Autonominių transporto priemonių draudimo modelis

Ištrauka

Autonominių transporto priemonių draudimo modelis
Baigiamasis magistro projektas

Turinys
Lentelių sąrašas 8
Paveikslų sąrašas 9
Santrumpų ir terminų sąrašas 10
Įvadas 11
1. Atsakomybės identifikavimo problematika autonominių transporto priemonių atveju 13
1.1. Dirbtinis intelektas ir jo sprendimų atsakomybė 14
1.2. Autonominės transporto priemonės ir atsakomybė 15
1.3. Autonominių transporto priemonių keliamos atsakomybės spragos 15
1.4. Autonominių transporto priemonių atsakomybės sprendimai ir pasekmės 16
2. Autonominėse transporto priemonėse veikiančio dirbtinio intelekto sistemos priimtų 
sprendimų teorinė analizė 20
2.1. Autonominių transporto priemonių ir žmogaus sąveika 20
2.1.1. Žmogaus priklausomybė nuo autonominių sistemų 23
2.1.2. Etiniai, DI priimamų sprendimų aspektai 24
2.1.3. Komunikacija tarp ATP ir žmogaus 24
2.1.4. ATP ir žmogaus komunikacijos nesėkmės 25
2.1.5. Teisės aktų ir reguliavimo įtaka žmogaus ir ATP sąveikai 27
2.2. Atsakomybės taisyklės pagal autonomijos lygius 28
2.3. Literatūroje siūlomi autonominių transporto priemonių draudimo modeliai 33
2.3.1. „Momentinės rinkos“ draudimo modelis 34
2.3.2. Blokų grandine grįstas draudimo modelis 36
2.3.3. Naudojimu grįstas draudimo modelis 38
2.4. Teorinis autonominių transporto priemonių draudimo modelis 40
3. Teorinio autonominių transporto priemonių draudimo modelio ir rizikos vertinimo
kriterijų tyrimo metodologija 45
4. Empirinio kokybinio tyrimo rezultatų analizė 50
4.1. Tyrimo rezultatų analizė 50
4.2. Papildomi kriterijai, pagal ekspertų nuomones 51
4.3. Siūlomo ATP draudimo modelio ekspertinė analizė 54
4.3.1. ATP naudojimo istorija 54
4.3.2. Programinės įrangos versija ir atnaujinimai 59
4.3.3. ATP modelis ir galimybės 62
4.3.4. Eksploatacinė aplinka 71
4.4. Galutinis ATP draudimo modelis 77
4.5. Diskusija 79
Išvados 82
Literatūros sąrašas 83

Įvadas
Temos aktualumas:
Šiomis dienomis, kai dirbtinio intelekto (DI) burbulas nenustojamai pučiasi ir ši technologija yra
integruojama visose gyvenimo sferose, nuo virtualių konsultantų įvairiose svetainėse, iki
autonominių transporto priemonių (ATP), siekiant automatizuoti kuo daugiau žmogaus darbų, kyla
sudėtingų iššūkių, susijusių su atsakomybės klausimu – kas atsakingas už DI priimtus sprendimus?
Tai yra ypač aktualu ir dabar, kai šie modeliai yra prieinami visiems. Žinoma, šiam klausimui
galima sugalvoti ir argumentuoti aibę atsakymų – gal tai gamintojas, išleidęs ir palaikantis DI
modelį, gal programuotojas, sukūręs DI modelį, o gal žmogus, įsigijęs ir naudojantis šią
technologiją. Šis klausimas įgauna daug didesnį svorį, kai DI perima kontrolę technologijoje, kuri,
iš prigimties, yra pavojinga ir neatsakingai naudojama, gali sukelti rimtų padarinių.
Į šią dilemą nuspręsta žiūrėti per ATP perspektyvą, kur DI integravimas taip pat yra neišvengiamas
ir žymi naują erą ne tik transporte ir mobilume, bet ir teisėje ir draudimo bendrovėse. Taip pat,
kadangi DI perima transporto priemonių valdymą, tradicinės atsakomybės sampratos, kuriose
daugiausia dėmesio yra skiriama žmogaus klaidoms, įgauna daugiau kompleksiškumo, nes
pradedama abejoti žmogaus kalte, kai šis turi vis mažiau, ar net nebeturi, situacijos kontrolės, taigi
akivaizdu, kad reikia naujų draudimo modelių, galinčių atsižvelgti į DI technologijos sudėtingumą
ne tik pačio kūrimo, bet ir eksploatavimo metu.
Skirtingai nuo tradicinių transporto priemonių, kuriose atsakomybę lemia vairuotojo veiksmai, ATP
sukuria scenarijų, kai sprendimų priėmimas perduodamas sudėtingiems algoritmams ir mašininio
mokymo sistemoms (Othman, 2021), kas yra ypatingai rimta problema, ypač, kai šie sprendimai
lemia nelaimingus atsitikimus, ar žalą. Dėl šios priežasties, yra būtina iš naujo apibrėžti
atsakomybės sąvokas ir sukurti sistemas, kuriomis būtų galima veiksmingai priskirti atsakomybę
tiek transporto priemonių gamintojams, tiek programinės įrangos kūrėjams, o galbūt ir pačiai DI
sistemai (Moolayil, 2018).
Taikant DI ATP srityje, kyla ir papildomų etinių klausimų, ypatingai dėl duomenų privatumo,
priimamų sprendimų skaidrumo ir galimo sistemos šališkumo (Breidbach ir Maglio, 2020). Labai
svarbu užtikrinti, kad DI valdomos sistemos nediskriminuotų tam tikrų grupių, o kilus kritinėms
situacijoms pasirinktų teisingą sprendimą....