盖世汽车讯 据外媒报道，北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）研究人员开发了一项新实验，以更好地了解人们认为与驾驶车辆相关的道德和不道德决策，目的是收集数据来训练自动驾驶汽车如何做出“好的”决策。该工作旨在捕捉交通中一系列更现实的道德挑战，而不是受所谓“电车难题”启发而广泛讨论的生死场景。

图片来源：北卡罗来纳州立大学

北卡罗来纳州立大学博士后研究员Dario Cecchini表示：“电车难题提出了一种情况，某人必须决定是否故意杀死一个人（这违反了道德规范），以避免多人死亡。近年来，电车问题已被用作研究交通道德判断的范例。典型的情况包括自动驾驶汽车的二元选择：向左转弯，撞上致命的障碍物，或者继续前进，撞上过马路的行人。”

“然而，这些像电车一样的案例是不现实的。驾驶员每天必须做出许多更现实的道德决定。我应该超速行驶吗？我应该闯红灯吗？我应该靠边停车叫救护车吗？这些平凡的决定很重要，因为最终可能导致生死攸关的情况。”北卡罗来纳州立大学科学、技术与社会项目副教授Veljko Dubljevi表示。

为了解决数据缺乏的问题，研究人员开发了一系列实验，旨在收集有关人类如何对人们在低风险交通情况下做出决策做出道德判断的数据。研究人员创造了七种不同的驾驶场景，例如父母在试图送孩子按时上学时必须决定是否违反交通信号。

每个场景都被编程到虚拟现实环境中，以便参与实验的研究参与者能够获得有关驾驶员在做出决策时正在做什么的视听信息，而不是简单地阅读场景。

在这项工作中，研究人员建立了一种称为“代理人行为后果”（ADC）模型的模型，该模型假设人们在做出道德判断时会考虑三件事：代理人，即正在做某事的人的性格或意图；行为或正在做的事情；以及后果，或行为所产生的结果。

研究人员为每种交通场景创建了八种不同的版本，改变了代理人、行为和后果的组合。例如，在一个版本的场景中，父母试图送孩子上学，父母处于关心在黄灯时刹车，并让孩子准时上学。

在第二个版本中，家长辱骂、闯红灯并引发事故。其他六个版本改变了父母（代理人）的性质、他们在交通信号灯处的决定（契约）和/或他们决定的结果（结果）。

Cecchini表示：“这里的目标是让研究参与者查看每种场景的一个版本，并确定驾驶员在每种场景中的行为是否道德，评分范围从1到10。这将为我们提供有关驾驶车辆中道德行为的可靠数据，然后可用于开发用于自动驾驶汽车道德决策的人工智能算法。”

研究人员进行了试点测试，以微调场景并确保它们反映可信且易于理解的情况。Dubljević表示：“下一步是进行大规模数据收集，让数千人参与实验。我们可以使用这些数据来开发更多交互式实验，目的是进一步微调我们对道德决策的理解。然后所有这些都可以用于创建用于自动驾驶汽车的算法。然后，我们需要进行额外的测试，看看这些算法的表现如何。”