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近年来，与人工智慧(AI)相关的周期性热点，几乎都围绕着大语言模型(LLM)和生成式AI模型。这样的趋势反映出...

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分享至无人车、自驾车的技术正在发展当中，自驾车通常是电动车，比起油车能减少排放，而他也能提升移动性，并且能针对年长者以及身体不便的人士提供了一个可能的驾驶解决方案。然而，尽管自驾车比纯人工驾驶的车辆还要多了更多符合时代需求的优势，但实际能达到多少效益，还是得看我们的消费市场对於它的安全性以及效率提升面的信任与肯定。撰文｜王冠云自驾车等级分类以及实际商业应用SAE Internaional定义了关於汽车自动驾驶系统的相关术语以及等级分类，在2021年4月更新了「SAE J3016_202104」版本。关於自驾车的等级，共分为六个自动驾驶等级，从无自动驾驶(等级0)到完全自动驾驶(等级5)。等级1和等级2又可以称为「驾驶辅助系统」，等级3到等级5称为「自动驾驶系统」。目前，我们所熟知的倒车辅助系统、停车辅助系统，都算是停留在等级2以前的自驾等级。若把OEDR(object and event detection and response)系统导入，即车内的系统能自动辨识物体以及给予回应时，这样自驾车系统就已经可以开始归类为等级3的系统。再更进一步的，当车子已经不需要驾驶者随时接管车辆驾驶权时，就又提升了一个等级，为等级4的自驾车。随着车子的控制功能以及驾驶功能被系统掌握的程度越高，自驾等级也就越高。而实际市场应用层面，若能成功导入物件与事件辨识系统，并且让系统自主驾驶及控制车辆时，最先有可能导入的应用实例，可能可以进入计程车的市场。实际上在美国，已经推出了如Waymo等无人驾驶的计程车服务。而他们所展现的技术，就是属於等级4的自驾车。消费者信任自驾车吗？体验看看吧在这样的技术发展背景之下，Lohaus等人(2024)展开了一个模拟研究，评估乘车者对於自驾车或是真人驾驶的信任度。他们邀集了42名实验参与者，并且分为两组，进入到模拟驾驶系统中，感受乘车体验。其中一组参与者他们被告知模拟系统的驾驶者是真人计程车司机，另一组参与者则是告知他们驾驶者非真人，是自驾车系统。在实验的过程中，会让参与者进行一段16多分钟的乘车体验，随後每45秒会提醒参与者进行一次信任评分，参与者仅需口头回答，研究者用这样的方式取得乘车者的动态的信任分数资料。此外，这场实验很特别的是，在乘车体验开始後的3分钟左右，设计了一个「闯红灯」的桥段。在闯完红灯之後，电脑模拟系统会以真人或是机器人的声音说出「抱歉，我刚刚没注意到红灯。」然後继续完成接下来10多分钟的体验，在剩下来的乘车体验里，仍然持续进行信人评分。研究结果发现，一开始参与者给予的信任分数，真人组比起自驾车组的信任分数还要高。但是，在闯红灯事件发生之後，两组人对於驾驶的信任分数都急遽下降。不过，在经历了後续10多分钟没有驾驶失误的体验之後，信任分数又慢慢地升回较高的水准。有趣的是，Lohaus等人(2024)的研究结果发现，在历经闯红灯事件後，信任分数的回复上，真人并没有达到原本的水准，反而让真人与自驾车的信任分数变得没有差异。也就是说，针对系统的信任程度，即使在犯了错误的情况之下，还是可能可以重建的。而且真人驾驶者的信任重建，可能还比自驾车的信任重建来得困难。影响驾驶信任的因素可能还有其他不过，Lohaus等人(2024)也提醒，尽管实验已经尽可能乾净且公正的进行模拟，但还是可能有其他因素影响了乘车者对於驾驶的信任。例如，由於自驾车的负面新闻仍然可见於媒体中，所以这也可能影响了实验参与者一开始进入实验时对於自驾车产生了先入为主的印象。另外，这场实验的模拟场景使用的是西班牙的街道，在事件发生後的真人说话语音，为了提高真实感，也让真人语音带有西班牙口音。然而，由於实验参与者都住在荷兰，对於荷兰的交通环境也比较熟悉，因此，面对较为不熟悉的路况或规则、甚至不熟悉的驾驶者，可能也会影响了实验参与者对於驾驶的信任判断。此外，Lohaus等人(2014)提到，过去不少研究提出「自尊(self-esteem)」会影响到一个人对於驾驶的信任程度。自尊指的是一个人对於自己该获得多少尊敬与推崇的看法的程度，原本假设自尊越高的人，越是会正面的信任驾驶。但是，研究实验出来的结果，却发现没有任何相关。有关於影响信任程度的其他因素，还有待其他观察。参考文献Lohaus, L., Woide, M., Damm, N., Demiral,...