미국 고속도로안전보험협회(IIHS)에 따르면 자율주행차량이 주행 시 충돌사고의 3분의 1정도만 막을 수 있을 것으로 전망된다.연구팀은 자동차 사고조사에서 경찰이 보고한 충돌사고 5000건을 조사했다. 연구팀은 사례 파일을 검토하고 충돌에 기여한 드라이버 관련 요인을 5가지 범주로 분리했다.5가지 범주에는 "감지 및 인지(Sensing and perceiving)"오류, “예측(Predicting)”오류, "계획 및 결정(Planning and deciding)"오류, "실행 및 성능(Execution and performance)"오류, “능력 상실(Incapacitation)”가 포함된다.감지 및 인식 오류로 인한 충돌은 전체의 24 %, 무능력은 10 %를 각각 차지했다. 연구팀은 차량 고장으로 인한 충돌과 같은 일부 충돌은 피할 수 없다고 판단했다.또한 연구팀은 연구를 위해 도로상의 모든 차량이 자율주행하는 미래를 상상했다. 자율주행차량이 대부분의 충돌을 제거하려면 서로 충돌할 때 운전자의 선호보다 안전에 중점을 두도록 설계돼야 한다.완전 자율주행차량은 사람들보다 위험을 더 잘 식별할 수 있지만 많은 충돌을 막을 수 없다. 다른 3분의 2에 해당하는 충돌을 피하려면 속도와 편의성보다 안전을 우선시하도록 특별히 프로그래밍해야 한다. ▲ USA-IIHS-AutonomousCar▲ 고속도로안전보험협회(IIHS)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

일본 시가현 오오츠시(大津市)에 따르면 인공지능(AI)을 이용해 학교에서 이지메(즉 괴롭힘)을 당한 것으로 의심되는 사건의 잠재적 결과를 예측할 계획이다. 인공지능은 2018년 회계 연도까지 6년간 도시의 초등 및 중학교에서 보고된 이지메를 의심하는 9000건을 분석하는 데 사용된다. 피해자와 가해자의 학년과 성별, 그리고 사건 발생시기와 장소를 조사한다.인공지능의 이론적 분석은 학교 결석이나 학업 성취와 같은 다른 요소들에 대해서도 고려한다. 데이터의 통계적 분석은 지방 당국과 교사가 확대되는 경향이 있는 이미메의 유형을 식별할 수 있도록 돕는다.이와 같은 과거 데이터에 대한 인공지능의 이론적 분석을 통해 교사의 과거 경험에 의존하지 않고도 이지메 사건에 적절히 대응할 수 있을 것으로 평가된다.특히 인공지능을 통해 과거의 학교 이지메를 분석해 미래의 이미메나 자살을 예방할 수 있을 것으로 기대된다. 참고로 1990년대 버블경제가 붕괴되면서 학교에서 이지메가 증가해 심각한 사회문제로 자리매김하고 있다. ▲ Japan-OtsuCity-AI▲ 오오츠시(大津市) 전경(출처 : 위키피디아)