自动驾驶车辆的迅速发展引发了如何有效监管这一新兴技术并平衡各方利益的关切。在《Governing》杂志上发表的一篇观点文章中，Hye Min Park和Fabian E. Villalobos讨论了一种可能革命性改变自动驾驶车辆监管方式的独特决策过程。
传统上，新技术的引入通常使城市和监管机构不得不匆忙跟进，可能会危及公众的安全。然而，作者们提出了一种称为“深层次不确定性决策”（DMDU）的概念，即使在没有完全一致意见的情况下，也将各方达成的行动放在首位。
与其进行关于自动驾驶车辆安全的推测性争论，DMDU专注于识别并密切监控预警信号。该方法允许监管机构和自动驾驶车辆公司合作确定要跟踪的风险指标。通过积极应对潜在风险，城市和监管机构能够履行确保公众安全的责任。
为进一步加强风险管理策略，作者建议在可靠数据不足的情况下，结合使用代理测量。例如，技术采用的速度、监管机构管理风险的能力或对人口的潜在影响等因素，可以提供有价值的关于自动驾驶车辆潜在风险的见解。
通过采用DMDU方法，城市和监管机构可以有效应对自动驾驶车辆监管的复杂性。这种风险管理的范式转变赋予了各利益相关者参与决策过程的权力，确保安全关切在技术发展阶段的早期得以解决。通过更大的积极主动和协作，可以更有效地管理自动驾驶车辆的引入，为更安全和高效的未来交通铺平道路。
常见问题：
1. “深层次不确定性决策”（DMDU）是什么？
DMDU是作者们提出的一种概念，它将各利益相关者达成的行动放在首位，以便有效监管自动驾驶车辆，即使在没有完全一致意见的情况下。
2. DMDU与传统的监管新技术的方法有什么不同？
与经常难以跟上新技术步伐的传统方法不同，DMDU专注于识别并密切监控预警信号，而不是进行推测性的争论。它允许监管机构和自动驾驶车辆公司合作确定要跟踪的风险指标，从而积极应对潜在风险。
3. 如何通过代理测量来增强风险管理策略？
在可靠数据不足的情况下，结合使用代理测量可以提供有价值的关于自动驾驶车辆潜在风险的见解。可以考虑诸如技术采用的速度、监管机构管理风险的能力或对人口的潜在影响等因素作为代理测量。
4. 采用DMDU方法有什么好处？
通过采用DMDU方法，城市和监管机构可以有效应对自动驾驶车辆监管的复杂性。它赋予了各利益相关者参与决策过程的权力，确保安全关切在技术发展阶段的早期得以解决。通过更大的积极主动和协作，可以更有效地管理自动驾驶车辆的引入。
关键术语/行话：
1. 自动驾驶车辆：能够使用人工智能和传感器自主驾驶的车辆，无需人工干预。
2. 深层次不确定性决策（DMDU）：一种将各利益相关者达成的行动放在首位的概念，以便有效监管自动驾驶车辆。
3. 风险指标：标志着与自动驾驶车辆潜在风险有关的因素。
4. 代理测量：在可靠数据不足时使用的替代性测量，提供关于自动驾驶车辆潜在风险的有价值见解。
5. 监管机构：负责制定和执行规定的组织。
建议相关链接：
1. https://www.governing.com（Governing主页）
2. https://www.ntsb.gov（国家运输安全委员会）
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