)情況下，將車輛自動化但不采用電動模式，到2050年，排放量將增加50%。但是，如果將車輛電動化和自動化，則預(yù)計溫室氣體排放量減少80%，但電力生產(chǎn)本身可能會對環(huán)境產(chǎn)生負面影響。

 

從廣義上講，有一些因素有望減少排放。乘車共享不再是每輛車一個人，而是越來越普遍。按需共享交通的便捷可用性預(yù)計將成為減少排放的主要因素。按需機動性也有望減少個人擁有的車輛數(shù)量。新興的所有權(quán)模式（例如汽車共享和租賃）將對此有所幫助。預(yù)計車輛和車輛之間的協(xié)調(diào)會緩解交通擁堵，擺脫走走停停的交通狀況并改善出行時間，所有這些共同努力有助于減少排放。由于自動駕駛汽車提高了安全性，因此可以通過取消安全系統(tǒng)來減輕汽車的重量。

 

但是，所有這些積極因素都意味著人們有強烈的動機來增加車輛的使用。研究人員將這些潛在的陷阱稱為“反彈效應(yīng)”。節(jié)省時間和金錢的任何技術(shù)都不可避免地增加了使用率。更多的人將能夠使用車輛，包括那些不能獨自使用車輛的人，這些人包括老年人、體弱者、殘疾人和兒童。有跡象表明，出行需求將隨著自動化而增加。

 

同時，由于降低了行駛壓力，通勤距離會增加。人們可能會發(fā)現(xiàn)，將更多的時間花在汽車上會更舒適，因為他們不必再將注意力放在道路上了。自動駕駛汽車所需的物理傳感器和系統(tǒng)會增加汽車的終生能耗。它們也增加了車輛的重量并增加了阻力。

 

另外，有時候自動駕駛汽車會行駛到?jīng)]有人的地方。這些可以是導(dǎo)航到接載地點的自動出租車，也可以是座位數(shù)少的長途自動公交車。對于所有可能導(dǎo)致排放減少的因素，都有相同數(shù)量的可能導(dǎo)致排放增加的因素。在這個時候，研究人員無法猜測，即使自動駕駛汽車的引入會對環(huán)境產(chǎn)生凈的正面或負面的影響。

 

未來的城市

 

與環(huán)境影響密切相關(guān)的是無人駕駛汽車的引入如何改變城市景觀。影響城市的因素與環(huán)境相同。如果更多的人選擇共享出行，那么對停車位的需求就會減少。在理想情況下，大多數(shù)車輛將在道路上并被占用，而不是在停車位等車主。城市可能從停車位產(chǎn)生的收入要少得多。同樣，房地產(chǎn)價格可能會被調(diào)整，因為將有更多空間可用于其他用途。潛在的新收入來源可以是上下車點，這也需要適當(dāng)?shù)脑O(shè)計，尤其是在擁擠的地區(qū)。舉例來說，城市可能會收取訪問這些點的費用。

 

一旦所有車輛實現(xiàn)完全自主，道路的設(shè)計也可能會改變。例如，可以將所有車輛簡單地編程為僅在公共汽車經(jīng)過時才開啟專用車道，而不是為公共汽車和卡車提供專用車道。實際上，政策制定者有可能使用這些技術(shù)來確保自動駕駛汽車最終受益。例如，可以限制單人乘坐的車輛的行駛，或者提取更高的通行費。

 

從歷史上看，影響城市規(guī)模的最大因素之一是從外圍到城市中心所花費的時間。隨著車輛，高速公路和高速運輸系統(tǒng)的引入，城市規(guī)模也呈指數(shù)增長。隨著自動駕駛汽車的推出，人們愿意花在通勤上的時間可能會增加。

 

到目前為止，無論出行方式如何，世界各地的平均通勤時長約為30分鐘。這意味著，從郊區(qū)到達市區(qū)大約需要30分鐘。如果未來的自動駕駛汽車的乘客能夠更好地忍受長時間的通勤時間，那么都市足跡很可能會擴大。簡而言之，這些城市有望成長。

 

網(wǎng)絡(luò)安全

 

由于目前還沒有5級自動駕駛汽車，研究人員對自動駕駛汽車網(wǎng)絡(luò)安全的直接經(jīng)驗很少。但是，安全研究人員概述了一些潛在的情況，以便可以采取適當(dāng)?shù)谋Ｗo措施。這些威脅中的某些威脅可能并不完全是新威脅，但在自動駕駛汽車的情況下可能更加可怕。這是因為僅需要保護計算機，智能手機甚至云存儲系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)，即可保護它們。

 

從某種意義上說，使這些有價值的東西完全在網(wǎng)絡(luò)空間中。但是，當(dāng)涉及自動駕駛汽車時，生命可能受到威脅。

 

以勒索軟件為例。它會感染機器，并阻止用戶訪問內(nèi)容，除非進行付款?，F(xiàn)在想象一下進入車內(nèi)，車門關(guān)閉并鎖上。除非您進行加密貨幣付款，否則您不能離開或移至任何地方。甚至內(nèi)置在車輛中的安全系統(tǒng)也會出問題。

 

在全自動駕駛汽車中，萬一出了什么問題，可能不會有駕駛員接管，即使出現(xiàn)問題，車輛中也可能沒有人能夠?qū)嶋H控制車輛，例如車中只有殘疾人。汽車制造商期望通過配置車輛的安全目的地來解決此類問題，以防萬一出現(xiàn)任何問題（例如感覺到已被黑客入侵）。但是，如果在緊急情況下（例如，去醫(yī)院就診）啟用了該機制，該怎么辦。

 

據(jù)密歇根大學(xué)的研究人員稱，對自動駕駛汽車面臨的安全威脅的了解還不是很清楚。這是因為自動駕駛汽車既是物理系統(tǒng)又是虛擬系統(tǒng)。這意味著威脅暴露是兩倍。他們?nèi)菀资艿絺鹘y(tǒng)的劫車者和小偷的攻擊。他們還容易受到黑客，spoofers和ddos攻擊。研究人員開發(fā)了一種工具，可以識別各種威脅的動機，攻擊的媒介以及影響。

 

密歇根大學(xué)網(wǎng)絡(luò)安全工作組的負責(zé)人Andre Weimerskirch表示：“網(wǎng)絡(luò)安全是自動駕駛汽車開發(fā)中被忽視的研究領(lǐng)域。我們的工具不僅標(biāo)志著解決這些問題的重要的早期步驟，而且還提供了一個藍圖，可以有效地識別和分析網(wǎng)絡(luò)安全威脅，并創(chuàng)建有效的方法來確保自動駕駛汽車系統(tǒng)的安全。

 

現(xiàn)在，智能自動駕駛汽車可能已經(jīng)配備了與周圍智能城市互動的系統(tǒng)。其中包括與收費站、其他車輛、信號、充電站和家庭傳感器的雙向通信。所有這些都是潛在的攻擊媒介。除個別車輛外，黑客還可以一次將許多車輛作為攻擊目標(biāo)。

 

例如，出于意識形態(tài)的原因，黑客主義者可能希望使特定制造商的所有車輛脫機。一些潛在的攻擊可能會更加可怕。例如，網(wǎng)絡(luò)恐怖分子可能通過控制許多車輛來鎖定整個城市的電網(wǎng)。佐治亞理工學(xué)院的研究人員正在運行模擬，以了解黑客通過在一個城市中接管多輛車輛來釋放大規(guī)模混亂的情況。例如，要使曼哈頓陷入僵局，黑客只需要使20%的車輛停在阻礙交通的位置即可。

 

現(xiàn)在，無論道路上有多少輛汽車是自動駕駛或有人駕駛的，該數(shù)字都成立。甚至在僅由全自動駕駛汽車填充道路之前，這種情況就可能發(fā)生。其中一位研究人員David Yanni解釋說：“在高峰時段隨機熄火20%的汽車將意味著總交通凍結(jié)。百分之二十的城市已被分割成小島，您可以在其中幾處走動，但沒人能穿越城市。”

 

現(xiàn)在，曼哈頓的道路井然有序，交通順暢。考慮到此類襲擊之后的恐慌以及其他城市的不良道路網(wǎng)絡(luò)，鎖定一個城市所需的車輛百分比可能要少得多。研究人員還提出了一些防止此類攻擊的方法，包括確保將盡可能多的車輛相互隔離。如果按照設(shè)計，控制自動駕駛汽車的網(wǎng)絡(luò)不允許一次控制多輛汽車，那么這就是一項安全功能。