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Maurício Pinheiro
Introdução
O setor automotivo está passando por uma revolução à medida que os veículos autônomos (Autonomous Vehicle – AV) transformam nossa forma de viajar. Esses veículos automatizados podem reconhecer seu entorno, tomar decisões e realizar manobras sem a assistência de um motorista humano, uma vez que são controlados por computadores e inteligência artificial (IA). O grau de automação em carros autônomos está sempre aumentando. Os benefícios dessa tecnologia incluem maior conveniência para o usuário, economia de custos e maior segurança na condução. No entanto, existem desvantagens e dilemas morais associados ao seu amplo uso, como preocupações com segurança e a necessidade de tomar decisões morais em situações de emergência. Os diversos níveis de automação, os benefícios e dificuldades dos veículos autônomos, as possíveis ramificações morais e as mudanças sociais serão abordados neste artigo.
O que é um veículo autônomo?
Veículos autônomos (AV), também conhecidos comumente como carros autônomos, representam um avanço tecnológico inovador com a capacidade de operar e navegar sem intervenção humana. Esses veículos utilizam sistemas sofisticados de controle por computador que os conduzem, eliminando a necessidade de motoristas humanos. Enquanto normalmente leva cerca de quarenta e cinco horas de treinamento para que os humanos se tornem proficientes em dirigir, o que envolve dominar habilidades complexas como percepção, navegação, tomada de decisões e controle do veículo, os veículos autônomos dependem de uma combinação de Inteligência Artificial (IA), redes neurais e componentes mecânicos para executar essas tarefas.
O cerne da tecnologia de veículos autônomos reside na integração de sistemas de IA, alimentados por redes neurais avançadas. Essas redes neurais são projetadas para processar vastas quantidades de dados coletados pelos sensores do veículo e dar sentido a eles em tempo real. Câmeras, LiDAR (Detecção e Alcance por Luz) e sensores de radar são implantados para dotar o veículo de uma percepção abrangente de seu entorno. Trabalhando em conjunto, esses sensores detectam e identificam objetos, pedestres, marcas de estrada e outros veículos, permitindo que o veículo compreenda seu ambiente operacional.
Além da percepção, os veículos autônomos dependem do GPS (Sistema de Posicionamento Global) para navegação precisa. Ao utilizar sinais de satélite, os AVs podem determinar sua localização exata, traçar a rota desejada e fazer os ajustes necessários durante a viagem. A combinação de dados dos sensores e informações do GPS permite que esses veículos desenvolvam uma compreensão detalhada de sua posição atual e planejem efetivamente seus movimentos na estrada.
Os algoritmos de IA empregados nos veículos autônomos (AVs) desempenham um papel vital na inferência, que envolve interpretar e analisar os dados dos sensores para tomar decisões informadas. Esses algoritmos processam as enormes quantidades de informações recebidas dos sensores e as analisam para determinar a ação apropriada. Por exemplo, os algoritmos podem identificar obstáculos ou perigos na estrada e responder adequadamente ajustando a velocidade, trocando de faixa ou aplicando os freios. A integração contínua dos dados dos sensores e dos algoritmos de IA capacita os veículos autônomos a tomarem decisões em frações de segundo em cenários de direção intricados e dinâmicos.
As capacidades de tomada de decisão e planejamento dos veículos autônomos dependem de uma combinação de regras especializadas e estimativas estatísticas. Os algoritmos de IA levam em consideração diversos fatores, como condições de tráfego, regulamentações de trânsito, condições climáticas e as capacidades do próprio veículo, para tomar decisões que priorizam a segurança, eficiência e conforto dos passageiros. Através da análise contínua e atualização dessas informações, os AVs podem se adaptar às condições em constante mudança e tomar decisões ótimizadas em tempo real.
A tecnologia dos veículos autônomos está em constante evolução, passando por diferentes níveis de automação. A Sociedade de Engenheiros Automotivos (SAE International) classifica esses níveis de “Nível 0” a “Nível 5” da seguinte forma:
- Nível 0 (nenhuma automação): O motorista humano realiza toda a condução, enquanto a IA monitora a estrada e alerta o motorista quando necessário.
- Nível 1 (assistência): A IA pode executar uma tarefa específica apenas quando acionada pelo motorista humano, como o controle de direção.
- Nível 2 (condução parcialmente autônoma): A IA pode executar múltiplas tarefas (como direção, frenagem e aceleração), mas ainda espera que o motorista humano supervise e assuma o controle quando necessário.
- Nível 3 (condução condicionalmente autônoma): A IA pode assumir a condução, mas requer que o motorista humano esteja pronto para retomar o controle quando solicitado pela IA. Alguns questionam se essa transição abrupta de controle poderia aumentar o perigo em vez de mitigá-lo.
- Nível 4 (condução altamente autônoma): A IA pode assumir completamente a condução em uma viagem inteira, mas apenas em estradas e ambientes previamente mapeados em alta definição, como ruas urbanas e rodovias.
- Nível 5 (condução totalmente autônoma): Nenhum motorista humano é necessário, independentemente das condições de estrada e ambiente.
Os estágios atuais da tecnologia de veículos autônomos variam em todo o mundo. Diversas empresas têm investido em pesquisa e desenvolvimento nessa área, com destaque para empresas como Tesla, Waymo (do Google), Uber e várias montadoras tradicionais, incluindo General Motors, Ford e BMW. Modelos como Tesla Model S, Waymo One, Cruise Origin e BMW iNEXT são exemplos de veículos autônomos em diferentes níveis de desenvolvimento e implementação.
A sociedade será transformada à medida que a tecnologia de carros autônomos melhora. O futuro do transporte será fortemente influenciado pelo nível 4 de autonomia, no qual ônibus e caminhões operam em rotas definidas, e pelo nível 5 de autonomia, no qual táxis robóticos são solicitados por meio de aplicativos como o Uber. A condução autônoma se tornará mais comum à medida que a tecnologia avança e o interesse aumenta, proporcionando maior segurança, eficiência e conveniência.
Implicações de veículos totalmente autônomos (N5):
Os AVs abrirão caminho para uma revolução no transporte, fornecendo soluções convenientes, econômicas e mais seguras sob demanda. Por exemplo, a Uber orquestrará de forma eficiente sua frota de veículos autônomos usando algoritmos complexos de IA, implantando-os estrategicamente perto de indivíduos que em breve possam precisar de transporte, como após um show ou um concerto. Essa abordagem melhora a eficiência geral ao otimizar as rotas dos veículos para minimizar os tempos de espera e incluir recargas de bateria ao longo do caminho.
Essa frota totalmente automatizada e gerenciada por IA otimiza o uso dos veículos, ao mesmo tempo em que reduz a incerteza na ausência de motoristas humanos. À medida que os carros autônomos se tornam o padrão nos serviços de compartilhamento de caronas, a grande redução de custos, que atualmente beneficia principalmente o motorista, tornará as viagens significativamente mais acessíveis. Essa questão de acessibilidade incentivará as pessoas a dependerem menos de automóveis pessoais.
A longo prazo, espera-se que os veículos autônomos superem os motoristas humanos em termos de segurança. Enquanto motoristas humanos habilidosos normalmente acumulam cerca de dez mil horas de experiência de direção, os veículos autônomos têm o potencial de acumular uma quantidade incrível de horas, potencialmente na casa dos bilhões. Isso é alcançado por sua capacidade de aprendizado contínuo, no qual cada veículo autônomo aprende com as experiências e encontros de todos os outros veículos autônomos. Os AVs podem aprimorar consideravelmente seu desempenho de direção e medidas de segurança ao longo do tempo, analisando e assimilando constantemente essa enorme quantidade de dados.
No entanto, os governos e agências reguladoras só concederão permissão ampla para a implantação generalizada de AVs se puderem demonstrar que são “mais seguros do que os humanos”. Com cerca de 1,35 milhão de mortes em rodovias em todo o mundo a cada ano, qualquer implantação de tecnologias de IA deve atender, senão superar, os padrões de segurança alcançados pelos motoristas humanos. Isso é fundamental para garantir a confiança e a aceitação pública dos veículos autônomos como um meio de transporte seguro e confiável.
Serão necessários testes intensivos e avaliações rigorosas para demonstrar as melhorias nas características de segurança e desempenho dos automóveis autônomos. Esses testes incluirão simulações rigorosas, experimentos controlados e testes no mundo real para avaliar a eficiência de diferentes sistemas de direção autônoma, sensores e algoritmos de IA na prevenção de acidentes e no gerenciamento de possíveis perigos.
Além disso, serão desenvolvidos quadros legislativos e padrões da indústria para regular as necessidades de segurança dos veículos autônomos. Esses quadros definirão critérios que os fabricantes e prestadores de serviços de carros autônomos devem atender e superar. Auditorias, inspeções e processos de certificação serão realizados regularmente para verificar o cumprimento das regras de segurança, incentivar a responsabilidade e preservar a confiança pública na tecnologia.
O avanço da tecnologia de veículos autônomos está prestes a causar uma grande mudança em muitos aspectos da nossa sociedade. Embora as principais vantagens provavelmente sejam reconhecidas em termos de vidas salvas e produtividade aprimorada, a ampla adoção de carros autônomos também perturbará inúmeras empresas e redefinirá a economia do emprego como a conhecemos.
Motoristas de táxi, caminhão, ônibus e entregas enfrentarão as interrupções mais substanciais. Essas ocupações enfrentarão um alto índice de desemprego em um mundo em que carros autônomos dominam as estradas. Atualmente, quase 4 milhões de americanos dependem da condução de caminhões ou táxis como sua principal fonte de renda, sem mencionar os inúmeros motoristas de meio período que trabalham para empresas (como Uber), serviços postais, serviços de entrega, armazéns e outros. Essas ocupações, que têm sido essenciais para nossos setores de transporte e logística, serão gradualmente substituídas por sistemas de IA que podem realizar essas operações autonomamente, com eficiência e precisão.
Além disso, as interrupções geradas pelos carros autônomos terão influência na reorganização de outras profissões tradicionais, além de causar perdas de emprego. Por exemplo, a manutenção de automóveis passará por uma transformação fundamental. Enquanto os reparos mecânicos têm sido tradicionalmente o foco principal do setor automobilístico, o surgimento de carros autônomos implicará em uma mudança em direção à competência em eletrônica e software. Para lidar com os componentes técnicos sofisticados e os poderosos sistemas de IA embutidos nesses carros, técnicos e mecânicos precisarão mudar suas habilidades.
As implicações dos carros autônomos também terão impacto nos setores envolvidos na infraestrutura de transporte existente. Por exemplo, os postos de gasolina testemunharão uma queda significativa na demanda, já que a maioria dos carros autônomos será movida a eletricidade. As concessionárias de automóveis também passarão por reestruturação à medida que os padrões de compra e posse de veículos mudarem. Além disso, como os carros autônomos podem ser compartilhados, estacionados remotamente ou operados continuamente sem exigir longos períodos de estacionamento em posição fixa, a demanda por estacionamentos e garagens será reduzida ao mínimo. Como resultado, para se manterem relevantes e sustentáveis na era da mobilidade autônoma, essas empresas precisarão se adaptar à mudança de cenário e explorar novas rotas.
O impacto na sociedade dessa transformação irá além das perdas de emprego e das interrupções econômicas. Muitas vidas serão irreversivelmente afetadas, semelhante às mudanças sociais observadas na transição das carroças puxadas por cavalos para os carros. As pessoas terão que se adaptar a um novo ambiente em que carros dirigidos por humanos são menos comuns e veículos autônomos são a norma. Para permitir a integração segura e eficaz dos carros autônomos em nossas vidas cotidianas, será necessário ajustar a legislação, as políticas de seguro e o desenvolvimento da infraestrutura. Dirigir um automóvel no futuro será mais como um passatempo do que um exercício.
A ética aplicada aos carros autônomos
Vários problemas, incluindo preocupações éticas, devem ser superados antes que os veículos autônomos se tornem populares. Isso é esperado, pois milhões de vidas, sem mencionar inúmeras indústrias e centenas de milhões de empregos, estão em risco. Haverá momentos em que os carros autônomos terão que tomar decisões éticas difíceis.
O tradicional “problema do bonde“, que se resume a uma decisão entre agir e matar a pessoa A ou não agir e permitir que as pessoas B e C morram, é talvez o dilema ético mais conhecido nesse assunto. E se a pessoa A for uma criança, e você achar que a solução é óbvia? E se a pessoa A for seu filho? E se o carro for seu e a pessoa A for seu passageiro?
Quando os motoristas humanos causam mortes, há um processo legal em vigor para examinar se eles agiram dentro da lei e, caso contrário, impor as sanções necessárias. No entanto, à medida que avançamos para uma era em que os sistemas de IA tomam decisões, surge a questão do que acontece se a IA causar uma fatalidade. A IA pode fornecer razões compreensíveis pelos seres humanos para suas decisões que possam ser justificadas legal e moralmente? Esse desafio introduz a noção de “IA Explicável” (XAI), que se refere à capacidade dos sistemas de IA de fornecer explicações visíveis e interpretáveis para suas ações.
Como os sistemas de IA são treinados com base em dados e suas respostas são produto de equações matemáticas elaboradas, alcançar a XAI é uma tarefa difícil. Esses algoritmos complexos devem ser simplificados significativamente para que as pessoas possam compreender suas decisões. Essa abordagem de simplificação é desafiadora, pois requer o equilíbrio entre precisão, interpretabilidade e a substância básica do processo de tomada de decisão da IA.
O problema em termos de raciocínio legal e moral é preencher a lacuna entre as decisões da IA e os quadros legais que regulam a obrigação e a responsabilidade. Os sistemas legais são destinados a responsabilizar os seres humanos por seus atos, e estabelecer o mesmo nível de responsabilidade para a IA será difícil.
Cada empresa de veículos autônomos deve agir com prudência, pois vidas estão em risco. Existem duas formas de abordar essa questão, cada uma com suas próprias vantagens. A primeira é a abordagem da Waymo/Google: antes de lançar um produto de veículo autônomo no mundo real, é necessário ser extremamente cauteloso e coletar dados gradualmente em ambientes seguros para evitar mortes. O método alternativo é a abordagem da Tesla, que envolve implantar rapidamente carros autônomos em todo o mundo, mas em configurações altamente restritas, de forma que se espera que causem menos fatalidades do que motoristas humanos, mesmo em suas fases iniciais. Dessa forma, a coleta de dados será acelerada.
A Máquina Moral
A discussão sobre ética na Inteligência Artificial (IA) tem, no entanto, gerado equívocos, falsos problemas e perspectivas enganosas. Muitas vezes, os debates sobre o assunto são marcados por preconceitos e perguntas equivocadas, levando a soluções falsas. Um exemplo disso apareceu no artigo intitulado “The Moral Machine“, publicado na renomada revista Nature em outubro de 2018. Nesse artigo, foi apresentada uma pesquisa que se autodenominou “a mais ampla até hoje conduzida sobre a ética da máquina”. Ao longo de 18 meses, um grupo de pesquisadores entrevistou 2,3 milhões de pessoas em diversos países, coletando cerca de 40 milhões de respostas sobre situações hipotéticas envolvendo acidentes causados por veículos autônomos.
A pesquisa dividiu os participantes em três grupos: um composto por países da América do Norte e Europa com tradição cristã, outro incluindo países asiáticos com tradições confucianas e islâmicas, e um terceiro composto por países das Américas do Sul e Central bem como ex-colônias francesas na África. No entanto, a justificativa para essa divisão parece arbitrária, levantando questões sobre critérios como religião, etnia e nacionalidade.
As perguntas feitas aos participantes eram previsíveis e as respostas seguiam padrões esperados. Por exemplo, a maioria concordava que um veículo autônomo deveria priorizar a vida humana em vez de animais e que, em uma situação de escolha entre salvar um grupo de pessoas ou uma pessoa sozinha, a pessoa deveria ser sacrificada. No entanto, algumas perguntas pareciam desnecessárias ou carregadas de preconceitos, como aquela que envolvia atropelar um executivo ou um sem-teto. Além disso, certas questões importantes não foram abordadas, como a escolha entre salvar uma mulher ou um homem, ou uma pessoa de cor em comparação com uma pessoa branca.
Uma conclusão importante dessa pesquisa é que um algoritmo de um veículo autônomo deveria levar em consideração uma ampla gama de dados e preferências morais antes de tomar uma decisão em situações de risco. Isso levanta questões sobre a viabilidade técnica de obter e processar esses dados em tempo real. Além disso, a pesquisa revela que o problema não está apenas no algoritmo, mas na própria natureza humana, uma vez que são exatamente os seres humanos que programam esses algoritmos e realizam pesquisas sobre ética na IA. E suas preferências morais variam de acordo com características demográficas e culturais dos envolvidos.
Reflexões finais
Em conclusão, os veículos autônomos representam uma revolução no transporte, oferecendo maior conveniência, segurança aprimorada e redução de custos. Com a tecnologia avançando e o crescente interesse das empresas e consumidores, a condução autônoma está se tornando cada vez mais comum. À medida que os carros autônomos de nível 5 circularem nas estradas, a expectativa é de que os serviços de compartilhamento de caronas sejam amplamente adotados, reduzindo os custos de transporte e incentivando as pessoas a abrir mão da posse de seus próprios veículos. Além disso, a longo prazo, os veículos autônomos têm o potencial de melhorar significativamente a segurança no trânsito, uma vez que podem acumular trilhões de horas de experiência. Embora haja desafios éticos a serem enfrentados, como a tomada de decisões em situações de risco, é possível que a tecnologia evolua para garantir a segurança e justificabilidade das ações dos veículos autônomos. Com a redução do congestionamento de tráfego, o uso mais eficiente dos veículos e a redução da poluição do ar, espera-se que a sociedade como um todo se beneficie desses avanços tecnológicos.
Algumas estatísticas e dados sobre veículos autônomos
- 55% das pequenas empresas acreditam que terão uma frota totalmente autônoma nas próximas duas décadas. Fonte: Nissan (2018)
- Existem mais de 1.400 carros autônomos nos EUA, testados por mais de 80 empresas. Fonte: TechCrunch (2019)
- Apenas 57% das pessoas familiarizadas com carros autônomos estariam dispostas a viajar dentro deles. Fonte: US News (2018)
- 75% das pessoas preferem dirigir um carro a viajar em um carro autônomo. Fonte: Advocates for Highway and Auto Safety (2019)
- O mercado global de veículos autônomos está atualmente avaliado em US$ 54 bilhões. Fonte: Vox (2019)
- Em 1977, o laboratório de engenharia mecânica de Tsukuba, no Japão, lançou o primeiro carro semiautônomo. Fonte: Wired (2017)
- O carro autônomo do Google se envolveu em seu primeiro acidente em fevereiro de 2016. Fonte: Wired (2016)
- Um sedan da Honda colidiu com uma van autônoma da Waymo, resultando em ferimentos leves. Fonte: USA Today (2018)
- O Tesla Model S causou sua primeira morte na Flórida enquanto estava no modo de piloto automático. Fonte: The Guardian (2016)
- O relatório mais recente de segurança da Tesla mostra que seu piloto automático é mais seguro do que um motorista humano. Fonte: Futurism (2020)
- O primeiro acidente fatal envolvendo um carro autônomo da Uber aconteceu em Tempe, Arizona, devido a erro humano. Fonte: The Verge (2017)
- Os carros autônomos da Uber estiveram envolvidos em 37 acidentes antes do acidente fatal em Arizona. Fonte: Business Insider (2019)
- Dois anos após o acidente fatal do carro da Uber, os veículos autônomos da Uber foram novamente autorizados a circular nas estradas da Califórnia. Fonte: BBC (2020)
- Elaine Herzberg foi a primeira pedestre morta por um carro autônomo. Fonte: The Verge (2018)
- A condução controlada por humanos é considerada uma atividade bastante segura, com uma morte a cada 100 milhões de milhas dirigidas nos EUA. Fonte: Vox (2019)
- Os carros autônomos são projetados para incluir um botão de parada de emergência. Fonte: The Conversation US, Inc. (2020)
- 16% dos residentes se sentiriam confortáveis em deixar um veículo totalmente autônomo dirigir, mesmo sem ter controle. Fonte: GovTech (2020)
- 57% das pessoas não se sentiriam confortáveis em comprar um carro autônomo, mesmo que dinheiro não fosse um problema. Fonte: Driverless Media (2020)
- Metade das mulheres nos EUA afirma que escolhas de vida e morte não podem ser ensinadas a nenhum tipo de veículo, enquanto dois terços dos homens concordam. Fonte: Robotics Business Review (2020)
- A maioria dos motoristas nos EUA (71%) se sente desconfortável ao compartilhar a estrada com veículos autônomos. Fonte: Gallup (2018)
- Cerca de 94% dos acidentes de trânsito são causados por erro humano, e espera-se que a tecnologia autônoma possa reduzir significativamente esses números. Fonte: National Highway Traffic Safety Administration (2015)
- A implementação generalizada de veículos autônomos pode resultar em uma redução de 90% nas mortes relacionadas a acidentes de trânsito. Fonte: McKinsey & Company (2015)
- A principal barreira para a adoção de veículos autônomos é a preocupação com a segurança e a confiança do público. Fonte: Brookings Institution (2018)
- A tecnologia autônoma tem o potencial de melhorar a mobilidade para idosos, pessoas com deficiência e populações rurais. Fonte: US Department of Transportation (2018)
- Os veículos autônomos podem oferecer benefícios econômicos, como a redução dos custos de transporte e aumento da eficiência energética. Fonte: International Transport Forum (2015)
- A regulamentação e a legislação em torno de veículos autônomos variam de país para país, e muitos governos estão trabalhando para atualizar as leis existentes para acomodar essa tecnologia emergente. Fonte: World Economic Forum (2018)
- O mercado global de carros autônomos foi avaliado em mais de 27 bilhões de dólares em 2021. O mercado deve crescer nos próximos anos, alcançando um tamanho de quase 62 bilhões de dólares em 2026. Fonte: Statista (2022)
- A China é o maior mercado de carros autônomos do mundo, com uma participação de mercado de 45% em 2020. A China também lidera em termos de testes e implantação de carros autônomos, com mais de 200 empresas e 60 cidades envolvidas. Fonte: Statista (2021)
- A Tesla lançou seu sistema Full Self-Driving (FSD) beta em outubro de 2020, permitindo que alguns proprietários selecionados testassem o recurso que permite que o carro dirija sozinho em quase todas as situações. No entanto, o sistema ainda requer supervisão humana e tem enfrentado críticas por sua segurança e precisão. Fonte: The Verge (2021)
- A Waymo, uma subsidiária da Alphabet, se tornou a primeira empresa a oferecer um serviço comercial de táxi autônomo nos EUA em outubro de 2020. O serviço, chamado Waymo One, opera em Phoenix, Arizona, e permite que os usuários solicitem um carro autônomo sem motorista humano através de um aplicativo. Fonte: BBC (2020)
- A Apple está supostamente trabalhando em seu próprio projeto de carro autônomo, conhecido como Project Titan. Embora a empresa não tenha confirmado oficialmente seus planos, rumores sugerem que ela pode lançar seu primeiro carro autônomo em 2024 ou 2025, usando sua própria tecnologia de bateria e sensores. Fonte: Reuters (2020)
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Referências:
- The Holy Driver, chapter 6. in Lee, Kai-Fu, and Chen Qiufan. AI 2041: Ten visions for our future. Currency, 2021.
- Awad, E., Dsouza, S., Kim, R. et al. The Moral Machine Experiment. Nature 563, 59–64 (2018).
- Coelho T. Inteligência Artificial, ética artificial, p. 65 in Inteligência Artificial: avanços e tendências. Organizadores: Fabio G Cozman, Guilherme Ari Ponzi, Hugo Neri. São Paulo : Instituto de Estudos Avançados, 2021.
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