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全球觀速訊丨Serve稱其送貨機(jī)器人并沒有決定進(jìn)入犯罪現(xiàn)場(chǎng) 這是人類操作員的選擇

2022-09-17 09:40:38 來源：cnBeta.COM

本周，一個(gè)人行道送貨機(jī)器人穿越黃色警戒線并進(jìn)入洛杉磯一個(gè)犯罪現(xiàn)場(chǎng)的視頻在網(wǎng)上瘋傳，在Twitter上積累了超過65萬的瀏覽量，并引發(fā)了關(guān)于該技術(shù)是否已準(zhǔn)備好進(jìn)入黃金時(shí)期的討論。事實(shí)證明，機(jī)器人的錯(cuò)誤，至少在這個(gè)案例中，是由人類造成的。

該事件的視頻是由洛杉磯警察監(jiān)督賬戶Film the Police LA的所有者William Gude拍攝并發(fā)布在Twitter上的。上午10點(diǎn)左右， Gude在好萊塢高中發(fā)生疑似校園槍擊事件的地區(qū)，他在視頻中拍到了機(jī)器人在街角徘徊，看起來很困惑，直到有人揭開膠帶，讓機(jī)器人繼續(xù)在犯罪現(xiàn)場(chǎng)行駛。

(資料圖)

Uber分拆出來的Serve Robotics公司的一位代表告訴TechCrunch，機(jī)器人的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)并沒有決定進(jìn)入犯罪現(xiàn)場(chǎng)。這是一個(gè)正在遠(yuǎn)程操作機(jī)器人的人類操作員的選擇。

該公司的送貨機(jī)器人擁有所謂的 Level 4自主性，這意味著它們可以在某些條件下自行駕駛，而不需要人類來接管。自5月以來，Serve公司一直在該地區(qū)與Uber Eats公司試行其機(jī)器人。

Serve機(jī)器人公司有一項(xiàng)政策，要求人類操作員在每個(gè)路口遠(yuǎn)程監(jiān)控并協(xié)助其機(jī)器人。如果機(jī)器人遇到障礙物，如施工區(qū)或倒下的樹，并且無法在30秒內(nèi)弄清如何繞過它，人類操作員也將遠(yuǎn)程控制。

在這種情況下，剛剛完成一次送貨的機(jī)器人走到了十字路口，根據(jù)公司的內(nèi)部操作政策，人類操作員接管了它。起初，人類操作員在黃色警戒帶前停了下來。但當(dāng)旁觀者舉起膠帶，顯然是"揮手示意它通過"時(shí)，人類操作員決定繼續(xù)前進(jìn)，Serve Robotics首席執(zhí)行官Ali Kashani告訴TechCrunch。

Kashani說：“機(jī)器人永遠(yuǎn)不會(huì)（自己）穿越。只是有很多系統(tǒng)來確保它永遠(yuǎn)不會(huì)越過，直到人類發(fā)出指令。”

他補(bǔ)充說，這里的判斷錯(cuò)誤是，有人決定真的繼續(xù)穿越。 Kashani說，不管是什么原因，這不應(yīng)該發(fā)生。他補(bǔ)充說，Serve已經(jīng)從該事件中提取了數(shù)據(jù)，并正在為人類和人工智能制定一套新的協(xié)議，以防止將來發(fā)生這種情況。

幾個(gè)明顯的步驟將是確保員工遵循標(biāo)準(zhǔn)操作程序（或SOP），其中包括適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)和制定新的規(guī)則，如果有人試圖揮舞機(jī)器人通過路障，該怎么做。

但Kashani說，也有辦法利用軟件來幫助避免這種情況再次發(fā)生。他說，軟件可以用來幫助人們做出更好的決定，或者完全避免一個(gè)區(qū)域。例如，該公司可以與當(dāng)?shù)貓?zhí)法部門合作，向機(jī)器人發(fā)送有關(guān)警察事件的最新信息，以便它可以繞過這些地區(qū)。另一個(gè)選擇是讓軟件具有識(shí)別執(zhí)法部門的能力，然后提醒人類決策者，并提醒他們注意當(dāng)?shù)氐姆伞?/p>

隨著機(jī)器人的進(jìn)步和擴(kuò)大其操作領(lǐng)域，這些經(jīng)驗(yàn)將是至關(guān)重要的。“有趣的是，機(jī)器人做了正確的事情；它停止了，” Kashani說。“所以這真的回到了給人們足夠的背景來做出好的決定，直到我們有足夠的信心，我們不需要人們來做這些決定。”

Serve機(jī)器人公司的機(jī)器人還沒有達(dá)到這一點(diǎn)。然而， Kashani告訴TechCrunch，這些機(jī)器人正變得越來越獨(dú)立，通常都是自己操作，但有兩個(gè)例外：十字路口和某種形式的封鎖。

Kashani說，本周發(fā)生的情景與許多人對(duì)人工智能的看法相反。“我認(rèn)為，一般來說，人們的說法基本上是在邊緣案例中非常出色，然后人工智能就會(huì)犯錯(cuò)，或者也許還沒有為現(xiàn)實(shí)世界做好準(zhǔn)備。有趣的是，我們正在學(xué)習(xí)一種相反的東西，那就是，我們發(fā)現(xiàn)人們犯了很多錯(cuò)誤，我們需要更多地依賴人工智能。”