在过去几年里，麻省理工学院主持的“道德机器”（Moral Machine）研究，调查了公众对人工智能应用程序在不同环境中，应当如何表现的偏好。从数据得出的一个结论是，当自动驾驶汽车遇到生死攸关的情况时，人们认为它应该如何应对，在很大程度上会取决于此人来自何处，以及他对事故所涉及的行人或乘客的了解。
例如，在自驾车版本的经典“有轨电车难题”（trolley problem）中，有些人可能更希望汽车在伤害他人之前，先撞到一个被定罪的杀人犯，或者在撞到小孩之前，先撞到老人。还有一些人可能认为，自驾车应该简单地掷骰子，以避免由数据主导的歧视。
一般来说，此类窘境都是事后留给法庭去审判或警方调查去决断。但就自驾车而言，选择将在几毫秒内完成，意味着几乎没有足够的时间来做出明智的决定。重要的不是我们所知道的，而是汽车所知道的。问题在于应该让自驾车拥有关于周围人的哪些信息，是否应该允许企业提供不同的道德体系，以追求竞争优势？
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