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研究者开发新实验以加深理解人们视车为道德与不道德决策,工作设计能捕捉比广博讨论的生死假设更现实的交通道德挑战阵列
由北卡罗来纳州立大学博士后研究者Dario Cecchini表示 : “ 电车问题展示出一种情况,某人必须决定是否故意杀一人(违反道德规范)以避免多人死亡,
Cecchini表示:「近些年来电车问题被用作学习交通道德判断范式典型情况包括二进制自驾驶车向左倾斜、撞死屏障或向前直达街对行人但这些电车类案例不切实际司机每天必须做出更多实事求是的道德决策需要我开超速限制吗需要我开红灯吗should停靠救护?"
Veljko Dubljević表示:「这些平凡决策很重要,
举个例子,如果有人驾驶20里超速并运行红灯, 可能发现自己身处一种状况中,文献中目前很少数据说明我们如何对日常情况下决策驱动程序作出道德判断。”
解决数据缺失问题 研究者开发出数列实验 收集数据 说明人类如何判断研究者创造了7种不同的驱动场景,例如父母在试图让孩子按时上学时决定是否违反交通信号每种假想都编程进入虚拟现实环境,让研究参与者实验时有声学信息说明驱动者决策时正在做什么,而不是单纯阅读假想
研究者为这项工作搭建ADC模型假设人们在判断道德时考虑三点:代理,即行为主体的特征或意图契据或行为或行为结果
研究者创建八个不同版本的交通假想 并分代理物、契约和后果举例说,在父母想送孩子上学的假想中,父母关心孩子,用黄灯刹车并准时送孩子上学第二种版本中,父权滥用,运行红灯并引起意外其余六大版本改变父子性质(代理)、交通信号决策和/或决策结果(结果)。
Cecchini表示:「这里的目标是让学习参与者浏览每种假设的版本并判断驱动者行为在每种假设中从一到十的道德程度提供强健数据说明 车上道德行为 开发AI算法自主车辆道德决策
研究人员进行了实验测试以微调假想并确保这些假想反映可信易懂的情况
下一步是大规模收集资料, 吸引数千人参加实验, Dubljević表示:数据开发更多交互实验 以进一步微调我们对道德决策的理解所有这一切可用于创建算法供自主车辆使用并需要多测试 看算法如何实现
报社现实交通假想道德判断:超越电车范式自主车辆道德公开存取日志AI&Science知识文化通信.论文由NCState研究生Sean Brantley共同编写这项工作得到了国家科学基金会的支持,赠款数为2043612
机手-
编辑器注解 :学习文摘附后
现实交通假设:超越电车范式自主车辆道德
作者类北卡罗来纳州立大学Dario Cecchini、Sean Brantley和Veljko Dubljević
发布11月29AI&Science知识文化通信
多尔市1107/S/00146-023-01113y
抽象性 :即时部署自主车辆需要算法能够在相关交通状况中作出道德决策一些自主飞行器伦理学学者希望使这些智能系统与人类道德判断相匹配研究像道德机器实验 收集数据 人类决策本文先论证电车进化模式不足以测试交通道德判断, 因为它不包括代理商性基考量,参照电车范式的局限性,本文提出了处理这些问题的替代实验框架所拟解决方案结合生成平凡交通道德场景,同时使用虚拟现实和代理-死后传学模型作为道德-心理框架范式转换可能提高未来研究生态有效性,提供更多现实感并把特征考量纳入交通动作
