AI 트렌드 인사이자 Lance Eliot
식당이나 식당에 가서 밥을 먹을 때 부엌을 쳐다보지 말라는 옛말이 있다. 음식이 준비되는 모습을 보면 속이 메스꺼워질 수 있습니다.
이 규칙은 모든 종류의 제품을 만드는 거의 모든 엔터티에 적용할 수 있습니다. 토스터가 잘못된 방식으로 제조되어 사용할 때 불이 붙을 가능성이 있다고 상상해 보십시오. 우리는 의심할 여지 없이 토스터를 만드는 회사에서 일한 내부자가 미리 앞장서면 환영할 것입니다.
복잡한 제품은 특히 내부자가 나서길 바라는 경우입니다. 예를 들어 귀하의 자동차는 매우 복잡한 제품입니다. 수천 개의 구성 요소가 포함되어 있습니다. 자동차 산업은 자동차 생산과 관련된 심각한 내부 문제를 폭로하는 데 도움이 된 내부자에 대한 몇 가지 주목할만한 사례가 있습니다.
모든 말을 하자면, 내부에 있는 누군가가 특히 위험할 때 숨은 문제를 해결하기 위해 목소리를 내고 해결하려고 노력한다면 확실히 좋을 것입니다.
이러한 내부자는 일반적으로 내부 고발자.
1960년대와 1970년대에 Ralph Nader가 활동가 활동 중에 내부고발자 캐치프레이즈를 대중화하는 데 도움을 주었다는 것을 막연하게 알고 있을 수 있습니다. 그 시점까지 내부 문제에 대해 말하는 개념은 눈살을 찌푸리게 했습니다. 직원들은 일반적으로 고용주에게 맹렬히 충성해야 하며 감히 함부로 말을 하지 않습니다. 사실, 오늘날까지도 내부고발자는 그들의 노력에 대해 배척당하고 쥐나 도적질로 낙인찍히는 경우가 있습니다.
명확히 하자면, 모든 내부 고발자가 보고한 내용이 옳은 것은 아닙니다. 내부 고발자가 자신이 문제로 인식하는 것에 대해 오해할 수 있는 경우가 있습니다. 그들은 사물을 오해할 수 있습니다. 그들은 우려를 과장할 수 있습니다. 내부 고발자가 목적이 완벽하다고 멍하니 가정할 수는 없습니다. 때때로 내부 고발자는 개인적인 편견을 품고 어떤 형태로든 뒤틀린 복수를 추구하거나 다른 추악한 동기를 염두에 둘 수 있습니다.
그러나 그렇다고 내부 고발자가 단순히 내부 고발자 역할을한다는 이유로 공리적으로 불만으로 오염되어야한다는 의미는 아닙니다. 전혀.
내부 고발자 경로로가는 것은 여러면에서 힘들고 파멸적일 수 있습니다. 사람은 일종의 배신자로 분류 될 수 있으며, 어디를 가든지, 인생에서 무엇을하려고하든 영원히 변색 될 수 있습니다. 내부 고발자가되기로 결정하려면 윤리 강령에 대한 개인적인 감각과 정보 제공자 또는 이야기로 알려질 가능성 사이의 균형을 맞추기 위해 상당한 생각이 필요합니다.
개인적인 비용에도 불구하고 옳은 일을하기로 결정하고 그렇지 않으면 빛을받지 못할 실질적인 문제를 드러낸 내부 고발자들에게 감사 할 수 있습니다. 그리고 그러한 많은 경우에 이러한 유형의 시연 적 문제는 이미 제품을 사용하는 사람들을 해치는 데 필수적이거나 잠재적으로 미래에 그렇게 할 수 있습니다. 내부 고발자는 결국 이러한 불미 스럽거나 노골적으로 비참한 결과를 줄이거 나 줄이는 일련의 사건을 시작할 수있었습니다.
내부 고발자는 어떻게 앞으로 나오고 본질적으로 내부적으로 내부 고발을 날리나요?
내부 고발자가 부적절하다고 생각하는 내부 문제를 알릴 수있는 두 가지 방법이 있습니다.
한 가지 접근 방식은 소위 내부보고 내부 고발자가되는 것입니다. 이는 일반적으로 내부보고를 수행하는 사람이 자신이 일하고있는 법인의 범위 내에서이를 수행함을 의미합니다. 그들은 그들의 우려를 감독 자나 관리자에게 가져올 수 있습니다. 아마도 회사는 안전 우려 사항을 서면으로 제출해야하는 공식적인 내부 고발 절차를 가지고있을 것입니다. 등등.
다른 접근 방식은 외부 공개 내부 고발자입니다. 이것은 내부자이거나 내부자였던 사람이 당황스러워하는 것으로 인식하는 내부 측면에 대해 외부 적으로 말하기를 선택하는 경우입니다. 그 사람은 무슨 일이 일어나고 있는지 기자에게 말할 수 있습니다. 그 사람은 제 XNUMX 자 소비자 보호 기관과 대화하기로 결정할 수 있습니다. 기타.
앞서 자동차와 자동차 산업에 다양한 내부 고발자가 있다고 언급했습니다.
미국에서는 차량 안전법(VSA)이 차량 고려 사항의 맥락에서 내부 고발 및 내부 고발자에 대한 포괄적인 지침 역할을 합니다. 내부 고발자가 정확히 무엇인지에 대한 공식 VSA 정의는 다음과 같습니다. “'내부 고발자''라는 용어는 자동차와 관련된 원본 정보를 장관에게 자발적으로 제공하는 자동차 제조업체, 부품 공급업체 또는 대리점의 직원 또는 계약자를 의미합니다. 사망이나 심각한 신체적 상해의 불합리한 위험을 초래할 가능성이 있는 결함, 비준수 또는 이 장의 통지 또는 보고 요구 사항에 대한 위반 또는 위반 혐의"(부수적으로 언급되는 장관은 교통부 장관입니다. ).
외부 적으로 문제를 제기 할 자동차 관련 내부 고발자의 일반적인 경로는 미국 교통부 (US DOT)의 기관인 NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration)에 연락하는 것입니다. NHTSA의 명시된 사명은 미국에서 생명을 구하고 부상을 예방하며 차량 관련 충돌을 줄이는 것입니다.
NHTSA 내부 고발자 프로그램을 자세히 설명하는 웹 사이트에 따르면: “내부 고발자는 잠재적인 차량 안전 문제 및 법률 위반에 대한 NHTSA의 중요한 정보 출처입니다. 차량 안전법은 내부 고발자의 기밀을 보호하고 NHTSA가 정보를 통해 법률 위반에 대한 집행 조치를 성공적으로 해결할 수 있는 내부 고발자에게 금전적 보상을 할 수 있도록 허용합니다.”
내부 고발자 프로그램에는 다양한 뉘앙스가 있습니다. 귀하 또는 귀하가 아는 누군가가 자동차 문제와 관련된 내부 고발자가 되는 것을 고려하고 있다면 해당 문제에 대해 최신 정보를 얻으십시오. 도약하기 전에 보는 것이 가장 좋습니다. 또한 VSA에 명시된 바와 같이 "내부 고발자는 변호사를 대리할 수 있습니다."
내부 고발 정당한 제출로 간주 될 수있는 범위와 관련하여 NHTSA 웹 사이트는 다음과 같이 표시합니다.“NHTSA는 잠재적 인 차량 안전 결함, 연방 자동차 안전 표준 미준수 등 다양한 주제에 대해 내부 고발자로부터 정보를받습니다. 및 차량 안전법 위반. NHTSA 수사관은 내부 고발자가 제공 한 정보를 고려하여 조사, 리콜 또는 민사 처벌 집행 조치와 같은 공식 조치로 이어질 수 있습니다. NHTSA는 내부 고발자의 기밀을 보호합니다. NHTSA는 법 위반에 대한 집행 조치의 성공적인 해결로 이어지는 정보를 제공하는 내부 고발자에게 금전적 보상을 지급 할 수 있습니다.”
자동차에 대한 내부 고발이 다소 우스꽝스러운 주제라고 생각할 수도 있습니다. 자동차에 대한 내부 고발은 수년 동안 일어나고 있습니다.
글쎄요, 당신이 고려해야 할 새로운 것이 있습니다.
자동차의 미래는 AI 기반의 진정한 자율 주행 자동차로 구성됩니다.
자세히 설명해 드리겠습니다.
진정한 자율주행차에는 인간 운전자가 없습니다. 진정한 자율주행차는 AI 운전 시스템을 통해 구동된다는 점을 명심하십시오. 운전석에 사람이 운전할 필요도 없고 사람이 차량을 운전할 규정도 없습니다.
숙고 할 가치가있는 흥미로운 질문이 있습니다. AI 기반의 진정한 자율 주행 자동차의 출현에 대한 내부 고발자를 보게 될까요? 그렇다면 어떤 영향을 기대할 수 있을까요?
자세한 내용으로 들어가기 전에 진정한 자율 주행 차를 언급 할 때 의미하는 바를 더 명확히하고 싶습니다.
AI 자율 주행 차에 대한 내 프레임 워크는 다음 링크를 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/framework-ai-self-driving-driverless-cars-big-picture/
이것이 문샷 노력 인 이유는 여기에있는 설명을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/self-driving-car-mother-ai-projects-moonshot/
리히터 척도의 유형으로서의 레벨에 대한 자세한 내용은 여기에서 내 토론을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/richter-scale-levels-self-driving-cars/
레벨을 분기하는 것에 대한 논쟁은 여기 내 설명을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/reframing-ai-levels-for-self-driving-cars-bifurcation-of-autonomy/
자율 주행 차의 수준 이해
설명하자면 진정한 자율 주행 자동차는 AI가 자동차를 완전히 스스로 운전하고 운전 작업 중에 사람의 도움이없는 자동차입니다.
이러한 무인 차량은 레벨 4 및 레벨 5로 간주되는 반면, 인간 운전자가 운전 노력을 공동 공유해야하는 자동차는 일반적으로 레벨 2 또는 레벨 3으로 간주됩니다. 운전 작업을 공동 공유하는 자동차는 준 -자율적이며 일반적으로 ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems)라고하는 다양한 자동 추가 기능을 포함합니다.
레벨 5에는 아직 진정한 자율 주행 차가 없으며, 이것이 달성 될 수 있는지, 그리고 도착하는 데 걸리는 시간도 아직 알지 못합니다.
한편, 레벨 4의 노력은이 테스트가 그 자체로 허용되어야하는지에 대한 논란이 있지만 매우 좁고 선택적인 공공 도로 시험을 통해 점차 견인력을 얻으려고 노력하고 있습니다 (우리는 실험에서 모두 생사 기니피그입니다). 우리의 고속도로와 도로에서 일어나고 있습니다.
반자동 자동차에는 인간 운전자가 필요하기 때문에 이러한 유형의 자동차 채택은 기존 차량을 운전하는 것과 크게 다르지 않으므로이 주제에 대해 다루는 새로운 자체는 많지 않습니다. 잠시 후, 다음 사항이 일반적으로 적용됩니다.
반 자율 자동차의 경우 대중이 최근에 발생하고있는 혼란스러운 측면에 대해 미리 알고 있어야합니다. , 우리 모두는 운전자가 반 자율 자동차를 운전하는 동안 운전 작업에서주의를 끌 수 있다고 믿지 않도록 잘못 인도하지 않아야합니다.
레벨 2 또는 레벨 3으로 전환 할 수있는 자동화의 양에 관계없이 차량의 운전 행동에 대한 책임은 귀하에게 있습니다.
자율 주행 자동차의 원격 조종 또는 운전이 일반적으로 회피되는 이유는 여기에있는 설명을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/remote-piloting-is-a-self-driving-car-crutch/
자율 주행 차에 대한 가짜 뉴스에주의하려면 다음 팁을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/ai-fake-news-about-self-driving-cars/
AI 구동 시스템의 윤리적 의미는 중요합니다. https://aitrends.com/selfdrivingcars/ethically-ambiguous-self-driving-cars/
자율 주행 차와 관련하여 이탈이 정상화되는 함정에주의하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/normalization-of-deviance-endangers-ai-self-driving-cars/
자율 주행 차 및 내부 고발자
레벨 4 및 레벨 5 진정한 자율 주행 차량의 경우 운전 작업에 사람이 개입하지 않습니다. 모든 탑승자는 승객이됩니다. AI가 운전을하고 있습니다.
즉시 논의해야 할 한 가지 측면은 오늘날의 AI 구동 시스템에 관련된 AI가 지각력이 없다는 사실을 수반합니다. 다시 말해, AI는 모두 컴퓨터 기반 프로그래밍과 알고리즘의 집합체이며 인간이 할 수있는 것과 같은 방식으로 추론 할 수 없습니다.
AI가 지각이 없다는 점을 강조하는 이유는 무엇입니까?
AI 구동 시스템의 역할을 논의 할 때 AI에 인간의 자질을 부여하는 것이 아니라는 점을 강조하고 싶습니다. 요즘 인공 지능을 의인화하려는 지속적이고 위험한 경향이 있음을 유의하십시오. 본질적으로 사람들은 그러한 AI가 아직 존재하지 않는다는 부인할 수없고 논란의 여지가없는 사실에도 불구하고 오늘날의 AI에 인간과 같은 감성을 부여하고 있습니다.
이러한 설명을 통해 AI 구동 시스템이 기본적으로 운전 측면에 대해 "알지"못할 것이라고 상상할 수 있습니다. 운전과 이에 수반되는 모든 것은 자율 주행 자동차의 하드웨어 및 소프트웨어의 일부로 프로그래밍되어야합니다.
이 주제에 대해 다루게되는 수많은 측면을 살펴 보겠습니다.
자율 주행 차와 관련된 내부 고발 가능성이 있다고 생각하면 충격을받을 수 있습니다.
대부분의 사람들은 이러한 최첨단 AI 운전 시스템을 개발하고 자율 주행 자동차를 조립하는 내부 노력이 최선의 의도로 수행되고 있다고 생각하는 경향이 있습니다. 어떤 사람들은 달에 착륙하려는 노력을 경외심을 불러 일으키는 열망에 비유합니다.
확실히, 자율 주행 자동차를 만드는 과정에서 배후에서 일어나는 모든 일은 완전히 상상 이상입니다. 아무도 위험한 자율주행차를 만들려고 하지 않을 것입니다. 또한, 자율주행차가 모두를 위한 모빌리티 시대를 열어 오늘날 자동차 교통 수단에 쉽게 접근할 수 없는 사람들이 유비쿼터스 모빌리티에 원활하게 접근할 수 있기를 희망합니다. 그리고 자율주행차가 사람이 운전하는 교통사고로 인한 인명 피해와 사망자 수를 획기적으로 줄일 것이라는 믿음도 있습니다.
충격을 주고 싶지는 않지만 부엌에서 일어나는 일은 사람들에게 해를 끼칠 가능성이 있는 식사를 제공할 가능성이 있습니다.
일부 자율 주행 자동차의 노력은 모서리를 자르고 최고 경영진의 긴급 입찰을 시도하며 필요하다고 생각하는 만큼의 이중 확인 및 삼중 확인을 수행하지 못합니다. 마찬가지로 상위 경영진에서도 개발반 자율주행차 개발 활동 시 세심한 배려가 부족하고 안전 품질 측면에서 누락되거나 도태되는 점을 모르고 있다.
두 가지 방식으로 작동합니다.
일종의 경주가 진행되고 있음을 명심하십시오.
누가 진정한 자율 주행 차를 먼저 얻을 것인가?
달에 도착하는 것과 비슷하게,이 자율 주행 자동차를 인류에게“거대한 도약”으로 만들기 위해 많은 사람들이 가장 먼저 타고 있습니다. 이러한 자랑스러운 노력에 수십억 달러가 쏟아지고 있습니다. 아직 자율 주행 차에 대한 수익은 거의 없습니다. 돈이 들어가고 기적적인 것이 나타날 것이라는 기대가 있습니다.
그런 종류의 압력 아래에서 앞으로 나아가기 위한 노력의 일환으로 일부 요소는 잠시 쉬고 있다고 상상할 수 있습니다. 때때로 안전 측면에 대한 우려가 뒷전으로 밀려날 수 있습니다. 중추적으로 보이는 AI 운전 시스템의 기능은 기존의 엣지 또는 코너 케이스 목록에 밀어 넣을 수 있습니다. 즉, 나중에 처리할 수 있다고 가정하는 기능입니다.
이것은 이러한 성질의 어떤 것이 어떻게든 만연하거나 모든 곳에서 발견된다는 것을 암시하지 않습니다. 그것은 자율주행차를 생산하기 위해 힘차게 노력하는 모든 사람들에게 완전히 불공평할 것입니다. 이들은 세계에 자율주행차를 제공하는 것을 목표로 매일 열심히 노력하고 있으며, 그렇게 함으로써 앞서 언급한 이상에 도달하는 영웅입니다.
또한 칼럼에서 반복해서 언급했듯이 지난 몇 년 동안 자동차 제조사와 자율주행차 제조사는 안전에 대해 훨씬 더 강력한 입장을 취했습니다. 여기에는 유명 자동차 안전 전문가를 고용하고 안전이 무엇을 구성하는지에 대한 이해를 높이기 위한 의미 있고 의미 있는 내부 노력이 포함됩니다. 또한, 많은 자율주행 자동차 회사는 이제 내부 "내부고발자" 프로그램을 보유하고 있습니다. 일반적으로 안전 보고 프로그램으로 더 명확하게 만들어지며, 내부자가 자신이 보기에 좋지 않은 것으로 인식할 때 앞으로 나오도록 하기 위한 것입니다.
표면적 인 우려는 여기저기서 나쁜 사과의 고압적인 궁호 분위기에 진짜 기회가 있다는 것입니다. 명확하게 말하면, 사악한 사람이 AI 구동 시스템에 사악한 것을 심는 것은 반드시 그런 것은 아닙니다 (그럴 수 있습니다). AI 개발자가 전속력으로 돌아 다니면 중요한 보호 장치가 누락되거나 올바른 개발 도구가 없거나 압도되고 인력이 부족할 수 있습니다.
결국, 그 결과 숨겨진 버그 나 문제가 AI 구동 시스템에 들어간 것일 수 있습니다. 반드시 의도적으로 그런 것은 아닙니다. 불충분 한 견제와 균형 및 기타 합병증이 있기 때문입니다.
자율주행차의 백업 운전자가 차량에 탑승하면 AI 주행 시스템이 할 수 있는 모든 부당한 행동을 포착하는 데 충분하다고 생각합니다. 그런 식으로 생각하면 식탁에 앉아 있는 음식 맛보기와 같습니다. 사람은 상황을 잘못 이끌 수 있는 모든 것을 잡아야 합니다.
내 칼럼에서 언급했듯이 모든 사람이 이것이 문제를 포착하는 적절한 방법이라고 믿는 것은 아니며 일부에서는 이러한 방식으로 공공 도로를 사용하는 것이 전적으로 부적절하다고 비판합니다. 음식 맛보기를 비유하자면 음식 맛보기는 사람이 식사를 하면서 동시에 식사를 하는 것과 같습니다. 독성 식품을 동시에 먹고 있는 사람에게는 만족스러운 형태의 안전이 아닙니다. 본질적으로 백업 운전자는 적시에 부적합한 운전 행위를 포착하지 못할 수 있으며 차량은 보행자 또는 사람이 운전하는 자동차와 충돌합니다.
또한 사람의 후진 운전자 없이 자율주행차가 도로를 달리는 것을 본다면 AI 운전 시스템이 확실히 안전한 운전자일 것이라는 것을 어떻게 알 수 있을까요?
당신은하지 않습니다.
일반적인 반박은 자율 주행 차가 도시 거리를 따라 내려 가는데 아무도 치지 않았다면 AI 구동 시스템이 잘 작동하고 있음을 의미한다는 것입니다. 대단히 감사합니다. 사실, 자율 주행 차를 타고 계속해서 타는 사람들과 솟구치는 증언을하는 사람들은 같은 범주에 속하는 경향이 있습니다. 그들은 자율 주행 차가 그들을 식료품 점에 안전하게 데려 갔기 때문에 자율 주행 차가 안전하게 어디로 든 갈 수 있다는 충분한 증거를 제공하는 것처럼 믿습니다.
그들은 고전적인 정신적 함정에 빠지고 있습니다. 일반적인 통계 중심의 실수입니다. 그들은 하나의 특정 인스턴스가 확장 된 일반화를 만든다고 가정합니다.
인공 지능 주행 시스템은 보행자가 갑자기 거리로 뛰어 들고 자율 주행 차가 제 시간에 멈추지 않는 상황에 올 수 있습니다 (그럴 수 있다고 가정합시다). 식료품 점으로 여행을 갔던 사람은 교차하는 보행자를 만나지 않았기 때문에 그러한 환경에서 자율 주행 차가 무엇을할지 전혀 모른다. 눈에서 멀어지면 마음에서도 멀어진 다.
NHTSA가 자동차 전반에 대해 말한 내용과 적용 가능한 내부 고발의 범위에 대해 다시 살펴 보겠습니다.“NHTSA는 잠재적 인 차량 안전 결함, 연방 자동차 안전 표준 미준수 등 다양한 주제에 대해 내부 고발자로부터 정보를받습니다. 차량 안전법 위반.”
전통적으로 이러한 종류의 스코프는 자동차의 기계 부품에 초점을 맞추는 경향이 있습니다.
오늘날 자동차는 본질적으로 바퀴 달린 컴퓨터가되었습니다. 소프트웨어는 차량 안전 결함, 비준수 및 VSA 위반을 수반하는 주제의 범위로 점점 더 나아가고 있습니다.
AI 구동 시스템의 어떤 영역에서 잠재적 인 문제를 예상 할 수 있습니까?
첫째, 센서는 운전 장면에 대한 데이터를 수집하는 데 사용됩니다. 자율 주행 자동차는 일반적으로 비디오 카메라, 레이더, LIDAR, 초음파 장치, 열 화상 장치 등을 사용합니다. 이것이 AI 구동 시스템의 눈과 귀입니다.
내부자가 작업중인 자율 주행 자동차 모델 용으로 선택한 센서가 처리되지 않는 안전 문제가 있다는 것을 알고 있다고 가정 해 보겠습니다. 자율 주행 차가 배치되면 특정 조건에서 특정 센서가 잘못된 데이터를 제공 할 수 있습니다. 이로 인해 AI 구동 시스템이 무엇을해야하는지 제대로 계산하도록 프로그래밍되지 않았을 수 있습니다.
공공 도로에서 나쁜 결과가 발생할 수 있습니다.
또 다른 가능한 방법은 여러 센서에서 데이터를 융합하는 것입니다. MSDF (다중 센서 데이터 융합)로 알려진 융합 기술은 레이더 입력이 달리 표시하더라도 "올바른"것으로 간주되는 비디오 카메라를 기반으로 할 수 있습니다 (불일치는 플래그를 올리거나 일부 추가를 요구하는 것이 아니라 단순히 삭제됩니다). 시도하고 해결하는 단계). 이러한 형식의 프로그래밍에 안전 문제가 어떻게 통합됩니까?
목록은 계속 켜져 있습니다.
AI 운전 시스템이 유지 관리하는 가상 모델이 있으며 기존 및 예측된 주변 환경을 내부적으로 묘사합니다. 해당 코드가 작동하는 방식에 대한 안전 문제가 있을 수 있습니다. 자율 주행 차량의 다음 행동이 가장 신중하게 취해야 할 행동을 계산하려고 시도하는 AI 주행 시스템의 행동 계획 부분이 있습니다. 다시 말하지만, 안전 문제가 있을 수 있습니다. 등.
ODD에 대한 자세한 내용은이 링크의 내 표시를 참조하십시오. https://www.aitrends.com/ai-insider/amalgamating-of-operational-design-domains-odds-for-ai-self-driving-cars/
오프로드 자율 주행 차 주제에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다. https://www.aitrends.com/ai-insider/off-roading-as-a-challenging-use-case-for-ai-autonomous-cars/
자율 주행 자동차 제조업체에 최고 안전 책임자가 있어야한다고 촉구했습니다. 여기에 특종이 있습니다. https://www.aitrends.com/ai-insider/chief-safety-officers-needed-in-ai-the-case-of-ai-self-driving-cars/
소송이 점차 자율 주행 자동차 산업의 중요한 부분이 될 것으로 예상됩니다. 여기에 대한 자세한 설명을 참조하십시오. https://aitrends.com/selfdrivingcars/self-driving-car-lawsuits-bonanza-ahead/
결론
여기에 결론이 있습니다.
자율 주행 자동차가 연구소 및 R&D 노력에서 점점 더 등장하기 시작하면서 공공 도로에서 사용될 것입니다. 도로에서 이러한 자율주행 자동차의 수가 증가하기 시작할 것입니다. 이러한 자율 주행 차량의 수가 증가하면 불리한 일이 발생할 확률이 다소 증가하는 경향이 있습니다.
이들은 일반적으로 뉴스에서 큰 헤드 라인을 장식합니다.
헤드 라인을 장식 한 자율 주행 차 사건에 내부자에 의해 알려진 내부 문제가 있었지만 그들이 알고 있거나 심각하게 의심하는 것에 대해 말하지 않기로 결정 했습니까?
자율 주행 차에 대한 내부 고발자가 등장 할 가능성이 높다고 생각합니다.
그러한 모든 경우가 유효한 것은 아닙니다. 일부는 할 것입니다.
그 영향으로 인해 일부 자동차 제조업체와 자율 주행 자동차 기술 제조업체는 현재 하고 있는 일을 다시 방문하게 될 것입니다. 이러한 유형의 내부 고발자 보고가 규제 당국의 관심을 더욱 불러일으킬 것으로 예상할 수 있습니다.
이것은 어떤 사람들에게는 놀라움이 될 것이고 다른 사람들에게는 전혀 놀라운 일이 아닐 것입니다. 이전에 그러한 "주방"에서 일한 적이 있는 사람들은 도로에 등장하는 일부 자율주행 자동차가 무섭고 부적절하게 조리된 식사라는 것을 이미 감지하고 있습니다.
휘파람이 불기 시작하면 알게 될 것입니다.
Lance Eliot 박사
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