除了技術(shù)方面的問題，自動(dòng)駕駛還面臨無法避免的非技術(shù)方面的問題——道德選擇。最基本的問題就是，自動(dòng)駕駛汽車能夠代替人做出道德判斷嗎？如果能，又該如何做出判斷？
近日，德國一支團(tuán)隊(duì)的研究結(jié)果顯示，人類的道德行為可以通過算法來描述，而這些算法可以運(yùn)用到自動(dòng)駕駛汽車上，以便如果發(fā)生交通事故自動(dòng)駕駛車輛可以做出符合人類道德準(zhǔn)則的判斷。
這項(xiàng)研究由德國奧斯納布呂克大學(xué)（Osnabruck）認(rèn)知科學(xué)研究所進(jìn)行，利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，在模擬的公路交通情境中研究人類行為。在虛擬情景中，105名被測試者霧天在郊區(qū)開車，會(huì)突然遭遇意外交通事故，他們要在無生命的物體、動(dòng)物和人類中決定要讓誰幸免于難。隨后，研究人員對測試結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
以往人們認(rèn)為，在不可避免的交通碰撞中做出的道德判斷非常依賴具體情境，無法用算法來描述。這項(xiàng)研究的第一作者萊昂·祖特費(fèi)爾德（Leon Sütfeld）說：“我們發(fā)現(xiàn)，情況正相反。人類在困境中的行為可以通過參與者給每個(gè)人、動(dòng)物或無生命物體所賦予的生命價(jià)值進(jìn)行建模研究。”
在圍繞自動(dòng)駕駛汽車的道德問題爭論中，這一研究結(jié)果的確有積極意義。人工智能可以學(xué)習(xí)人類在困境中做出的道德選擇，從而使自動(dòng)駕駛汽車在類似困境中做出符合人類道德的選擇。
但目前這一研究的局限性還很明顯。在無生命物體、動(dòng)物、行人中進(jìn)行生命值的排序相對還比較容易，而如果更進(jìn)一步，在不同的行人之間，在駕駛者與行人之間，又該如何排序？
MIT Media Lab（美國麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室）在網(wǎng)站上設(shè)置了一個(gè)“道德機(jī)器”平臺（http://moralmachine.mit.edu/），采集人類對于未來機(jī)器智能（如自動(dòng)駕駛汽車）可能會(huì)遇見的各種道德難題的意見，共設(shè)計(jì)了13種不同的情形。
比如，一輛剎車失靈的自動(dòng)駕駛汽車，會(huì)繼續(xù)直行并在同車道穿過前方的人行橫道，導(dǎo)致兩個(gè)遵守了交通法則的罪犯死亡，或者會(huì)轉(zhuǎn)彎到另一條車道，導(dǎo)致兩名違反了交通規(guī)則的行人死亡。該怎么選擇？
再比如，一輛剎車失靈的自動(dòng)駕駛汽車，會(huì)轉(zhuǎn)彎到另一條車道導(dǎo)致遵守交通規(guī)則的路人死亡，或者會(huì)直行撞上路障導(dǎo)致車內(nèi)乘員死亡。該怎么選擇？
通常情況下，人們贊同這樣的觀點(diǎn)：自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)該使死亡人數(shù)最小化，以保全更多的生命。
但顯然這是一種置身事外的態(tài)度，當(dāng)贊同這種觀點(diǎn)的人是自己駕駛自動(dòng)駕駛汽車時(shí)，這種設(shè)置方式并不優(yōu)先保護(hù)車主的自動(dòng)駕駛汽車，他還會(huì)樂意購買嗎？
同時(shí)，這也勢必陷入著名的電車難題，在撞向1名遵守交通規(guī)則的行人和撞向2名不守交通規(guī)則的行人之間，一輛自動(dòng)駕駛汽車該如何選擇呢？
需要考慮的問題還有，比如，我們應(yīng)該多大程度上賦予自動(dòng)駕駛汽車這種道德選擇決斷權(quán)？我們是期待自動(dòng)駕駛汽車模仿人類的道德判斷，還是希望它遵循一個(gè)已定的道德規(guī)則？誰能決定這一切，車輛制造商、車主、公眾，還是交由機(jī)器隨機(jī)選擇？又是誰來承擔(dān)可能造成的后果？
雖然關(guān)于無人駕駛的很多法律和道德問題仍然無解，但不能因此就不去想辦法解決，奧斯納布呂克大學(xué)的研究算是前進(jìn)了一小步。道德選擇問題不解決，無人駕駛汽車的普及不會(huì)順利。
不過，首先不能忽略的是，是否應(yīng)該把一種道德判斷算法寫進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車程序里，本身就是一個(gè)道德兩難選擇。所以，規(guī)則很重要，要始終保證自動(dòng)駕駛汽車遵循的這種道德判斷規(guī)則處于人類的道德范疇內(nèi)。
而如果把人類尚且無法做出的道德選擇完全交由機(jī)器，這就是賦予了人工智能上帝的權(quán)力，會(huì)帶來打開潘多拉盒子一樣的災(zāi)難后果。
又或許，人類無法解決的道德兩難問題，擁有自主學(xué)習(xí)能力的人工智能在未來能夠找到完美的解決辦法？誰知道呢。
