探索不同国家和文化中自动驾驶车辆的伦理问题与挑战

摘要

自动驾驶车辆（AVs）承诺革命性的交通未来，但伦理考量为广泛采用带来了重大挑战。本文深入探讨围绕AVs的复杂伦理挑战，涵盖不可避免事故的令人困惑的“trolley problem”、责任归属的棘手问题、数据隐私的首要关切、网络攻击脆弱性的寒冷前景以及广泛就业流失的潜在风险。我们开展全球探讨，考察这些伦理困境在美国、欧洲、澳大利亚、中国以及发展中国家中如何呈现不同。通过剖析各地区的伦理景观，我们突出了影响这些挑战认知和管理的多元文化、法律和社会背景。每个地区提供了独特的策略和解决方案，从实施稳健的监管框架、培育尖端技术进步，到培养社区参与、优先教育举措。此分析揭示了文化视角的深远影响，强调了深植价值观，如个人主义与集体主义、风险容忍度，如何塑造对伦理困境的理解和解决方案的制定。此外，本文研究了创建一辆符合全球标准的自驾车的可能性。我们承认国际交通法规的复杂性和挑战性、交通安全标准的异质性以及全球基础设施差距所带来的艰巨挑战。本文认识到全球合作与开发具有文化敏感性的解决方案的关键需求，以确保自动驾驶车辆在安全、伦理原则和负责任实施的基础上拥有未来。通过这项全面探讨，本文力求深化对自动驾驶技术道德维度的理解，并点燃关于AVs负责任发展与部署的全球讨论。

作者

Kruti Shah 约翰·霍普金斯大学怀廷工程学院 EP 项目，马里兰州劳雷尔，美国

Erhan Guven Whiting 工程学院 EP 项目，约翰·霍普金斯大学，德拉维尔，马里兰州，美国

出版信息

Journal: 2025 第59届信息科学与系统年会 (CISS) Year: 2025 Pages: 1-6 DOI: 10.1109/CISS64860.2025.10944682 Article Number: 10944682 ISSN: Electronic ISSN: 2837-178X, Print on Demand(PoD) ISSN: 2837-0163

指标

论文引用数： 1 总下载量： 272

关键词

IEEE 关键词: Ethics, Law, Shape, Transportation, Europe, Safety, Cultural differences, Global communication, Standards, Accidents

索引术语: Autonomous Vehicles, Ethical Challenges, Data Privacy, Risk Aversion, Regulatory Framework, Safety Standards, Self-driving, Solution Formulation, Traffic Laws, Trolley Problem, Cultural Values, Public Education, Legal Framework, Road Accidents, Data Security, General Data Protection Regulation, Public Trust, Speed Limit, Human Values, Individualistic Cultures, Road Markings, Road Safety, Moral Intuitions, Modular Design, Collectivistic Cultures, Infrastructure Upgrades, Signage, Transparent Communication, Traffic Safety, Rigorous Testing

作者关键词: autonomous, self-driving, vehicles, ethical, dilemma

未定义

第一节. 介绍

想象一个通勤无压力、交通拥堵成为过去、道路事故大幅减少的世界。自动驾驶车辆（AVs）或自驾车承诺实现这样的未来，利用先进的传感器、摄像头、雷达和人工智能（AI）在没有人工干预的情况下导航道路。

自动驾驶车辆的潜在影响具有革命性：通过遵守交通法规和更快的反应提升安全性，减少拥堵提高效率，为老年人或残障人士提升可达性，并让乘客能够利用行驶时间进行工作或休闲，从而提高生产力。尽管在美国尚未出现完全自主车辆，但部分自主原型越来越普遍，推动了交通创新。

自动驾驶能力分为六个级别，从 0 级（无自动化）到 5 级（完全自主）。5 级代表最终目标，车辆能够在任何情况下自行导航，无需人类干预。当前原型在较低级别运行，需要不同程度的人类监督。

Fig. 1. 示例自主车辆架构.

AV 的功能架构通常包括数据采集、数据处理和执行，能够实现转向、加速和制动等功能（图 1）。高级系统，例如 Google、Uber 和 Tesla 开发的系统，利用雷达、激光雷达和摄像头等多种传感器来创建其周围环境的内部地图。软件使用障碍物规避算法、预测建模和目标识别处理这些数据，以确保安全导航 ¹.

Waymo，Google 的 AV 子公司，自 2009 年起一直引领行业，在 2023 年完成了超过 700,000 次公开行程，并在旧金山扩展了无驾驶员限制的叫车服务。Hyundai 也展示了其 Ioniq 5 robotaxi 的四级自动驾驶，该车成功通过了 U.S. driver’s license test。然而，由于技术和监管挑战，完全自动驾驶汽车预计要到 2035 年才会出现 ², ³.

尽管面临挫折，全球自动驾驶汽车市场仍在持续发展，展示了更安全、更高效、更包容的交通系统的潜力。

第 II 节：自动驾驶汽车的伦理困境

A. 经典电车难题

自动驾驶车辆（AV）面临伦理挑战，例如经典的“电车难题”，它质疑在不可避免的事故中应如何行动 ⁴。这个思想实验涉及一辆失控的电车驶向一群人。将其转向可救他们，却牺牲一个人。AV 应优先考虑乘客安全还是最小化总体伤亡？图 2 展示了这一情景，提出了将人类道德编入机器以及可能出现的意外后果的问题。

图 2. 电车难题.

B. 电车难题的变体

“电车难题”有各种变体，例如桥梁情境，在那里将人推上轨道可以阻止有轨电车，但涉及直接行动。这种间接与直接伤害的区别使决策变得复杂。拉动杠杆感受较不个人化，而主动造成伤害会激起更强烈的情感反应，体现了困境的复杂性。

C. 后果与道德直觉

当比较间接行动（拉动杠杆）与直接行动（推人）时，我们的道德直觉出现不一致。虽然拯救五条生命合乎逻辑，但人们对直接造成伤害感到厌恶。哲学家菲利帕·福特（Philippa Foot）的“双重效应原则”将伤害视为副作用而非有意行为来辩护，而朱迪思·汤姆森（Judith Thomson）则批评此类方法，强调平等权利胜于结果。

D. 神经科学与情感推理

神经科学表明，拉动杠杆会激活逻辑推理，而推人则触发情感反应。这凸显了决定逻辑还是情感应否引导 AV 编程的挑战。

E. 现实世界的影响

电车难题超越理论，出现在伦理辩论和《Eye in the Sky》等媒体中。这些情境强调在 AV 发展过程中，需要在结果、意图和情感因素之间寻找平衡，以驾驭道德复杂性。

F. 自动驾驶事故的法律迷宫

采用自动驾驶汽车（AVs）使事故责任复杂化。传统上，人类驾驶员承担责任。然而，使用AVs时，责任可能落在制造商的缺陷、工程师的错误编程，或者由于车辆未被法律认定为代理人，可能没有任何人承担责任（Gurney 2013）。现行的产品责任法可能需要进行调整，以公平应对这些挑战 ⁵, ⁶。

G. 数据隐私与安全在AVs中

AVs 收集大量个人数据，例如摄像机录像、驾驶模式和精确位置，引发隐私担忧。关于数据所有权、潜在的广告滥用或监控的问题凸显了风险。基于历史数据训练的偏见算法可能延续不平等 ⁷。

实施稳健的安全措施也面临挑战。复杂的保护措施可能引入漏洞或阻碍调试与性能优化 ⁸。开发者必须平衡安全性与功能性，以建立对AV技术的信任。

H. 公共接受度

公众对AVs的信任仍然低迷，安全问题因事故和道德困境而被放大。数据隐私问题也导致了怀疑 ⁹。建立接受度需要广泛测试、透明沟通以及对AVs收益与局限性的公众教育 ¹⁰。

SECTION III. 世界范围内的伦理格局

A. 美国

自动驾驶汽车（AVs）面临由美国文化和监管背景影响的伦理困境和法律挑战：

• 在美国情境下的电车难题：美国伦理学常强调个人权利和避免直接伤害。 这可能导致AVs优先避免立即伤害（例如避开行人），即使这会导致整体结果更糟 ¹¹, ¹²。

• 责任与保险挑战：在自动驾驶事故中确定责任非常复杂。责任可能落在制造商、程序员或车主身上，给法律框架和风险评估带来不确定性。针对责任的努力正在进行，但仍未完成 ¹³.

• 隐私问题：自动驾驶车辆依赖广泛的数据收集，引发用户数据安全和使用的疑问。在保障安全与隐私保护之间取得平衡是关键挑战 ¹⁴, ¹⁵.

政策制定者、开发者和伦理学家必须合作，随着自动驾驶技术的发展，建立公平、透明、以安全为中心的框架。

B. 欧洲

欧洲对自动驾驶车辆（AV）的谨慎态度受通用数据保护条例（GDPR）的影响，强调隐私、透明度和人类价值观：

• 平衡安全与隐私：自动驾驶车辆需要大量数据以安全运行，因而引发隐私担忧。解决方案包括匿名化数据、限制收集至必要范围，并赋予用户对其数据的控制权 ¹⁶.

• 透明度与公平性：欧洲法规强调无偏见、透明的算法，以避免基于人口统计或社会经济地位的歧视性决策。用户应理解自动驾驶决策背后的理由，以建立信任 ¹⁷.

• 人类价值观：自动驾驶车辆必须遵循公平、非歧视和隐私原则。例如，它们应考虑行人和乘员安全，而非仅优先考虑某一群体 ¹⁸.

• 通过解决这些问题，欧洲旨在平衡创新与对其公民的伦理保障 ¹⁹.

C. 中国

中国正在推进自动驾驶竞赛，但面临独特挑战：

• 公共信任：有限的真实世界测试和自动驾驶算法缺乏透明度可能削弱公众信心。提高透明度和严格测试可以建立信任。

• 复杂的人行环境：不可预测的人行行为，例如闯红灯和街道拥挤，需要在自动驾驶技术中实现高级检测和适应性 ²⁰。将行人纳入真实世界的自动驾驶试验可以提升公众接受度。

• 失业问题：采用自动驾驶汽车可能导致交通运输行业的工作岗位被替代。像再培训计划和社会安全网等策略至关重要。

• 网络安全风险：黑客威胁可能危及公共安全和国家安全。政府与科技公司之间的合作，得到“Made in China 2025”等举措支持，旨在开发强大的网络安全措施 ²¹。

• 基础设施升级：对专用自动驾驶车道和智能基础设施的投资可支持更安全的自动驾驶部署。

通过解决这些问题，中国旨在确保自动驾驶汽车既具备先进技术，又获得公民的信任 ²², ²³。

D. 日本

日本的人口结构挑战和老龄化人口为自动驾驶汽车（AVs）提供了机遇与障碍：

• 赋能老龄人口

劳动力参与：自动驾驶汽车可以让老年人保持活跃或重新加入劳动力市场，缓解劳动力短缺。促进独立：自动驾驶汽车为老年人提供出行便利，减少孤立并促进社区参与。家庭动态：自动驾驶汽车为老年人提供移动性和独立性解决方案，而成年子女往往居住在不同地方。

• 劳动力参与：自动驾驶汽车可以让老年人保持活跃或重新加入劳动力市场，缓解劳动力短缺。

• 促进独立：自动驾驶汽车为老年人提供出行便利，减少孤立并促进社区参与。

• 家庭动态：自动驾驶汽车为老年人提供移动性和独立性解决方案，而成年子女往往居住在不同地方。

• 道德考量：自动驾驶汽车必须优先考虑行人安全，尤其是可能移动更慢或不可预测的老年道路使用者。更严格的法规对于人流密集地区至关重要。

• 监管框架：日本正在制定全面法规以应对：

安全标准：严格的测试和认证流程。责任：为制造商和保险公司提供清晰的事故责任准则。数据隐私：在数据收集与公民隐私之间取得平衡。

• 安全标准：严格的测试和认证流程。

• 责任：为制造商和保险公司提供清晰的事故责任准则。

• 数据隐私：在数据收集与公民隐私之间取得平衡。

• 基础设施升级：

智能基础设施：为自动驾驶汽车专用车道和通信系统。改进道路标线：清晰的标识以提升自动驾驶汽车导航。

• 智能基础设施：为自动驾驶汽车专用车道和通信系统。

• 改进道路标线：清晰的标识以提升自动驾驶汽车导航。

通过满足其老龄人口的需求并优先考虑安全，日本旨在实现负责任且创新的自动驾驶汽车整合 ²⁴, ²⁵, ²⁶.

E. 印度

印度繁忙的道路既带来挑战，也为自动驾驶汽车（AV）的采用提供机遇：

• 挑战

交通复杂性：混乱的交通中有行人、自行车和动物，需要先进的感知和决策算法。基础设施缺陷：车道标线、标识和照明不足阻碍自动驾驶汽车导航，且需要大量基础设施升级。监管空白：现行法律，如《机动车辆法》及即将出台的数据保护法规，需要修订以适应自动驾驶汽车，并确保安全与隐私。可负担性：高成本可能限制普通消费者的使用，导致采用不公平。

• 交通复杂性：混乱的交通状况，包括行人、自行车手和动物，需要先进的感知与决策算法。

• 基础设施不足：道路标线、标识和照明不足阻碍 AV 导航，需要重大基础设施升级。

• 监管缺口：现行法律，例如《机动车辆法》和即将出台的数据保护法规，需要修订以适应 AV 并确保安全与隐私。

• 可负担性：高成本可能限制普通消费者的获取，导致采用不公平。

• 机会

全球领导力：印度可以在复杂交通中率先推广 AV 解决方案，为其他发展中国家带来好处。工作机会：软件、传感器和 AV 维护等行业的增长提供了显著的就业潜力。提高安全性：AV 可以减少交通事故，并更一致地执行规则。增强机动性：AV 能够赋能残疾人士或无法驾驶的人，提高独立性和出行能力。

• 全球领导力：印度可以在复杂交通中率先推广 AV 解决方案，为其他发展中国家带来好处。

• 工作机会：软件、传感器和 AV 维护等行业的增长提供了显著的就业潜力。

• 提高安全性：AV 可以减少交通事故，并更一致地执行规则。

• 增强机动性：AV 能够赋能残疾人士或无法驾驶的人，提高独立性和出行能力。

解决这些挑战可以帮助印度释放 AV 技术的潜力，以提升安全、创造就业，并满足多样化的出行需求 ²⁷, ²⁸, ²⁹, ³⁰.

F. 澳大利亚

澳大利亚广阔而具有挑战性的景观为自动驾驶车辆（AV）部署提供了障碍与机遇。

• 挑战

稀疏基础设施：偏远地区缺乏维护良好的道路、清晰的标记和标识，对自动驾驶导航至关重要。跨越广阔距离建设这些基础设施成本高昂。不 可预测的条件：恶劣天气（沙尘暴、雨水）和频繁的野生动物穿越挑战自动驾驶传感器和编程。连接性缺口：偏远地区有限的互联网会中断实时数据传输和车辆通信，需要改进网络。经济可行性：偏远地区人口稀少，使自动驾驶部署成本高且经济上不太可行。

• 稀疏基础设施：偏远地区缺乏维护良好的道路、清晰的标记和标识，对自动驾驶导航至关重要。跨越广阔距离建设这些基础设施成本高昂。

• 不可预测的条件：恶劣天气（沙尘暴、雨水）和频繁的野生动物穿越挑战自动驾驶传感器和编程。

• 连接性缺口：偏远地区有限的互联网会中断实时数据传输和车辆通信，需要改进网络。

• 经济可行性：偏远地区人口稀少，使自动驾驶部署成本高且经济上不太可行。

• 机会

测试场地：澳大利亚的偏远条件为开发适应全球挑战的强大自动驾驶技术提供了独特环境。提升安全和可达性：自动驾驶汽车可以减少因疲劳或长途导致的道路事故，并为偏远人口提供出行解决方案。经济增长：自动驾驶技术的发展可创造工程、制造和数据分析岗位，同时提高运输效率并释放新的经济机遇。

• 测试场地：澳大利亚的偏远条件为开发适应全球挑战的强大自动驾驶技术提供了独特环境。

• 提升安全和可达性：自动驾驶汽车可以减少因疲劳或长途导致的道路事故，并为偏远人口提供出行解决方案。

• 经济增长：自动驾驶技术的发展可创造工程、制造和数据分析岗位，同时提高运输效率并释放新的经济机遇。

针对这些因素，澳大利亚可以在为多样化环境打造可适应、前沿的自动驾驶技术方面领先 ³¹, ³², ³³, ³⁴, ³⁵.

第四节：文化价值观如何影响自动驾驶伦理

文化价值观深刻塑造了对自动驾驶车辆（AV）的伦理考量和态度：

• 个人主义与集体主义文化

个人主义文化（例如西方国家）强调个人权利，往往将乘客安全置于行人之上，因为车辆会保护其乘客。集体主义文化（例如许多亚洲和非洲社会）重视社区福祉，优先考虑行人安全而非乘客，认为自动驾驶车辆是社会生态系统的一部分。例子：在突发障碍场景中，来自个人主义文化的自动驾驶车辆可能会偏离道路以保护乘客，而来自集体主义文化的车辆则可能优先考虑行人 ³⁶, ³⁷, ³⁸.

• 个人主义文化（例如西方国家）强调个人权利，往往将乘客安全置于行人之上，因为车辆会保护其乘客。

• 集体主义文化（例如许多亚洲和非洲社会）重视社区福利，优先考虑行人安全而非乘客，认为自动驾驶车辆是社会生态系统的一部分。例子：在突发障碍场景中，来自个人主义文化的自动驾驶车辆可能会偏离道路以保护乘客，而来自集体主义文化的车辆则可能优先考虑行人 ³⁹, ⁴⁰, ⁴¹.

• 风险容忍度

高风险容忍度文化（例如美国部分地区）接受创新和与自动驾驶相关的风险，将事故视为发展过程的一部分。低风险容忍度文化（例如许多欧洲国家）优先考虑安全，要求在采用前进行广泛测试。例子：高风险文化可能原谅自动驾驶错误，而低风险文化则要求无瑕疵的操作 ⁴², ⁴³.

• 高风险容忍文化（例如美国部分地区）接受创新和自动驾驶相关风险，将事故视为发展过程的一部分。

• 低风险容忍文化（例如许多欧洲国家）优先考虑安全，在采用前需要广泛测试。

• 示例：高风险文化可能原谅自动驾驶错误，而低风险文化则要求完美运行 ⁴⁴, ⁴⁵。

• 技术信任

高技术信任文化（例如日本和韩国）乐于采用自动驾驶汽车，认为技术有提升生活的潜力。低技术信任文化（例如某些东欧国家）持谨慎态度，需要透明度和严格测试来建立信任。示例：高信任社会更快接受自动驾驶汽车；低信任社会需要更大保证 ⁴⁶, ⁴⁷。

• 高技术信任文化（例如日本和韩国）乐于采用自动驾驶汽车，认为技术有提升生活的潜力。

• 低技术信任文化（例如某些东欧国家）持谨慎态度，需要透明度和严格测试来建立信任。

• 示例：高信任社会更快接受自动驾驶汽车；低信任社会需要更大保证 ⁴⁸, ⁴⁹。

• 道德机器实验

MIT道德机器研究突显了地区道德偏好：西方集群：优先拯救更多生命，减少年龄偏见。东方集群：倾向于老人和传统社会价值。南方集群：更倾向于拯救行人而非乘客 ⁵⁰。

• MIT道德机器研究突显了地区道德偏好：

• 西方集群：优先拯救更多生命，减少年龄偏见。

• 东方集群：倾向于老人和传统社会价值。

• 南方集群：更倾向于拯救行人而非乘客 ⁵¹。

表 I

表格 II

表格 III

文化动态影响自动驾驶汽车伦理，从风险接受到道德编程。深入理解这些价值观对于将自动驾驶技术与全球社会规范相契合至关重要。

第五节：全局合规的自动驾驶汽车：一个挑战？

制造符合全球法规的自动驾驶汽车面临挑战，原因在于交通法规、安全标准、基础设施和文化差异的多样性。

• 挑战

交通法规多样：速度限制和优先权等规则差异很大，使得自动驾驶在不同地区的导航变得复杂。安全标准：碰撞测试、排放和设计要求各异，使得实现全球统一合规成本高昂。基础设施差异：道路标识、标线和信号灯的变化阻碍了自动驾驶在全球范围内的可靠运行。文化差异：驾驶行为、风险容忍度以及对技术的信任存在差异。例如，个体主义文化（如美国）表现出积极进取的驾驶风格，而集体主义文化（如日本）则强调和谐与遵守规则。

• 交通法规多样：速度限制和优先权等规则差异很大，使得自动驾驶在不同地区的导航变得复杂。

• 安全标准：碰撞测试、排放和设计要求各异，使得实现全球统一合规成本高昂。

• 基础设施差异：道路标识、标线和信号灯的变化阻碍了自动驾驶在全球范围内的可靠运行。

• 文化差异：驾驶行为、风险容忍度以及对技术的信任存在差异。例如，个体主义文化（如美国）表现出积极进取的驾驶风格，而集体主义文化（如日本）则强调和谐与遵守规则。

• 潜在解决方案

模块化设计：自动驾驶汽车可以使用可适配的软件和可互换的组件，以满足当地交通法规和安全标准。举例：软件可根据速度限制和车道规则调整驾驶行为，而传感器则满足特定地区的法规要求。

• 模块化设计：AVs 可以使用可适配的软件和可互换的组件，以符合当地交通法规和安全标准。

• 示例：软件根据限速和车道规则调整驾驶行为，同时传感器满足特定地区的监管要求。

• 国际合作：各国可以通过 ISO 或 UNECE 等组织建立统一的安全协议和通信标准，确保 AVs 满足全球最低要求。

自适应 AI：机器学习使 AVs 能够学习当地法律、行为和基础设施，并实时适应不同地区。示例： AVs 调整驾驶风格以符合当地习俗，例如在重视行人权利的地区优先考虑行人。

• 自适应 AI：机器学习使 AVs 能够学习当地法律、行为和基础设施，并实时适应不同地区。

• 示例：AVs 调整驾驶风格以符合当地习俗，例如在重视行人权利的地区优先考虑行人。

• 教育宣传：公共意识项目通过突出 AV 的优势并解决人们对技术的文化顾虑来促进接受度。

这些挑战需要模块化设计、国际标准化、自适应 AI 和公共教育。 这些努力可以使自动驾驶汽车在不同的监管和文化环境中无缝运行。

结论

本文探讨了不同国家和文化背景下自动驾驶车辆（AVs）的伦理挑战。 关键发现包括：

• 道德困境： “电车难题” 突出了 AVs 在不可避免事故中的伦理挑战，尤其是关于乘客与行人安全的对比。

• 法律与监管框架：缺乏关于 AV 行为、责任和数据隐私的明确法律，构成重大障碍，需要健全的法律框架。

• 全球差异：自动驾驶汽车的伦理问题因地区而异，受到文化价值观、法律体系和基础设施的影响。例如，美国侧重于责任和隐私，而欧洲则优先考虑数据保护。

• 通用 AV 模型：开发通用符合要求的自动驾驶汽车具有挑战性，因为各地交通法规、安全标准和基础设施各不相同。模块化设计、国际安全协议、适应性 AI 的解决方案可以帮助。

围绕自动驾驶汽车的伦理考量需要开发者、政策制定者和公众持续对话。未来的重点应该是：

1. 开放式对话：通过透明沟通建立公众信任。

2. 人本设计：确保自动驾驶汽车提升安全并尊重文化价值观。

3. 国际合作：通过全球协作制定伦理框架。

总之，向自动驾驶汽车的成功转型需要在技术进步与伦理考量之间取得平衡，优先考虑安全、透明和包容性，以实现更可持续、更公平的交通未来。

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参考脚注

其他参考文献