根據(jù)公路安全保險研究所(IIHS)進行的研究發(fā)現(xiàn)，自動駕駛汽車可能不會像希望的那樣減少撞車事故。

無人駕駛汽車被吹捧的好處之一是它們不會像人類一樣遭受同樣的困擾。例如，在駕駛汽車的過程中疲倦，氣憤，甚至是身體健康狀況，通?？赡芤l(fā)交通事故，對人類造成傷害或死亡。

根據(jù)汽車安全專家的說法，大約94%的車禍是由人造成的。但是，IIHS的研究發(fā)現(xiàn)，自動駕駛汽車只會解決其中三分之一。

不過，盡管如此這仍然是令人鼓舞的改進，但并不是人們期望安全人員實現(xiàn)預期的飛躍。

IIHS研究科學家亞歷山德拉·穆勒(Alexandra Mueller)在一份聲明中說：“制造與人類一樣好的無人駕駛汽車本身就是一個巨大的挑戰(zhàn)?！?“但實際上，他們必須比這更好，才能兌現(xiàn)我們都聽過的諾言。”

IIHS為他們的研究研究了5000次撞車事故;分析國家公路交通協(xié)會收集的具體細節(jié)。

例如是由“感知”錯誤引起的錯誤，例如未能發(fā)現(xiàn)危險和可見度差等等。還將“失能”錯誤(例如酒精/藥物損害或醫(yī)療問題)分開了。

由于IIHS發(fā)現(xiàn)自動駕駛車輛可以成功防止此類人為問題，因此將這些事故分開。

對于他們的研究，IIHS假設(shè)所有其他車輛都是自動駕駛。將人類駕駛員與其他道路使用者混在一起會大大增加風險，因為車輛隨后必須嘗試預測人類下一步將要做什么。在機器上，他們將能夠使用V2V(車對車)技術(shù)與他們進行通信。

該研究的合著者杰西卡·奇奇諾(Jessica Cicchino)解釋說：“即使自動駕駛汽車的反應(yīng)速度可能比人類快，我們?nèi)匀粫吹揭恍﹩栴}?！?“他們不會總是能夠立即做出反應(yīng)?！?/p>

奇契諾(Cicchino)舉了一個騎自行車的人轉(zhuǎn)向道路的例子。這種不可預測的動作可能導致汽車無法及時響應(yīng)或進行危險的操縱。

我們已經(jīng)在類似的情況中看到了這種災難性的后果，當時，Uber自動駕駛汽車在49歲的Elaine Herzberg騎自行車穿越亞利桑那州坦佩市的街道時致命地撞倒了車。

IIHS發(fā)現(xiàn)，遵守所有交通法規(guī)，自動駕駛汽車將減少撞車事故。如果AI允許他們駕駛更多類似人的東西，那么它就有可能出現(xiàn)更多類似人的事故。