晴朗的╱一天，你正站在一条铁轨旁，突然一辆列车从前方失控驶来。此时铁轨上站着 5 名施→工的工人，列车的速度很快，他们已经来不及闪躲。你』手边刚好有一个可以切换列车行驶轨道的手柄，但另一道铁轨上也站着一个戴耳机的人，没有留意到列车。

是否要拉动︽手柄，牺牲一个人来挽救 5 个人的∏生命？这是经典的“有◥轨电车难题”（又称电车问题），由哲学家 Philippa Foot 于 1967 年提出， 1985 年，美国道◣德哲学家 Judith Jarvis Thomson 又改编出了另几种情境变化。

电车问题的存在不在于解决问题，而旨在通过一个两难的“道德困境”，让人对生活中的决策，和决策过程产生进一步的思考。提出后的几十年里，已经激发了全世界范围内的热切讨论，在流行文化的创作中卐也频频重现。但随着自动驾驶技术愈发接近实现和普及，近年来对于电车问题的讨论，不论是热度还是紧迫性，都已然上升到另↑一个层面。

2014 年，麻省理工学院（ MIT ）媒体实⌒验室设计了一个名为道德机器的实验。他们创建了一个简易的游戏平台，收集人们在电车问题的不同变化中会做出什么样的决策。而站∑　在决策者，也就是实验的参与玩家的第一视角，会被提出这样的问题：这辆自动驾驶的汽车该如何⊙选择？

道德机器假设的情境测试了 9 种不同比较下人们的选择分化：

选择人类还是宠物？乘客还是①行人？人多的还是人少的？男人还是女人？小孩子还是老人？健康的还是肥胖的？社会Ψ地位高的还是社会地位底的？遵守交规的还是乱闯红灯的？以及作为这辆车，应该正常行驶不作▓为，还〖是做出选择？

1/3

道德机器中的几种情境：撞向4名儿童还¤是5名老人？来源于

道德机器实验平台

根据 MIT Tech Review ，平台上线后，收到的反馈数远远超出研究人员的预料。四年内，来自 233 个国家和地区☆的数百万参与者，已经做出了 4000 万份决策回馈，使其成为有史ω以来全球针对道德偏好的最大规〗模研究之一。

 

近日，一篇发表在《自然》上的新论文介□　绍了对于这批数据的分析。

一部分结果和人们的预期相差不大。比如总体来说，在相同的情况下，人们的反馈显示他们会选择挽救更多的生命，挽救儿童而不是成年人，挽救人类而不是宠物。

另一部分则显示出人们的决策趋向在地理、种族和社会经济地位方面的差异性。

比如说，虽然『整体而言，人们的选择更加偏向于◥年轻人而不是老年人，但在一些东亚和中东国家，例如中国、日本和沙特阿拉伯，这种偏向的幅度不那么明显。研究人员猜测这与这些国家尊重△长者的道德传统□，以及集体主义文化背景有关。

另一个观〓察显示，国家繁荣（以 GDP 划分）和法治程度越低的地方，人们对于违法者，也就是闯红灯的行人越宽容，“大概是因为在他们的经验体系中，违法的后果和惩罚都相应地更弱。”

研究人员还发现，不是所有的情境下，人们都优先从数量上考虑应该挽救哪一边。而在这方面，来自个人主义文化背景，比如说√美国和英国的参与者，则更加倾向于数量的重要性而不是其他因素。研究者猜测，这源于这些文化中对于个人生命价值的重视。

论文▓还阐述了一些有趣发现。比如国家贫富差距越大，人们在道德机器中对于富人和穷人的态度也更加不平↘等；人们整体上更倾向于女性而不是男性，在女性健康和寿命预期越长的地区，这种趋向更加明显；而且显然，比起猫，人们更加倾向于狗。

 

“人类历史上从没有像现在一样，允许机器在没有实时控制的情况下在片刻间就决定人们的生死。”论文的结尾写道。在同样的情况下，人类驾驶员只有瞬间做出决策，不论结果如何，外界也许都不会对其大加指责。但自动驾驶却允许将道德标准事先进行编程，也可以说，科技的进步为人类带来了从未有过的伦◣理挑战。

但论文也承认这些结果并不是对不同国家人群选择的〓明确评估，也并不试图对政策决策者做出建议。

“我们试图在↘这里展示的是描述性伦理：人们对道德决策的偏好。”该论文的共同作者 Edmond Awad 告诉 The Verge 。“当涉及到规范伦理学，就是在现实▲世界中的设计应该留给专家。”

线上测试入口：  ；题图来源于 Giphy