論文の概要: Risk Assessment of Autonomous Driving: Integrating Technical Failures, Ethical Dilemmas, and Policy Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06396v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 17:02:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.984979
• Title: Risk Assessment of Autonomous Driving: Integrating Technical Failures, Ethical Dilemmas, and Policy Frameworks
• Title（参考訳）: 自動運転のリスクアセスメント:技術的失敗、倫理的ジレンマ、政策枠組みの統合
• Authors: Boyi Chen, Shengqin Chu, Zicheng Wang, Brian Baetz, Zhen Gao,
• Abstract要約: 技術的な障害モードの主なタイプは、知覚と分類エラーである。 技術、倫理、規制の問題は密接に関連しており、一緒に解決する必要がある。 本稿では,工学的基準,倫理的議論,制度的監督を組み合わせた,より適応的で協調的なガバナンスアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.597325192675031
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous driving technology has the potential to reduce the large number of road traffic accidents caused by human error each year, but it also brings new types of risks that need to be evaluated from the aspects of technology, ethics and regulations. Based on public crash data from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), disengagement reports from the California Department of Motor Vehicles (DMV), the MIT Moral Machines dataset, and a comparative regulatory analysis of five jurisdictions, we have found that the main types of technical failure modes are perception and classification errors. These account for a relatively large proportion of the reported accidents, and it can be concluded that there are different ethical frameworks for autonomous vehicle decision-making, and inconsistent regulations in different areas increase the uncertainty of widespread application. Generally speaking, the problems of technology, ethics and regulation are closely related and need to be solved together. Therefore, this paper recommends a more adaptive and cooperative governance approach that combines engineering standards, ethical discussion, and institutional supervision.
• Abstract（参考訳）: 自動運転技術は、人為的ミスによる道路交通事故の数を毎年減少させる可能性があるが、技術、倫理、規制の面から評価する必要がある新しいタイプのリスクももたらしている。 国家道路交通安全局(NHTSA)の公共事故データ、カリフォルニア州自動車局(DMV)、MITのMoral Machinesデータセット、および5つの管轄区域の比較規制分析から、主な技術的障害モードは認識と分類エラーであることがわかった。 これらは、報告された事故の比較的大きな割合を占めており、自動運転車の意思決定には異なる倫理的枠組みがあり、異なる分野における一貫性のない規制は、広範囲にわたる適用の不確実性を高めていると結論付けることができる。 一般的に、技術、倫理、規制の問題は密接に関連しており、一緒に解決する必要がある。 そこで本稿では,工学的基準,倫理的議論,制度的監督を兼ね備えた,より適応的で協調的なガバナンスアプローチを提案する。

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