自动驾驶车辆碰撞中的伦理决策

自动驾驶车辆近来备受关注，尤其是 DARPA 城市挑战赛车辆、谷歌的自动驾驶汽车以及各大汽车制造商推出的各类车型。这些车辆有望通过自动化驾驶员的职责来显著减少碰撞并提升道路效率。然而，即便所有传感器、车辆控制部件与算法均完美运行，自动驾驶车辆仍难免偶尔发生碰撞。若人类驾驶员未能及时接管，计算机将负责碰撞前的行为。与飞机等其他自动驾驶载具（每次碰撞均为灾难性）以及导向轨道系统（仅能在一维上避免碰撞）不同，自动驾驶道路车辆能够预测多种碰撞轨迹方案，并选择损害或碰撞可能性最小的路径。在某些情况下，优选路径可能并不明确。本研究探讨自动驾驶车辆的碰撞问题，得出以下结论：(1) 自动驾驶车辆几乎必然会发生碰撞；(2) 自动驾驶车辆在某些碰撞前的决策具有道德属性；(3) 目前尚无显而易见的方法能在软件中有效编码复杂的人类道德。本文提出一种开发伦理碰撞算法的三阶段方法，包括理性方法、人工智能方法与自然语言需求。这些阶段属理论层面，应在技术可行时予以实现。