我們大都有過給網(wǎng)約車服務(wù)司機(jī)評分的經(jīng)歷，從1分(最差)到5分(最好)不等，但你知道司機(jī)也能給你打分嗎?

網(wǎng)約車的司機(jī)們最初在媒體上公布對乘客的評分時，一些人表示強(qiáng)烈反對，認(rèn)為這就像鞋子穿錯了腳；乘客是顧客，是上帝，因此有權(quán)對他們的服務(wù)提供者評價，但是讓司機(jī)也給乘客打分似乎很不合適。

有人覺得這會給乘客太多的責(zé)任和壓力,這似乎意味著你不得不為司機(jī)準(zhǔn)備點(diǎn)心或鮮花；當(dāng)司機(jī)喋喋不休地講述他的日常時，你必須得側(cè)耳傾聽；行程結(jié)束時，你還需要衷心地向司機(jī)表示感謝和表揚(yáng),以免影響自己作為乘客的評級。

難以容忍？不可思議？大錯特錯？看到較低的評分之后，乘客們會受到心理“傷害”。但網(wǎng)約車業(yè)務(wù)提供商并沒有特別地去關(guān)注乘客評級。

當(dāng)然,一個精明的司機(jī)被潛在乘客“召喚”時會看一眼評級的潛在的乘客,他也許會做好應(yīng)對這個艱難行程的準(zhǔn)備，也可能會用一些借口拒絕搭載這位潛在的乘客，比如說不能及時到達(dá)。但是，即使是最壞的結(jié)果，乘客也不會因?yàn)樽约旱脑u分低而受到處罰。

最近有跡象表明，Uber將開始禁止評分“明顯低于平均水平”的乘客，這似乎加大了賭注。沒錯，一旦你被列入黑名單，你以后打車時就會受到冷遇，甚至被禁止在拼車網(wǎng)絡(luò)中打車。

有一些驚愕的聲音再次表示，這種禁令是不正確的，乘客評分游戲正在失控。

乘客評分引發(fā)的問題

假設(shè)一名乘客被司機(jī)不公平地打了個低分。他（她）可能會懷疑，低評級可能不是基于真實(shí)原因，而是另有隱情?

評分低也有一些真實(shí)的原因，如乘客進(jìn)入車內(nèi)之后撕破內(nèi)飾，這種行為造成的后果比較燒錢?？紤]到車輛是司機(jī)的，他（她）的主要收入源就是提供網(wǎng)約車服務(wù)，然后他（她）就必須去維修?；蛘撸緳C(jī)也可以選擇不管被撕裂的座椅，但這樣又會被乘客投訴或者收到低分評價，嫌棄車輛不整潔(因此，降低了司機(jī)的等級，危及生計)。

司機(jī)給乘客較低分可能有另一個更可怕的原因，比如乘客威脅到司機(jī)安全的情況。也許乘客是個瘋子，有暴力傾向。也許這名乘客是一個神志清醒的人，但這一天過得很糟糕，他（她）決定把氣撒在司機(jī)身上。也許乘客的暴力傾向是被司機(jī)的評論所觸發(fā)，比如有時司機(jī)開始錯誤地討論政治，這讓乘客很生氣，因?yàn)樗ㄋ@個話題的看法全然不同。

那些擔(dān)心乘客評分制度的人很快指出，司機(jī)可能出于錯誤的原因故意給乘客打低分，也許是因?yàn)樗緳C(jī)不喜歡這個人的長相，或者不習(xí)慣乘客的穿著。也許乘客得到較低的評價是因?yàn)樗麄兊恼瘟觯憩F(xiàn)在他們對司機(jī)說了什么，或者可能佩戴了表明他們政治傾向的扣子或徽章。

在一個似乎沒有偏見的數(shù)字分?jǐn)?shù)背后，乘客的評分可能是歧視和偏見的結(jié)合，但似乎沒有現(xiàn)成的方法來解釋它是如何產(chǎn)生的。

這里有一個有趣的問題值得思考：當(dāng)涉及到對乘客評分這一有爭議的概念時，隨著自動駕駛汽車的出現(xiàn)，可能會發(fā)生什么?

自動駕駛汽車時代的乘客評分

有權(quán)威人士認(rèn)為，一旦我們過了由人類司機(jī)駕駛的拼車時代，完全邁入自動駕駛汽車的時代之后，就再也不會有任何乘客評分體系了。也就是說，假設(shè)那些人類司機(jī)做出的帶有偏見或下意識的評分不再發(fā)生，就不可能出現(xiàn)任何帶有無法容忍的偏見的評分。

我想說的是，那些權(quán)威人士頂多只說對了一半。毫無疑問，乘客評分仍將繼續(xù)。事實(shí)上，在自動駕駛時代，乘客評分制度將會比現(xiàn)在發(fā)揮更大的作用。

人類司機(jī)扮演的角色不僅僅只是開車人。從某種意義上說，人類司機(jī)也是車內(nèi)的文明監(jiān)督者。從理論上講，司機(jī)希望乘客保持平靜，不要撞壞或撕毀汽車部件。司機(jī)還可能試圖阻止或限制乘客搖下車窗、對人行道上的行人大喊臟話等古怪行為。

簡而言之，人類司機(jī)是文明的守夜人，或者說，他們的存在往往會阻止乘客的不文明行為。

乘客甚至不需要被告知要文明，因?yàn)樗麄兇篌w上知道，人類司機(jī)是任何不當(dāng)行為的目擊者，可能會直接試圖阻止一些麻煩的事情，或者向其他有關(guān)部門報告。

一些人可能馬上會反駁說，把拼車司機(jī)視為禮貌和文明的完美化身是無稽之談。這里并不是這個意思。相反,筆者只是指出，盡管某些司機(jī)本身也可能存在不當(dāng)行為,他們通常在車內(nèi)會制止車內(nèi)的任何不當(dāng)行為。

讓我們把目光轉(zhuǎn)向未來，對于真正的L5自動駕駛汽車而言，車?yán)餂]有人駕駛。自動駕駛汽車內(nèi)要么有乘客，要么可能是空的。

這時候，給自動駕駛汽車的乘客打分有用嗎?有,毋庸置疑。

如何應(yīng)付自動駕駛汽車內(nèi)不守規(guī)矩的乘客

自動駕駛汽車中沒有人類駕駛員，最后一道防線似乎就消除了，沒有什么能阻止乘客的不明智行為。

一個目無法紀(jì)的乘客可能把自動駕駛當(dāng)作發(fā)泄憤怒的好地方，可以亂涂亂畫，掀翻座椅，隨地吐痰，把它弄得一團(tuán)糟。這種令人不快的行為可能還不僅僅局限于自動駕駛汽車內(nèi)部。車內(nèi)乘客可能會覺得這是一個玩彩彈大戰(zhàn)的好時機(jī)，他們可能會搖下車窗，向車外正在街上行走的無辜行人投擲彩彈。

或許，人類做的事情才是最可惡的。尤其是當(dāng)他們認(rèn)為自己沒被監(jiān)視，不會被發(fā)現(xiàn)，不會被抓住，或者不用為自己的行為負(fù)責(zé)的時候。如果這似乎是對人性的一種悲哀的論斷，對不起，這似乎只是少數(shù)情況，謝天謝地，這不是所有人。

我想大家現(xiàn)在已經(jīng)意識到，嘗試限制自動駕駛汽車中瘋狂的乘客是有意義的。

以下是自動駕駛汽車應(yīng)對不守規(guī)矩的乘客的可能性解決方案:

?允許內(nèi)置攝像頭對乘客進(jìn)行視頻記錄，就像商店安裝攝像頭并警告顧客可能會被抓到入店行竊一樣，這樣做能警告所有人，盡管估計只有一小部分顧客會行竊。

?允許人工智能系統(tǒng)使用攝像頭的視頻進(jìn)行實(shí)時分析，在乘客可能不守規(guī)矩的那一刻進(jìn)行檢測，然后通過機(jī)器立即向乘客進(jìn)行語音提醒，防止進(jìn)一步的不當(dāng)行為(相比之下，視頻記錄只能作為事后證據(jù))。

?使用復(fù)雜的自然語言處理(NLP)，人工智能不會敷衍了事地進(jìn)行機(jī)器人式的警告，而是與乘客進(jìn)行流暢的對話，以更自然的方式解釋乘客做錯了什么，以及他們?yōu)槭裁磻?yīng)該停止不當(dāng)行為。

?如有必要,人工智能系統(tǒng)可以與遠(yuǎn)程人類代理人聯(lián)系,類似于安吉星服務(wù),并通知代理人有沖突發(fā)生,然后讓代理人直接與乘客互動,可能進(jìn)一步制止乘客(注意,遠(yuǎn)程代理不一定要進(jìn)行駕駛控制,盡管代理人或許能為自動駕駛汽車減速或停車)。

?在最糟糕的情況下，人工智能可能會聯(lián)系警方并報告發(fā)生了什么，甚至可能選擇將自動駕駛汽車開到最近的警察局。

?以上所有方法都是可能的。

自動駕駛汽車的車隊(duì)擁有者很可能會保留乘客評級，使自動駕駛汽車的人工智能對潛在搭乘者有所準(zhǔn)備，或者允許拼車網(wǎng)絡(luò)基于算法拒絕向評分較低的請求者派遣自動駕駛汽車。此外，乘客評分還可以作為一種額外的警告信號，提醒潛在的鬧騰乘客，他們在自動駕駛汽車內(nèi)的行為將被作為乘客行為被永久記錄。

為了應(yīng)對常年吵吵鬧鬧的乘客，一些人建議為他們分派“特別”的自動駕駛汽車，內(nèi)部加固，以適應(yīng)古怪的行為，這些行為可能會根據(jù)乘客的評分進(jìn)行分派，顯示乘客比較任性。

甚至有人提議自動駕駛汽車應(yīng)禁止將車窗搖下,防止一些不當(dāng)行為，如往車外扔?xùn)|西，朝路人大喊。但這似乎有點(diǎn)不太可能，公眾可能不會因?yàn)橐恍〔糠秩说牟划?dāng)行為就接受緊閉車窗。

結(jié)論

總的來說，在自動駕駛汽車普及之后，不討喜的乘客評分不會消失。畢竟這樣的評級有其可取之處。自動駕駛汽車的所有者，無論是車隊(duì)所有者還是個人所有者，都希望保護(hù)自己的投資，并可能利用任何可行的手段，讓他們的無人駕駛汽車做好賺錢的準(zhǔn)備。

盡管上述“解決方案”令人興奮，在這個問題的背后還有一些其他隱患。關(guān)于視頻記錄和自動駕駛汽車內(nèi)乘客行為的人工智能分析涉及到的隱私也必須謹(jǐn)慎處理。

假設(shè)你在當(dāng)?shù)鼐瓢赏媪艘灰怪?，選擇乘坐一輛自動駕駛汽車回家。自動駕駛汽車內(nèi)的視頻和人工智能都能捕捉到你的醉態(tài)。此外，自動駕駛汽車可能會將這些數(shù)據(jù)上傳到汽車制造商或科技公司的云數(shù)據(jù)庫，你尷尬的時刻可能永遠(yuǎn)存在于你無法控制的數(shù)據(jù)庫中。

另一個值得關(guān)注的問題是，給乘客評分的算法是否不偏不倚，足夠客觀，是否存在潛在或嵌入歧視性數(shù)學(xué)元素。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的使用可以根據(jù)最終的標(biāo)準(zhǔn)找到合適的模式，這在今天的在線金融貸款審批和其他方面已經(jīng)得到了證明。

大浪潮即將來臨，我們現(xiàn)在正站在海灘上，仍有機(jī)會在漲潮之前有所作為。

無論如何，如果寄希望于自動駕駛汽車的普及會減弱乘客評分的作用，那么很抱歉，這是不可能的。（編譯自Forbes，作者Lance Eliot）