Sozial sensible selbstfahrende Autos verringern die Gefahr für Verkehrsteilnehmer
Selbstfahrende Autos, die darauf trainiert sind, auf Gefahren eher wie Menschen zu reagieren, werden bei Verkehrsunfällen weniger Verletzungen verursachen . Dies geht aus einer Studie hervor, die zeigt, wie selbstfahrende Fahrzeuge sicherer gemacht werden könnten.
Der Schutz gefährdeter Gruppen wie Radfahrer, Fußgänger und Motorradfahrer wurde am stärksten verbessert, als selbstfahrende Autos „soziale Sensibilität“ nutzten, um die kollektiven Auswirkungen mehrerer Gefahren einzuschätzen.
Die im US-amerikanischen Wissenschaftsjournal Proceedings of the National Academy of Sciences veröffentlichte Studie unterstreicht die wachsenden Bemühungen, den effizienten Betrieb autonomer Fahrzeuge mit der Notwendigkeit einer Schadensminimierung im Falle einer Kollision in Einklang zu bringen.
Die Studie erscheint zu einem Zeitpunkt, an dem führende Technologieunternehmen wie Tesla, Waymo von Google und Zoox von Amazon daran arbeiten, weltweit autonome Fahrzeuge einzusetzen, die mithilfe einer Vielzahl von Sensoren und automatisierter Software ohne menschliches Eingreifen fahren. Die Hersteller müssen ihre Fahrzeuge so trainieren, dass sie auf reale Dilemmata sofort reagieren können, beispielsweise mit wem sie kollidieren, wenn ein Unfall unvermeidbar ist.
Die Frage nach der Ethik autonomer Fahrzeuge gewinnt zunehmend an Bedeutung, da ihr zunehmender Einsatz das Potenzial bietet , Fahrerprobleme wie Platzfehler und Müdigkeit zu vermeiden.
Die Studie legt nahe, dass verhaltensbasierte Methoden „einen effektiven Rahmen für autonome Fahrzeuge bieten könnten, um zukünftige ethische Herausforderungen zu bewältigen“, so die chinesischen und amerikanischen Autoren unter der Leitung von Hongliang Lu von der Hong Kong University of Science and Technology.
„Basierend auf sozialem Interesse und menschenähnlicher kognitiver Kodierung ermöglichen wir autonomen Fahrzeugen, soziale Sensibilität bei der ethischen Entscheidungsfindung zu zeigen “, erklären sie. „Diese soziale Sensibilität kann dazu beitragen, dass sich autonome Fahrzeuge besser in die heutigen Fahrgemeinschaften integrieren.“
Bei der „sozialen Sensibilität“ geht es darum, wie ein menschlicher Autofahrer auf die Verletzlichkeit bestimmter Verkehrsteilnehmer einzugehen und beurteilen zu können, wer bei einem Unfall am wahrscheinlichsten schwer verletzt wird.
Die Forscher stützten sich auf Daten aus der Neurowissenschaft und der Verhaltenswissenschaft, die zeigen, dass Menschen mithilfe einer „kognitiven Karte“ navigieren, um die Welt zu interpretieren und sich an sie anzupassen.
Die Anweisungen der Wissenschaftler für autonome Fahrzeuge basieren auf einem Konzept namens „Nachfolgerepräsentation“, das Vorhersagen darüber kodiert , wie verschiedene Elemente einer Umgebung im Laufe der Zeit und in verschiedenen Räumen miteinander in Beziehung stehen.
Sie untersuchten die Ergebnisse der Anwendung ihres Modells auf EthicalPlanner, ein System, das von autonomen Fahrzeugen verwendet wird, um Entscheidungen auf der Grundlage verschiedener Risikoüberlegungen zu treffen. Die Forscher modellierten 2.000 Referenzszenarien und maßen das Gesamtrisiko jedes einzelnen, indem sie die Wahrscheinlichkeit einer Kollision und die voraussichtliche Schwere der Verletzungen der Beteiligten bewerteten.
Die Wissenschaftler stellten fest, dass die Verwendung ihres vom Menschen inspirierten Modells mit EthicalPlanner die Gesamtrisiken für alle Beteiligten um 26,3 % und für gefährdete Verkehrsteilnehmer um 22,9 % reduzierte, verglichen mit der alleinigen Verwendung von EthicalPlanner.
Bei Kollisionen erlitten alle Verkehrsteilnehmer 17,6 % weniger Schäden, bei ungeschützten Verkehrsteilnehmern stieg dieser Prozentsatz auf 51,7 %. Auch die Insassen autonomer Fahrzeuge schnitten besser ab und erlitten 8,3 % weniger Verletzungen.
Eine von der Europäischen Kommission konsultierte unabhängige Expertengruppe forderte, autonome Fahrzeuge so zu programmieren, dass eine „faire Risikoverteilung und der Schutz grundlegender Rechte, auch der Rechte schutzbedürftiger Nutzer“, gewährleistet seien.
Laut Daniela Rus, Leiterin des Labors für Informatik und künstliche Intelligenz am Massachusetts Institute of Technology, befasst sich die neueste Studie mit der entscheidenden Frage, „wie sicheres und sozial sensibles Verhalten in autonomen Fahrzeugen modelliert werden kann“.
„Der vorgeschlagene Rahmen … bietet einen möglichen Weg hin zu autonomen Fahrzeugen, die in der Lage sind, komplexe Situationen mit mehreren Akteuren zu bewältigen und gleichzeitig die unterschiedlichen Grade der Verletzlichkeit der Verkehrsteilnehmer zu berücksichtigen“, fügt Rus hinzu.
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