كيف نعرف أن السيارة ذاتية القيادة آمنة

مقالات ذات صلة

تاريخ السيارات ذاتية القيادة

عيوب السيارات ذاتية القيادة

منع اختبارات القيادة في السيارات ذاتية القيادة في أمريكا

السيارات ذاتية القيادة تعد بحلول لبعض مخاطر القيادة البشرية، ولكن هناك أسئلة مهمة حول سلامة هذه التقنيات الجديدة. في المقال التالي سوف نستعرض كيف نعرف أن السيارة ذاتية القيادة آمنة

مدى أمان القيادة الذاتية.

بالاعتماد على مقابلات تمت مع أشخاص يطورون ويبحثون عن سيارات ذاتية القيادة، البعض منهم يرى السلامة على أنها خاصية بديهية للتكنولوجيا وتقدم المقاييس في محاولة لطمأنة الجمهور. النهج الثاني يرى أن السلامة حسب التصميم، حيث يبدأ بالتحدي المتمثل في ضمان السلامة ويرى أن التكنولوجيا إشكالية في جوهرها. النهج الأول معني بالأداء فقط - ما يفعله نظام القيادة الذاتية- والثاني يهتم أيضًا لماذا تفعل الأنظمة وكيف ينبغي اختبارها.

من أهم المبررات المقدمة للسيارات ذاتية القيادة أنها ستوفر تحسينات كبيرة في السلامة على الطرق. الوعد مبني على افتراض دخول الذكاء الاصطناعي القيادة، وهو نشاط معرض للعديد من الإخفاقات البشرية، سيكون تطوره ممكنًا على المدى القصير بفضل التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي. إذا تمكنت أجهزة الكمبيوتر من تولي مهام استشعار العالم وتفسيره، والتنبؤ بسلوكيات الأشياء الموجودة بداخله، والتخطيط لمسار آمن والتحكم في سرعة السيارة واتجاهها، فإن الفكرة هي أنه يمكن مطابقة الأداء البشري بسرعة ومن ثم تجاوزه. ومع ذلك، تثير التقنيات الجديدة أسئلة حول السلامة بالإضافة إلى تقديم إجابات. إذا كانت السيارات ذاتية القيادة هل ستكسب ثقة الجمهور؟ فيجب أن نسأل كذلك، في مرحلة مبكرة، كيف يمكن ضمان السلامة وإظهارها وتحسينها بمرور الوقت؟

بعض إخفاقات القيادة الذاتية.

في عام 2016، تحطمت سيارة تسلا كانت في وضع الطيار الآلي في فلوريدا، مما أسفر عن مقتل راكبها الوحيد. قدم هذا تذكيرًا صارخًا بأن التقنيات الذي يتحكم الذكاء الاصطناعي في جزء على الأقل من مهمة القيادة كانت أقل أمانًا مما ادعى أنصارها. في تقرير التحقيق في حوادث التصادم، كان المجلس الوطني لسلامة النقل حريصًا على الإشارة إلى أن هذه السيارة لم تكن سيارة ذاتية القيادة، على الرغم من أن البيانات المستخرجة من السيارة تشير إلى أن مالكها كان يتصرف كما لو كان ضيفاً. كما تم التحقيق في حوادث الطيار الآلي الأخرى في Tesla وكذلك حادث تحطم في Tempe، أريزونا في مارس 2018 حيث اصطدمت سيارة ذاتية القيادة تديرها Uber وقتلت امرأة كانت تمشي دراجتها عبر الطريق. لم تكشف هذه التصادمات والتحقيقات التي تلت ذلك عن إهمال بين بعض المطورين فحسب، بل كشفت أيضًا عن عدم وجود توافق في الآراء حول كيفية تقييم المخاطر، وغياب لوائح أو معايير واضحة تحكم اختبار أو الموافقة على القيادة الجديدة. لا تذكرنا هذه الحوادث بخطورة التكنولوجيا فحسب، بل تذكرنا أيضًا بعيوب نمط الحوكمة الذي يترك مطوري التكنولوجيا لأجهزتهم الخاصة.

أوصى تقرير الخبير المستقل لعام 2020 للمفوضية الأوروبية بشأن أخلاقيات المركبات المتصلة والآلية (المفوضية الأوروبية، 2020) بضرورة أن تقلل التكنولوجيا من المخاطر، وأن تكون مصممة لمنع الاستخدام غير الآمن وأن يكون لها معايير واضحة للاختبار على الطرق العامة . تقدم هذه المبادئ نموذجًا تنظيميًا قويًا، ولكن أي نهج للحوكمة يجب أن يتعامل مع الواقع. حيث تقود شركات السيارات ذاتية القيادة سباق لتطوير التكنولوجيا.

هل القيادة الذاتية للسيارات أمنة.

مسألة كيف يمكننا معرفة أن السيارة ذاتية القيادة آمنة أمر معقد. يعتمد ذلك على افتراضات حول مدى الأمان بما فيه الكفاية. في عام 1969، تساءل تشونسي ستار كيف يمكننا، عند موازنة فوائد وتكاليف التقنيات الجديدة، أن نأخذ في الاعتبار الاختلافات في قبول أنواع مختلفة من المخاطر. دفع سؤاله، "ما مدى الأمان بما فيه الكفاية؟"، إلى التفكير في أبعاد السلامة التي لا يمكن التقاطها من خلال حساب التفاضل والتكامل للاحتمالات والنتائج. كما شهدت السبعينيات والثمانينيات اهتمامًا متزايدًا بالبحوث حول تصورات المخاطر التي درست أهمية التحيزات النفسية والاستدلال في شرح مواقف الأفراد تجاه المخاطر. حيث تم العثور على المخاطر التي كان يُنظر إليها على أنها جديدة وغير خاضعة للرقابة وكارثية ومصطنعة مبالغ فيها باستمرار.

بالنسبة للنقل، نرى تقييمات مجتمعية مختلفة بشكل ملحوظ للمخاطر المقبولة. حيث أصبحت مخاطر العديد من أنظمة النقل معروفة الآن، لكن تطور القانون والتنظيم والتكنولوجيا والثقافة يشير إلى أن الناس أقل استعدادًا لقبول المخاطر من وسائل النقل التي يعتبرونها شديدة المركزية وخارجة عن سيطرتهم.

أدى ظهور الأبحاث حول إدراك المخاطر إلى تقوية هذه الحدود بدلاً من طمسها. كما عزز تقدير المهندسين لوجهات نظر الجمهور حول المخاطر وجهة نظرهم القائلة بأن تقييمهم كان التقييم الصحيح، وأن الاختلافات عن هذا هو ما يحتاج إلى تفسير العلوم الاجتماعية. إذا انتبهنا لافتراضات تقييم المخاطر، يمكننا العمل على تحسين الآداء وجودة عمل الطيار الآلي بشكل فعال.

السلامة في أرقام.

في أبريل 2020، خلال عرض تقديمي للمؤتمر حول "الذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية الكاملة"، أعلن كبير مديري الذكاء الاصطناعي في تسلا أن سيارات الشركة قد قطعت 3 مليارات ميل على السائق الآلي. السائق الآلي هو نظام آلي محدود، ولكن الهدف من الرقم هو تعزيز الانطباع بأن سيارة تسلا ذاتية القيادة على أبواب النجاح. هذا الادعاء ذو شقين:

• أولاً، أن Tesla تجمع بيانات أكثر من منافسيها.
• وثانيًا، أن نظامهم لديه سجل حافل من السلامة.

يبدأ سرد الأمان في الأرقام بحساب بسيط. نحن نعرف مخاطر القيادة البشرية؛ حيث تهدف القيادة الذاتية إلى القضاء على هذا الخطر؛ لذلك، طالما أن التكنولوجيا تعمل وهناك أرقام لإثبات أنها تعمل، ستكون هناك تحسينات في السلامة. المبرر المعلن لتطوير أنظمة القيادة الذاتية هو حل مشكلة السلامة؛ وبالتالي فإن الأداء المناسب هو دليل على السلامة. هذا النهج يتجاهل مسألة من يحتاج إلى الإقناع؛ تقييم المطورين للأداء هو المعيار المناسب. إنه نهج حدد تطوير السيارات ذاتية القيادة منذ أن مولت Google لأول مرة مشروعها للسيارة ذاتية القيادة في عام 2009. تم إعطاء مهندسي Google هدفًا "إذا تمكنوا من تسجيل 101 ألف ميل للقيادة الذاتية على مرأى من الجميع على طرق كاليفورنيا، سيحصلون على مكافآت مالية كبيرة:. بحلول الوقت الذي تم فيه نشر هذه الاختبارات السرية، كانت قد اكتملت تقريبًا. حيث كشفت صحيفة نيويوركر في وقت لاحق أن السيارات ذاتية القيادة التابعة للشركة الإلكترونية متورطة في حوادث متعددة خلال هذا الوقت، ولكن لم تكن هناك قوانين تُلزم الشركة بالإبلاغ عنها.

كان رد الشركة، التي كانت قد انفصلت في ذلك الوقت عن Google وأعيدت تسميتها إلى Waymo، على ما كشفت عنه مجلة New Yorker ما يلي:

تم إنشاء مشروع السيارة ذاتية القيادة من Google بهدف تحسين السلامة على الطرق، وهذا هو المعيار الذي نلتزم به في كل ما نقوم به. على مدار العقد الماضي، طورنا بعناية برنامج اختبار شامل يتضمن أكثر من 10 ملايين ميل على الطرق العامة.

وأخيراً..

مع التطور الحاصل في عالم التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، نعتقد أنه مع مرور الوقت سوف تصبح القيادة الذاتية جزء من حياتنا اليوميه، حيث سيتم تطويرها وتحسينها مع التقدم والتجارب.