専門家:歩行者の安全問題を解決するために都市は自動運転だけに頼ることはできない

専門家:歩行者の安全問題を解決するために都市は自動運転だけに頼ることはできない

自動運転技術が業界全体で開発のマイルストーンに到達し続ける一方で、都市は自動運転車(AV)の目標を補完するためにインフラをデジタル変革する必要があると、ロサンゼルス交通局長のエレタ・レイノルズ氏は述べた。

レイノルズ氏は火曜日、メディア企業アクシオスが主催した自動運転に関するウェビナーで、自動車メーカーやソフトウェア開発会社と5年近く働いて得た教訓として「都市は歩行者の安全の問題を解決するために自動計算に頼ることはできない」と述べた。その代わりに、交通安全のイノベーションがどのように設計され、提供されるかに影響を与えるには、都市は「民間部門にもたらすのと同じ知性と機敏性を受け入れる必要がある」と彼女は述べた。

レイノルズ氏はまた、都市が自動運転車の導入に備える中で公平性を維持することの重要性を強調し、自動運転車専用レーンなどの構想は、一部のコミュニティにとっては解決策よりも問題を生み出す可能性があると指摘した。同氏は、このレーンは「自律走行車を購入する余裕のある人、もしくは、自律走行車を送ってもらい、自分たちを乗せて移動させる車両群を運営する会社に料金を支払う余裕のある人に引き続き優遇措置を与えることになる」と述べた。

「これにより、少数の特権階級の問題が解決され、気候や不平等といったより大きな問題に全面的に対処できるようになります。」

ルノーが2014年にロサンゼルス運輸局で設立されたとき、自動運転業界は2021年を完全自動運転の年として宣伝し、レベル5の車両がアメリカの街路や高速道路のいたるところに登場するとしていた。しかし、現在の進歩は十分とは程遠い。

レイノルズ氏はさらに、都市を自動運転に備えさせようという大げさな宣伝やプレッシャーは、実は「オートノウォッシング」、つまり都市の影響力を利用して自動運転車の開発への支持を集める行為の一種であると述べた。

「オートノウォッシング」は研究者リザ・ディクソンが作った新しい用語で、彼女の論文「自動車自動化のグリーンウォッシング」で説明されています。これは、自動運転車や自律走行車の技術に携わる人にとっては必ず知っておくべき情報です。ディクソンはこれを次のように定義しています。「部分的または半自律的な製品、サービス、またはテクノロジーについて、適切なレベルの人間による監視を偽って、根拠のない、または誤解を招く主張をする行為。オートノウォッシングは、システムの能力があらゆる状況下で確実に実行できる範囲を超えて誇張されている場合、完全自律システムにまで及ぶことがあります。オートノウォッシングにより、実際よりも自律的であるように見せかけます。」

これは「自動車メーカーや、ベンチャーキャピタルから多額の資金提供を受けている他の企業にとって、その資金提供を継続するだけでなく、自動運転規制に影響を与えたり、規制を制定したりする点で都市に先んじることができる潜在的な方法だ」と彼女は語った。

彼女は、自動車メーカーが解決を望んでいる交通や歩行者の問題の一部を解決するのは都市次第であり、自動車がこれらの課題に対する完璧な万能薬ではないと指摘した。彼女はアメリカ自動車協会(AAA)の調査を引用し、今日の自動車に使用されている基本的な自律システムである先進運転支援システム(ADAS)は注意をそらすだけでなく、ほとんどの歩行者を検知する機能も不十分であることが判明したと述べた。

一方、MADD(飲酒運転防止母親の会)のヘレン・ウィッティ会長はウェビナーで、現在のADAS技術について楽観的な見方を示し、自動運転車開発の大きなメリットとしてよく取り上げられる飲酒運転の撲滅に役立つ可能性があると述べた。この技術がすべての車に標準装備されれば、年間9,400人の命が救われる可能性があると彼女は語った。

特に自動車の「政治経済」を考慮すると、一般の人々はレベル 5 の自動運転車の普及を予想しながら、現在の ADAS 技術に適応する時間があります。アメリカン大学講師で元運輸幹部のセリカ・タルボット氏は電話会議で、「規制の枠組みをめぐって地方政府と連邦政府の間で綱引きが続いており、その緊張が今後も自動運転車産業の妨げになるだろう」と述べた。

「今はまるで西部劇のようだ」と彼女は言う。

レイノルズ氏は、将来の人々に利益をもたらすことができる中核的な目標と真に一致するように、自動運転の開発で協力することが、公共部門の交通機関の幹部と民間部門の製造業者にとって最大の利益になると示唆した。

<<:  エッジ AI IoT ソリューションはビジネス パフォーマンスをどのように向上できるのでしょうか?

>>:  顔認識の悪用は情報セキュリティ上の懸念を引き起こす

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

ゴースト吹き替えチームにとって朗報です! AIがあらゆる言語のリップシンクを自動生成

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

人工知能を通じて「自分を知る」

2016年、AlphaGoが人間のチェスプレイヤーであるイ・セドルを破り、人工知能に関する研究と考...

強化学習の実際の応用例 10 選

強化学習では、報酬と罰のメカニズムを使用してエージェントをトレーニングします。エージェントは正しい行...

これら10機関からの24の調査データはAIのトレンドを理解するのに役立ちます

[[256519]] 2019年1月現在の人工知能の現状は?最近の調査では、AI の人気、測定可能な...

AIがあなたをビデオから消去しました!効果はシルキーで跡が残りません

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

TCP のこと 1: TCP プロトコル、アルゴリズム、原理

TCP は、多くの問題を解決する必要があり、これらの問題により多くのサブ問題とダークサイドが引き起こ...

超人工知能は人類を滅ぼすのか?

[[410355]]北京時間7月9日、ジョージ・ドヴォルスキー氏のスーパー人工知能に関する意見は次...

2021年1月から2月までの中国人工知能の月次情報まとめ

[[389793]]国内人工知能産業への投資と資金調達の調査不完全な統計によると、過去2か月間に66...

メタバースの開発にはどのような重要な技術が必要ですか?

メタバースは、信頼できる資産価値とアイデンティティ認証を備えた仮想アクティビティを実行するためのプラ...

アリババ、1秒でフェイクニュースを暴く「AI噂クラッシャー」を正式リリース

[[261230]]エイプリルフールは私たちにとってただ楽しい日です。親にとって、ネット上の噂は日々...

...

産業用AIが製造業に変革をもたらす5つの方法

すべての分野の中で、人工知能は製造業に最も大きな影響を与えており、この変革はまだ始まったばかりです。...

普遍近似定理を理解しなければ、ニューラルネットワークを理解することはできない

ニューラルネットワークの威力を示す証拠文字通り、普遍近似定理はニューラル ネットワークがどのように機...

小売業におけるロボット工学

小売業におけるロボット工学の応用により、企業は小売業のバリューチェーン全体を変革し、強化することがで...