固然存在諸多優(yōu)勢(shì)，但是自動(dòng)駕駛技術(shù)也引發(fā)了很多擔(dān)憂。除了擔(dān)心他們的安全級(jí)別，如何處理復(fù)雜的城市交通環(huán)境，在發(fā)生交通事故后劃分責(zé)任，是否會(huì)讓現(xiàn)有的交通變得更糟糕等等之外，我們還需要擔(dān)心他們對(duì)種族的傷害。

根據(jù)佐治亞理工學(xué)院的一項(xiàng)新研究，黑種人可能會(huì)比白種人更容易受到自動(dòng)駕駛汽車的傷害，這是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛車輛可以更好的檢測(cè)出膚色較淺的行人。

該研究的作者首先提出了這樣一個(gè)非常簡(jiǎn)單的問題：目前應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車上最先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)不同膚色的人群檢測(cè)精準(zhǔn)度如何？為了找到答案，他們查閱了包含行人的大型圖像數(shù)據(jù)集。然后使用菲氏量表(Fitzpatrick Scale，一種將人類膚色從淺到深分類的系統(tǒng))對(duì)測(cè)試人群進(jìn)行了分割。

研究人員盡量控制了反應(yīng)時(shí)間等諸多變量，但結(jié)果還是發(fā)現(xiàn)相比較淺色皮膚組，深色皮膚組的平均檢測(cè)精準(zhǔn)度降低了5個(gè)百分點(diǎn)。該研究的作者之一Jamie Morgenstern表示：“我們工作的主要任務(wù)就是的共享統(tǒng)一架構(gòu)的視覺系統(tǒng)應(yīng)該精準(zhǔn)度上非常接近?！?/p>

不過這項(xiàng)研究結(jié)果尚未經(jīng)過同行評(píng)審。在論文中并沒有對(duì)被自動(dòng)駕駛汽車使用的任何實(shí)際物體探測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試，也沒有利用自動(dòng)駕駛汽車制造商實(shí)際使用的任何訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。論文只是測(cè)試了學(xué)術(shù)研究人員使用的幾種公開數(shù)據(jù)集的模型。不過研究人員只能獲得這些公開數(shù)據(jù)集，因?yàn)槌鲇诶娣矫娴膯栴}這些公司并不會(huì)貢獻(xiàn)它們的數(shù)據(jù)。