Xe tự hành có 'tính nhạy cảm xã hội' sẽ giảm thiểu đe dọa với người tham gia giao thông

Một chiếc xe tự lái Waymo chở hành khách ở San Francisco. Ảnh: Getty Images.

Nghiên cứu được công bố bởi Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia Mỹ, nêu bật những nỗ lực ngày càng tăng nhằm cân bằng hoạt động hiệu quả của xe tự hành với nhu cầu giảm thiểu thiệt hại trong các vụ va chạm.

Các nhóm dễ bị tổn thương như người đi xe đạp, người đi bộ và người đi xe máy đã chứng kiến những lợi ích lớn nhất về khả năng bảo vệ khi xe không người lái sử dụng "sự nhạy cảm xã hội" để đánh giá tác động chung của nhiều mối nguy hiểm.

Nghiên cứu này được đưa ra khi các công ty công nghệ hàng đầu như Tesla, Waymo của Google và Zoox của Amazon đang thúc đẩy triển khai xe tự hành, sử dụng nhiều loại cảm biến và phần mềm tự động để lái xe mà không cần sự can thiệp của con người, trên toàn thế giới. Các nhà sản xuất phải đào tạo xe tự hành để phản ứng ngay lập tức với các tình huống khó xử trong thế giới thực, chẳng hạn như va chạm với thứ gì nếu không thể tránh khỏi một vụ va chạm.

Vấn đề đạo đức về xe tự hành đang ngày càng thu hút sự chú ý khi việc sử dụng xe ngày càng tăng mang đến triển vọng loại bỏ các vấn đề của người lái xe như phán đoán sai về không gian và mệt mỏi.

Nghiên cứu cũng cho thấy các phương pháp hành vi của con người có thể "cung cấp một nền tảng hiệu quả cho AV để giải quyết các thách thức về đạo đức trong tương lai", các tác giả có trụ sở tại Trung Quốc và Mỹ, đứng đầu là Hongliang Lu của Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông cho biết.

"Dựa trên mối quan tâm xã hội và mã hóa nhận thức hợp lý của con người, chúng tôi cho phép AV thể hiện sự nhạy cảm xã hội trong việc ra quyết định có đạo đức", họ cho biết. "Sự nhạy cảm xã hội như vậy có thể giúp AV hòa nhập tốt hơn vào cộng đồng lái xe ngày nay".

"Sự nhạy cảm xã hội" bao gồm việc điều chỉnh giống như tài xế, đối với những điểm yếu của những người tham gia giao thông cụ thể và có thể đánh giá xem ai có khả năng bị thương nghiêm trọng hơn trong một vụ va chạm.

Các nhà nghiên cứu đã dựa trên bằng chứng từ khoa học thần kinh và khoa học hành vi cho thấy con người điều hướng bằng cách sử dụng "bản đồ nhận thức" để diễn giải thế giới và thích nghi cho phù hợp.

Bên cạnh đó, các nhà khoa học đã cho AV vào một khái niệm được gọi là "biểu diễn kế nhiệm", mã hóa các dự đoán về cách các yếu tố khác nhau trong một môi trường sẽ tương tác với nhau theo thời gian và không gian.

Họ đã kiểm tra kết quả khai thác mô hình cho EthicalPlanner, một hệ thống AV sử dụng để đưa ra quyết định có tính đến các cân nhắc rủi ro khác nhau. Các nhà nghiên cứu đã mô hình hóa 2.000 kịch bản chuẩn, đo lường tổng rủi ro của từng kịch bản bằng cách đánh giá khả năng va chạm và mức độ nghiêm trọng có thể xảy ra đối với những người liên quan.

Một chiếc Tesla Model Y khi đang ở chế độ lái tự động.

Các nhà khoa học phát hiện ra rằng việc sử dụng mô hình lấy cảm hứng từ con người của họ với EthicalPlanner đã cắt giảm rủi ro chung cho tất cả các bên là 26,3% và 22,9% đối với những người dùng đường dễ bị tổn thương, so với việc chỉ sử dụng EthicalPlanner.

Trong các kịch bản va chạm, tất cả những người dùng đường bộ đều ít bị tổn hại hơn 17,6%, tăng lên 51,7% đối với những người dùng dễ bị tổn thương. Những người ngồi trong AV cũng được hưởng lợi hơn, ít bị tổn hại hơn 8,3%.

Một nhóm chuyên gia độc lập được Ủy ban Châu Âu tham vấn đã kêu gọi lập trình AV để đảm bảo "phân bổ rủi ro công bằng và bảo vệ các quyền cơ bản, bao gồm cả quyền của những người dùng dễ bị tổn thương".

Bài báo nghiên cứu mới nhất giải quyết một câu hỏi quan trọng về "cách mô hình hóa hành vi AV an toàn và nhạy cảm về mặt xã hội", Daniela Rus, giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo tại Viện Công nghệ Massachusetts nói.

"Khung đề xuất cung cấp một con đường tiềm năng hướng tới AV có thể điều hướng các kịch bản phức tạp, nhiều tác nhân với nhận thức về các mức độ dễ bị tổn thương khác nhau giữa những người sử dụng đường bộ", Rus nói thêm.

Nam Nguyễn