自动驾驶：新算法公平分配风险

慕尼黑工业大学（TUM）的研究人员开发出了自动驾驶软件，可以公平地分配街道上的风险。该软件中包含的算法被认为是首个纳入了欧盟委员会专家组提出的 20 项伦理建议的算法，因此与之前的算法相比，该算法能做出更有区别性的决策。通过评估行人和驾车者面临的不同程度的风险，自动驾驶汽车的运行将大大提高安全性。代码作为开源软件向公众开放。

借助符合道德规范的软件，自动驾驶汽车将在未来为交通带来更多安全保障。

在大规模允许自动驾驶汽车上路之前，技术实现并不是唯一需要克服的障碍。伦理问题在相应算法的开发中扮演着重要角色： 软件必须能够处理不可预见的情况，并在事故即将发生时做出必要的决定。德国慕尼黑工业大学的研究人员现已开发出第一种道德算法，该算法能够公平地分配风险等级，而不是按照非此即彼的原则进行操作。研究人员在欧洲、美国和中国等不同类型的街道和地区测试了约 2000 个涉及危急情况的场景。发表在《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志上的研究成果是德国慕尼黑工业大学人工智能伦理研究所（IEAI）汽车技术教席和商业伦理教席合作的共同成果。

德国慕尼黑工业大学汽车技术教席的科学家马克西米利安-盖斯林格（Maximilian Geisslinger）解释了这种方法： "到目前为止，自动驾驶汽车在遇到道德抉择时总是面临非此即彼的选择。但是，街道上的交通情况并不一定非黑即白，中间的无数灰色地带也必须考虑在内。我们的算法会权衡各种风险，并从成千上万种可能的行为中做出道德选择，而这一切只需要几分之一秒的时间。

危急情况下的更多选择

以前的方法在处理街道上的危急情况时，只有少数可能的操作；在不清楚的情况下，车辆干脆就停了下来。现在，研究人员的代码中集成了风险评估功能，可提供更多可能的自由度，同时降低所有人的风险。一个例子可以说明这种方法： 一辆自动驾驶汽车想超越一辆自行车，而迎面车道上正驶来一辆卡车。现在，所有关于周围环境和各个参与者的现有数据都被利用起来。能否在不驶入迎面车道的情况下超越自行车，同时与自行车保持安全距离？每辆车各自面临的风险是什么，这些车辆对自动驾驶汽车本身又构成了什么风险？在不清楚的情况下，装有新软件的自动驾驶汽车总是等到所有参与者的风险都可以接受时才开始行驶。在避免激烈操作的同时，自动驾驶汽车也不会简单地冻结和突然刹车。"是 "和 "否 "已不再重要，取而代之的是包含大量选项的评估。

慕尼黑工业大学（TUM）EDGAR 研究车旨在将新开发的代码应用于道路交通中。

软件将在街道交通中进行测试

到目前为止，德国慕尼黑工业大学开发的算法已经过模拟验证。今后，将使用研究车辆 EDGAR 对该软件进行实际测试。体现研究成果的代码可作为开源软件使用。因此，慕尼黑工业大学为开发安全可行的自动驾驶汽车做出了贡献。

出版物

M. Geisslinger, F. Poszler, and M. Lienkamp, “An ethical trajectory planning algorithm for autonomous vehicles,” Nat Mach Intell, 2023. DOI: 10.1038/s42256-022-00607-z

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