AI関連スタートアップが自動運転スタートアップから社会実装する上で学べること

(1/5) A few years ago, it was widely believed that the first deployment of self-driving would be long-haul trucks on highways, which is a much easier technical problem than city driving.

VCs invested billions based on this theory.

Why did so many people call this wrong?

— Jared Friedman (@snowmaker) February 12, 2024

Y Combinatorのパートナー、Jared Friedmanの投稿が面白かったので、以下参考和訳を掲載しておきたい。

確かにこの投稿の通り、４、５年前までは自動運転技術が最初に実装されるのは高速道路を走るトラックだ、という論調が多かった。技術的な観点から言えば、高速道路は基本的に単調な道のりが続き（米国の場合は特に）、車線変更や信号による頻繁な停車等も人間の急な飛び出しも想定する必要がない。市街地対比でかなりシンプルな走行を行うことが想定されるため、自ずと自動運転はこうした簡単な領域から実装されるものと想定がされていた。だが、そうはならなかった。なぜか。その理由が以下に記載されている。

（以下、参考和訳）

数年前、自動運転技術が最初に実装されるのは市街地を走る乗用車ではなく、高速道路を走る長距離トラックに対してである、と広く信じられていた。そしてベンチャーキャピタルはこの仮説に数十億ドルを投じてきた。

なぜ多くの人がこれを間違いだと言ったのだろうか。

理由はいくつもあるが、重要なのは、この仮説が、社会的な問題解決ではなく、技術的な観点に焦点を当てたからだ（市街地を走る乗用車より、長距離トラックの方が技術的な観点から実装が容易と考えたからだ）。

だが、満載の18輪車が時速70マイルで無人で走るのは大惨事だ。技術が十分に進歩した状態であっても、社会はそのリスクを負うことを望まなかった。

実際に自動運転の実装に成功したのは、CruiseおよびWaymoのアプローチで、可能な限りリスクの低い環境で実装した。

SFの最初のCruiseの自動運転車は、真夜中、最も人通りの少ない場所で、時速30マイル以下での走行しか許可しなかった。

Cruiseが数週間にわたって自動運転を行い、大きな事故がなかったことがわかってから、ようやく自動運転技術が社会に実装されるであろうことを知った。

その後、高速道路における走行など徐々にリスクの高い領域に利用範囲を広げていった。

この実装の順番は、AIスタートアップにとって多くの学びがある。 多くのスタートアップ企業が、重要な仕事をする人間の代わりとなるAIシステムの開発に取り組んでいる。

このような実装を稼働させる最善の方法は、ゼロリスクに近い領域から始める方法を見つける、ということだ。