自動運転車は誰を犠牲にすべきか：歩行者か乗客か？

機械が単に損害最小化でなく、排除不能損害分配も担う時代突入。損害分配（機械創出ウェルビーイング含）通常トレードオフ生成、解決は道徳領域。

自律走行車両衝突不可避・全員救済パス評価不能状況想定。車両が路上異なる人々間損害リスク公平分配決定必要。道徳ジレンマ、ロボット法則・人間倫理原理で解決不能。

2014年MIT研究者たち「Moral Machine」実験設計、AI搭載機械（自動運転車等）道徳決定人間視点収集。世界中4000万超回答集積、様々文化集合的倫理優先度貴重洞察提供。

Moral Machine 13シナリオテスト、人々が自動運転車優先順位決定：

全回答分析、地理・経済・文化ベース人間倫理変動明らかに。

国別嗜好差異発見。集団主義文化（日本・中国）は高齢者優先傾向。個人主義文化国は高齢者優先低傾向。

Reference: Nature | DOI:10.1038/s41586-018-0637-6 | Moral Machine

同様に個人主義文化（米国・英国）は他選択肢同条件で多数命優先傾向。制度脆弱発展途上国は横断歩道違反歩行者 vs 合法横断歩行者寛容。

高地位キャラ優先嗜好は東洋諸国（日本・台湾・サウジアラビア・インドネシア）で低顕著、南方諸国（中南米・フランス）で高顕著。

欧米・東洋諸国は南方諸国比較で人間vsペットで人間優先嗜好高。

限界

大サンプルサイズにもかかわらず多数限界。例：キャラ運命不確実性不考慮。全キャラ子供/大人100%確実認識、生死結果100%確実推定。

回答者-キャラ間仮想関係要素（配偶者・親族等）未導入。非現実的仮定も実験扱いやすさ 위해必要。

全員合意困難だが、結果はテック企業・自動車メーカーが設計・政策決定倫理へ世論反応理解に活用可能。

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