Surprising judgments about robot drivers: Experiments on rising expectations and blaming humans
Notice bibliographique
Résumé
N-Reasons is an experimental Internet survey platform designed to enhance public participation in applied ethics and policy. N-Reasons encourages individuals to generate reasons to support their judgments, and groups to converge on a common set of reasons pro and con various issues. In the Robot Ethics Survey some of the reasons contributed surprising judgments about autonomous machines. Presented with a version of the trolley problem with an autonomous train as the agent, participants gave unexpected answers, revealing high expectations for the autonomous machine and shifting blame from the automated device to the humans in the scenario. Further experiments with a standard pair of human-only trolley problems refine these results. While showing the high expectations even when no autonomous machine is involved, human bystanders are only blamed in the machine case. A third experiment explicitly aimed at responsibility for driverless cars confirms our findings about shifting blame in the case of autonomous machine agents. We conclude methodologically that both results point to the power of an experimental survey based approach to public participation to explore surprising assumptions and judgments in applied ethics. However, both results also support using caution when interpreting survey results in ethics, demonstrating the importance of qualitative data to provide further context for evaluating judgments revealed by surveys. On the ethics side, the result about shifting blame to humans interacting with autonomous machines suggests caution about the unintended consequences of intuitive principles requiring human responsibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».