本文編譯自Forbes，作者Lance Eliot，圖片來自Reuters

Uber將禁止那些評分較低的乘客使用其業(yè)務。這看起來不會發(fā)生在自動駕駛汽車中，但事實證明，人工智能衍生的乘客評分體系對自動駕駛汽車來說意義重大

我們大都有過給網(wǎng)約車服務司機評分的經歷，從1分(最差)到5分(最好)不等，但你知道司機也能給你打分嗎?

網(wǎng)約車的司機們最初在媒體上公布對乘客的評分時，一些人表示強烈反對，認為這就像鞋子穿錯了腳；乘客是顧客，是上帝，因此有權對他們的服務提供者評價，但是讓司機也給乘客打分似乎很不合適。

有人覺得這會給乘客太多的責任和壓力,這似乎意味著你不得不為司機準備點心或鮮花；當司機喋喋不休地講述他的日常時，你必須得側耳傾聽；行程結束時，你還需要衷心地向司機表示感謝和表揚,以免影響自己作為乘客的評級。

難以容忍？不可思議？大錯特錯？看到較低的評分之后，乘客們會受到心理“傷害”。但網(wǎng)約車業(yè)務提供商并沒有特別地去關注乘客評級。

當然,一個精明的司機被潛在乘客“召喚”時會看一眼評級的潛在的乘客,他也許會做好應對這個艱難行程的準備，也可能會用一些借口拒絕搭載這位潛在的乘客，比如說不能及時到達。但是，即使是最壞的結果，乘客也不會因為自己的評分低而受到處罰。

最近有跡象表明，Uber將開始禁止評分“明顯低于平均水平”的乘客，這似乎加大了賭注。沒錯，一旦你被列入黑名單，你以后打車時就會受到冷遇，甚至被禁止在拼車網(wǎng)絡中打車。

有一些驚愕的聲音再次表示，這種禁令是不正確的，乘客評分游戲正在失控。

乘客評分引發(fā)的問題

假設一名乘客被司機不公平地打了個低分。他（她）可能會懷疑，低評級可能不是基于真實原因，而是另有隱情?

評分低也有一些真實的原因，如乘客進入車內之后撕破內飾，這種行為造成的后果比較燒錢?？紤]到車輛是司機的，他（她）的主要收入源就是提供網(wǎng)約車服務，然后他（她）就必須去維修。或者，司機也可以選擇不管被撕裂的座椅，但這樣又會被乘客投訴或者收到低分評價，嫌棄車輛不整潔(因此，降低了司機的等級，危及生計)。

司機給乘客較低分可能有另一個更可怕的原因，比如乘客威脅到司機安全的情況。也許乘客是個瘋子，有暴力傾向。也許這名乘客是一個神志清醒的人，但這一天過得很糟糕，他（她）決定把氣撒在司機身上。也許乘客的暴力傾向是被司機的評論所觸發(fā)，比如有時司機開始錯誤地討論政治，這讓乘客很生氣，因為他（她）對這個話題的看法全然不同。

那些擔心乘客評分制度的人很快指出，司機可能出于錯誤的原因故意給乘客打低分，也許是因為司機不喜歡這個人的長相，或者不習慣乘客的穿著。也許乘客得到較低的評價是因為他們的政治立場，表現(xiàn)在他們對司機說了什么，或者可能佩戴了表明他們政治傾向的扣子或徽章。

在一個似乎沒有偏見的數(shù)字分數(shù)背后，乘客的評分可能是歧視和偏見的結合，但似乎沒有現(xiàn)成的方法來解釋它是如何產生的。

這里有一個有趣的問題值得思考：當涉及到對乘客評分這一有爭議的概念時，隨著自動駕駛汽車的出現(xiàn)，可能會發(fā)生什么?

自動駕駛汽車時代的乘客評分

有權威人士認為，一旦我們過了由人類司機駕駛的拼車時代，完全邁入自動駕駛汽車的時代之后，就再也不會有任何乘客評分體系了。也就是說，假設那些人類司機做出的帶有偏見或下意識的評分不再發(fā)生，就不可能出現(xiàn)任何帶有無法容忍的偏見的評分。

我想說的是，那些權威人士頂多只說對了一半。毫無疑問，乘客評分仍將繼續(xù)。事實上，在自動駕駛時代，乘客評分制度將會比現(xiàn)在發(fā)揮更大的作用。

人類司機扮演的角色不僅僅只是開車人。從某種意義上說，人類司機也是車內的文明監(jiān)督者。從理論上講，司機希望乘客保持平靜，不要撞壞或撕毀汽車部件。司機還可能試圖阻止或限制乘客搖下車窗、對人行道上的行人大喊臟話等古怪行為。

簡而言之，人類司機是文明的守夜人，或者說，他們的存在往往會阻止乘客的不文明行為。

乘客甚至不需要被告知要文明，因為他們大體上知道，人類司機是任何不當行為的目擊者，可能會直接試圖阻止一些麻煩的事情，或者向其他有關部門報告。

一些人可能馬上會反駁說，把拼車司機視為禮貌和文明的完美化身是無稽之談。這里并不是這個意思。相反,筆者只是指出，盡管某些司機本身也可能存在不當行為,他們通常在車內會制止車內的任何不當行為。

讓我們把目光轉向未來，對于真正的L5自動駕駛汽車而言，車里沒有人駕駛。自動駕駛汽車內要么有乘客，要么可能是空的。

這時候，給自動駕駛汽車的乘客打分有用嗎?有,毋庸置疑。

如何應付自動駕駛汽車內不守規(guī)矩的乘客

自動駕駛汽車中沒有人類駕駛員，最后一道防線似乎就消除了，沒有什么能阻止乘客的不明智行為。

一個目無法紀的乘客可能把自動駕駛當作發(fā)泄憤怒的好地方，可以亂涂亂畫，掀翻座椅，隨地吐痰，把它弄得一團糟。這種令人不快的行為可能還不僅僅局限于自動駕駛汽車內部。車內乘客可能會覺得這是一個玩彩彈大戰(zhàn)的好時機，他們可能會搖下車窗，向車外正在街上行走的無辜行人投擲彩彈。

或許，人類做的事情才是最可惡的。尤其是當他們認為自己沒被監(jiān)視，不會被發(fā)現(xiàn)，不會被抓住，或者不用為自己的行為負責的時候。如果這似乎是對人性的一種悲哀的論斷，對不起，這似乎只是少數(shù)情況，謝天謝地，這不是所有人。

我想大家現(xiàn)在已經意識到，嘗試限制自動駕駛汽車中瘋狂的乘客是有意義的。

以下是自動駕駛汽車應對不守規(guī)矩的乘客的可能性解決方案:

?允許內置攝像頭對乘客進行視頻記錄，就像商店安裝攝像頭并警告顧客可能會被抓到入店行竊一樣，這樣做能警告所有人，盡管估計只有一小部分顧客會行竊。

?允許人工智能系統(tǒng)使用攝像頭的視頻進行實時分析，在乘客可能不守規(guī)矩的那一刻進行檢測，然后通過機器立即向乘客進行語音提醒，防止進一步的不當行為(相比之下，視頻記錄只能作為事后證據(jù))。

?使用復雜的自然語言處理(NLP)，人工智能不會敷衍了事地進行機器人式的警告，而是與乘客進行流暢的對話，以更自然的方式解釋乘客做錯了什么，以及他們?yōu)槭裁磻撏Ｖ共划斝袨椤?/p>

?如有必要,人工智能系統(tǒng)可以與遠程人類代理人聯(lián)系,類似于安吉星服務,并通知代理人有沖突發(fā)生,然后讓代理人直接與乘客互動,可能進一步制止乘客(注意,遠程代理不一定要進行駕駛控制,盡管代理人或許能為自動駕駛汽車減速或停車)。

?在最糟糕的情況下，人工智能可能會聯(lián)系警方并報告發(fā)生了什么，甚至可能選擇將自動駕駛汽車開到最近的警察局。

?以上所有方法都是可能的。

自動駕駛汽車的車隊擁有者很可能會保留乘客評級，使自動駕駛汽車的人工智能對潛在搭乘者有所準備，或者允許拼車網(wǎng)絡基于算法拒絕向評分較低的請求者派遣自動駕駛汽車。此外，乘客評分還可以作為一種額外的警告信號，提醒潛在的鬧騰乘客，他們在自動駕駛汽車內的行為將被作為乘客行為被永久記錄。

為了應對常年吵吵鬧鬧的乘客，一些人建議為他們分派“特別”的自動駕駛汽車，內部加固，以適應古怪的行為，這些行為可能會根據(jù)乘客的評分進行分派，顯示乘客比較任性。

甚至有人提議自動駕駛汽車應禁止將車窗搖下,防止一些不當行為，如往車外扔東西，朝路人大喊。但這似乎有點不太可能，公眾可能不會因為一小部分人的不當行為就接受緊閉車窗。

結論

總的來說，在自動駕駛汽車普及之后，不討喜的乘客評分不會消失。畢竟這樣的評級有其可取之處。自動駕駛汽車的所有者，無論是車隊所有者還是個人所有者，都希望保護自己的投資，并可能利用任何可行的手段，讓他們的無人駕駛汽車做好賺錢的準備。

盡管上述“解決方案”令人興奮，在這個問題的背后還有一些其他隱患。關于視頻記錄和自動駕駛汽車內乘客行為的人工智能分析涉及到的隱私也必須謹慎處理。

假設你在當?shù)鼐瓢赏媪艘灰怪?，選擇乘坐一輛自動駕駛汽車回家。自動駕駛汽車內的視頻和人工智能都能捕捉到你的醉態(tài)。此外，自動駕駛汽車可能會將這些數(shù)據(jù)上傳到汽車制造商或科技公司的云數(shù)據(jù)庫，你尷尬的時刻可能永遠存在于你無法控制的數(shù)據(jù)庫中。

另一個值得關注的問題是，給乘客評分的算法是否不偏不倚，足夠客觀，是否存在潛在或嵌入歧視性數(shù)學元素。機器學習和深度學習的使用可以根據(jù)最終的標準找到合適的模式，這在今天的在線金融貸款審批和其他方面已經得到了證明。

大浪潮即將來臨，我們現(xiàn)在正站在海灘上，仍有機會在漲潮之前有所作為。

無論如何，如果寄希望于自動駕駛汽車的普及會減弱乘客評分的作用，那么很抱歉，這是不可能的。