W ciągu najbliższych dekad miasta staną się epicentrum globalnych przemian, napędzanych przez bezprecedensową urbanizację. Według prognoz ONZ do 2050 roku nawet 68% ludności świata będzie zamieszkiwać obszary miejskie, co przełoży się na gwałtowny wzrost zapotrzebowania na efektywną infrastrukturę transportową. Ulice metropolii, już dziś przeciążone lawiną samochodów, autobusów i dostawczych vanów, wkrótce mogą osiągnąć punkt krytyczny. W godzinach szczytu korki pochłaniają miliony roboczogodzin, emisje spalin pogłębiają kryzys klimatyczny, a przestrzeń publiczna staje się areną rywalizacji o każdy metr kwadratowy. W tym kontekście dokładne planowanie i organizacja środków komunikacji oraz innowacje w transporcie miejskim nie są już jedynie opcją – to konieczność, od której zależy jakość życia, gospodarcza konkurencyjność i ekologiczna przyszłość miast.
Wizja niedalekiej przyszłości rysuje jednak scenariusz pełen wyzwań i nadziei. Dynamiczny rozwój technologii, od autonomicznych pojazdów po systemy zarządzania ruchem oparte na sztucznej inteligencji, otwiera drogę do rewolucji w mobilności. Równolegle rosnące oczekiwania mieszkańców – względem szybkości, dostępności i zrównoważenia – zmuszają decydentów do ponownego zdefiniowania priorytetów. Oparcie komunikacji miejskiej, a także prywatnych środków transportu, na samosterujących pojazdach i zautomatyzowanych systemach oferuje perspektywę zauważalnej redukcji kosztów i zatłoczenia ulic miast, jednak zastosowanie takiego rozwiązania stawia przed nami konieczność rozważenia aspektów etycznych, powiązanych między innymi z podejmowaniem decyzji przez algorytmy w sytuacjach kryzysowych i awaryjnych. Post ma na celu podjęcie dyskusji na temat tych zagadnień.
Obietnica bezpieczeństwa i wydajności
Jednym z głównych argumentów który jest przedstawiany jako zaleta autonomicznych środków transportu, a także ogólnej automatyzacji ruchu w przestrzeniach miejskich, jest powiązane z tym potencjalne zwiększenie bezpieczeństwa. Co roku w Stanach Zjednoczonych dochodzi do około 35 000 wypadków śmiertelnych. Zdecydowana większość wypadków na drogach wynika z błędu dokonanego przez kierowcę – oddając sterowanie w ręce algorytmu, eliminujemy czynnik ludzki. Autonomiczny pojazd nie odczuwa zmęczenia, nie może też zostać rozproszony w ten sam sposób jak człowiek; nie ma ryzyka, że sztuczna inteligencja „wsiądzie za kółko” pod wpływem alkoholu bądź innych środków negatywnie wpływających na umiejętności jazdy.
Nie oznacza to jednak że algorytmy są nieomylne – brak odpowiednio przeprowadzonych testów, nieadekwatnie skonstruowane mechanizmy podejmowania decyzji, a także potencjalne uszkodzenia mechaniczne, które nie zostaną wykryte dostatecznie wcześnie przez autonomiczny system również mogą doprowadzić do wypadku. Wprowadzenie takich pojazdów bez odpowiedniego przygotowania może skutkować zmniejszeniem ogólnego bezpieczeństwa na drodze, zamiast jego poprawy.
Źródło: https://entrapeer.com/market-research/autonomous-vehicles/
Drugim najczęściej prezentowanym przez zwolenników automatyzacji aspektem oddania kontroli ruchu w ręce maszyn jest możliwe zwiększenie efektywności ruchu drogowego. Inteligentne pojazdy i systemy transportowe mogą komunikować się bezpośrednio, z minimalnym opóźnieniem, umożliwiając synchronizację ruchu wielu użytkowników drogi, a nawet inteligentne planowanie i maksymalizację zagospodarowania infrastruktury drogowej jeśli uwzględniony zostanie scentralizowany algorytm sterujący ruchem w mieście. Rozwiązania takie mogą pomóc w upłynnieniu ruchu, zmniejszyć zakorkowania miast poprzez adaptacyjne kierowanie pojazdów przez mniej obciążone trasy, a także obniżenia zanieczyszczeń powietrza wynikających z suboptymalnego przemieszczania się. Szersza dostępność pojazdów tego typu może też zwiększyć dostępność komunikacji i pomóc w przemieszczaniu się grupom które nie są w stanie prowadzić tradycyjnych pojazdów, w tym dzieciom, osobom starszym i niepełnosprawnym. Rozbudowa floty transportu miejskiego także może być łatwiejsza, ponieważ zmiana pojazdu nie wymaga dodatkowego szkolenia kadry – pojazd „prowadzi się sam” i może zostać włączony do istniejącego systemu bez ingerencji z zewnątrz.
Dylematy etyczne w podejmowaniu decyzji
Pomimo tego, że można łatwo zauważyć potencjalne korzyści z wprowadzenia pojazdów autonomicznych, na drodze do tego stoją także pewne ważne przeszkody. Ze względu na specyfikę ruchu drogowego, algorytmy sterujące pojazdami mogą być w każdym momencie zmuszone do podejmowania decyzji wpływających na zdrowie, lub nawet życie, innych uczestników ruchu. Kwestia ustalenia schematów postępowania w sytuacjach kryzysowych jest problemem etycznym – jednym z punktów odniesienia do takich sytuacji jest słynny “problem wagonika”, w którym obie opcje dostępne dla nas są szkodliwe, ale musimy wybrać „mniejsze zło”.
Implementacja odpowiednich schematów zachowań stanowi rdzeń tego problemu. Ciężko jest stwierdzić, czyje życie powinno mieć priorytet kiedy jesteśmy w stanie uratować tylko jedno z nich, a decyzja leży w naszych rękach. Algorytm musi wiedzieć, czy dla niego ważniejsze jest życie ludzi wewnątrz pojazdu, czy, przykładowo, rowerzystów lub pieszych którzy wtargnęli niespodziewanie przed pojazd. Wartość ludzkiego życia jest wtedy sprowadzona do chłodnej kalkulacji – według jakich kryteriów? Sytuacje takie stanowią zwykle dylemat moralny dla osoby prowadzącej pojazd, która niezależnie od swojej decyzji będzie zmuszona ponieść jej konsekwencje. Wspomniane aspekty moralne, etyczne oraz prawne uwzględniane przez jednostkę z różnymi wagami składa się na indywidualny algorytm decyzyjny, ale jak można sformułować uniwersalny algorytm, który zawsze podejmie obiektywnie poprawną decyzję? Co powinno być priorytetem autonomicznego pojazdu – maksymalizacja liczby osób która przeżyje, nawet kosztem pasażerów, czy może jednak algorytm powinien zminimalizować zagrożenie życia i szansę na uszczerbek na zdrowiu pasażerów za wszelką cenę?
Jednym z sugerowanych rozwiązań tego problemu jest wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji, wytrenowanych na reakcjach badanej grupy kierowców w hipotetycznych sytuacjach. Problemem powiązanym z podejmowaniem decyzji przez AI jest fakt, że modele wytrenowane do dokonywania wyborów w takich sytuacjach mogą podejmować stronnicze decyzje, spowodowane doborem danych treningowych. Wartość ludzkiego życia może, niesłusznie, być oceniana na podstawie różnych czynników niepowiązanych bezpośrednio z sytuacją na drodze. Narodowość, wzrost, kolor skóry nie powinny pozytywnie lub negatywnie wpływać na to czy ktoś jest bardziej, lub mniej wartościowy dla systemu w sytuacji kryzysowej – jest konieczna kontrola wytrenowanych modeli celem wyeliminowania tego typu odchyleń. Kto powinien ponieść odpowiedzialność za szkody spowodowane przez autonomiczny system – producent, właściciel pojazdu, pasażerowie, czy może organy je certyfikujące?
Dostosowanie przestrzeni do autonomicznych pojazdów
Inny aspekt wprowadzania szeroko pojętej automatyzacji ruchu to konieczność dostosowania przestrzeni miejskich do ich obsługi. W sytuacji gdzie łatwo dostępne, zautomatyzowane pojazdy staną się powszechne, liczba osób uczestniczących w ruchu ulicznym może także się zwiększyć – osoby które wolałyby skorzystać wcześniej z np. komunikacji miejskiej, mogą zamiast tego wybrać własny pojazd. Spowodowałoby to zniwelowanie przewidywanych zalet tego rozwiązania – mimo lepszej synchronizacji uczestników ruchu, zwiększona liczba pojazdów spowoduje ostatecznie negatywne skutki. Jeśli pojazdy tego typu będą zauważalnie droższe od obecnie sprzedawanych aut, może także dojść, przy dość ekstremalnych założeniach, do segregacji społeczeństwa – wykluczenie „klasycznych” pojazdów będzie wiązać się także z wykluczeniem pewnej grupy osób z możliwości przemieszczania się po mieście własnymi pojazdami, ponieważ nie będzie możliwości całkowitej synchronizacji ruchu w inny sposób.
Powyższym problemom można potencjalnie zaradzić poprzez odpowiednie planowanie publicznych środków komunikacji miejskiej, oraz dalsze preferowanie w miastach pojazdów pozwalających na przemieszczanie się dużej ilości osób naraz w przyjazny dla środowiska i zagęszczenia ruchu ulicznego sposób.
Opinia publiczna
Kolejną przeszkodą stojącą na drodze do powszechnego wdrożenia samo-sterujących pojazdów są dylematy związane z aktualnym stanem technologii. Samochody Tesli, będącej jedną z najbardziej popularnych marek skupionych na samo-sterujących pojazdach, regularnie pojawiają się na czele rankingu samochodów – w zakresie liczby wypadków na 1000 kierowców. Samochody regularnie wzywane są z powrotem na różnego rodzaju akcje przywoławcze (ang. recall) powiązane także z autopilotem. Według ankiety przeprowadzonej w UK w 2024, zaledwie 22% ankietowanych czułoby się bezpiecznie w autonomicznym pojeździe i zaufało algorytmowi zastępującemu kierowcę. Opinia publiczna regularnie skupia się na wypadkach, w których bierze udział technologia samo-sterująca pojazdem.
Nawet wraz z rozwojem technologii, należy spodziewać się że starsze modele z mniej zaawansowaną i dopracowaną technologią obecnie znajdujące się na drogach nadal będą uczestniczyć w ruchu ulicznym, co negatywnie wpłynie na jakość ruchu drogowego. Wprowadzając restrykcyjne reguły odnośnie dopuszczonych do ruchu ulicznego pojazdów, wyposażonych w takie systemy, można zabronić wykorzystywania przestarzałych rozwiązań w tym zakresie.
Ścieżka naprzód
Autonomiczne pojazdy od długiego czasu były marzeniem ludzkości – ale aby wprowadzić je w życie codzienne w bezpieczny i efektywny sposób, nadal wymagany jest nie tylko dalszy rozwój technologii, ale również podjęcie odpowiednich działań odpowiadających na problematyczne aspekty, aby umożliwić wykorzystanie ich pełnego potencjału:
- Uniwersalne normy etyczne
Konieczne jest opracowanie międzynarodowych standardy decyzyjne dla algorytmów, uwzględniające różnorodność wartości społecznych. Rozwiązania takie jak priorytetyzacja minimalizacji szkód czy zasada „sprawiedliwej oceny” (np. unikanie dyskryminacji w wyborach krytycznych) muszą wynikać z szerokiego konsensusu, uwzględniającego głosy filozofów, prawników, inżynierów i różnorodnych grup społecznych. - Jasne ramy prawne
Konieczne jest określenie odpowiedzialności za decyzje autonomicznych pojazdów. Czy za błąd systemu odpowiada producent, właściciel, czy regulator? Prawo musi precyzyjnie definiować zakres autonomii maszyn, standardy techniczne oraz procedury certyfikacji, aby uniknąć luk prawnych i zapewnić ofiarom sprawiedliwość. - Badania nad rzeczywistymi scenariuszami
Inwestycje w zbieranie danych z rzeczywistych sytuacji drogowych i symulacje kryzysowe pozwolą trenować algorytmy na realistycznych przypadkach, a nie wyłącznie hipotetycznych dylematach. Współpraca z psychologami ruchu drogowego pomoże zrozumieć, jak ludzie reagują w stresie, by AI nie powielała naszych błędów, ale je korygowała. - Transparentność algorytmów
Mechanizmy decyzyjne AI nie mogą być „czarną skrzynką”. Otwartość kodu oraz możliwość audytu decyzji przez niezależne podmioty zwiększą zaufanie publiczne. Kierowcy, piesi i pasażerowie powinni rozumieć podstawy działań systemów, np. dlaczego pojazd wybrał nagłe hamowanie zamiast skrętu. - Integracja z planowaniem miejskim
Wykorzystanie autonomicznych pojazdów musi być elementem szerszej strategii innowacji w ruchu miejskim. Równolegle z integracją nowych technologii należy modernizować infrastrukturę drogową, aby uniknąć chaosu wynikającego z mieszanego ruchu i zapewnić bezpieczeństwo użytkownikom tradycyjnych pojazdów w etapach przejściowych.
Perspektywa na przyszłość
Sukces rewolucji autonomicznej zależy od synergii technologii, etyki i polityki. Bez publicznego zaufania, wypracowanego przez transparentność i sprawiedliwe regulacje, nawet najbardziej zaawansowane systemy pozostaną niezrozumiałe i kontrowersyjne. Tylko holistyczne podejście, łączące innowacje z troską o dobro wspólne, pozwoli przekształcić miasta w przestrzenie bezpieczne, sprawiedliwe i przyjazne dla wszystkich mieszkańców.
Żródła:
– https://pro.morningconsult.com/articles/autonomous-vehicles-safety-consumer-interest-polling
– https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0386111221000224
– https://www.hpi.co.uk/content/motoring-news/driverless-cars-research-uk/
– https://semiengineering.com/bridging-the-gap-between-smart-cities-and-autonomous-vehicles/
W kwestii obrony przed nadużywaniem metod z tej rodziny przy stawianiu oskarżeń, jako pewne rozwinięcie tematu mogę polecić przesłuchanie w…