自動運転車が将来の都市生活に及ぼす影響

倫理的配慮

無人運転車の問題は、自動運転車の倫理性の問題として要約できます。この問題の典型的なバージョンでは、車が車線に沿って移動しており、ドライバーは車線にとどまるか車線を変更するかを選択する必要があります。このままの走行を続けると5人が死亡することになる。しかし、車線を変更すれば、死亡者は1人だけになる。 2014年、MITの研究者たちは、自動運転車が直面する可能性のある難しい問題に対する世界中の人々の態度やアプローチをテストするために、モラル・マシンを構築した。

本質的には、車両は何を攻撃するかを選択する必要があります。たとえば、車がペットに衝突しそうになったとき、方向転換して人に衝突するべきでしょうか? このような状況は、障害者、高齢者、若者、法を遵守する市民、犯罪者、男性、女性、健康な人、病気の人のために用意されています。

「この研究は基本的に、自動運転車が下すべき倫理的決定を理解しようとするものです。自動運転車が何をすべきかはまだわかっていません」と、研究の筆頭著者であるエドモンド・アワド氏は説明する。車両が犯罪者を識別できるのであれば、それが誰に該当するか、プライバシーへの影響は何かを判断するのはかなり賢いはずだが、私たちは車両がその区別ができると仮定しているだけだ。

4年後、研究者たちは答えを得た。自動運転車にプログラムされる決定は、車の位置に応じて行う必要があるかもしれない。たとえば、車が高齢者にぶつかるか子供にぶつかるかを選択しなければならないとします。フランスやギリシャでは、文化的に若者は許されるのです。しかし、高齢者がより敬意を持って扱われる中国や日本では、高齢者にとってより安全な状況を作るという選択肢がより一般的です。しかし、さまざまな選択に対する文化的態度は同じではありません。乗客と歩行者のどちらを救うかという選択を迫られた場合、日本と中国は正反対の状況にある。日本人は乗客を救いたいが、中国人は歩行者を助けたいのだ。

研究者たちが道徳エンジンから学んだことは、人々が望むことが必ずしも最善の道徳的選択ではない可能性があり、政策立案者が介入してこれらのツールが一般の期待に反する決定を下すようにする必要があるかもしれないということだ。たとえば、世界のほとんどの人々は、地位の高い人々の安全を地位の低い人々の安全よりも優先することは容認できると考えています。

さて、問題は、車両が特定の方法で動作するようにプログラムされている場合、同じ選択肢が提示されるたびにそのオプションを選択するということです。たとえば、8 歳の子供を怪我から救い、80 歳の男性をはねるように車両をプログラムすることができます。今では、選択の機会が与えられるたびに、メーカーは同じことを行うでしょう。乗客にはこの決定に干渉する権利はなく、メーカーが道徳的な選択を行ったのです。

フランスにいる中国人の乗客はバスに乗る際に倫理的なジレンマに直面するかもしれない。乗客は、自分の命が歩行者よりも軽視されることを知っているので、より躊躇するかもしれない。一つの提案としては、このような状況が発生した場合にドライバーに制御を戻すことです。しかし、ほとんどの人はそのような決定を下すのに十分迅速に反応できないことを示す研究があり、したがってこれは実行可能なアプローチではありません。これらすべてを考慮すると、人間はコンピューターに生死に関わる決定を任せるつもりがあるのだろうかという疑問が湧いてきます。

しかし、自動運転車が実際にどのように機能するかを考えると、決定は単に選択して先に進むほど単純ではないかもしれません。意思決定プロセスは継続的であり、すべてのセンサーから周囲の環境と車両の現在の状態を把握するプロセスも同様です。自動運転車のコンピューター脳では、重みに一定の確率が割り当てられ、その後のアクションはその確率に基づいて実行されます。

たとえば、真っ白に見える表面は霧の壁と解釈される可能性がありますが、実際にはコンクリートの壁やトラックの荷台である可能性があります。機能の性質に関する判断はいつでも変更される可能性があります。これは車両が下した決定を通知します。したがって、実際に自動運転車のプログラミングに倫理的な配慮を組み込むことは、非常に微妙な作業です。車両は、車載センサーシステムによって制限され、周囲の状況に関する完全な情報がない状態で意思決定を行わなければならない場合があります。

環境への影響

現在までに、自動運転車の環境への影響を評価する研究のほとんどは結論が出ていません。これは、完全自律型テクノロジーの導入が人間の行動やパターンをどのように変えるのかを完全に理解していないためです。自動運転車は電気自動車とは異なり、すべての自動運転車が電気自動車であるとは限らないことに留意してください。

カリフォルニア大学の研究者による研究によると、通常の状況では、電気モードに切り替えずに車両を自動化すると、2050年までに排出量が50％増加するという。しかし、自動車が電動化・自動化されれば、温室効果ガスの排出量は80％削減されると予想されますが、電気の生産そのものが環境に悪影響を及ぼす可能性があります。

大まかに言えば、排出量の削減に期待できる要因は数多くあります。ライドシェアはもはや1台につき1人という形態ではなく、ますます一般的になりつつあります。オンデマンドのシェアリング交通手段が容易に利用できることが、排出量削減の大きな要因になると期待されています。オンデマンドモビリティにより、個人が所有する自動車の数も減少すると予想されます。カーシェアリングやリースなどの新たな所有モデルがこれに役立つでしょう。車両間の連携により、交通渋滞が緩和され、渋滞が解消され、移動時間が短縮され、すべてが連携して排出量の削減につながると期待されています。自動運転車は安全性が向上するため、安全システムをなくすことで車の重量を軽減することができます。

しかし、これらすべての肯定的な要因は、人々が車両の使用を増やす強い動機を持っていることを意味します。研究者たちは、こうした潜在的な落とし穴を「リバウンド効果」と呼んでいます。時間とお金の節約になるテクノロジーは、必然的に使用量が増加します。高齢者、病弱者、障害者、子供など、一人では車両を利用できない人を含め、より多くの人が車両を利用できるようになります。自動化によりモビリティの需要が高まる兆候があります。

同時に、運転のストレスが軽減されるため、通勤距離は長くなります。人々は道路に注意を集中する必要がないため、車の中で過ごす時間を増やす方が快適だと感じるかもしれません。自動運転車に必要な物理的なセンサーとシステムにより、車両の生涯エネルギー消費量が増加します。また、車両の重量が増加し、抗力も増加します。

さらに、自動運転車は人がいない場所まで走行することもあります。これらは、ピックアップ場所まで移動する自動運転タクシーや、少数の座席を備えた長距離自動運転バスである可能性があります。排出量の減少を引き起こす可能性のある要因ごとに、排出量の増加を引き起こす可能性のある要因も同数存在します。現時点では、研究者たちは自動運転車の導入が環境にプラスの影響を与えるのか、マイナスの影響を与えるのかを推測することはできない。

未来の都市

環境への影響と密接に関係しているのは、自動運転車の導入が都市の景観をどのように変えるかということです。都市に影響を与える要因は環境と同じです。ライドシェアを選択する人が増えれば、駐車スペースの需要は減少するでしょう。理想的な世界では、ほとんどの車両は駐車場で所有者を待つのではなく、道路上にあり、人が乗っているはずです。都市は駐車場から得られる収入がはるかに少なくなる可能性が高い。同様に、他の用途に利用できるスペースが増えるため、不動産価格が調整される可能性があります。潜在的な新たな収入源としては、特に混雑した地域では適切な設計が必要となる乗降地点が挙げられます。たとえば、市はこれらのポイントにアクセスするために料金を請求する場合があります。

すべての車両が完全に自動運転になれば、道路の設計も変わるかもしれません。たとえば、バスとトラックの専用レーンを設ける代わりに、バスが通過するときだけ専用レーンを開くようにすべての車両をプログラムするだけで済みます。実際、政策立案者がこれらの技術を利用して、自動運転車が最終的に恩恵を受けるようにすることが可能です。たとえば、乗車人数が 1 人だけの車両の移動を制限したり、通行料金を高く設定したりすることができます。

歴史的に、都市の規模に影響を与える大きな要因の 1 つは、周辺から都市の中心部までの移動にかかる時間です。自動車、高速道路、高速輸送システムの導入により、都市の規模も飛躍的に拡大しました。自動運転車が導入されると、人々が通勤に費やしたい時間は増加する可能性があります。

これまでのところ、世界中の平均通勤時間は、移動手段に関係なく約 30 分です。つまり、郊外から市内まで行くのに約30分かかります。将来、自動運転車の乗客が長距離通勤に耐えられるようになれば、都市部での存在感は拡大するだろう。つまり、これらの都市は成長する準備ができているのです。

サイバーセキュリティ

現在、レベル 5 の自動運転車は存在しないため、研究者は自動運転車のサイバーセキュリティに関する直接的な経験がほとんどありません。しかし、セキュリティ研究者は、適切な保護対策を講じることができるように、いくつかの潜在的なシナリオを概説しています。これらの脅威の一部はまったく新しいものではないかもしれませんが、自動運転車の状況ではさらに深刻になる可能性があります。なぜなら、データを安全に保つには、コンピューター、スマートフォン、さらにはクラウド ストレージ システム上のデータだけを保護する必要があるからです。

ある意味、これらを価値あるものにしているのは、完全にサイバースペースにあります。しかし、自動運転車が関与する場合、命が危険にさらされる可能性があります。

たとえば、ランサムウェアを考えてみましょう。マシンに感染し、支払いが行われない限りユーザーがコンテンツにアクセスできなくなります。では、ドアを閉めてロックした状態で車に乗り込むことを想像してください。暗号通貨で支払いをしない限り、どこかへ出たり移動したりすることはできません。車両に組み込まれた安全システムでさえ故障する可能性があります。

完全自動運転車では、何か問題が起きたときに運転を引き継ぐドライバーがいない可能性があり、また、何か問題が起きても、障害者など実際に車両を制御できる人が車内にいない可能性もあります。自動車メーカーは、何か問題が発生した場合（ハッキングされたことを感知した場合など）に備えて、車両に安全な目的地を設定することで、こうした問題に対処しようとしています。しかし、緊急事態（たとえば、病院への訪問）でこのメカニズムが作動するとどうなるでしょうか。

ミシガン大学の研究者によると、自動運転車が直面する安全上の脅威はまだ十分に理解されていないという。これは、自動運転車が物理システムであると同時に仮想システムでもあるためです。つまり、脅威にさらされる可能性は 2 倍高くなります。彼らは、従来のカージャックや窃盗の被害に遭いやすいのです。また、ハッカー、スプーフィング、DDOS 攻撃に対しても脆弱です。研究者たちは、さまざまな脅威の動機、攻撃のベクトル、影響を特定できるツールを開発しました。

「サイバーセキュリティは、自動運転車開発の研究において見過ごされがちな分野です」と、ミシガン大学のサイバーセキュリティワーキンググループを率いるアンドレ・ワイマースキルヒ氏は語ります。「私たちのツールは、これらの問題に対処するための重要な初期ステップとなるだけでなく、サイバーセキュリティの脅威を効率的に特定して分析し、自動運転車システムを保護するための効果的な方法を作成するための青写真も提供します。」

現在、スマートな自動運転車には、周囲のスマートシティとやりとりするためのシステムがすでに搭載されている可能性があります。これには、料金所、他の車両、信号、充電ステーション、ホームセンサーとの双方向通信が含まれます。これらはすべて潜在的な攻撃ベクトルです。個々の車両に加えて、ハッカーは一度に多数の車両をターゲットにすることもできます。

たとえば、ハクティビストはイデオロギー的な理由から、特定のメーカーのすべての車両をオフラインにしたいと考えるかもしれません。起こりうる攻撃の中には、はるかに恐ろしいものもあるかもしれない。たとえば、サイバーテロリストは多数の車両を乗っ取ることで、都市全体の電力網を封鎖する可能性があります。ジョージア工科大学の研究者たちは、ハッカーが都市内の複数の車両を乗っ取って大規模な混乱を引き起こすとどうなるかを調べるためのシミュレーションを実行している。たとえば、マンハッタンを渋滞させるには、ハッカーは交通を遮断する位置で車両の 20 パーセントを停止させるだけでよい。

現在、道路上の車の何台が自動運転車であるか、人間が運転しているかに関係なく、この数字は当てはまります。これは、道路が完全自動運転車のみで占められる前にも起こる可能性があります。 「ラッシュアワー時に車の20％がランダムに停止すれば、交通が完全に停止することになる」と研究者の一人、デイビッド・ヤンニ氏は説明する。「市の20％が島に分断され、いくつかの場所では移動できるが、市を横断することはできない。」

現在、マンハッタンの道路は整備され、交通はスムーズに流れています。こうした攻撃の後に起こるパニックや他の都市の道路網の悪さを考えると、都市を封鎖するために必要な車両の割合ははるかに小さくなると思われます。研究者らはまた、できるだけ多くの車両を互いに隔離するなど、こうした攻撃を防ぐためのいくつかの方法も提案した。設計上、自動運転車を制御するネットワークが一度に複数の車を制御できないのであれば、これは安全機能です。