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據外媒報道，近日，美國國家運輸安全委員會(NTSB)就2018年3月發生的優步(Uber)自動駕駛汽車撞車導致一名行人死亡的事故做出裁決，將責任歸咎于優步、優步的自動駕駛汽車、自動駕駛汽車上的安全駕駛員、受害者自己以及亞利桑那州。隨著自動駕駛汽車的出現，NTSB的調查結果對當今法律責任體系的不確定性提出了很多問題。在涉及自動駕駛汽車和人類駕駛員的事故中，誰應該負責？如果雙方都有責任，事故損失雙方應該如何分攤？
自動駕駛汽車將人們從駕駛的實際操作中解放出來，從而對如今主要用于懲罰人類的事故侵權法帶來了復雜挑戰。法律專家預計，通過編寫駕駛算法，汽車設計師、傳感器供應商、軟件開發人員、汽車生產商以及參與設計、制造和測試汽車的相關方等自動駕駛汽車制造商將對交通產生直接影響。雖然此類算法讓制造商成為不可或缺的參與者，但是制造商產品可能會承擔關鍵責任。不過，政策制定者尚未設計出一種量化的方法，讓自動駕駛汽車和人類駕駛員分攤損失。
為了解決上述問題，哥倫比亞大學工程學院(Columbia Engineering)和哥倫比亞大學法學院(Columbia Law School)的研究人員研發了一種基于犯錯的聯合責任規則，可用于監管自動駕駛汽車制造商和人類駕駛員。他們提出了一個博弈論模型，該模型描述了法律制定者、自動駕駛汽車制造商、自動駕駛汽車和人類駕駛員之間的戰略互動，并研究了隨著自動駕駛汽車市場滲透率增加，責任規則應該如何演變。
2020年1月14日，土木工程兼工程機械系助理教授Sharon Di與Eric Talley、Isidor和法律系教授Seville Sulzbacher，在華盛頓特區交通研究委員會(Transportation Research Board)的第99屆年會上介紹了研究成果。
雖然目前的大多數研究都集中在設計各種駕駛場景下的駕駛算法，以保證交通效率和安全，但是尚未有人探索過人類駕駛員的行為是否與自動駕駛汽車相適應。Di和Talley想知道“道德危機”對人類的影響，是否隨著交通中出現越來越多的自動駕駛汽車后，當人們在路上遇到自動駕駛汽車時，可能會傾向于施以更少“應有的注意”，而是以一種更危險的方式駕駛。
哥倫比亞大學數據科學研究所成員Di表示：“人類駕駛員將自動駕駛汽車看成智能代理，有能力適應更具攻擊性、更具潛在危險性的人類駕駛行為。我們發現，人類駕駛員可能通過粗心駕駛、冒更多風險而利用該項技術，因為他們知道，自動駕駛的設計會讓其駕駛得更保守。”
研究人員利用博弈論建立一個世界模型，在這個世界中，玩家之間會互動，試圖選擇優化自己目標的行動。玩家包括立法者、自動駕駛汽車制造商、自動駕駛汽車和人類駕駛員，他們在交通生態系統中都有不同的目標。立法者希望提高效率和安全性以規范交通，自動駕駛汽車制造商則由利益驅動，自動駕駛汽車和人類駕駛員會在公共道路上互動并尋求更佳駕駛策略。為了捕捉所有玩家之間復雜的互動，研究人員運用博弈論觀察每個玩家會選擇何種策略，如此一來，其他人就無法利用他/她所做出的決定。
該遞階對策幫助研究小組理解人類駕駛員的道德危機(駕駛員可能決定承擔多大的風險)，自動駕駛汽車制造商對交通安全的影響以及立法者是否適應新型交通生態系統。研究人員在一組數值例子中測試了該對策及其算法，在自動駕駛汽車滲透率增加、成本或環境參數變化的情況下，產生了對自動駕駛汽車和人類駕駛員行為如何演變的見解。
研究小組發現，經過優化設計的責任規則對于防止人類駕駛員產生道德危機、幫助自動駕駛汽車制造商在交通安全和生產成本之間做出權衡至關重要。政府對自動駕駛汽車制造商提供補貼以降低生產成本，可以鼓勵自動駕駛汽車制造商生產出性能顯著優于人類駕駛員的自動駕駛汽車，并提升整體的交通安全性和效率。此外，如果自動駕駛汽車制造商沒有在自動駕駛技術規范方面受到監管，或者沒有得到適當的補貼，自動駕駛汽車制造商往往純粹以利益為導向，會對整體的交通系統造成破壞。
目前，Di和Talley正在關注多家針對具備不同技術標準的不同市場，使得法律規則的制定更加復雜。
Di表示：“我們知道，如果人類駕駛員認為整體環境變得更加安全，他們會冒更多風險，產生道德危機。很明顯，優化責任規則設計對于改善社會福利，利用先進交通技術提高道路安全至關重要。”
原標題：哥倫比亞大學利用博弈論 量化自動駕駛汽車與人類駕駛員事故責任
浙公網安備 33010602000006號
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