对抗式机器学习：对自动驾驶与交通共享经济的挑战

"这篇研究论文探讨了对抗式机器学习如何对交通共享经济构成威胁，特别是对自动驾驶汽车领域的影响。文章指出，对抗性机器学习技术能够通过微小的图像扰动来误导深度神经网络，使它们无法准确识别图像，如交通标志。这可能导致自动驾驶汽车误判，从而引发安全问题。论文讨论了制造商的产品责任、运营商责任以及无过错责任制度作为解决此类事故责任归属的可能方案。此外，还提出通过建立基础设施支持自动化可能是避免此类问题的一个选择，但这也可能导致复杂的法律责任网络。立法者面临的挑战是如何保护事故受害者免受漫长且复杂的法律诉讼困扰。" 对抗式机器学习(Adversarial Machine Learning)是一种专门设计用于欺骗机器学习模型的技术，尤其是深度神经网络(DNNs)。研究表明，即使非常微小的图像扰动也可能导致DNNs错误识别图像，比如将停车标志识别为超速行驶标志。这对依赖这些技术的自动驾驶汽车构成了严重风险。 自动驾驶汽车目前的发展状态被这个技术挑战所影响。当车辆依赖的视觉系统受到干扰时，其决策能力可能会变得不可靠，这可能导致交通事故，进而对共享经济产生负面影响，因为自动驾驶汽车是共享出行的重要组成部分。 制造商的产品责任法(Product Liability Law)起初似乎是解决这个问题的首选方案，但文章指出这可能不是最公平的方法。运营商责任或人类驾驶员的过失条款可能转移责任，但这可能导致责任归属模糊。无过错责任制度(No-Fault Compensation Schemes)和受害者补偿基金可能是更实际的解决方案，因为它鼓励制造商采取更加谨慎的态度，同时保持可预见的财务风险。 文章进一步讨论了在不断演变的汽车所有权结构和基础设施支持的自动化背景下，如何重新考虑责任问题。基础设施支持的自动化可能会创建一个由多个产品和服务提供商组成的复杂网络，这会使得事故后的责任追索变得复杂。因此，立法者需要确保受害者能够迅速获得赔偿，而不会陷入冗长的法律诉讼中。 这篇论文强调了对抗式机器学习对交通安全和责任法的挑战，提出了法律和工程上的应对策略，并呼吁立法者和工程师共同合作，以确保交通共享经济的稳定和安全发展。