Açık Ahlak Awad ve ark., 2018

Kimi kurtarırsın?

On iki kısa ikilemde, kontrolden çıkan bir arabanın hangi gruba çarpacağına sen karar veriyorsun: daha çok mu daha az mı, genç mi yaşlı mı, insan mı hayvan mı, kurala uyan mı uymayan mı? Tercih profilini kalabalıkla ve 40 milyon kararlık Moral Machine çalışmasıyla karşılaştır.

3 dksürer 1katılım Anonimkayıt gerekmez
?
EXP. 067

Freni boşalan sürücüsüz bir araba iki gruptan birine çarpmak zorunda. Karar senin: hangi grubu kurtarırsın, ve bu kararlar bir yazılıma kural olarak yazılmalı mı?

Deney yükleniyor… JavaScript kapalıysa deney çalışmaz; bilim kutusunu ve makaleyi aşağıda okuyabilirsin.

Önce deneye katıl.

Bilimi okumak cevabını etkileyebilir. Katıldıktan sonra her şey açılır; istersen yine de şimdi okuyabilirsin.

Deneye dön
Bilim kutusu

İnsanlara 'kimi kurtarırsın?' diye sorunca bazı tercihler dünyanın her yerinde ortak çıkıyor: insanı hayvana, çoğu aza, genci yaşlıya tercih etmek. Ama aynı insanlar böyle ayrımların bir kural olarak yazılmasına her zaman sıcak bakmıyor ve tercihlerin gücü kültürden kültüre değişiyor.

Ne ölçüyoruz

On iki ikilemde freni boşalan bir araba ya düz gidiyor ya da direksiyonu kırıyor; her iki durumda da bir grup kurtuluyor, öbürü kurtulamıyor. İkilemler beş boyutu tek tek sınıyor: insan mı hayvan mı, çok mu az mı, genç mi yaşlı mı, kurala uyan mı kırmızıda geçen mi, yolcu mu yaya mı. İki ikilemde iki grup birebir aynı; burada yalnızca düz gitmeyi mi direksiyon kırmayı mı seçtiğini görüyoruz. Arabanın hangi şeritte olduğu ve kartların sırası rastgele. Her boyutta −100 ile +100 arasında bir tercih puanı hesaplıyoruz; düz gitme eğilimini bütün ikilemlerden çıkarıyoruz. Sonda tek bir kural sorusu var.

Araştırmalar ne diyor

Awad ve arkadaşlarının (2018) Moral Machine platformu 233 ülke ve bölgeden 39,61 milyon karar topladı. Dokuz boyut içinde en güçlü tercihler insanı hayvana, daha çok kişiyi daha aza ve genci yaşlıya tercih etmekti. Yayaları yolculara tercih etme zayıf, kurala uyanı kurala uymayana tercih etme orta düzeydeydi ve bu ikisi ülke kümeleri arasında görece ortaktı. Ülkeler Batı, Doğu ve Güney diye üç kümeye ayrıldı; gençleri kurtarma tercihi Doğu kümesinde daha zayıf, Güney kümesinde daha güçlüydü. Bonnefon, Shariff ve Rahwan (2016) altı çevrimiçi çalışmada insanların daha çok kişiyi kurtarmak için yolcusunu feda eden araçları onayladığını, ama kendileri için yolcusunu her koşulda koruyan aracı tercih ettiğini buldu.

Neden böyle

Bu ikilemler, filozof Philippa Foot'un (1967) ortaya attığı ve Judith Jarvis Thomson'ın (1985) 'tramvay problemi' adıyla geliştirdiği düşünce deneylerinin akrabası. İki ilke çatışır: sonuçlara bakan bir yaklaşım daha çok kişiyi kurtarmayı önerir; kişilerin eşit değerine bakan bir yaklaşım ise kimseyi yaşı ya da başka bir özelliği yüzünden geri plana atmamayı. Almanya'nın 2017'deki etik komisyonu, kaçınılmaz kazalarda insanları yaş, cinsiyet ya da fiziksel ve zihinsel durum gibi kişisel özelliklere göre ayırmayı yasaklayan bir ilke önerdi; insan hayatını hayvan hayatından önde tutmayı ise açıkça benimsedi. Kalabalığın genci kurtarma tercihi bu ilkeyle çatışıyor.

Sınırlılık

Bunlar gerçek kazalar değil, iki seçenekli ve sonuçları kesin varsayımlı düşünce deneyleri; gerçek bir araç böyle kararlarla neredeyse hiç karşılaşmaz, karşılaşsa bile sonuçları bu kadar net bilemez. Bigman ve Gray (2020) benzer sorulara 'iki tarafa eşit davran' seçeneği ekleyince pek çok katılımcının bunu seçtiğini gösterdi; zorunlu seçim tercihleri olduğundan güçlü gösterebilir. Bu yüzden sonda bir kural sorusu da soruyoruz. Moral Machine'in katılımcıları kendiliğinden gelmişti ve ülkelerin nüfusunu temsil etmiyordu; bizim kalabalığımız da öyle. Statü, zindelik ve cinsiyet gibi hassas boyutları bilerek dışarıda bıraktık.

39,61 milyonMoral Machine'de toplanan kararAwad ve ark., 2018
233Kararların geldiği ülke ve bölgeAwad ve ark., 2018
insan, çoğunluk, gençEn güçlü üç tercihAwad ve ark., 2018
6 çalışmadaFaydacı aracı başkası için onaylayıp kendisi için yolcu koruyan aracı tercih etmeBonnefon ve ark., 2016
  1. Awad, E., Dsouza, S., Kim, R., Schulz, J., Henrich, J., Shariff, A., Bonnefon, J.-F., & Rahwan, I. (2018). The Moral Machine experiment. Nature, 563(7729), 59–64. Kaynağa git ↗
  2. Bigman, Y. E., & Gray, K. (2020). Life and death decisions of autonomous vehicles. Nature, 579(7797), E1–E2. Kaynağa git ↗
  3. Awad, E., Dsouza, S., Kim, R., Schulz, J., Henrich, J., Shariff, A., Bonnefon, J.-F., & Rahwan, I. (2020). Reply to: Life and death decisions of autonomous vehicles. Nature, 579(7797), E3–E5. Kaynağa git ↗
  4. Bonnefon, J.-F., Shariff, A., & Rahwan, I. (2016). The social dilemma of autonomous vehicles. Science, 352(6293), 1573–1576. Kaynağa git ↗
  5. Ethics Commission on Automated and Connected Driving. (2017). Report (June 2017). Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure, Germany. Kaynağa git ↗
  6. Foot, P. (1967). The problem of abortion and the doctrine of the double effect. Oxford Review, 5, 5–15.
  7. Thomson, J. J. (1985). The trolley problem. The Yale Law Journal, 94(6), 1395–1415. Kaynağa git ↗

Bir tramvay, beş kişi ve bir makas

1967'de filozof Philippa Foot ahlak felsefesine uzun ömürlü bir soru bıraktı: Kontrolden çıkmış bir tramvay beş kişiye doğru gidiyor; bir makası çevirirsen tramvay başka bir rayda tek bir kişiye çarpacak. Ne yaparsın? Judith Jarvis Thomson 1985'te bu soruyu 'tramvay problemi' adıyla geliştirdi ve onlarca yeni sürümünü tartıştı. Çoğu insan makası çevirmeyi kabul edilebilir bulur; ama aynı sonuca bir kişiyi kendi elleriyle iterek ulaşmak söz konusu olunca çoğu insan reddeder.

Uzun süre yalnızca felsefe derslerinde tartışılan bu düşünce deneyi, sürücüsüz araçlarla birlikte yeniden gündeme geldi. Bir aracı programlayan mühendis, böyle bir durumda aracın ne yapacağını önceden yazmak zorunda kalırsa hangi ilkeyi seçmeli?

Moral Machine: 40 milyon karar

MIT Media Lab'den Edmond Awad, Iyad Rahwan ve arkadaşları Moral Machine adlı çevrimiçi bir platform kurdu. Ziyaretçilere freni boşalan sürücüsüz bir arabanın iki olası sonucu gösteriliyor ve hangisini tercih ettikleri soruluyordu. Senaryolar dokuz boyutta değişiyordu: insan ya da evcil hayvan, daha çok ya da daha az kişi, genç ya da yaşlı, kurala uyan ya da kırmızıda geçen, yüksek ya da düşük statülü, zinde ya da değil, kadın ya da erkek, yolcu ya da yaya ve aracın düz gitmesi ya da direksiyon kırması.

Platform on dilde 233 ülke ve bölgeden 39,61 milyon karar topladı; sonuçlar 2018'de Nature'da yayımlandı. En güçlü üç tercih insanı hayvana, daha çok kişiyi daha aza ve genci yaşlıya tercih etmekti. Yazarlar, en çok kurtarılan dört karakterin bebek, küçük kız, küçük oğlan ve hamile kadın olduğunu bildirdi. İsteğe bağlı demografik anketi dolduran 492.921 kullanıcıda yaş, cinsiyet, eğitim, gelir, siyasi ve dinî görüş gibi bireysel özellikler tercihleri kayda değer biçimde değiştirmedi.

Üç ahlaki küme

Asıl farklar ülkeler arasındaydı. En az 100 katılımcısı olan ülkeler tercih profillerine göre üç kümeye ayrıldı: Kuzey Amerika ve pek çok Avrupa ülkesini içeren Batı kümesi; Japonya ve Tayvan gibi uzak doğu ülkelerinin yanı sıra pek çok İslam ülkesini de içeren Doğu kümesi; Orta ve Güney Amerika ülkeleriyle Fransa ve Fransız etkisi taşıyan bazı ülkelerden oluşan Güney kümesi. Gençleri kurtarma tercihi Doğu kümesinde çok daha zayıf, Güney kümesinde çok daha güçlüydü; Güney kümesi insanı evcil hayvana tercih etmekte de öbür iki kümeden daha zayıftı.

Kümeler arasında ortak görünen iki tercih vardı: yayaları yolculara tercih etme (zayıf) ve kurala uyanı kurala uymayana tercih etme (orta). Bu deneyde senin profilin, bu laboratuvarın kalabalığı ve makaledeki genel sıralama yan yana görünüyor.

Herkes için faydacı, kendim için değil

Bonnefon, Shariff ve Rahwan 2016'da Science'ta yayımlanan altı çevrimiçi çalışmada ilginç bir çelişki buldu. Katılımcılar, daha çok kişiyi kurtarmak için yolcusunu feda eden araçları ahlaken onaylıyor ve başkalarının böyle araçlar almasını istiyordu; ama kendileri, yolcusunu her koşulda koruyan bir araca binmeyi tercih ediyordu. Böyle bir kuralı zorunlu kılan düzenlemelere de karşıydılar.

Yazarlar bunun bir sosyal ikilem olduğunu vurguladı: herkes faydacı araçların yaygınlaşmasını isteyebilir ama kimse ilk alan olmak istemez. Faydacı kuralları zorunlu kılmak, insanları daha güvenli bir teknolojiyi benimsemekten caydırıp kazaları dolaylı yoldan artırabilir.

Kural koymak neden zor?

Almanya 2017'de sürücüsüz araçların etiği üzerine resmî ilkeler hazırlayan ilk ülke oldu. Federal Ulaştırma Bakanlığı'nın etik komisyonu, kaçınılmaz kazalarda insanları yaş, cinsiyet ya da fiziksel ve zihinsel durum gibi kişisel özelliklere göre sınıflandırmayı yasakladı; insan hayatının korunmasını ise maddi hasardan ve hayvan hayatından önde tuttu. Awad ve arkadaşlarının belirttiği gibi, insanı hayvana tercih etme ilkesi kalabalıkla uyumlu; ama yaş ayrımı yasağı, kalabalığın çocukları kurtarma yönündeki güçlü tercihiyle çatışıyor.

Bu yüzden bu deneyin sonunda sana bir kural sorusu da soruyoruz. İkilemlerde gençleri kurtarıp yine de yasa koyucu olarak yaş ayrımını reddetmek çelişki değildir: tek bir olayda verdiğimiz karar ile herkese uygulanacak bir kural farklı soruları cevaplar. Sonuç ekranında bu ikisini yan yana görüyorsun.

Zorunlu seçim, zorla seçim mi?

Moral Machine'e en çok tartışılan itirazlardan biri soruların biçimiyle ilgiliydi. Yochanan Bigman ve Kurt Gray 2020'de Nature'da yayımlanan yorumlarında, benzer ikilemlere 'iki tarafa eşit davran' seçeneği eklendiğinde birçok katılımcının bu seçeneği tercih ettiğini gösterdi. Onlara göre yalnızca iki seçenek sunmak, insanların aslında istemediği ayrımları istiyormuş gibi görünmesine yol açabilir. Awad ve arkadaşları aynı sayıda bir cevap yayımladı; tartışma, zorunlu seçimin ve eşit davranma seçeneğinin neyi ölçtüğü üzerine sürüyor.

Bir başka eleştiri, bu tür düşünce deneylerinin gerçek trafikte neredeyse hiç yaşanmayan, sonuçları kesin bilinen durumları anlatmasıdır; gerçek bir araç belirsizlik altında risk dağıtır. Bu deneyi bir ahlak sınavı olarak değil, tercihlerini görünür kılan bir ayna olarak düşün.

Sık sorulanlar

Moral Machine nedir?

MIT Media Lab araştırmacılarının kurduğu çevrimiçi bir platformdur. Freni boşalan sürücüsüz bir arabanın iki olası sonucundan birini seçtirerek 233 ülke ve bölgeden 39,61 milyon karar topladı; sonuçlar 2018'de Nature'da yayımlandı.

Bu ikilemlerin doğru cevabı var mı?

Hayır. İkilemler farklı ahlaki ilkeleri çatıştırmak için tasarlanmıştır. Sonuç ekranı yalnızca senin tercihlerinin kalabalığa ve araştırmalara göre nerede durduğunu gösterir.

Neden statü, zindelik ve cinsiyet gibi boyutlar yok?

Bu boyutlar Moral Machine'de vardı ama kişileri sosyal statüye, beden ölçüsüne ya da cinsiyete göre sıralamak hem hassas hem de kolayca kalıp yargıya dönüşebilecek bir durum. Bu deneyde araştırmanın en güçlü ve en çok tartışılan boyutlarına odaklandık.

Sürücüsüz araçlar gerçekten böyle karar veriyor mu?

Bugünkü araçlar böyle 'kimi kurtarayım' kararları vermek üzere programlanmıyor; asıl amaç kazayı önlemek ve riski azaltmak. Bu ikilemler, ahlaki önceliklerimizi tartışmak için kullanılan düşünce deneyleri.

Almanya'nın kuralı ne diyor?

Almanya'nın 2017'de yayımlanan etik komisyonu raporu, kaçınılmaz kazalarda insanları yaş, cinsiyet ya da fiziksel ve zihinsel durum gibi kişisel özelliklere göre ayırmayı yasaklar ve insan hayatının korunmasını önceler.

Tartışma 0 yorum

Tartışmaya katılOkumak serbest. Yorum yazmak ve oy vermek için gönüllü ol; 20 saniye sürer.
Henüz yorum yok.İlk yazan sen ol; iyi bir soru tartışmayı başlatır.

Bu deney hakkında konular

Yeni konu aç →
Bu deney için açılmış ayrı bir konu yok. Yöntemi eleştirmek, bir makale paylaşmak ya da yeni bir soru sormak için konu açabilirsin.