悲劇！ウーバー、自動運転車が人をはねて死亡させたため全テストを中止

ウーバー、自動運転車が人をはねて死亡させたため全テストを中止

アメリカ現地時間19日朝、アリゾナ州でUBERの自動運転車が試験走行中、道路脇の女性をはねて死亡させる事故が起きた。

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米CNBCのウェブサイトは3月20日、米国国家運輸安全委員会（NTSB）の報道官が事故の調査を行っていると報じた。アリゾナ州知事事務所も法執行機関と連絡を取っていると述べた。さらに、米道路交通安全局もこの事件を調査している。

事故後、UBERはツイッターで、 全国の都市での自動運転車のテストを一時停止するとともに、犠牲者の遺族に哀悼の意と支援を表明し、当局による事件捜査に全面的に協力すると発表した。

テンピ警察によると、衝突事故発生当時、UBERの自動運転車は自動運転モードで走行しており、車内には人間のオペレーターが乗っていたという。地元警察も次のように述べていることも特筆に値します。「 事故現場では明らかな減速の兆候は見つかりませんでした。」

しかしその後、アリゾナ州の地元警察は、 自動運転による死亡事故についてウーバーに責任はない可能性が「非常に高い」と述べた。 「自動運転であれ人間による運転であれ、歩行者が暗闇から直接道路に出ていれば、この衝突を避けるのは難しかったことは明らかだ」とシルビア・モイル警察長官は語った。

事件後、海外では騒動が起きた。メディアやソーシャルネットワーキングサイトはこの事件を報道し、議論した。これは自動運転に関わる世界初の死亡事故であるため、自動運転（さらには人工知能）技術に対する人々の信頼はさらに揺らぐ可能性がある。

自動運転事故が多発

近年、海外での無人運転車の公道試験中に、さまざまな程度の事故、さらには悲劇も発生しています。

2017年3月、UBERの無人運転車がテンピでの試験走行中に民間の車に衝突された。車に乗っていた2人は負傷せず、UBERは直ちに試験計画を中止した。警察はその後、ウーバーの自動運転車には何ら問題はなく、衝突した車両に責任があると判断した。しかし、 ウーバーのテスト車両は有効な「是正措置」を講じなかったため、結局は車両が横転する事態に至った。

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2016年5月7日、40歳のジョシュア・ブラウンは、自動運転システムを使用してテスラ モデルS電気自動車を運転していた。信号のない交差点で、大型トレーラートラックが突然左折した。テスラはブレーキをかける時間がなく、車体はトラックの真下に落ち、屋根が完全に持ち上がった。 テスラのオーナーであるブラウン氏はその場で死亡したが、トラックの運転手は負傷しなかった。テスラはその後の発表で、システムが前方の危険を検知せずブレーキをかけなかったため、前方のトラックに直撃したと述べた。

2016年1月、23歳の男性が河北省邯鄲市の北京・香港・マカオ高速道路でテスラのセダンを運転していた。彼は前方の道路清掃車を避けるのに間に合わず、 車に追突し死亡した。 ほぼ2年後、あらゆる方面からの証拠に直面して、 テスラはついに「オートパイロット」が事故の原因であることを認めた。

18日の悲劇的な事件は、自動運転車の登場以来存在してきた懸念を浮き彫りにした。

自動運転は本当に安全ですか？

表面的には、システム全体の障害以外に、なぜこのような致命的な事故が起こったのか理解するのは困難です。自動運転車はこのような事故を防ぐように設計されているからです。

自動運転車のエンジニアが最初に考慮する不測の事態は、ほとんどの場合、運転経路に予期せず人や物体が入ってくることです。 突然止まる車、鹿、通り過ぎる歩行者など、さまざまな状況があります。

Uber の自動運転車には、さまざまなセンサーが搭載されています。

1. トップLiDAR

車の周囲の 3D 画像を 1 秒間に何度も生成します。 LiDAR は、物体から反射してセンサーに戻る赤外線レーザー光のパルスを使用し、昼夜を問わず静止物体と移動物体の両方を非常に詳細に検出できます。

上部のライダーユニットが正常に機能していれば、完全に隠されていなければ被害者を識別できるはずです。同時に、車は歩行者から100フィート（30メートル以上）離れており、歩行者の画像を「脳」に送信して検証することができます。

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2. フロントエンドレーダー

レーダーはライダーと同様に信号を送信し、それが跳ね返ってくるのを待ちますが、雪や霧を透過し、干渉に対する耐性が高い電波を使用します。

テスラのオートパイロットシステムは主にレーダーに依存している

3. 短焦点および長焦点光学カメラ

LiDAR とレーダーは物体の形状を判断するのに優れていますが、マーカーの読み取りや物体の色を理解するのはあまり得意ではありません。このタスクは、高度なコンピューター ビジョン アルゴリズムが組み込まれ、画像のリアルタイム分析を実行できる可視光カメラに割り当てられます。歩行者の検出はエンジニアが解決しようとする最も一般的な問題の 1 つであり、 そのためのアルゴリズムはすでにかなり成熟しています。

光学カメラで撮影した画像

カメラは夜間に作動させることは難しいですが、ライダーとレーダーは夜間でも作動します。真っ暗な環境でも、全身黒の服を着た人はライダーとレーダーで識別できます。

4. 安全運転

人間は障害物を見つけるのが非常に得意です。人間の反応時間は最速ではありませんが、車は反応しないか、間違った反応をします。訓練を受けた安全ドライバーは正しく反応します。

中国における自動運転

自動運転車には明るい未来があるとはいえ、まだ道のりは長く、現在のレベルは私たちが考えているほど楽観的ではないかもしれません。

しかし、規制に関しては、おそらく中国ほど熱心な国はないだろう。  

昨年末には、北京市が率先して「北京市自動運転車の路上試験推進の加速に関する指導意見（試行）」と「北京市自動運転車路上試験管理実施規則（試行）」を公布し、試験主体、試験車両、試験人員、事故処理などに関する要件を明確にした。  

米国は現在、自動運転に関する3つの政策を出しているが、自動運転技術の開発が加速するにつれ、米国は徐々に一部の規制を緩和しており、各州で状況は異なっている。

それに比べると、中国の管理方法はより一般的ではあるものの、すべては安全に基づいています。

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百度の自動運転車 

事故責任評価に関しては、北京の規則では、 車両のテストドライバーが事故や交通違反の責任を負うべきであると明確に規定されています。                                                               

上海市は、重傷や死亡、車両や道路施設の損傷など重大な交通事故が発生した場合、国家認定の交通事故司法鑑定機関が試験車両の技術鑑定を実施し、鑑定費用は試験機関が負担すると指摘した。公安機関の交通管理部門は鑑定結果に基づいて責任を決定し、テストドライバーとテスト対象者に対して措置を講じます。
我が国は米国より遅れて自動運転を開始したが、「安定的な発展」を主張してきた。  

北京を筆頭に上海や広州などの都市も自動運転試験のライセンス発行を開始し、実際の運転環境に近い試験場の建設を積極的に進めている。

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自動運転車の未来

自動運転車の将来の市場スペースが広いことは間違いありません。

関連データによると、自動運転車は2025年までに2000億〜1兆9000億米ドル相当の巨大な市場を生み出す可能性がある。 2035年までに、自動運転車の世界販売台数は1,180万台に達し、2025年から2035年までの年平均成長率は48.35%となる見込みだ。その頃までに、中国は世界市場の24%を占めることになる。

現在、百度や長安などの国内企業や、国防科技大学や軍事輸送学院などの軍事学校も、国内の無人運転車の研究開発の最前線に立っています。

例えば、長安汽車は重慶を出発し北上して北京まで向かう無人車両の長距離走行で国内記録を達成した。百度汽車も北京で初の自動運転車路上試験を成功させた。  

2回のセッションで、百度の李ロビン会長はインタビューで次のように語った。「 3 ～5年以内に、運転手に代わる無人運転車が登場するだろう。 そして来年、百度とそのパートナーが発売するL3レベルの自動運転量産車は高速道路を走行できるようになる。将来的には、高速道路で『火鍋を食べながら歌を歌う』ことができるようになるだろう。」 ”

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しかし、中国の道路の複雑さは誰の目にも明らかです。自動車の自動運転を実現するには、まだまだ道のりは長いです。

自動運転車が事故を起こした場合、誰が責任を負うのでしょうか?

弁護士であり、『ロボットも人間だ』の著者でもあるジョン・フランク・ウィーバー氏は、ロボットにフルタイムの運転手として働いてもらったり、商品を配達してもらったりするなど、もっと多くのことをしてもらいたいのであれば、ロボットに法的人格を与える必要があるかもしれないと述べた。

「ロボットを生身の人間と同じように扱うのであれば、法律はロボットとのやりとりが生身の人間とのやりとりと同等であると認めるべきです」とウィーバー氏は書いている。「時には、ロボットも生身の人間や企業と同じように保険をかけられる存在であり、ロボットの責任は別個かつ明確に区別されるという認識が必要になることもあります。」

重要な点は、ロボットを特定の法的責任と義務を持つ存在として定義しなければ、ロボットを効果的に制御することが困難になるということです。

現在、自動運転車を開発しているGoogleのような企業は興味深い状況に直面しています。 Google が自動運転車を販売し、それが事故を起こしたとします。それで、この事故によって生じた損失に対して誰が責任を負うべきでしょうか?あなたなの？それともGoogle?車を動かすアルゴリズム、センサー、すべての制御システムは、Google によって設計、開発されました。 Google の従業員でさえ、損失に対する賠償責任は車の所有者ではなく Google が負うべきだと考えています。

しかし現実の世界では、自動運転車は特別なケアやメンテナンスが必要になったり、指定されたエリアでしか運転で​​きなかったりすることもある。この場合、車載ソフトウェアではなく、車の所有者が責任を負うことになります。

ウィーバー氏は、現実の難しいシナリオについて言及し、自動運転車が鹿を避けるために方向転換し、別の車に衝突する可能性があると述べた。自動運転車が善意の人間の運転手が行うであろうことを行った場合、このシナリオでは Google (または他の自動運転車メーカー) が交通事故の責任を負うべきでしょうか?

ウィーバー氏は答えはノーだと考えている。上記のシナリオでは、ロボット自体に責任は問われません。同氏の法的な理想によれば、「自動運転車は独立した保険対象物となり、交通事故が発生した場合、被害者に保険金をより迅速に提供し、自動車所有者を訴訟から保護することができるようになる」という。

これが馬鹿げているように思えるなら、別のシナリオを想像してみてください。 Google が 10 万台の自動運転車を販売した場合、それらすべてで発生するすべての事故や違反に対して法的責任を Google が負うべきなのでしょうか?このようなレベルの法的責任を負う企業はどこにあるでしょうか?

しかし、デザインコンサルタントのブライアン・シャーウッド・ジョーンズ氏はウィーバー氏の見解に反対している。 「『ロボットのせいだ』と考えるのは意味がない」と同氏は述べ、「人間に責任を負わせない」のは「重大な責任逃れ」になると主張した。

興味深いことに、現在路上を走る自動運転車の責任は、人間以外の存在、つまり企業に課せられています。

ウィーバー氏は、ロボットを独立した法人にすることで、ロボットが私たちの生活の中で果たす役割を明確にすることができるかもしれないと主張している。したがって、自動運転車は、法人として、運行中に発生する可能性のある交通事故に対処するための独自の保険を持つ必要があります。これは、交通事故による損失は法人である自動車によって支払われるべきであることを意味します。

もうひとつの選択肢は、Google のような企業が、対応するリスクを軽減し、引き受ける新しいビジネス モデルを開発することです。たとえば、Google は自動運転車を誰にも販売せず、代わりに自社で超安全な自動運転車の艦隊を構築しています。グーグルカーのデザインは、小型で軽量、速度も制限されており、重大な事故が起きないようにグーグルが対策を講じていることを示唆している。

ロボット主体の地位の例は、私たちの既存の法制度が現代社会、企業、ロボットの発展に追いついていないことを示していると言えるかもしれません。おそらく、ロボットに法的主体としての地位を与える必要はなく、法的主体としての地位に関する既存の概念を改革する必要がある。

しかし、ウェンディ・カミナーが警告しているように、法的主体としての地位の付与を「自然人」のみに限定すると、深刻かつ予期せぬ結果が生じる可能性があります。つまり、最も合理的なアプローチは、法的主体の地位の概念をロボットにまで拡張することです。

これについてどう思いますか？