Waymo والحافلات المدرسية: عندما يتجاهل الذكاء الاصطناعي القانون والحس السليم

تخيّلوا عالمًا مثاليًا تنساب فيه السيارات ذاتية القيادة بسلاسة في الشوارع، دون أن تخالف القواعد ودون أن تعرف التعب. في هذا العالم تُعد Waymo الطالب المتفوق: فبينما تتعرض Cruise للحوادث وتغادر السوق، تواصل الشركة التابعة لـ Alphabet بمنهجية بسط حضورها في سان فرانسيسكو وفينيكس ولوس أنجلوس. لكن حتى المتفوقين لديهم أسرارهم المخبأة، وفي حالة Waymo تتمثل هذه الأسرار في الحافلات المدرسية الصفراء الكبيرة. فمشكلة تجاهل قواعد التوقف أمام وسائل النقل المدرسي لا تظل بلا حل فحسب، بل تزداد سوءًا، وتتحول من خلل برمجي بسيط إلى تهديد منهجي لمستقبل القيادة الذاتية.

تبدو المشكلة بسيطة إلى حد مخادع: عندما تتوقف الحافلة المدرسية وتُخرج لافتة «Stop»، يجب أن تتجمد كل السيارات المحيطة بها. هذه قاعدة سلامة أساسية يُلقَّنها كل سائق أمريكي منذ الدرس الأول في مدرسة تعليم القيادة. لكن هذا السيناريو يتحول، بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي «المشهود له» لدى Waymo، إلى مهمة مستعصية. فقد أظهرت مقاطع فيديو وتقارير أصبحت متاحة للرأي العام سيارات أجرة روبوتية تمر بثقة بجانب حافلات أضواؤها وامضة، متجاهلةً الأطفال على جانب الطريق. فلماذا تعجز برمجية قادرة على التعرف على كيس بلاستيكي محلّق أو قطة بين الشجيرات أمام جسم أصفر ضخم؟

يكمن أصل المشكلة في الطريقة التي تدرك بها الشبكات العصبية السياق. فالحافلة المدرسية ليست مجرد عائق ثابت، بل جسم ديناميكي تتغير حالته في أجزاء من الثانية. وكثيرًا ما تكون لافتة Stop القابلة للبسط ملطخة بالوحل، أو مضاءة بزاوية غير مواتية، أو محجوبة جزئيًا بسيارات أخرى. وهذا ليس مشكلة للإنسان، لأننا نرى السياق: الحافلة تبطئ، والأضواء الصفراء تشتعل، إذن ستتوقف الآن. أما بالنسبة إلى ذكاء Waymo الاصطناعي، المعتاد على الاعتماد على أنماط واضحة، فتبدو هذه العملية معقدة للغاية. وإذا لم تكن الخوارزمية متأكدة بنسبة 99.9% من أن أمامها لافتة توقف فعالة، فإنها تختار مواصلة السير كي لا تتسبب في ازدحام بلا سبب. وقد يصبح هذا القرار قاتلًا.

بدأت الجهات التنظيمية في NHTSA (الإدارة الوطنية لسلامة المرور على الطرق السريعة في الولايات المتحدة) تدقق في هذه الحوادث. وفي سياق المشكلات الأخيرة التي واجهتها Cruise، يحظى أي تجاوز من سيارات الأجرة الروبوتية الآن باهتمام يفوق المعتاد بعشرة أضعاف. فبعد أن كانت المخالفات الصغيرة تُغضّ عنها الأنظار باعتبارها آلام نمو، تغيّر الوضع الآن. فتجاهل حافلة مدرسية ليس مجرد غرامة، بل محفّز سياسي وأخلاقي. ولن يرغب أي عمدة مدينة أو سيناتور في تبرير موقفه أمام الناخبين: لماذا سمح بتشغيل مركبات قد تشكل خطرًا على الأطفال في الشوارع؟

ويزيد من حدة الانتقادات أن Waymo تقدم نفسها بوصفها أكثر السائقين أمانًا في العالم. فالشركة تنشر بانتظام تقارير تقارن فيها مؤشراتها بمؤشرات السائقين البشر، معلنةً بفخر انخفاض عدد الحوادث. لكن الإحصاءات أمر مخادع. فيمكن قطع مليون ميل دون أي تصادم، ثم يكفي مرور واحد بجانب حافلة مدرسية لإلغاء رصيد الثقة كله. وهذه مسألة لا تتعلق بالتكنولوجيا وحدها، بل بالعقد الاجتماعي أيضًا: فنحن نسمح للروبوتات بالتجول بيننا طالما أنها تتصرف بشكل متوقع وتحترم أهم قواعدنا.

ماذا يعني ذلك للصناعة؟ على الأرجح سيتعين على Waymo مراجعة خوارزميات التعرف البصري لديها على وجه السرعة، وربما إضافة طبقات منطقية مخصصة للمناطق المدرسية تحديدًا. وسيؤدي ذلك إلى إبطاء توسع الخدمة ويتطلب استثمارات جديدة في تدريب النماذج. لكن لا خيار آخر: إما أن يتعلم الذكاء الاصطناعي احترام الحافلة الصفراء، وإما أن تضغط الجهات التنظيمية زر «Stop» على برنامج المركبات ذاتية القيادة بأكمله. والمفارقة أن التقنية التي وُجدت لاستبعاد العامل البشري تعثرت بقاعدة يلتزم بها كل إنسان بدافع الغريزة.

الخلاصة: إذا لم تحل Waymo مشكلة الحافلات في الأشهر المقبلة، فتنتظرنا موجة جديدة من القيود الصارمة على قطاع النقل الذاتي بأكمله.