三、“電車難題”：無人駕駛汽車將怎樣選擇

1967年，菲利帕·福特在發(fā)表的《墮胎問題和教條雙重影響》論文中，為了批判倫理哲學(xué)中的主要理論，特別是功利主義的“為最多的人提供最大的利益”的觀點(diǎn)，首次提到“電車難題”，如圖2-3所示。其大致內(nèi)容如下：一個(gè)瘋子把五個(gè)無辜的人綁在電車的鐵軌上，一輛失控的電車朝他們駛來，只需片刻就將碾壓到他們。幸運(yùn)的是，你可以控制鐵軌的拉桿，只要拉動它，電車便會開往另一條軌道上，那五個(gè)人就會得救。然而問題卻在于，另一個(gè)軌道上有一個(gè)盲人，完全看不到電車向他駛來，飛馳的電車肯定會要了他的命。考慮到這些，你是否應(yīng)拉桿？

圖2-3 電車難題

與這個(gè)思想實(shí)驗(yàn)類似，電車難題最早可以追溯到伯納德·威廉姆斯提出的槍決原住居民的問題上。伯納德·威廉姆斯做了一個(gè)假設(shè)，假設(shè)一個(gè)植物學(xué)家有一天到一個(gè)獨(dú)裁的國家旅游，正好遇見20個(gè)無辜的印第安人被當(dāng)?shù)氐莫?dú)裁者逮捕了，并被這個(gè)獨(dú)裁者以涉嫌叛亂罪，全部判處死刑。當(dāng)獨(dú)裁者察覺到這個(gè)旅途中的植物學(xué)家的存在時(shí)，就給他提了一個(gè)建議，如果這個(gè)植物學(xué)家親手槍決其中的1個(gè)印第安人，其他19個(gè)人就可以全部被釋放。那么，這個(gè)植物學(xué)家是應(yīng)該親自槍決一個(gè)人以拯救其余19個(gè)印第安人，還是拒絕動手，坐視這20個(gè)人都被槍決？

正當(dāng)這個(gè)觀點(diǎn)普遍流傳時(shí)，另一位道德哲學(xué)家，朱迪斯·賈維斯·湯姆森又提出一個(gè)假設(shè)。他說：“假設(shè)你當(dāng)時(shí)就站在天橋上，天橋下面是鐵軌，鐵軌上有5個(gè)人馬上會被電車撞死。你旁邊站著一個(gè)體形龐大的陌生人，如果你把他推下去，他會喪命，但電車可以在撞到其他5人之前停下來，你會選擇推下這個(gè)人嗎？”

自“電車難題”誕生以來，近50年的歷史中，道德哲學(xué)家們對這個(gè)問題進(jìn)行了較為廣泛的探討，但都沒有得出一個(gè)確切的答案。在功利主義者看來，這個(gè)問題很簡單。因?yàn)樗麄冋J(rèn)為5個(gè)人的生命比1個(gè)人的生命更有價(jià)值，所以選擇殺死1個(gè)人，救出另一條軌道上的5個(gè)人。然而，道德主義流派卻不認(rèn)同這種看法，他們認(rèn)為人是目的而不是工具，5個(gè)人的生命與1個(gè)人的生命無法通過比較的方式得出哪一方的生命更重要，不殺人是人的道德義務(wù)，救人也是人的道德義務(wù)。但是，在上述“電車難題”的假設(shè)中，可以較為直觀地看到，道德主義者無論作何選擇都會“自陷泥潭”，同時(shí)也會因不作為而導(dǎo)致救人的義務(wù)與不殺人的義務(wù)的道德沖突！

經(jīng)過對眾多哲學(xué)家和倫理學(xué)家的觀點(diǎn)進(jìn)行比較，從總體上來看，絕大多數(shù)的人還是偏向于功利主義，從而救下其中的5個(gè)人的觀點(diǎn)，畢竟，道德主義者本身所堅(jiān)持的觀點(diǎn)也很難自圓其說。

對于“電車難題”的深層哲學(xué)解答那是哲學(xué)家的問題，但是當(dāng)“電車難題”與無人駕駛汽車領(lǐng)域相關(guān)聯(lián)，又應(yīng)該怎樣解決這個(gè)問題呢？無人駕駛汽車又將會做出怎樣的選擇呢？

要想回答這個(gè)問題，我們不能僅從問題本身去尋找答案，而應(yīng)該聚焦于無人駕駛汽車為何會導(dǎo)致“電車難題”發(fā)生的問題，以及聚焦于在什么條件下會出現(xiàn)人工智能交通的兩難選擇問題。對于這個(gè)問題的不同回答，將是對人工智能遇上“電車難題”時(shí)，智能交通會做出怎樣的選擇這個(gè)問題的最好的回答。否則，人們又將陷入無休止論爭中而不能自拔。如果人工智能真的面臨這樣的難題，當(dāng)人們在爭論的時(shí)候，或許為時(shí)已晚，其中一條軌道上的人可能已經(jīng)喪命了。

人工智能交通對“電車難題”的解答，最終是可以做到跳出問題本身來進(jìn)行討論的。人工智能交通將如何實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)？最確切的回答就是，人工智能時(shí)代的交通，相較于傳統(tǒng)交通而言，基本上不會遇到“電車難題”的尷尬處境。未來的人工智能交通系統(tǒng)，交通工具的制動系統(tǒng)具備可選擇性，也就是剎車系統(tǒng)有三套或者以上，“電車難題”中的電車失控的要件很難成立。

另外，人工智能交通系統(tǒng)在車輛出發(fā)前就會根據(jù)定位系統(tǒng)、衛(wèi)星智能掃描儀、路面?zhèn)鞲衅鞯葘?shí)時(shí)反饋數(shù)據(jù)，監(jiān)測行進(jìn)前方的路面情況，對路面的塌方、可能的障礙物、軌道破損等情況進(jìn)行實(shí)時(shí)動態(tài)監(jiān)測，對正在行駛中的車輛進(jìn)行調(diào)控，并在以上情況發(fā)生時(shí)，人工智能車輛的緊急制動系統(tǒng)將會在距離可能發(fā)生安全事故的地段的安全距離之內(nèi)，就已經(jīng)全方位啟動車輛的制動系統(tǒng)，也就不會出現(xiàn)車輛距離事故現(xiàn)場很近的情形。

特別需要強(qiáng)調(diào)的是，隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的日趨成熟，“電車難題”的解決策略越發(fā)明顯。邊緣計(jì)算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。從邊緣計(jì)算的定義來看，其恰好滿足了無人駕駛汽車實(shí)時(shí)、高效、安全等方面的要求，若是將邊緣計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于無人駕駛汽車，行駛路面的具體情況將會以最快的速度反饋出來，這是云計(jì)算所不能達(dá)到的。據(jù)網(wǎng)易科技2018年8月15日報(bào)道，知名創(chuàng)投調(diào)研機(jī)構(gòu)CB Insights詳細(xì)描述了邊緣計(jì)算的未來前景，就提到了邊緣計(jì)算運(yùn)用于無人駕駛領(lǐng)域的優(yōu)勢，裝有高性能的邊緣計(jì)算的無人駕駛汽車，能夠立即對周圍環(huán)境做出反應(yīng)，少了數(shù)據(jù)遠(yuǎn)距離傳輸導(dǎo)致的時(shí)間差。正是這幾秒的反應(yīng)速度，為其兩難選擇贏得寶貴的反應(yīng)時(shí)間。