ОЦІНКА ВІДПОВІДАЛЬНОСТІ ЗА УМОВИ КЕРУВАННЯ ТРАНСПОРТНИМИ ЗАСОБАМИ ЗІ ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ
DOI:
https://doi.org/10.20998/2227-6890.2023.2.10Ключові слова:
державне регулювання, законодавство, автономні автомобілі, інтелектуальна автоматизація процесу (IPA), алгоритми, допустимий ризик, причинно-наслідковий зв’язок, етикаАнотація
Автомобілі зі штучним інтелектом (AI) можуть самостійно обробляти дані, але їм потрібна допомога людини, щоб приймати рішення та контролювати поводження на дорозі. У міру розвитку досліджуваних технології людям стає важко передбачити результати AI систем і висновків, що збільшує потенційні ризики, пов’язані з їх роботою під час водіння. Так, дослідження показало, що впровадження штучного інтелекту зробило революцію в автомобільній промисловості, особливо це стосується автомобілів, які для водіння не потребують водія. Незважаючи на те, що таке впровадження є зручним для користувачів, однак є ризики щодо інцидентів на дорозі з негативними наслідками. Зважаючи на вказане, дослідження спрямоване на з’ясування питання щодо відокремлення відповідальності шляхом надання оцінки тому чи має система штучного інтелекту повну автономність чи ні. Адже в разі аварії може виникнути суперечка, хто повинен нести відповідальність.
Таким чином стаття пропонує напрямок для законодавчого врегулювання відповідальності у випадку ДТП та у разі автономного водіння. Тому автори вважають, що відповідальність рекомендована бути пропорційною вині за оцінкою поведінки користувача та розробників автономного автомобіля відповідно, враховуючи- прийняти заходи щодо контролю ризиків. Автори наголошують як на необхідність у ретельному плануванні дизайну та у кінцевому управлінні під час тестування транспортних засобів із влаштованою АІ системою, так і на їх плановій інтеграції у трафік на дорозі. Окрім того, стаття підкреслює невизначеність законодавців у вивченому питанні, тому звертають увагу усіх учасників при поводженні на дорозі про важливість дотримання не лише законів і правил, але й етичного використання автономних транспортних засобів.
Посилання
Bohm, Felicia, and Klara Häger. (2015). Introduction of Autonomous Vehicles in the Swedish Traffic System: Effects and Changes Due to the New Self-Driving Car Technology. Uppsala universitet, Fasta tillståndets fysik, pp. 17-18.
Burri, Susanne. (2022). Conceptualising Morally Permissible Risk Imposition Without Quantified Individual Risks. Synthese (Dordrecht), vol. 200, no. 5, pp. 415–415, DOI https://doi.org/10.1007/s11229-022-03888-4
Coeckelbergh, Mark. (2016). Responsibility and the Moral Phenomenology of Using Self-Driving Cars. Applied Artificial Intelligence, vol. 30, no. 8, pp. 748–57, DOI https://doi.org/10.1080/08839514.2016.1229759
Coglianese, Cary, and David Lehr. (2017). Regulating by Robot: Administrative Decision Making in the Machine-Learning Era. The Georgetown Law Journal, vol. 105, no. 5, p. 1182.
De Bruyne, Jan, and Jarich Werbrouck. (2018). Merging Self-Driving Cars with the Law. The Computer Law and Security Report, vol. 34, no. 5, p. 1153, DOI https://doi.org/10.1016/j.clsr.2018.02.008
Eggers, Felix, and Fabian Eggers. (2022). Drivers of Autonomous Vehicles-Analysing Consumer Preferences for Self-Driving Car Brand Extensions. Marketing Letters, vol. 33, no. 1, p. 103, DOI https://doi.org/10.1007/s11002-021-09571-x
Gill, Tripat. (2020). Blame It on the Self-Driving Car: How Autonomous Vehicles Can Alter Consumer Morality. The Journal of Consumer Research, vol. 47, no. 2, p. 280, DOI https://doi.org/10.1093/jcr/ucaa018
König, M., and L. Neumayr. (2017). Users’ Resistance Towards Radical Innovations: The Case of the Self-Driving Car. Transportation Research. Part F, Traffic Psychology and Behaviour, vol. 44, p. 46, DOI https://doi.org/10.1016/j.trf.2016.10.013
Nidhi Kalra, James M. Anderson & M. Wachs. (2009). Liability and Regulation of Autonomous Vehicle Technologies, RAND Corporation, pp. 6-7, Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/228931139_Liability_and_Regulation_of_Autonomous_Vehicle_Technologies
Norm Violation as the Criterion for Objective Attribution. Should the Assumptions of Increased Risk Theory Be Rejected? Studia Prawno-Ekonomiczne, vol. 114, 2020, DOI https://doi.org/10.26485/SPE/2020/114/2
Pranam, Aswin. (2018). Product Management Essentials Tools and Techniques for Becoming an Effective Technical Product Manager. 1st ed., Apress, p. 140. DOI https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3303-0
Ross, Hans-Leo. (2021). Safety for Future Transport and Mobility. 1st ed., Springer, DOI https://doi.org/10.1007/978-3-030-54883-4
Salmanova, O.Yu, and A.T. Komziuk. (2021). Administrative Liability for Violating the Rules of Stopping, Parking, Vehicle Parking. Bulletin of Kharkiv National University of Internal Affairs, vol. 94, no. 3, pp. 150–61, DOI https://doi.org/10.32631/v.2021.3.13
Salvendy, Gavriel, and June Wei. (2020). Human-Computer Driving Collaborative Control System for Curve Driving. In Design, Operation, and Evaluation of Mobile Communications, vol. 12216, Springer International Publishing AG, pp. 1–15, DOI https://doi.org/10.1007/978-3-030-50350-5_1
Tao, Chuanqi, Gao, Jerry & Wang, Tiexin. (2019). Testing and Quality Validation for AI Software-Perspectives, Issues, and Practices, IEEE access vol. 7, pp. 120164–120175, DOI https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2937107
Watzenig, Daniel., and Martin, Horn. (2017). Automated Driving: Safer and More Efficient Driving in the Future. Edited by Daniel. Watzenig and Martin. Horn, 1st ed., Springer International Publishing, DOI https://doi.org/10.1007/978-3-319-31895-0
