Zehntausende Unfälle untersucht Autonome Autos steuern meist sicherer als Menschen
Selbstfahrende Autos verursachen laut einer aktuellen Studie meist weniger Unfälle als von Menschen gesteuerte Fahrzeuge. Doch es gibt Einschränkungen.
In einer Studie der University of Central Florida in Orlando untersuchten Forschende Zehntausende Unfälle von menschlichen Fahrern mit und ohne Assistenzsysteme und fast komplett oder komplett selbstfahrende Autos. Das grundsätzliche Ergebnis - selbstfahrende Autos sind sicherer als von Menschen gesteuerte Autos - deckt sich mit den Ergebnissen anderer Studien.
Die Forschenden trennten die Ergebnisse dann nach bestimmten Fahrsituationen auf. Dabei zeigte sich, dass selbstfahrende Autos vor allem auf Schnellstraßen und bei Nebel sicherer sind. Hier bauen Menschen mehr als siebenmal mehr Unfälle. Bei gutem Wetter und bei Regen etwa doppelt so viele und auf städtischen Straßen und an Kreuzungen sind es noch etwas mehr als eineinhalbmal so viele Unfälle wie die Roboterautos.
Bei bewölktem Wetter und auf ländlichen Straßen ist die Unfallrate ungefähr gleich, wobei Menschen etwas weniger Unfälle verursachen. Eindeutig sicherer unterwegs sind Menschen beim Abbiegen - hier bauen sie nur noch ungefähr halb so viele Unfälle - und bei Dämmerung. Mehr als fünfmal mehr Unfälle bauen selbstfahrende Autos bei Sonnenauf- oder untergang.
Grund eventuell fehlende Trainingsdaten
Die genauen Gründe haben die Forschenden nicht untersucht. Sie spekulieren aber, dass die Sensoren noch nicht ausreichen, um unter diesen bestimmten Bedingungen die Situation gut genug zu erfassen. Außerdem fehle es autonomen Fahrzeugen an "Erfahrung".
Bisher können Fahr-KIs nur auf Basis der begrenzten Daten anderer selbstfahrenden Autos trainiert werden. Fahrdaten von menschlichen Fahrern oder künstliche Daten können nicht speziell auf die besonderen Schwierigkeiten ausgelegt werden, die selbstfahrende Autos noch haben. Diese müssen erst durch Studien wie diese erkannt werden.
Je mehr Daten es gibt und je genauer diese Schwierigkeiten bekannt sind, desto besser können die Autos trainiert werden. Das bedeutet aber auch, dass Unfälle für das Training wichtig sind, aber gleichzeitig natürlich der Akzeptanz schaden.
Robotaxis kämpfen um Akzeptanz
Auch dort, wo selbstfahrende Autos bereits getestet werden, etwa in San Francisco, treffen sie nicht auf breite Akzeptanz in der Gesellschaft. Zum Teil werden sie auch aktiv sabotiert. Eine Vereinigung von Fahrradfahrern hat beispielsweise damit begonnen, Pylonen, also Absperrhütchen, auf die Motorhauben der Robotaxis zu stellen. Die fahren dann nicht mehr weiter, bis jemand die Pylonen wieder entfernt.
Schädlich für die Akzeptanz ist auch, dass die Fehler von selbstfahrenden Autos oft anders sind als die von Menschen. Obwohl sie sicherer sind, werden sie dann als "dümmer" wahrgenommen. Vergangenes Jahr blieb etwa ein Robotaxi in San Francisco in frischem Asphalt stecken. Zum Teil versperrten sie auch Polizei, Feuerwehr oder Krankenwagen den Weg.
Robotaxi schleift Fußgängerin mehrere Meter mit
Vergangenen Oktober war ein Robotaxi des Unternehmens Cruise in San Francisco in einen schweren Unfall verwickelt. Ein anderes Auto, mit einem Menschen am Steuer, fuhr eine Fußgängerin an. Die wurde in die Fahrbahn eines Robotaxis geschleudert, das nicht mehr rechtzeitig bremsen konnte und die Frau auch noch mal erfasste. Das Taxi erkannte nicht, dass die Frau unter dem Auto eingeklemmt war und fuhr, wie es das nach einem Unfall sollte, an den Straßenrand, schleifte dabei aber die Fußgängerin etwa sieben Meter mit. Die Frau überlebte schwerverletzt, der Unfallverursacher beging Fahrerflucht.
Das Unternehmen versuchte zunächst vor den Behörden zu vertuschen, dass das Taxi die Frau mitgeschleift hat und betonte, dass der Unfall von einem Menschen verursacht wurde. Auch aufgrund dieser Reaktion verlor Cruise zunächst die Zulassung für seine selbstfahrenden Autos. Erst jetzt beginnen wieder erste Testfahrten, allerdings noch mit Menschen am Steuer, die im Zweifel eingreifen können.
Wer ist schuld, wenn die KI einen Unfall baut?
Wenn es um die Akzeptanz von Roboterautos geht, wird auch oft die Frage nach der Haftbarkeit gestellt. Verursacht ein Mensch einen Unfall, ist er schuld, aber was, wenn eine KI einen Unfall baut? In den USA wurden bereits mehrmals die Hersteller oder Betreiber der Autos haftbar gemacht, allerdings waren das jedes Mal Einzelfallentscheidungen. Abschließend geklärt ist die Frage dadurch nicht.
Eine weitere ungeklärte Frage ist, ob und wie eine KI entscheiden soll, wessen Leben sie im Zweifel versucht, eher zu retten. Darf sie das Leben von Fußgängern gefährden, um das der Insassen zu retten? Darf sie Leben gegeneinander aufwiegen, etwa dass junge Menschen rettenswerter sind als Ältere? Allerdings gibt es auch Kritik an dieser Fragestellung, da solche Situationen Expertinnen und Experten zufolge so gut wie nie auftreten.
Menschen sehr sichere Autofahrer
Manche Experten gehen davon aus, dass selbstfahrende Autos erst auf breite Akzeptanz treffen werden, wenn sie sehr viel sicherer sind als menschliche Fahrer. Und da Menschen im Schnitt sehr sicher Auto fahren - mehr als 99,999 Prozent der gefahrenen Kilometer in Deutschland sind unfallfrei - müssten selbstfahrende Autos nahezu komplett ohne Unfall sein, um diese Sicherheitsstufe zu erreichen.
Dabei könnten selbstfahrende Autos bereits jetzt Unfalltote vermeiden. Zwar gibt es laut der Studie der University of Central Florida bei Unfällen, die von selbstfahrenden Autos verursacht werden, etwa genauso häufig Todesfälle, wie bei Unfällen von Menschen - allerdings verursachen selbstfahrende Autos weniger Unfälle. Die Rate von leichten und schweren Verletzungen ist bei Unfällen von selbstfahrenden Autos sogar deutlich niedriger.
Und eindeutig sicherer sind selbstfahrende Autos in Situationen, in denen allein menschliche Fehler zu einem Unfall führen, bei Geradeausfahrt, bei wenig Verkehr oder ohne, dass ein anderer Verkehrsteilnehmer in den Unfall verwickelt wäre. Diese Art Unfälle könnte durch den Einsatz von selbstfahrenden Autos nahezu komplett ausgeschlossen werden.