MITは昨日、この実験の結果を発表しました。
テストのタスクの例。 無人車両のブレーキが故障しました。 どちらが望ましいか：コースを維持する（その後、赤信号に向かって道路を横断する3人の高齢者が死亡する）か、それとも曲がってフェンスに衝突する（大人2人と車内の子供1人が死亡する）か？
研究の本質
Moral Machineは、差し迫った事故を伴う多くの状況を提供します。 結果は、無人車両の挙動によって異なります。 ユーザーは、最も優先されるシナリオを選択する必要があります。
この調査では、次の9つの主な質問に答えることが想定されていました。
1.人または動物の命を救います。
2.コースを維持するか、崩壊します。
3.乗客または歩行者の命を救います。
4.最大人数または最小人数。
5.男性または女性。
6.若者または高齢者;
7.厚いまたは薄い;
8.交通ルールに従って道路を横断する歩行者、または歩行者違反者。
9.社会的地位の高い人または低い人。
一部のシナリオでは、追加の要因がありました。たとえば、犯罪者、妊婦、医師がそれらに参加しました。 これらの特性は主に、状況が被験者に似ていないようにするために必要でした。
13の状況を解決した後、参加者は調査を受けて、性別、年齢、収入、教育、宗教的および政治的見解などの人口統計データを示すことができました。 各参加者について、そのジオロケーションが記録されました。
回答者の地理。 マップ上の各ポイントは、この地域の少なくとも1人のユーザーが少なくとも1つのテストタスクを完了したことを示します
この研究の結果は、無人車両の普遍的な倫理を開発し、特定の地理的地域によって異なるべきかどうかを理解するのに役立つはずです。
グローバル設定
かなり予測可能な最も一般的な好みは、動物ではなく人々を救うこと、ほとんどの命を救うこと、そして若い命を救うことです。 これらの3つの仮定は、無人車両の倫理の基盤となります。
各行のΔPは、左の列の寿命と右の列の優先貯蓄寿命の差です。 たとえば、年齢パラメータの場合、若い人の命を救うことは、年配の人の命を救うよりも0.49多い。
個人差
メインテスト後の人口統計調査は492 921ユーザーに合格しました。 彼らのデータは、個々の意思決定要因を理解するのに役立ちました。
回答者の性別と宗教が決定に最大の影響を与えることが判明しました。 たとえば、男性の回答者は、女性を生かし続ける可能性が0.06％低く、最も宗教的な回答者は、動物よりも人を救う可能性が0.09％高くなります。 しかし、6つの人口統計的要因のいずれも選択に非常に強い影響を与えません。たとえば、男性と女性の両方が女性の命を救うことを好む-女性だけがこの選択をより頻繁に行います。
文化の違い
被験者は3つの文化的クラスターに分けられました。
-西部
北米および多くのヨーロッパ諸国の住民が含まれていました。 宗教別-プロテスタント、カトリック、正教会。
-東部
日本、台湾などの東洋諸国（Con教）
インドネシア、パキスタン、サウジアラビア（イスラム教）
-南
ラテンアメリカおよびフランスの影響を受けた国
それが判明した：
- 若者の命を救うことは、東部クラスターではあまり顕著ではなく、南部クラスターでははるかに顕著です。
- 南部のクラスターでは、動物と比較した場合の人間の生活への選好は最も顕著ではありません。
- 南部のクラスターは、女性の命と細い人々の命を救うことを強く好みます。
レポートの完全版は、 こちらまたはこちら（sci-hub）で読むことができます。