जब AI विफल होता है और रोबोटिक कारें दुर्घटनाग्रस्त होती हैं
Google की सेल्फ-ड्राइविंग कारें मानव चालकों की तुलना में 2 गुना अधिक दुर्घटनाओं में पड़ती हैं।
रोबोटिक कारें: अधिक या कम दुर्घटनाएं?
गूगल की स्वयंचालित कारें मानव चालकों की तुलना में दोगुनी दुर्घटनाओं में शामिल होती हैं - अगर आपको लगता है कि यह बस शुरुआत से ही बहुत जटिल नई तकनीक है, तो आप आंशिक रूप से सही हैं। एक महत्वपूर्ण विवरण जो मैं साझा करना चाहता हूं: दिसंबर 2015 तक लगभग सभी दुर्घटनाएं रोबोट की गलती नहीं थी।
दुर्घटनाएं मानव चालकों के कारण होती हैं जो रोबोटिक चालकों से परिचित नहीं हैं। इसके अलावा, गूगल ने कारों को कानून का पूरी तरह अनुपालन करने के लिए कार्यक्रमित किया है - कभी भी गति नहीं बढ़ाना, घने या तेज फ्रीवे ट्रैफ़िक में मर्ज करने में कठिनाई।
इससे कानूनी और नैतिक प्रश्न खुल जाते हैं (यह ट्रॉली समस्या के रूप में जानी जाती है) -
- कभी भी यह सही हो सकता है:
- एक पीछे से टक्कर से बचने के लिए लाल बत्ती के बावजूद पैदल पार पथ (crosswalk) को पार करना यह मानकर कि पथ स्पष्ट है?
- साइकिल के लेनों के बीच से गुजरने से बचने के लिए सड़क के किनारे (sidewalk) पर चलना - क्या एआई के लिए इस ‘रास्ते के नियमों’ के उल्लंघन को स्वीकृत करना सही है?
मैं गूगल के दृष्टिकोण को समझता हूं, विशेष रूप से जब दोष की जिम्मेदारी कम करने की कोशिश की जा रही हो: हमेशा नियमों का पालन करें - तार्किक रूप से, यदि आप हमेशा कानून का पालन करते हैं, तो आप वास्तव में दोषी नहीं हो सकते हैं।
अगर दुर्घटना कानूनों के आसपास जानबूझकर डिज़ाइन की गई ‘सुविधा’ के कारण होती है, तो महान दायित्व होगा।
भविष्य को हमारे नियंत्रण से बाहर न जाने दें
भविष्य तब भी आएगा, जब रोबोट 80 वर्षीय वृद्धों की तरह ड्राइव करते हैं।
शायद अभी के लिए एक सरल समाधान चमकदार लाल फ्लैशिंग एलईडी (स्कूल बसों की तरह) का उपयोग करना होगा, ताकि मानव चालकों को चेतावनी दी जा सके कि वे एक निर्दोष रोबोट को पीछे से टक्कर मारने वाले हैं।
मुझे एक गाड़ी में अधिक सुविधा होगी जिसमें नियमों के पालन और अनुपालन के विभिन्न स्तर (tiers) हों। मेरे विचार से यह मानव चालकों के ड्राइविंग के करीब होगा।
इस तरह से प्रणाली-प्रतिक्रिया के 3-तहरे की कल्पना करें (निर्णय और अन्य परतों को सरलता के लिए छोड़ दिया गया है):
- आधार: नियमों का परेशान करने वाली शुद्धता के साथ पालन करता है
- स्थानीय: वर्तमान यातायात पर आधारित लचीले समायोजन - उदाहरण के लिए, यदि राजमार्ग पर विलय के लिए 10MPH+ की आवश्यकता हो। उलटे, यदि यातायात बस इतना तेज चल रहा है कि गाड़ी अन्य चालकों के लिए अवांछित हो जाती है, तो यह पर्याप्त बुद्धिमान होना चाहिए कि वह एक ओर खिसक जाए।
- 360: किसी भी संभावित अत्यधिक टक्कर जोखिम/ टक्कर से बचाव के उपायों की गणना करें - किनारा पर चलना या
इसके लिए संभवतः एक बुद्धिमान संतुलन की आवश्यकता होगी - उदाहरण के लिए, यदि टियर 1 एक अपरिहार्य दुर्घटना का पता लगाता है जिसे कानून के अनुपालन से बचाया नहीं जा सकता, तो यह सभी प्रोसेसर क्षमता को टियर 3 में स्थानांतरित कर देगा - आशा करते हुए कि नुकसान को बचाने के एक रचनात्मक तरीका ढूंढ लिया जाएगा।
रोबोटिक कारें तकनीकी रूप से किसी भी मानव चालक की तुलना में बुद्धिमान और तेज होने की कगार पर हैं। इसे स्वीकार करें। इसे स्वागत करें।