Structural Discrimination and Autonomous Vehicles: Immunity Devices, Trump Cards and Crash Optimisation
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the potential for structural discrimination to be woven into the fabric of autonomous vehicle developments, which remain underexplored and undiscussed. The prospect for structural discrimination arises as a result of the coordinated modes of autonomous vehicle behaviour that is prescribed by its code. This leads to the potential for individuated outcomes to be networked and thereby multiplied consistently to any number of vehicles implementing such a code. The aggregated effects of such algorithmic policy preferences will thus cumulate in the reallocation of benefits and burdens to certain categories of persons in a relatively stable manner. The spectre of implicit structural discrimination is therefore raised by the orderly and stable rearrangement of biases that may be expressed by the controlling algorithm. The potential for a much more pernicious form of active structural discrimination looms with the possibility of crash optimisation impulses in which a protective shield is cast over those individuals in which society may have a vested interest in prioritising or safeguarding. A stark dystopian scenario is introduced to sketch the contours whereby personal beacons signal individual identity, and potentially relative worth, to autonomous vehicles engaging in a crash damage calculus. At the risk of introducing these ideas into the development of autonomous vehicles, this paper hopes to spark a debate to foreclose these eventualities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».