自動運転車の普及を後押ししてきた大きな原動力は、人命を救うという期待だった。人間が運転する車より衝突事故を減らし、負傷者や死者を減らすことで人命を救うという期待だ。しかしこれまで、人間の運転者と自動運転車の比較の大半は、よくても不均衡で、最悪の場合は不公平だった。
統計、つまり事故が何件起きているかを測る数値には、異論を挟みにくい。90％を超える米国の自動車事故には、何らかの運転者のミスが関わっていると考えられている。このミスをなくせば、2年間で、ベトナム戦争で国が失ったのと同じ数の人々を救えることになる。戦争全体で。
しかし、私のようなヒューマンファクター研究者からすれば、衝突を避ける点で自動化が人間より本当に優れているかを適切に評価するには、これだけでは情報が足りない。それぞれの事故率を明らかにするには、衝突が起きなかった回数も知る必要がある。人間の運転者の場合、衝突の可能性が10億回あれば1回なのか、それとも1兆回に1回なのか？
何かが起きない頻度を評価するのは非常に難しい。たとえば、今日、廊下で誰かにぶつからなかった回数を推定するには、廊下にいた人の数や、そこで歩いていた時間が関係する。また、何も起きなかったことは、そもそも気づいている場合でさえ、すぐに忘れてしまう。自動運転車が人間より安全かどうかを判断するには、人間と登場しつつある無人運転車の双方について、非衝突率を明らかにする必要がある。
適切な統計を比較する
人間が運転する車の事故統計は、あらゆる運転状況や道路の種類を対象に集計される。土砂降りの中や未舗装路、雪の中で急な坂を上る際の運転も含まれる。一方、自動運転車の安全性に関するデータの多くは、米国の西部の州から得られており、天候に恵まれていることも多い。データのかなりの部分は、進行方向が一方通行の複数車線の高速道路で記録されている。そこで最も重要なのは、自車線を保ち、前の車に近づきすぎないことだ。
自動運転車は、そうした種類の作業をかなり得意としている。とはいえ、人間も同様に得意だ。各州で自動運転車の走行がより広く認められるにつれて、完全自動運転システムのデータは自然に、より多くの道路を対象に広がるだろう。しかし、自動運転車が人間の運転者と同じように、1年間に同じ距離を、同じほど多様な状況で走行できるようになるには、まだ時間がかかる。各州が自動運転車を認めるにつれて、完全自動運転システムのデータは自然に、より多くの道路を対象に広がるだろう。しかし、自動運転車が人間の運転者と同じように、1年間に同じ距離を、同じほど多様な状況で走行できるようになるには、まだ時間がかかる。
自動運転車は疲れたり、怒ったり、いら立ったり、酔ったりしないのは確かだ。しかし、注意深い人間の運転者と同じ技能や予測力で、不確実で曖昧な状況に対応することは、まだできない。そのため、両者は今なお協力していく必要があるのかもしれない。また、完全自動運転車には、危険を予測して避ける先見性もない。文字どおりこの先の道で起こりうることを先読みするのではなく、その場その場で運転している。
自動運転の視覚システムには、人でいっぱいのバス停が、人のいないトウモロコシ畑とかなり似て見えるかもしれない。確かに、緊急時にどう行動するかを決めるのは人間にとっても難しいが、運転者は他者のために自らを犠牲にしてきた。自動システムの世界に対する理解の限界ゆえに、人間と同じように状況を判断することはほぼない。また、あらゆる事態をあらかじめ個別にプログラムして機械に想定しうるすべての出来事に対応させることもできない。
新技術が新たな懸念をもたらす
負傷者や死者の数を減らせるという約束だけで、無人運転車の利用拡大を正当化できると主張する人もいるだろう。明日、無人運転車だけが走る道路が始まり、誰も死傷しない新しい時代が訪れるなら、それは素晴らしいことだと私も思う。ただし、そうした仕組みは、日々の暮らしの楽しみをさらに奪ってしまうかもしれない。特に、運転が好きな人にとってはそうだ。
しかし航空業界の経験から、新たな自動化システムが導入されると、有害事象の発生率が上昇することが多いと分かっている。一時的なものとはいえ、この事故率の上昇は、一般市民、さらに政治家や立法者、メーカーにも懸念を抱かせる可能性がある。そうなれば、彼らは新技術の導入継続に消極的になるかもしれない。
そのため、人間と自動運転車の比較は慎重に行わなければならない。人間が運転する車は、これから何年も、さらには何十年も道路を走り続ける可能性が高いため、とりわけそうだ。人と無人運転車はどう共存するのか。そして、両者の間で衝突が起きた場合、誰に責任があるのか。
無人運転車が安全性の向上という約束をどれほど果たしているかを公正に評価するには、提示されるデータが実際に真の比較を可能にするものであることが重要だ。人間を自動化に置き換えることの影響は、単純な一対一の置き換えにとどまらない。そうした判断は、十分に考えたうえで下すことが重要だ。
