(Our Driverless Future)

By Sue Halpern

Phạm Vũ Lửa Hạ dịch

The New York Review Of Books

November 24-2016.

Điểm sách “Driverless: Intelligent Cars and the Road Ahead  của Hod Lipson and Melba Kurman MIT Press, 312 pp., $29.95

Tháng 9 năm nay (2016), Uber, dịch vụ gọi taxi bằng ứng dụng di động, tung ra một đội xe Volvo và Ford không người lái tại thành phố Pittsburgh. Tuy Google đã cho những chiếc xe tự hành của mình hoạt động trên đường phố ở Mountain View, bang California, Austin, bang Texas, Kirkland, bang Washington, và Phoenix, bang Arizona, trong vài năm qua để thu thập dữ liệu và tinh chỉnh công nghệ của mình, cuộc phiêu lưu kinh doanh này của Uber ở Pittsburgh đánh dấu lần đầu tiên có xe tự hành cung cấp dịch vụ taxi cho công chúng Mỹ. (Dịch vụ taxi bằng xe tự hành đầu tiên trên thế giới đã bắt đầu ở Singapore vào cuối tháng 8, sớm hơn Uber vài tuần.)

Một chiếc Ford Fusion loại hybrid (động cơ hỗn hợp xăng-điện)

tự lái của Uber hoạt động ở Pittsburgh hôm 12-9-2016.

(Ảnh: Stephanie Strasburg/ The Wall Street Journal)

Pittsburgh, với nhiều đồi, đường phụ chật hẹp, tuyết, và nhiều cầu, dường như không có vẻ là địa điểm l‎ý tưởng để triển khai những chiếc xe có thể gặp khó khăn khi lái qua những ngọn đồi, các đường phụ chật hẹp, tuyết, và nhiều cầu. Nhưng thành phố này có National Robotics Engineering Center [Trung tâm Kỹ thuật Robot Quốc gia] nổi tiếng của Đại học Carnegie Mellon, và vào mùa đông năm 2015, Uber đã chiêu dụ được 40 người trong số các nhà nghiên cứu và kỹ sư của trung tâm này sang làm việc cho Advanced Technologies Center [Trung tâm Công nghệ Tân tiến] mới của mình, cũng ở Pittsburgh, để khởi động bước thâm nhập của hãng vào thị trường xe không người lái.

Xe tự hành của Uber đã bắt đầu đón khách, nhưng chúng vẫn có người ngồi sau vô-lăng phòng khi xe bị trục trặc. Có vẻ hơi quá lời khi gọi người này là tài xế vì phần lớn thời gian xe sẽ tự lái. Mục tiêu cuối cùng của Uber, và mục tiêu của Google và Lyft và Daimler và Ford và GM và Baidu và Delphi và Mobileye và Volvo và tất cả các hãng khác đang đua tranh để đưa xe tự hành ra thị trường, là khiến cho người đó trở thành dư thừa. Như các tác giả Hod Lipson và Melba Kurman nói rõ trong cuốn sách “Driverless: Intelligent Cars and the Road Ahead” [Không người lái: Xe thông minh và Con đường phía trước], câu hỏi không phải là liệu điều này có thể xảy ra hay không, mà là khi nào và trong hoàn cảnh nào.

Mốc thời gian hơi mơ hồ. Theo một báo cáo rất lạc quan của ngân hàng Morgan Stanley năm 2013, vào một thời điểm nào đó từ năm 2018 tới năm 2022 xe sẽ “có năng lực tự hành hoàn chỉnh”; tới năm 2026, sẽ đạt được “sự thâm nhập 100% của xe tự hành” vào thị trường. Một nghiên cứu của hãng nghiên cứu thị trường IHS Automotive tiên đoán rằng tới năm 2050, gần như tất cả xe sẽ tự lái; một nghiên cứu của Đại học Michigan nói rằng thời điểm đó là năm 2030. Chris Urmson, người cho tới gần đây là giám đốc dự án của phân ban xe tự hành của Google, có vẻ thận trọng hơn.

“Chúng ta có thể đặt xe tự hành vào tay thiên hạ trong bao lâu nữa? Nếu đọc báo, ta thấy có thể là ba năm, có thể là ba mươi năm. Và tôi xin nói thật với các bạn là có thể là cả hai khả năng đó.” Ông phát biểu như vậy trước một cử tọa tại South By Southwest Festival ở Austin hồi tháng 3. Urmson nói tiếp, “Công nghệ này gần như chắc chắn sẽ xuất hiện dần dần từng bước nhỏ. Chúng ta tưởng tượng chúng ta sẽ tìm ra những nơi có thời tiết tốt, nơi đường sá dễ lái - công nghệ có thể xuất hiện ở đó trước. Rồi sau khi chúng ta tự tin với điều đó, chúng ta sẽ chuyển sang những địa điểm khó hơn.”

Và như bất cứ ai muốn mua xe mới hiện nay đều biết, một số công nghệ đã nhường lại một số việc cho xe tự thực hiện. Trong những công nghệ này có cần gạt nước tự bật khi chúng cảm nhận được mưa, bộ thắng tự động đạp khi chiếc xe phía trước quá gần, thiết bị phát hiện các điểm mù, các cảnh báo lệch làn báo cho tài xế biết khi xe chạy lạc qua làn xe khác, điều khiển tốc độ (cruise control, còn gọi là điều khiển hành trình, hay hệ thống ga tự động) duy trì một khoảng cách nhất định với các xe khác, và khả năng xe tự đậu kiểu song song. Xe Tesla còn có thể tự thực hiện nhiều việc hơn nữa. Trong chế độ “tự hành” (autopilot), xe có thể đánh vô-lăng, đổi làn xe, và duy trì tốc độ phù hợp, tất thảy đều không sự can thiệp của con người.

YouTube có đầy những video quay cảnh “tài xế” xe Tesla đọc sách, chơi game và nhảy ra ngồi vào băng ghế sau trong khi xe của họ thực hiện những công việc lái xe nhàm chán. Và tuy hãng Tesla khuyến cáo tài xế cầm vô-lăng khi sử dụng chế độ autopilot, một trong những video không cần cầm vô-lăng trên xe Tesla chóng mặt nhất do Talulah Riley, vợ (lúc đó) của tổng giám đốc Elon Musk, đăng lên YouTube.

Những công nghệ mới này được quảng bá với người tiêu dùng là các tính năng an toàn, và dễ hiểu tại sao. Xe biết chạy chậm lại so với xe phía trước thì không đụng xe đó từ phía sau. Xe biết cảnh báo tài xế về chạy lệch làn thì có thể được hướng trở lại đúng làn trước khi gây đụng xe. Xe biết tự đậu thì tránh va quẹt những xe đậu xung quanh nó. Xe biết cảm nhận mưa và gạt hết nước mưa trên kiếng trước thì giúp có tầm nhìn rõ ràng hơn. Tuy nhiên, nghịch lý thay, những xe có các tính năng đó có thể khiến việc lái xe bớt an toàn, chứ không phải an toàn hơn, do điều mà hai tác giả Lipson và Kurman gọi là “trách nhiệm được phân chia”. Khi tài xế tin rằng xe nắm quyền điều khiển, họ thường mất tập trung hoặc họ chọn làm những chuyện khác hơn là lái xe. Khi Joshua Brown, tài xế lái một chiếc Tesla, tông vào ngang hông một chiếc xe tải ở tốc độc 74 dặm/ giờ hồi tháng 5 vừa rồi, anh ta đang trông cậy vào tính năng autopilot của xe để “thấy” chiếc xe tải màu trắng mười tám bánh đang quẹo trước mặt nó trong ánh nắng chói chang của Florida. Xe đâu thấy, và Brown thiệt mạng. Tài xế xe tải khai với giới chức trách rằng khi tới bên đống đổ nát, một video Harry Potter vẫn đang mở trên đầu DVD xách tay.

Tuy vụ đụng xe của Brown có thể được xem là sự kiện chỉ xảy ra một lần - hay, chính xác hơn, ba lần, vì có hai tai nạn khác liên quan tới phần mềm autopilot của Tesla - nghiên cứu sơ bộ cho thấy rằng những kiểu đụng xe này chẳng bao lâu nữa có thể xảy ra thường xuyên hơn khi có thêm nhiều xe bán tự hành. Trong một nghiên cứu do Đại học Virginia Tech thực hiện trong đó 12 đối tượng nghiên cứu được đưa đi lái thử xe trong ba giờ quanh một đường chạy thử, 58% người tham gia trong những chiếc xe có công nghệ hỗ trợ [chạy đúng] làn xe coi DVD trong khi lái xe, và 25% dùng thời gian để đọc. Không phải tất cả mọi người đều bị cám dỗ bởi các video, tạp chí, sách và thức ăn mà các nhà nghiên cứu để trên xe, nhưng đủ tỷ lệ để mức an toàn chung cho mọi người trên đường bị giảm xuống. Như hai tác giả Lipson và Kurman nhận xét, “Rõ ràng có một điểm bùng phát mà ở đó các công nghệ tự lái sẽ thực sự gây nguy hiểm nhiều hơn cho tài xế con người, chứ không phải ít hơn.” Chính vì vậy, Google, đáng kể nhất, đang bỏ qua giai đoạn trách nhiệm được phân chia và đi thẳng tới xe không có vô-lăng và chân thắng, để con người sẽ hoàn toàn không có khả năng lái xe.

Đặc biệt đối với nhiều thế hệ người Mỹ, và giới trẻ ở Mỹ càng vậy, lái xe trên đường rộng thênh thang hứa hẹn mang lại một kiểu tự do: khả năng chu du tới vùng đất khác, cho dù vùng đất đó chỉ là thương xá ở thị trấn kế cận. Xe tự hành cũng mang lại hứa hẹn về tự do, cái tự do được đi nơi này nơi nọ mà không phải chú ý đường sá thênh thang (hay, dễ xảy ra hơn, tắc nghẽn), và cùng với nó là tự do được ngủ, làm việc, đọc e-mail, nhắn tin, chơi, làm tình, uống bia, coi phim, hoặc chẳng phải làm gì cả. Nói theo cách của các nhà phân tích của ngân hàng Morgan Stanley, với sự hào hứng không kém giới ủng hộ ở Thung lũng Silicon và giới cổ xúy ở Detroit, xe không người lái sẽ mang lại cho chúng ta một “xã hội không tưởng” (utopian society).

Viễn cảnh không tưởng đó đại loại như vậy: những đội xe tự hành - hãy gọi chúng là robot taxi - thuộc sở hữu của các hãng như Uber và Google, có khả năng được triển khai khi khách có yêu cầu, điều đó sẽ loại bỏ, phần lớn, nhu cầu sở hữu xe riêng. (Hiện nay, phần lớn xe thuộc sở hữu tư nhân nằm không trong phần lớn thời gian, chỉ chiếm chỗ và giảm giá trị). Ít xe thuộc sở hữu tư nhân hơn thì nhìn chung sẽ có ít xe trên đường hơn. Ít xe hơn thì ít kẹt xe và ít tai nạn hơn. Ít tai nạn hơn thì sẽ khiến xe có thể được chế tạo từ vật liệu nhẹ hơn, tiết kiệm nhiên liệu. Xe cũng sẽ nhỏ hơn vì xe không còn cần được trang bị kiên cố để đối chọi với nhau.

Với mức độ sở hữu xe riêng ít hơn, người ta sẽ được giải phóng khỏi việc trả nợ mua xe, chi phí nhiên liệu và bảo dưỡng xe, và phí bảo hiểm. Người đi xe sẽ có thêm thu nhập khả dụng và ít nợ nần hơn. Môi trường được thiết kế (built environment) cũng sẽ cải thiện, do các biển báo đường sá bị loại bỏ - xe thông minh luôn biết chúng đang ở đâu và sắp đi tới đâu - và chỗ đậu xe, sau khi trở thành lỗi thời, được chuyển thành các không gian xanh. Và nếu như điều này chưa đủ không tưởng, các nhà phân tích của ngân hàng Morgan Stanley ước tính rằng với việc chuyển sang hoàn toàn dùng xe tự hành, chỉ riêng nền kinh tế Mỹ đã tiết kiệm được 1.300 tỷ đô-la mỗi năm.

Có nhiều giả định được lồng trong kịch bản này, trong đó giả định hiển nhiên nhất là thiên hạ sẽ sẵn sàng từ bỏ việc sở hữu xe riêng và đi xe không người lái, đi chung với người khác. (Tùy vào tình huống, đi chung có nghĩa là dùng xe thuộc sở hữu của các hãng kinh doanh xe thay cho các xe riêng, hoặc đi lại bằng xe thuộc sở hữu của các hãng kinh doanh xe chung với những hành khách khác, rất có thể là những người lạ đi tới những điểm đến gần nhau.) Chưa có cách nào biết liệu điều này sẽ xảy ra hay không. Trong một cuộc khảo sát của Insurance Information Institute [Viện Thông tin Bảo hiểm] hồi tháng 5 vừa rồi, 55 phần trăm người trả lời nói họ sẽ không đi xe tự hành. Nhưng điều đó có thể thay đổi khi xe tự lái trở nên phổ biến hơn, và khi giới trẻ ngày nay, những người chậm lấy bằng lái xe và sở hữu xe hơn thế hệ cha mẹ của họ, và những người sớm sử dụng các dịch vụ chia sẻ xe như Zipcar và Uber, trở thành nhóm dân chủ đạo.

Thế nhưng cho dù số lượng thành viên sử dụng các dịch vụ chia sẻ xe tiếp tục chiều hướng tăng lên, những dịch vụ này có thể vẫn không đáng kể. (Có tiên đoán cho rằng tới năm 2020 có 3,8 triệu người Mỹ sẽ là thành viên của các chương trình chia sẻ xe - khoảng 1% dân số.) Và tuy có vẻ như thế hệ thiên niên kỷ đang tránh sở hữu xe - ngành sản xuất xe gọi đó là thế hệ “chẳng đi đâu” - việc thế hệ này ngại sắm xe có thể là do nền kinh tế suy yếu (nợ sinh viên, thất nghiệp, và nhất là tình trạng việc làm không xứng với năng lực nên lương thấp) hơn là do mong muốn. Hiện nay số thanh niên thuộc thế hệ thiên niên kỷ mua xe nhiều hơn trước đây, và số xe bán được nói chung đang tăng lên. Nếu ta nhìn theo gương Singapore, nước xưa nay đã cố gắng hạn chế tỷ lệ sở hữu xe riêng bằng cách đánh thuế nặng, lệ phí giấy phép cao và tính giá cao cho việc gây tắc nghẽn giao thông, và bằng cách cung cấp dịch vụ vận tải công cộng miễn phí trong giờ đi làm buổi sáng, thì có thể thấy rằng việc khuyến khích công chúng bớt sắm xe riêng sẽ rất khó khăn: bất chấp đủ kiểu nỗ lực như vậy, mức độ sử dụng tàu điện ngầm ở Singapore đã giảm xuống, chứ không phải tăng lên. Vẫn chưa rõ liệu dịch vụ taxi bằng xe tự lái ở nước này sẽ thay đổi được hành vi và các thói quen mua sắm hay không.

Chẳng có gì nghi ngờ rằng cho tới nay, trong các bối cảnh được chọn lựa cẩn thận, nơi thời tiết ôn hòa, đường sá được kẻ vạch rõ ràng, và môi trường được vẽ bản đồ rất chi li, những xe hoàn toàn tự hành an toàn hơn xe do người lái. Năm ngoái có hơn 35.000 vụ tử vong giao thông ở Mỹ, và hơn sáu triệu tai nạn, gần như tất cả đều do sai sót của con người. Từ khi được đưa vào hoạt động vào năm 2009, những xe tự lái của Google đã chạy được hơn 1,5 triệu dặm và đã dính líu vào 18 tai nạn, trong đó chỉ có một tai nạn được xem là do lỗi của xe. (Đồng thời, những người cùng điều khiển xe đã phải chiếm quyền kiểm soát xe hàng trăm, và có lẽ hàng ngàn, lần).

Một xe tự lái của Google chạy thử ở Mountain View,

California, hôm 13-5-2014. (Ảnh Eric Risberg/AP).

Nhưng những chiếc xe của Google đang được thử nghiệm trong những môi trường tương đối “lành”. Kỳ thi hệ trọng bắt đầu khi chúng được tự do, chạy bốn phương tám hướng, trên những con đường không có vạch kẻ rõ ràng, trong các trận bão tuyết và bão băng đá, trong những khu rừng rậm, và ở những nơi mà tín hiệu GPS yếu hoặc không có. Như Chris Urmson đã nói với cử tọa ở South By Southwest, thí nghiệm khó có khả năng diễn ra trong tương lai gần. Nhưng phát biểu của ông có trước khi Baidu, đối thủ của Google ở Trung Quốc, tuyên bố là sẽ tung xe tự hành ra bán trong hai năm nữa. Đó là một khẳng định táo báo vì, theo Lipson và Kurman, “cho tới nay, không có hệ điều hành robot nào có thể tuyên bố là đã hoàn toàn tinh thông ba năng lực quan trọng: tốc độc phản ứng theo thời gian thực, độ tin cậy 99,999%, và khả năng cảm nhận ở mức tốt hơn khả năng của con người.”

Song, trí tuệ nhân tạo để đưa xe tới chỗ tự hành trọn vẹn đang càng lúc càng tốt hơn khi những chiếc xe này chạy càng nhiều dặm hơn và trên càng nhiều địa hình hơn, và điều này là có chủ đích. Khi dữ liệu được nạp vào một computer trên xe từ nhiều bộ cảm biến và camera của xe, dữ liệu đó được một thuật toán phân tích để tìm các mẫu hình thống kê. Những mẫu hình đó giúp computer có thể lập tức xây dựng một mô hình về các kết quả khả dĩ và chỉ dẫn xe tiếp tục vận hành sao cho phù hợp. Thuật toán xử lý càng nhiều dữ liệu - từ GPS, radar, LiDAR (laser radar), sóng âm phản xạ (sonar), thiết bị đo quán tính (IMU), hoặc các gợi ‎ý hình ảnh được khớp nối với một bản đồ có độ phân giải cao của các đặc điểm địa hình và địa lý - thì những tiên đoán của thuật toán càng chính xác. Thuật toán cũng hưởng lợi từ “việc học hỏi từ đội xe”: thu thập dữ liệu, và nhờ đó thu thập “kinh nghiệm” từ những chiếc xe khác được trang bị cùng hệ điều hành. (Xe tự hành cũng có thể liên lạc với nhau trên đường.)

Trí tuệ nhân tạo này giúp xe có thể xác định được, chẳng hạn, liệu chướng ngại vật phía trước là đứa trẻ nhỏ hay một thùng các-tông văng xuống đường. Trí tuệ nhân tạo sẽ dạy cho xe, bằng cách lặp lại, rằng chủng loại “con người” gồm cả những người mặc quần dài lẫn những người mặc váy, có người nhỏ con và có người cao to, có người đi một mình và có những người nắm tay nhau đi. Xe sẽ biết dừng lại khi đèn bật đỏ, và không tuân theo đèn xanh khi một cảnh sát giao thông đang đứng giữa đường, ra hiệu cho xe dừng lại.

Ít nhất đó là chuyện lý tưởng. “Cảm nhận” của một chiếc xe có thể bị cản trở do vết bùn trên các camera của xe và do các môi trường không có nhiều cột mốc dễ phân biệt. Những tình huống phức tạp, ví dụ nên làm gì khi một con sóc chạy qua đường, tiếp theo là một con chó, tiếp theo là một em bé, vượt quá năng lực của nó. Như Lipson và Kurman nhận xét, “dặm đường cuối cùng về công nghệ trong chặng đường thiết kế xe không người lái là việc phát triển được phần mềm có thể tạo được khả năng cảm nhận nhân tạo đáng tin cậy. Nếu căn cứ vào lịch sử, dặm cuối cùng có thể là một quãng đường rất xa.”

Cũng còn nhiều vấn đề khác có thể làm chậm, tuy không chặn đứng, việc sử dụng rộng rãi xe tự hành cho dù các rào cản kỹ thuật này có thể được khắc phục. Chẳng hạn như bảo hiểm. Sau khi Cơ quan quản l‎ý An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia của Mỹ đã xác định rằng tài xế của một xe tự hành là computer của nó, liệu bảo hiểm có cần do hãng sản xuất xe hay hãng phát triển phần mềm đảm trách? (Hãng Volvo đã nói là hãng sẽ trang trải chi phí của các tai nạn trong những xe tự hành của mình nếu hệ thống được sử dụng đúng.) Liệu những thành viên sử dụng các dịch vụ chia sẻ xe có phải từ bỏ quyền kiện tụng của mình nếu một chiếc trong đội xe bị tai nạn? Và lỗi gây tai nạn sẽ được đánh giá ra sao? Liệu tai nạn là do lỗi của phần mềm không đọc chính xác đường sá, hay của chính quyền địa phương không bảo dưỡng đường sá? Luật về bồi thường thiệt hại ngoài hợp đồng [tort law] có thể không được thừa nhận bởi sự xuất hiện của xe tự lái cũng như bởi chính ngành sản xuất xe.

Rồi còn những cân nhắc về đạo đức. Máy có thể học, nhưng máy không thể xử lý thông tin nếu không có chỉ dẫn, và do vậy xe tự hành sẽ phải được lập trình trước để phản ứng trước những kịch bản sống còn khác nhau. Tài xế con người lúc nào cũng phải làm những tính toán như vậy. Những tính toán đó có tính đặc thù và không hệ thống, hai đặc tính mà computer không có, mà đó là lý do tại sao xe do robot lái an toàn hơn xe do người lái.

Nhưng có những nguyên tắc đạo đức được lồng trong trí tuệ nhân tạo. Xe sẽ được lập trình để thực hiện một tính toán được định trước mà sẽ xác định giá trị cho các sinh vật xuất hiện trên đường đi của xe. Liệu đó xe sẽ theo thuyết vị lợi, và lái xe theo hướng làm thiệt mạng hoặc bị thương số người đi bộ ít nhất, hay sẽ có những quy tắc khác - ví dụ, nếu có thể thì cứu mạng trẻ em? Một ai đó sẽ phải viết phần mềm để định ra các giới hạn này, và chưa rõ ai sẽ chỉ thị những người viết phần mềm nên viết gì. Liệu chúng ta sẽ có một cuộc trưng cầu ý dân, hay những quyết định này sẽ do các kỹ sư hoặc những nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra? Nếu ta cần một lời nhắc nhở rằng xe tự hành thực ra là robot, đây có thể là lời nhắc nhở đó.

Hiện tại rất dễ không để ý tới điều đó. Xe với các tính năng bán tự hành trông giống như những xe khác lưu thông trên đường. Rất có thể không ai chạy ngang chiếc Audi Q5 tự lái (phần lớn) từ San Francisco tới New York hồi tháng 3-2016 biết rằng nó được điều khiển bởi GPS và một loạt các bộ cảm biến, các camera và các thuật toán. Điều này sẽ thay đổi khi vô-lăng và chân thắng trở thành hiện vật trưng bày trong bảo tàng, khi xe được làm từ sợi carbon được chế ra từ máy in 3D, và khi chúng phô bày tên của các công ty công nghệ như hãng sản xuất thẻ video NVIDIA và hãng tiên phong về bộ cảm biến quang Mobileye, thay vì tên hãng xe GM và Chrysler, trên lưới sắt đầu xe - nếu chúng có lưới sắt.

Các hãng sản xuất xe lớn, hiện đang đua nhau bắt tay liên minh với các hãng công nghệ, hiểu rằng thời thống lĩnh của họ đã chấm dứt. Bill Ford, chủ tịch của Ford Motor Company, phát biểu trước một cử tọa ở Kansas City hồi tháng 2, “Chúng tôi đang nhanh chóng trở thành một hãng xe và một hãng [dịch vụ] di động.” Ông biết rằng nếu mô hình sử dụng xe chung thắng thế, Ford và các hãng sản xuất xe sẽ bán được ít xe hơn nhiều. Quan trọng hơn, những kẻ thắng cuộc trong hệ thống mới này là những ai có phần mềm tốt nhất, và phần mềm tốt nhất sẽ xuất phát từ dữ liệu mạnh nhất, và các hãng có dữ liệu mạnh nhất là các hãng công nghệ đã liên tục thu thập dữ liệu trong nhiều năm qua: nhiều nhất là Google.

“Cuộc cách mạng di động sắp ảnh hưởng tới tất cả chúng ta về mặt cá nhân và nhiều người trong chúng ta về mặt nghề nghiệp.” Ông Ford đã nói như vậy hôm đó tại Kansas City. Ông có thể lúc đó đang nghĩ tới những người bán xe, mà công việc của họ có thể trở nên lỗi thời, nhưng trước đó sẽ là giới tài xế taxi và xe tải, những người sẽ bị thay thế bằng những xe tự lái. Xưa nay đây là những công việc đã tạo ra thu nhập cho những người mới nhập cư và những người không có bằng cao đẳng hay đại học. Nếu không có những việc đó, lại thêm một con đường bước vào tầng lớp trung lưu sẽ bị xóa bỏ.

Vậy còn chính những tài xế Uber thì sao? Đây là những người tiêu biểu của gig economy [còn gọi là sharing economy, nền kinh tế chia sẻ, với người lao động tự làm chủ và những công việc ngắn hạn, đáp ứng nhu cầu và lời/ đơn đặt hàng cụ thể], “những doanh chủ” - tức là những người làm việc tự do (freelancer) - dùng xe riêng của mình để phục vụ nhu cầu đi lại của khách. Một tài xế Uber ở Pittsburgh tên là Ryan nói với một trang mạng tên là TechRepublic, “Tất nhiên chuyện xe tự lái khiến thiên hạ lo sợ ít nhiều.” Và, anh nói tiếp, anh biết về các kế hoạch của Uber từ báo chí, chứ không phải từ hãng. “Nếu đó là chuyện không hay, họ để ta tự biết lấy.” Như nhà phê bình truyền thông Douglas Rushkoff từng viết, “Các tài xế Uber là [nguồn dữ liệu] nghiên cứu và phát triển cho tương lai xe không người lái của Uber. Họ đang sử dụng sức lao động và các khoản đầu tư tư bản (những chiếc xe) của mình cho chính sự thất nghiệp của mình trong tương lai.”

Nền kinh tế nào cũng có người thắng kẻ thua. Chẳng cần một thuật toán tinh vi mới hình dung được rằng người thắng trong những thập niên sắp tới sẽ là những người sở hữu robot, vì họ sẽ khuất phục lao động bằng tư bản. Trong trường hợp xe tự hành, một vài hãng hiện nay có triển vọng kiểm soát một hàng hóa công cộng thiết yếu: việc đưa đón thiên hạ đi làm, đi học, đi mua sắm, đi chơi, và tham gia nhiều hoạt động quan trọng khác. Thực tế dễ thấy này thường bị lãng quên trong cách đón nhận tích cực gần như đồng thuận về “cuộc cách mạng di động” sắp tới, như cách gọi của Bill Ford.

Và còn điều này cũng bị lãng quên: những ước tính lạc quan nhất về các lợi ích an toàn và môi trường của việc chuyển sang xe tự hành thuộc các hãng kinh doanh đội xe, và những lợi ích thường được dùng để cổ xúy cho nó, được dựa trên các mô hình rút ra từ những thành phố có các hệ thống vận tải công cộng có năng lực cao. Tất nhiên có nhiều thành phố không có những hệ thống như vậy. Theo hãng tư vấn Boston Consulting Group, nơi có các hệ thống như vậy, chỉ cần hai hành khách đi chung một taxi tự hành là đủ để chi phí mỗi khách tương đương với chi phí dùng hệ thống vận tải công cộng. Có lẽ chẳng đáng ngạc nhiên là giới lập pháp ở Mỹ hiện đang dùng tương lai xe tự hành do các hãng như Uber và Google vẽ ra để ngăn cản đầu tư vào vận tải công cộng.

Nhưng việc gì phải đi tàu điện hay xe bu‎ýt tới một địa điểm tập trung theo giờ giấc cố định khi ta có thể đi xe, theo ‎ý riêng của mình, tới đúng chỗ ta muốn đi? Ta có thể hình dung Google cho đi xe miễn phí miễn là hành khách sẵn sàng “chia sẻ” các chi tiết về nơi họ đi tới, món họ mua sắm, người cùng đi với họ, và những sản phẩm nào mà ánh mắt của họ bị thu hút vào trên các quảng cáo hiện diện khắp nơi (nhưng có nhắm tới đối tượng cụ thể!) chiếu trong khoang xe. Giống như những trang mạng không chịu tải nếu ta chặn quảng cáo hoặc không cho phép cookie, hoặc giống như Gmail, mà không cho phép người sử dụng chọn cách không để email của họ được đọc bởi các phần mềm quét tự động của hãng này, ta cũng có thể hình dung có cảm giác như thể ta chẳng có lựa chọn: cung cấp dữ liệu của ta hoặc khỏi dùng dịch vụ.

Hai tác giả Lipson và Kurman lo ngại rằng phần mềm lái những chiếc xe tự lái, giống như mọi phần mềm, sẽ rất dễ bị hack và phá hoại. Tuy đây không phải là một mối lo ngại nên phớt lờ, nhất là sau khi một cặp hacker/nhà nghiên cứu có thể chiếm quyền kiểm soát từ xa với một chiếc Jeep Cherokee đang chạy trên xa lộ năm ngoái, đây là một vấn đề kỹ thuật, với một giải pháp kỹ thuật. (Xin nói rõ: vụ hack này là một thí nghiệm.) Đáng lo ngại hơn là nhận xét của hai tác giả cho rằng xe tự hành, với các camera độ phân giải cao và các bộ cảm biến, có thể “biến thành các gián điệp robot hiện diện khắp nơi”, gởi tới các cơ quan tình báo và cơ quan thực thi pháp luật, ngoài những tổ chức khác, những thông tin về người bên trong và bên ngoài xe, theo dõi bất cứ ai, ở bất cứ nơi đâu. Hoan nghênh bạn tới xã hội không tưởng, nơi xe cộ tự chủ, nhưng hành khách đi xe thì không được tự chủ cho lắm.

Sue Halpern

Phạm Vũ Lửa Hạ dịch

The New York Review Of Books

Điểm sách “Driverless: Intelligent Cars and the Road Ahead” của Hod Lipson & Melba Kurman, MIT Press.)

OUR DRIVELESS FUTURE

By Sue Halpern

The New York Review of Books

Nov 24-2016 Issue

Review of book “Driverless: Intelligent Cars and the Road Ahead  by Hod Lipson and Melba Kurman MIT Press, 312 pp., $29.95

Saul Steinberg Foundation/© Artists Rights Society (ARS),

New York Saul Steinberg: Car, 1953

This September, Uber, the app-summoned taxi service, launched a fleet of driverless Volvos and Fords in the city of Pittsburgh. While Google has had its own autonomous vehicles on the roads of Mountain View, California, Austin, Texas, Kirkland, Washington, and Phoenix, Arizona, for a few years, gathering data and refining its technology, Uber’s Pittsburgh venture marks the first time such cars will be available to be hailed by the American public. (The world’s first autonomous taxi service began offering rides in Singapore at the end of August, edging out Uber by a few weeks.)

Pittsburgh, with its hills, narrow side streets, snow, and many bridges, may not seem like the ideal venue to deploy cars that can have difficulty navigating hills, narrow streets, snow, and bridges. But the city is home to Carnegie Mellon’s renowned National Robotics Engineering Center, and in the winter of 2015, Uber lured away forty of its researchers and engineers for its new Advanced Technologies Center, also in Pittsburgh, to jump-start the company’s entry into the driverless car business.

Uber’s autonomous vehicles have already begun picking up passengers, but they still have someone behind the wheel in the event the car hits a snag. It seems overstated to call this person a driver since much of the time the car will be driving itself. Uber’s ultimate goal, and the goal of Google and Lyft and Daimler and Ford and GM and Baidu and Delphi and Mobileye and Volvo and every other company vying to bring autonomous vehicles to market, is to make that person redundant. As Hod Lipson and Melba Kurman make clear in Driverless: Intelligent Cars and the Road Ahead, the question is not if this can happen, but when and under what circumstances.

The timeline is a bit fuzzy. According to a remarkably bullish report issued by Morgan Stanley in 2013, sometime between 2018 and 2022 cars will have “complete autonomous capability”; by 2026, “100% autonomous penetration” of the market will be achieved. A study by the market research firm IHS Automotive predicts that by 2050, nearly all vehicles will be self-driving; a University of Michigan study says 2030. Chris Urmson, who until recently was project manager of Google’s autonomous car division, is more circumspect.

“How quickly can we get this into people’s hands? If you read the papers, you see maybe it’s three years, maybe it’s thirty years. And I am here to tell you that honestly, it’s a bit of both,” he told an audience at Austin’s South By Southwest Festival in March. “This technology,” Urmson went on, “is almost certainly going to come out incrementally. We imagine we are going to find places where the weather is good, where the roads are easy to drive—the technology might come there first. And then once we have confidence with that, we will move to more challenging locations.”

As anyone looking to buy a new car these days knows, a number of technologies already cede certain tasks to the vehicle. These include windshield wipers that turn on when they sense rain, brakes that engage automatically when the car ahead is too close, blind-spot detectors, drift warnings that alert the driver when the car has strayed into another lane, cruise control that maintains a set distance from other vehicles, and the ability of the car to parallel park itself. Tesla cars go further. In “autopilot” mode they are able to steer, change lanes, and maintain proper speed, all without human intervention. YouTube is full of videos of Tesla “drivers” reading, playing games, writing, and jumping into the back seat as their cars carry on with the mundane tasks of driving. And though the company cautions drivers to keep their hands on the steering wheel when using autopilot, one of the giddiest hands-free Tesla videos was posted by Talulah Riley, the (then) wife of Elon Musk, the company’s CEO.

These new technologies are sold to consumers as safety features, and it is easy to see why. Cars that slow down in relation to the vehicle in front of them don’t rear-end those cars. Cars that warn drivers of lane-drift can be repositioned before they cause a collision. Cars that park themselves avoid bumping into the cars around them. Cars that sense the rain and clear it from the windshield provide better visibility. Paradoxically, though, cars equipped with these features can make driving less safe, not more, because of what Lipson and Kurman call “split responsibility.” When drivers believe the car is in control, their attention often wanders or they choose to do things other than drive. When Tesla driver Joshua Brown broadsided a truck at seventy-four miles per hour last May, he was counting on the car’s autopilot feature to “see” the white eighteen-wheeler turning in front of it in the bright Florida sun. It didn’t, and Brown was killed. When the truck driver approached the wreckage, he told authorities, a Harry Potter video was still playing in a portable DVD player.

While Brown’s collision could be considered a one-off - or, more accurately, a three-off, since there have been two other accidents involving Tesla’s autopilot software - preliminary research suggests that these kinds of collisions soon may become more frequent as more cars become semiautonomous. In a study conducted by Virginia Tech in which twelve subjects were sent on a three-hour test drive around a track, 58 percent of participants in cars with lane-assist technology watched a DVD while driving and 25 percent used the time to read. Not everyone was tempted by the videos, magazines, books, and food the researchers left in the cars, but enough were that overall safety for everyone on the road diminished. As Lipson and Kurman point out, “Clearly there’s a tipping point at which autonomous driving technologies will actually create more danger for human drivers rather than less.” This is why Google, most prominently, is aiming to bypass split responsibility and go directly to cars without steering wheels and brake pedals, so that humans will have no ability to drive at all.

For generations of Americans especially, and young Americans even more, driving and the open road promised a kind of freedom: the ability to light out for the territory, even if the territory was only the mall one town over. Autonomous vehicles also come with the promise of freedom, the freedom of getting places without having to pay attention to the open (or, more likely, clogged) road, and with it, the freedom to sleep, work, read e-mail, text, play, have sex, drink a beer, watch a movie, or do nothing at all. In the words of the Morgan Stanley analysts, whose enthusiasm is matched by advocates in Silicon Valley and cheerleaders in Detroit, driverless vehicles will deliver us to a “utopian society.”

That utopia looks something like this: fleets of autonomous vehicles - call them taxi bots - owned by companies like Uber and Google, able to be deployed on demand, that will eliminate, for the most part, the need for private car ownership. (Currently, most privately owned cars sit idle for most of the day, simply taking up space and depreciating in value.) Fewer privately owned vehicles will result in fewer cars on the road overall. With fewer cars will come fewer traffic jams and fewer accidents. Fewer accidents will enable cars to be made from lighter materials, saving on fuel. They will be smaller, too, since cars will no longer need to be armored against one another.

With less private car ownership, individuals will be freed of car payments, fuel and maintenance costs, and insurance premiums. Riders will have more disposable income and less debt. The built environment will improve as well, as road signs are eliminated - smart cars always know where they are and where they are going - and parking spaces, having become obsolete, are converted into green spaces. And if this weren’t utopian enough, the Morgan Stanley analysts estimate that switching to full vehicle autonomy will save the United States economy alone $1.3 trillion a year.

There are many assumptions embedded in this scenario, the most obvious being that people will be willing to give up private car ownership and ride in shared, driverless vehicles. (Depending on the situation, sharing either means using cars owned by fleet companies in place of privately owned vehicles, or shuttling in cars owned by fleet companies with other riders, most likely strangers going to proximate destinations.) There is no way to know yet if this will happen. In a survey by the Insurance Information Institute last May, 55 percent of respondents said they would not ride in an autonomous vehicle. But that could change as self-driving cars become more commonplace, and as today’s young adults, who have been slower to get drivers’ licenses and own cars than their parents’ generation, and who have been early adopters of car-sharing businesses like Zipcar and Uber, become the dominant demographic.

Yet even if car-sharing membership continues its upward trajectory, these services may remain marginal. (Predictions are that 3.8 million Americans will be members of car-sharing programs by 2020 - about 1 percent of the population.) And while it seemed as though the millennial generation was eschewing automobile ownership - the car industry called it the “go-nowhere” generation - its reluctance to buy cars may have had more to do with a weak economy (student debt, unemployment, and underemployment, especially) than with desire. More millennials are buying cars now than ever before, and car sales overall are increasing. If Singapore, which has attempted to curb private car ownership by imposing heavy taxes, licensing fees, and congestion pricing, and by providing free public transit during the morning commute, is any guide, it suggests that moving the public away from private car ownership will be challenging: despite all these efforts, subway use in Singapore has gone down, not up. It is far from clear whether the country’s new self-driving taxi service will be able to shift behavior and buying patterns.

Photo: Reuters

There is little doubt that so far, in carefully chosen settings, where the weather is temperate, the roads are well marked, and the environment is mapped in exquisite detail, fully autonomous vehicles are safer than cars driven by humans. There were over 35,000 traffic fatalities in the United States last year, and over six million accidents, almost all due to human error. Since they were introduced in 2009, Google’s self-driving cars have logged more than 1.5 million miles and have been involved in eighteen accidents, with only one considered to be the fault of the car. (At the same time, Google’s human copilots have had to take over hundreds, and possibly thousands, of times.)

But Google’s cars are being tested in relatively tame environments. The crucial exam begins when they are let loose, to go hither and yon, on roads without clear line markers, in snowstorms and ice storms, in heavily forested areas, and in places where GPS signals are weak or nonexistent. As Chris Urmson told that South By Southwest audience, this experiment is an unlikely prospect in the near term. But his remarks came before Baidu, Google’s Chinese rival, announced it will have autonomous cars for sale in two years. It is a bold claim since so far, according to Lipson and Kurman, “to date, no robotic operating system can claim to have fully mastered three crucial capabilities: real-time reaction speed, 99.999% reliability, and better than human-level perception.”

Still, the artificial intelligence guiding vehicles to full autonomy gets better and better the more miles and terrain those vehicles drive, and this is by design. As data is fed into an onboard computer from a car’s many sensors and cameras, that data is parsed by an algorithm looking for statistical patterns. Those patterns enable the computer to instantaneously build a model of possible outcomes and instruct the car to proceed accordingly. The more data the algorithm has to work with - from GPS, radar, LIDAR (laser radar), sonar, inertial measurement unity (IMU), or visual clues matched to a high-definition map of topographical and geographical features - the more accurate its predictions become. The algorithm also benefits from “fleet learning”: acquiring data, and thus “experience,” from other vehicles equipped with the same operating system. (Autonomous cars can also communicate with each other on the road.)

This artificial intelligence enables the car to determine, for example, if the obstruction ahead is a small child or a cardboard box that has blown into the road. AI will teach it, by repetition, that the category “people” includes both those who wear trousers and those who wear skirts, those who are small and those who are tall, those who walk alone and those who walk hand-in-hand. The car will know to stop when the traffic light is red, and not to obey the green traffic light when a traffic cop is standing in the road, gesturing for it to stop.

At least that’s the ideal. A car’s “perception” can be stymied by mud on its cameras and by environments that do not have many distinguishing landmarks. Complex situations, like what to do when a squirrel runs into the road, followed by a dog, followed by a child, are beyond its competence. As Lipson and Kurman observe, “the technological last mile in driverless-car design is the development of software that can provide reliable artificial perception. If history is any guide, this last mile could prove to be a long haul.”

There are other issues, too, that are likely to slow, though not stop, the widespread adoption of autonomous vehicles even if these technical obstacles can be overcome. Insurance is one. Now that the National Highway Traffic Safety Administration has determined that the driver of an autonomous car is its computer, will insurance need to be carried by the car manufacturer or by the software developer? (Volvo has already said it will cover the cost of accidents in its autonomous vehicles if the system has been used correctly.) Will members of car-sharing services have to waive their right to sue if a fleet car gets in an accident? And how will blame be assessed? Was the accident the fault of software that didn’t accurately read the road, or the municipality that didn’t maintain the road? Tort law is likely to be as challenged by the advent of self-driving cars as the automobile industry itself.

Then there are the ethical considerations. Machines can learn, but they can’t process information without instructions, and as a consequence autonomous vehicles will have to be programmed in advance to respond to various life-and-death scenarios. Human drivers make such calculations all the time. They are idiosyncratic and unsystematic, two things computers are not, which is why robotic cars are safer than cars driven by humans.

But there are ethical precepts embedded in artificial intelligence. Cars will be programmed to execute a predetermined calculus that puts a value on the living creatures that come into their path. Will it be utilitarian, and steer the car in the direction that will kill or injure the least number of pedestrians, or will there be other rules - when possible, spare children, for instance? Someone will have to write the code to set these limits, and it is not clear yet who will tell the coders what to write. Will we have a referendum, or will these decisions be made by engineers or corporate executives? If we needed a reminder that autonomous vehicles are actually robots, this may be it.

At the moment, it is easy not to notice. Cars with semiautonomous features look like other cars on the road. Most likely, no one passing the Audi Q5 that drove itself (for the most part) from San Francisco to New York last March knew it was being piloted by GPS and an array of sensors, cameras, and algorithms. This will change when steering wheels and brake pedals are museum pieces, when cars are made of carbon fiber that has been punched out by 3D printers, and when they display the names of tech companies like video card maker NVIDIA and optical sensor pioneer Mobileye, rather than GM and Chrysler, on their grilles - if they have grilles.

The major car makers, rushing to make alliances with tech companies, understand their days of dominance are numbered. “We are rapidly becoming both an auto company and a mobility company,” Bill Ford, the chairman of Ford Motor Company, told an audience in Kansas City in February. He knows that if the fleet model prevails, Ford and other car manufacturers will be selling many fewer cars. More crucially, the winners in this new system will be the ones with the best software, and the best software will come from the most robust data, and the companies with the most robust data are the tech companies that have been hoovering it up for years: Google most of all.

“The mobility revolution is going to affect all of us personally and many of us professionally,” Ford said that day in Kansas City. He might have been thinking about car salespeople, whose jobs are likely to become obsolete, but before that it will be the taxi drivers and truckers who will be displaced by vehicles that drive themselves. Historically these have been the jobs that have provided incomes to recently arrived immigrants and to people without college degrees. Without them yet another trajectory into the middle class will be eliminated.

What of Uber drivers themselves? These are the poster people for the gig-economy, “entrepreneurs” - which is to say freelancers - who use their own cars to ferry people around. “Obviously the self-driving car thing is freaking people out a little bit,” an Uber driver in Pittsburgh named Ryan told a website called TechRepublic. And, he went on, he learned about Uber’s plans from the media, not from the company. “If it’s a negative thing, they let you find out for yourself.” As media critic Douglas Rushkoff has written, “Uber’s drivers are the R&D for Uber’s driverless future. They are spending their labor and capital investments (cars) on their own future unemployment.”

All economies have winners and losers. It does not take a sophisticated algorithm to figure out that the winners in the decades ahead are going to be those who own the robots, for they will have vanquished labor with their capital. In the case of autonomous vehicles, a few companies are now poised to control a necessary public good, the transportation of people to and from work, school, shopping, recreation, and other vital activities. This salient fact is often lost in the almost unanimously positive reception of the coming “mobility revolution,” as Bill Ford calls it.

Also lost is this: the most optimistic estimates of the safety and environmental benefits of the transition to fleet-owned autonomous vehicles, and the ones often used to tout it, are based on models derived from cities with high-capacity public transit systems. Obviously there are many cities without such systems. Where they exist, according to the Boston Consulting Group, it would take only two passengers sharing an autonomous taxi to make the per-passenger cost comparable to that of mass transit. Perhaps not surprisingly, lawmakers in this country are now using the autonomous vehicle future laid out by companies like Uber and Google to block investment in mass transit.

But why take a train or a bus to a central location on a fixed schedule when you can take a car, at will, to the exact place you want to go? One can imagine Google offering rides for free as long as passengers are willing to “share” the details of where they are going, what they are buying, who they are with, and which products their eyes are drawn to on the ubiquitous (but targeted!) ads that are playing in the car’s cabin. Like websites that won’t load if you block ads or disallow cookies, or like Gmail, which does not allow users to opt out of having their mail read by the company’s automated scanners, one can also imagine feeling as if one had no choice: give up your data or take a hike.

Lipson and Kurman worry that the software driving driverless cars, like all software, will be ripe for hacking and sabotage. While this is not a concern to be taken lightly, especially after a pair of hacker/ researchers were able to take remote control of a Jeep Cherokee speeding down the highway last year, this is an engineering problem, with an engineering solution. (To be clear: the hack was an experiment.) More worrisome is the authors’ suggestion that autonomous vehicles, with their high-definition cameras and sensors, could “morph into ubiquitous robotic spies,” sending information to intelligence agencies and law enforcement departments, among others, about people inside and outside the car, tracking anyone, anywhere. Welcome to utopia, where cars are autonomous, but their passengers not so much.

By Sue Halpern

Related  feature of book:

Driverless: Intelligent Cars and the Road Ahead by Hod Lipson and Melba Kurman MIT Press, 312 pp., $29.95

*  *  *

Xem bài liên hệ cùng đề tài: click vào đây

Xem bài trên trang Anh ngữ: click vào đây

Xem bài trang Kiến thức, tài liệu: click vào đây

Trở về trang chính: http://www.nuiansongtra.net