"Selliste küsimuste reaalne lahendamine nõuab muidugi oluliselt keerukamaid süsteeme, võibolla isegi tehisteadvust. See on meie käeulatusest väljas. Ent me suudame juba praegu tegelikult lihtsa mudeli alusel hästi ennustada, millise otsuse langetakse ühes või teises kindlas olukorras inimene. Ja lõpuks loeb just see," selgitas isesõitvate autodega seonduvaid eetikaküsimusi lahanud uurimuse esimene autor Leon Sütfeld, Osnabrücki ülikooli neuroinformaatik ERR Novaatorile.

Ükskõik kui heaks juhiks inimesed end ise peavad, viitab statistika vastupidisele. Näiteks hukkus Euroopas 2015. aastal liiklusõnnetustes enam kui 80 000 inimest. Peaaegu sama palju kui HIV/AIDS-i ja tuberkuloosi tõttu kokku. Vähemalt seitsmel juhul kümnest on õnnetuse põhjuseks just inimlik eksimus. Erinevate hinnangute kohaselt võimaldaks auto juhtimise tehisintellekti hoolde usaldamine vähendada õnnetuste hulka umbes 90 protsenti.

Võib aga oodata, et ikka ja jälle satuvad need olukorda, kus on valida surma ja... surma vahel. "On mõistetav, et suured autotootjad nagu Tesla jt ei taha sellele tähelepanu pöörata, vähemalt mitte avalikult. Alati leidub keegi, kes poleks sellele järgnenud tulise vaidluse tulemusega rahul," lisas Sütfeld. N-ö moraalikompassi lisamine on aga tulevikus hädavajalik. Alternatiivina võiksid autotootjad veeretada kogu vastutuse autos viibivate sõitjate kaela, kellel ei pruugi jaguda hädaolukorras valiku langetamiseks ei aega ega tahtmist.

Kuid millest moraalikompassi loomisel lähtuma peaks? Sajandite vältel on moraalifilosoofid mõelnud välja terve rea erinevaid mõtteeksperimente, mis peaksid aitama juhatada inimesi lähemale nende enda väärtustele. Suunata lõhkeainet täis vagun haruteele, millel lebab süütu imik, või lasta sellel hävitada pool linna? Peatada sama vagun ise mõne paksu mehe rööbastele lükkamisega?

Katsed on aga näidanud, et inimeste valikuid võivad mõjutada aga isegi väikesed pisiasjad. Olgu selleks ruumi temperatuur või küsimuse täpne sõnastus. "Kõigi nende muutujatega on praktiliselt võimatu välja selgitada, mis siis lõppude lõpuks lõplik tõde on. Seega oletasime, et kõige puhtam viis inimeste moraali kompamiseks on panna nad abstraktsete probleemide lahendamise asemel nii elutruusse olukorda kui võimalik," sõnas neuroinformaatik. Töörühm võttis appi virtuaalreaalsuse võlud.

Katsealustel lasti juhtida selles udusel virtuaalteel autot, mille ette ilmusid äkitselt mitmed takistused nagu eluta objektid, loomad ja... teised inimesed. Uurimisalused pidid langetama valiku, mida või keda parasjagu säästa. Otsuste alusel pandi proovile kolm erineva keerukusastmega mudelit. Langetatud moraalsete otsuste selgitamiseks piisas enamikel juhtudel juba kõige lihtsamast – elu väärtusel põhinevast mudelist. Teisisõnu saab inimeste valikuid selgelt piiritletud olukordades jäljendada piisava täpsusega.

Ühiskonna moraaliväärtuste veelgi paremaks peegeldamiseks võiks parimaks osutunud mudelit peenhäälestada, kasutades eksperimentides kõiki ühiskonna demograafilisi rühmi esindavat esinduslikku valimit. Laias laastus jõutaks Sütfeldi ennustuse kohaselt aga ilmselt samadele järeldustele. Näiteks arvab suurem osa inimestest, et viie vales kohas sõiduteele astunud jalakäija alla ajamine on õigustatum, kui kokkupõrke vältimiseks ühe reegleid järginud inimese tapmine.

Samas nentis ta, et tulemused võivad anda hoogu uuele debatile. "Nüüd, kus teame, et inimeste moraalseid väärtuseid saab suhteliselt hõlpsalt mudeldada, seisab meie ees uus küsimus. Kas peaksime laskma masinatel ja autodel käituda kriilistes olukordades nagu inimesed või andma neile õilsamad, ühiskonnale laiemalt kasulikud väärtused," mõtiskles neuroinformaatik.

Omaette küsimuseks jääb, kui kategooriliselt moraalikompassiga tehisintellekt oma otsuseid langetama peaks. Range reegel vältida inimestele kahju tegemist võib päädida absurdsete olukordadega. "Ilmselt oleks meist enamik nõus laskma end kergelt marrastad, et päästa sellega näiteks teele jooksnud armsa kutsika elu," tõi Sütfeld näite.

Mees näeb lahendusena tõenäosustel põhinevat süsteemi. See võiks sobida inimloomusega kokku veidi paremini. Antud juhul väldiks see kokkupõrget koeraga näiteks 95 juhul 100st. Keegi ei teaks aga täiesti kindlalt ette, millal käitub algoritm üht või teistmoodi.

"Liiatigi on kergelt tõenäosuslikku süsteemi niigi vaja. Maailm on kaugelt liiga keerukas, et insenerid suudaksid ette näha kõike, millega võivad isesõitvad autod pärismaailmas kokku puutuda. Ja sa ei taha ometigi, et see ühel juhul lihtsalt seisma jääks ja/või lolliks läheks," muigas Sütfeld.

Uurimus ilmus ajakirjas Frontiers in Behavioral Neuroscience.