論文の概要: My Precious Crash Data: Barriers and Opportunities in Encouraging Autonomous Driving Companies to Share Safety-Critical Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17792v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 17:11:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 01:46:36.903058
• Title: My Precious Crash Data: Barriers and Opportunities in Encouraging Autonomous Driving Companies to Share Safety-Critical Data
• Title（参考訳）: 自動運転車企業が安全臨界データを共有するための障壁と機会
• Authors: Hauke Sandhaus, Angel Hsing-Chi Hwang, Wendy Ju, Qian Yang,
• Abstract要約: 事故や準クラッシュ記録のような安全に重要なデータは、自動運転車の設計と開発を改善するために不可欠である。 本稿は、AV企業が外部から安全クリティカルなデータを共有するのに消極的である理由を明らかにすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.783964579562877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safety-critical data, such as crash and near-crash records, are crucial to improving autonomous vehicle (AV) design and development. Sharing such data across AV companies, academic researchers, regulators, and the public can help make all AVs safer. However, AV companies rarely share safety-critical data externally. This paper aims to pinpoint why AV companies are reluctant to share safety-critical data, with an eye on how these barriers can inform new approaches to promote sharing. We interviewed twelve AV company employees who actively work with such data in their day-to-day work. Findings suggest two key, previously unknown barriers to data sharing: (1) Datasets inherently embed salient knowledge that is key to improving AV safety and are resource-intensive. Therefore, data sharing, even within a company, is fraught with politics. (2) Interviewees believed AV safety knowledge is private knowledge that brings competitive edges to their companies, rather than public knowledge for social good. We discuss the implications of these findings for incentivizing and enabling safety-critical AV data sharing, specifically, implications for new approaches to (1) debating and stratifying public and private AV safety knowledge, (2) innovating data tools and data sharing pipelines that enable easier sharing of public AV safety data and knowledge; (3) offsetting costs of curating safety-critical data and incentivizing data sharing.
• Abstract（参考訳）: 事故や準クラッシュ記録のような安全に重要なデータは、自動運転車の設計と開発を改善するために不可欠である。 AV企業、学術研究者、規制当局、一般大衆にこうしたデータを共有すれば、すべてのAVがより安全になる。 しかし、AV企業は外部で安全クリティカルなデータを共有することはめったにない。 本稿は、AV企業が安全クリティカルなデータを共有することに消極的である理由を指摘し、これらの障壁が共有を促進する新しいアプローチにどのように影響するかを考察する。 当社は、日々の業務で積極的にデータを扱う12人のAV企業従業員にインタビューした。 1)データセットは本質的に、AVの安全性向上の鍵であり、リソース集約である、有能な知識を組み込みます。 そのため、企業内でさえ、データ共有は政治に苦しめられている。 2) AV の安全知識は,公的な社会的利益の知識ではなく,企業に競争優位をもたらす私的知識であると考えられた。 安全クリティカルなAVデータ共有のインセンティブと有効化,特に,(1)公衆および民間のAV安全知識の議論と成層化,(2)公衆のAV安全データと知識の共有を容易にするデータツールとデータ共有パイプラインの革新,(3)安全クリティカルなデータのキュレーションとデータ共有のインセンティブ化の相違といった,新たなアプローチの意義について論じる。

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