三、“电车难题”：无人驾驶汽车将怎样选择
1967年，菲利帕·福特在发表的《堕胎问题和教条双重影响》论文中，为了批判伦理哲学中的主要理论，特别是功利主义的“为最多的人提供最大的利益”的观点，首次提到“电车难题”，如图2-3所示。其大致内容如下：一个疯子把五个无辜的人绑在电车的铁轨上，一辆失控的电车朝他们驶来，只需片刻就将碾压到他们。幸运的是，你可以控制铁轨的拉杆，只要拉动它，电车便会开往另一条轨道上，那五个人就会得救。然而问题却在于，另一个轨道上有一个盲人，完全看不到电车向他驶来，飞驰的电车肯定会要了他的命。考虑到这些，你是否应拉杆？
图2-3 电车难题
与这个思想实验类似，电车难题最早可以追溯到伯纳德·威廉姆斯提出的枪决原住居民的问题上。伯纳德·威廉姆斯做了一个假设，假设一个植物学家有一天到一个独裁的国家旅游，正好遇见20个无辜的印第安人被当地的独裁者逮捕了，并被这个独裁者以涉嫌叛乱罪，全部判处死刑。当独裁者察觉到这个旅途中的植物学家的存在时，就给他提了一个建议，如果这个植物学家亲手枪决其中的1个印第安人，其他19个人就可以全部被释放。那么，这个植物学家是应该亲自枪决一个人以拯救其余19个印第安人，还是拒绝动手，坐视这20个人都被枪决？
正当这个观点普遍流传时，另一位道德哲学家，朱迪斯·贾维斯·汤姆森又提出一个假设。他说：“假设你当时就站在天桥上，天桥下面是铁轨，铁轨上有5个人马上会被电车撞死。你旁边站着一个体形庞大的陌生人，如果你把他推下去，他会丧命，但电车可以在撞到其他5人之前停下来，你会选择推下这个人吗？”
自“电车难题”诞生以来，近50年的历史中，道德哲学家们对这个问题进行了较为广泛的探讨，但都没有得出一个确切的答案。在功利主义者看来，这个问题很简单。因为他们认为5个人的生命比1个人的生命更有价值，所以选择杀死1个人，救出另一条轨道上的5个人。然而，道德主义流派却不认同这种看法，他们认为人是目的而不是工具，5个人的生命与1个人的生命无法通过比较的方式得出哪一方的生命更重要，不杀人是人的道德义务，救人也是人的道德义务。但是，在上述“电车难题”的假设中，可以较为直观地看到，道德主义者无论作何选择都会“自陷泥潭”，同时也会因不作为而导致救人的义务与不杀人的义务的道德冲突！
经过对众多哲学家和伦理学家的观点进行比较，从总体上来看，绝大多数的人还是偏向于功利主义，从而救下其中的5个人的观点，毕竟，道德主义者本身所坚持的观点也很难自圆其说。
对于“电车难题”的深层哲学解答那是哲学家的问题，但是当“电车难题”与无人驾驶汽车领域相关联，又应该怎样解决这个问题呢？无人驾驶汽车又将会做出怎样的选择呢？
要想回答这个问题，我们不能仅从问题本身去寻找答案，而应该聚焦于无人驾驶汽车为何会导致“电车难题”发生的问题，以及聚焦于在什么条件下会出现人工智能交通的两难选择问题。对于这个问题的不同回答，将是对人工智能遇上“电车难题”时，智能交通会做出怎样的选择这个问题的最好的回答。否则，人们又将陷入无休止论争中而不能自拔。如果人工智能真的面临这样的难题，当人们在争论的时候，或许为时已晚，其中一条轨道上的人可能已经丧命了。
人工智能交通对“电车难题”的解答，最终是可以做到跳出问题本身来进行讨论的。人工智能交通将如何实现这一点？最确切的回答就是，人工智能时代的交通，相较于传统交通而言，基本上不会遇到“电车难题”的尴尬处境。未来的人工智能交通系统，交通工具的制动系统具备可选择性，也就是刹车系统有三套或者以上，“电车难题”中的电车失控的要件很难成立。
另外，人工智能交通系统在车辆出发前就会根据定位系统、卫星智能扫描仪、路面传感器等实时反馈数据，监测行进前方的路面情况，对路面的塌方、可能的障碍物、轨道破损等情况进行实时动态监测，对正在行驶中的车辆进行调控，并在以上情况发生时，人工智能车辆的紧急制动系统将会在距离可能发生安全事故的地段的安全距离之内，就已经全方位启动车辆的制动系统，也就不会出现车辆距离事故现场很近的情形。
特别需要强调的是，随着边缘计算技术的日趋成熟，“电车难题”的解决策略越发明显。边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。从边缘计算的定义来看，其恰好满足了无人驾驶汽车实时、高效、安全等方面的要求，若是将边缘计算技术应用于无人驾驶汽车，行驶路面的具体情况将会以最快的速度反馈出来，这是云计算所不能达到的。据网易科技2018年8月15日报道，知名创投调研机构CB Insights详细描述了边缘计算的未来前景，就提到了边缘计算运用于无人驾驶领域的优势，装有高性能的边缘计算的无人驾驶汽车，能够立即对周围环境做出反应，少了数据远距离传输导致的时间差。正是这几秒的反应速度，为其两难选择赢得宝贵的反应时间。