En marzo de 2018, se produjo el segundo accidente mortal de Tesla en el que se vio implicado su sistema de autodirección Autopilot en la autopista 101 en Mountain View, California (The Guardian Staff 2018). Los informes de la colisión mostraron que el conductor, el ingeniero de software de Apple Wei Huang, había recibido señales visuales y auditivas del sistema de autopilotaje antes de que su vehículo se estrellara contra una mediana de hormigón, lo que trágicamente le causó la muerte. Al parecer, Huang tenía a la vista 150 metros de la mediana, es decir, cinco segundos para reaccionar y evitar la barrera si hubiera prestado toda su atención a la situación.
Aunque los sistemas de vehículos autónomos han salvado más vidas de las que se han derramado (Marshall 2017), ¿debemos esperar que se produzcan más incidentes como estos durante su producción continuada? Es más, ¿el hecho de que sigan produciéndose accidentes en sistemas autónomos de autodirección (que están diseñados para mejorar la seguridad del conductor) hace necesaria una investigación más profunda sobre la relación entre la percepción del peligro, las señales automatizadas y la multitarea?
Aunque representan una parte importante del avance tecnológico, los vehículos autónomos siguen introduciendo perturbaciones para los conductores, que de otro modo podrían verlos como una forma de relajarse y dirigir su atención a otra parte. Depositar tanta confianza en el diseño de la asistencia al conductor puede exponer a los conductores a una peligrosa cantidad de riesgos, en lugar de hacer la conducción más fácil y segura. Según la ciencia del comportamiento, esta mayor capacidad para realizar múltiples tareas al volante puede acarrear más problemas para los demás conductores y para la seguridad vial en general, ya que los estudios demuestran que nuestros sistemas cognitivos de toma de decisiones no son tan sofisticados como creemos.
Para mitigar estos riesgos, el sector de los vehículos autónomos puede beneficiarse de estos conocimientos de las ciencias del comportamiento y conocer mejor la arquitectura cognitiva y los procesos de toma de decisiones del conductor. Al comprender cuándo, dónde y cómo los conductores realizan varias tareas a la vez de forma óptima, la industria puede ayudar a diseñar políticas e intervenciones tecnológicas que mejoren la sincronía en el ámbito del transporte autónomo.
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