Khách hàng trong phương tiện tự động: sự tiến hóa vai trò của con người từ người điều khiển đến yếu tố của hệ thống

Phương tiện tự động không chỉ là nâng cấp công nghệ, mà còn là sự chuyển đổi cơ bản trong triết lý di chuyển, nơi hành khách không còn là một «hàng hóa» đơn thuần mà trở thành người dùng tích cực của một hệ thống cиберфиз học phức tạp. Sự chuyển đổi này tạo ra nhiều vấn đề khoa học, kỹ thuật và tâm lý.

Giảm tải nhận thức và hình thức tin tưởng mới

Trong phương tiện truyền thống, hành khách ủy quyền trách nhiệm cho người lái xe, đánh giá khả năng của họ thông qua các dấu hiệu gián tiếp (cách lái xe, ngoại hình). Trong hệ thống tự động, sự tin tưởng được chuyển sang thuật toán và những người phát triển nó. Đây là sự tin tưởng công nghệ dựa trên thống kê an toàn, nhưng thiếu đi sự đồng cảm con người. Hành khách cảm thấy sự không đồng nhất nhận thức: não bộ, được tiến hóa để đánh giá ý định của người khác, buộc phải tin tưởng vào «hộp đen».

Điều thú vị: Các nghiên cứu trong mô phỏng phương tiện tự động cho thấy rằng hành khách không thể chịu đựng được các cú đánh lái đột ngột của thuật toán, ngay cả khi chúng an toàn hơn và ít xảy ra hơn so với con người. Não bộ giải thích cú đánh lái đột ngột từ hệ thống như là sự cố, nhưng từ người lái xe thì như là sự thể hiện sự cẩn thận.

Thay đổi trải nghiệm cảm giác và say rượu

Con người trong phương tiện không phải là một đối tượng thụ động. Hệ thống tiền đình, thị giác và cảm nhận vị trí cơ thể của họ tạo nên một bức tranh cảm giác thống nhất. Người lái xe, tham gia tích cực vào việc điều khiển, dự đoán các cú đánh lái, giảm thiểu nguy cơ say rượu. Hành khách của phương tiện tự động, bị剥夺 đi tính dự đoán và kiểm soát, trở nên dễ bị tổn thương hơn.

Phương pháp khoa học:

• Để đối phó với điều này, các kỹ sư và nhà thần kinh học đang làm việc trên:
• Trajectory dự đoán. Các thuật toán di chuyển học cách không chỉ an toàn mà còn «mềm mại», tránh các cú tăng tốc đột ngột không quen thuộc với cảm nhận con người.
• Đồng nhất cảm giác. Trong khoang cabin có thể sử dụng các hệ thống thực tế tăng cường, visual hóa kế hoạch của xe (ví dụ, ánh sáng chỉ dẫn đường trên kính chắn gió), hoặc ghế cảm giác, cung cấp cảnh báo trước khi lắc.
• Thiết kế nội thất. Các ghế với hỗ trợ đầu tối ưu và khả năng chọn hướng (đặc biệt trong taxi tự động) giúp giảm xung đột cảm giác.

Bảo mật như một yếu tố được cảm nhận而不是 thống kê

Phương tiện tự động, theo dữ liệu mô hình, có thể giảm số vụ tai nạn lên đến 90%, loại bỏ nguyên nhân chính - yếu tố con người (lỗi, mệt mỏi, rượu). Tuy nhiên, sự an toàn được cảm nhận của hành khách phụ thuộc vào điều khác.

• 「Vấn đề xe lửa điện」trong mã: Algoritム nên hành động như thế nào trong tình huống đạo đức không thể giải quyết? Đột ngột lắc sang để tránh va chạm với người đi bộ, nhưng để nguy cơ cho hành khách? Sự chấp nhận công nghệ của công chúng phụ thuộc vào sự minh bạch và đồng thuận xung quanh các rào cản đạo đức được chôn trong mã.
• Psychology của «hộp đen». Hành khách cần không chỉ an toàn mà còn hiểu rõ điều đang xảy ra. Các giao diện giải thích hành động của hệ thống trong thời gian thực sẽ được cần thiết: 「Dừng lại vì người đi bộ bên trái」, 「Thay đổi làn vì có tai nạn trước mặt».

Thay đổi không gian và thời gian

Việc loại bỏ cần điều khiển và pé đà thay đổi cơ bản cấu trúc nội thất. Khoang hành khách trở thành văn phòng di động, rạp chiếu phim hoặc phòng nghỉ. Điều này tạo ra các yêu cầu mới:

• Mạng internet và điện năng ổn định cho các thiết bị cá nhân.
• Hệ thống an toàn tích cực trong khoang cabin (cảm biến tình trạng hành khách, chữa cháy, khóa cửa khi xảy ra tình huống không mong muốn).
• Thiết kế phổ quát cho người có khuyết tật, những người mà phương tiện tự động là chìa khóa cho sự di chuyển mới.
• Thời gian của hành khách được giải phóng, điều này có thể thay đổi cấu trúc thành phố (giảm nhu cầu sống gần nơi làm việc) và tăng cường hiệu suất tổng thể.

Ví dụ và bản mẫu: từ khái niệm đến thực tế

Waymo One (Mỹ) - dịch vụ taxi hoàn toàn tự động đầu tiên trên thế giới (không có người lái xe hướng dẫn) ở khu vực Phoenix, Arizona. Hành khách gọi xe qua ứng dụng, xe tự động theo đường dẫn. Dịch vụ thu thập dữ liệu độc đáo về tương tác của hành khách với hệ thống.

Shuttles tự động (Nga, châu Âu). Trên các khu vực kín (VDNKh, Skolkovo, các khu đại học) có các xe buýt điện低速 (MatrЁshka, Yandex) di chuyển. Giá trị của chúng là trong việc đào tạo tương tác với người đi bộ và cơ sở hạ tầng trong môi trường có thể dự đoán trước.

Airbus Pop.Up (khái niệm) - hệ thống mô-đun, nơi khối cabin hành khách có thể kết nối với cả khung gầm xe cộ và drone bay, tạo ra một hệ thống phương tiện di chuyển tự động hỗn hợp trên đất và không gian.

Chiếc tàu chở hàng tự động (Yara Birkeland, Na Uy) - mặc dù không chở hành khách, nhưng chúng là một công viên quan trọng để đào tạo hệ thống định hướng tự động trong điều kiện phức tạp.

Thử thách trong tương lai: từ cuộc tấn công mạng đến lĩnh vực pháp lý

Bảo mật mạng. Phương tiện tự động là một nút mạng. Việc hack vào nó có thể dẫn đến sự sụp đổ của hệ thống giao thông thành phố, không phải chỉ là việc cướp xe một chiếc. Cần bảo vệ bằng mật mã cho các kênh liên lạc và các thuật toán dự phòng «cảnh báo khẩn cấp».

Trách nhiệm pháp lý. Trong trường hợp tai nạn, ai là người có tội: chủ sở hữu phương tiện, nhà sản xuất thuật toán, nhà phát triển cảm biến hoặc kỹ sư viết mã? Việc tạo ra lĩnh vực pháp lý là nhiệm vụ không thua kém việc tạo ra chính hệ thống tự động.

Chấp nhận xã hội. Các vụ tai nạn đơn lẻ nghiêm trọng với phương tiện tự động (như vụ va chạm với người đi bộ vào năm 2018 của Uber) gây ra sự phản ứng mạnh mẽ của công chúng so với các vụ tai nạn hàng ngày do con người gây ra, làm chậm quá trình triển khai công nghệ.

Kết luận

Hành khách trong phương tiện tự động là một loại mới của antropology. Kinh nghiệm của họ là sự kết hợp của sự tin tưởng vào thống kê, sự thích nghi với các điều kiện cảm giác mới và tương tác với giao diện giải thích. Thành công của cuộc cách mạng im lặng này không chỉ phụ thuộc vào chất lượng của các thuật toán mà còn phụ thuộc vào khả năng của các kỹ sư trong việc xem xét tâm lý con người, và của các nhà lập pháp trong việc tạo ra các «luật giao thông」phù hợp cho trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu cuối cùng không phải là thay thế người lái xe, mà là tạo ra một hệ sinh thái di chuyển mới, nơi hành khách, được giải phóng khỏi công việc điều khiển, trở thành trung tâm của một mạng lưới giao thông thoải mái, an toàn và hiệu quả.

Permanent link to this publication: