मानव ड्राइवर और स्वायत्त वाहनों की तुलना कैसे करें?

शोध से पता चलता है कि स्वायत्त वाहन मानव ड्राइवरों की तुलना में दुर्घटनाओं में शामिल होने की संभावना बहुत कम है। क्या यह इसलिए है क्योंकि तकनीक वास्तव में श्रेष्ठ है? या यह इसलिए है क्योंकि स्व-ड्राइविंग कारों की संख्या लोगों की तुलना में बहुत कम है?

स्वायत्त वाहन सुरक्षा पर बहस

डेटा सुझाव देता है कि स्वायत्त वाहन मानव ड्राइवरों की तुलना में बहुत सुरक्षित हैं। उदाहरण के लिए, वेमो की 25 सबसे गंभीर दुर्घटनाओं में से, 17 में एक मानव ड्राइवर ने एक रोबोटैक्सी को पीछे से टक्कर मारी थी। यह दर्शाता है कि अधिकांश दुर्घटनाओं के लिए लोग जिम्मेदार होते हैं जो महत्वपूर्ण चोटें पहुंचाते हैं।

हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि स्व-ड्राइविंग कारें कभी गलतियां नहीं करती हैं या करीबी कॉल नहीं होती हैं। वे एक-तरफा सड़क पर गलत दिशा में ड्राइव करते हैं, ट्रैफिक सर्कल में अंतहीन लूप में फंस जाते हैं और सड़क के खतरों को गलत तरीके से वर्गीकृत करते हैं, जिससे हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

2026 तक, राष्ट्रीय राजमार्ग यातायात सुरक्षा प्रशासन (एनएचटीएसए) ने वेमो की जांच शुरू की है 22 रिपोर्ट्स के बाद इसके रोबोटैक्सी के दुर्घटनाग्रस्त होने या यातायात कानूनों का उल्लंघन करने की। एजेंसी टेस्ला की भी जांच कर रही है, जो 2024 तक 467 दुर्घटनाओं में शामिल थी जिसमें 54 चोटें और 14 मौतें हुईं, और जनरल मोटर्स के क्रूज़ एलएलसी को समान उल्लंघनों के लिए जांच कर रही है।

एनएचटीएसए को गलतियों के लिए कम सहनशीलता है क्योंकि यह तकनीक अभी भी अप्रमाणित है। जबकि सॉफ्टवेयर बग और वर्गीकरण त्रुटियां शुरुआती कार्यान्वयन चरण के दौरान होने की संभावना है, यह लोगों की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए सख्त होना चाहिए।

प्रत्येक ड्राइवर प्रकार की ताकत और कमजोरियां

स्व-ड्राइविंग तकनीक एक दशक से अधिक समय से अस्तित्व में है, लेकिन वाहन सड़क के लिए तैयार थे। उदाहरण के लिए, जबकि वेमो की स्थापना 2009 में हुई थी, यह अपनी रोबोटैक्सी सेवा को राजमार्गों और फ्रीवे तक विस्तारित करने के लिए नियामक अनुमोदन प्राप्त नहीं हुआ था जब तक दिसंबर 2025।

उस समय तक, अधिकांश स्व-ड्राइविंग कार कंपनी की यात्राएं शहरी मील पांच प्रमुख शहरी क्षेत्रों में — लॉस एंजिल्स, फीनिक्स, सैन फ्रांसिस्को खाड़ी, अटलांटा और ऑस्टिन में शामिल थीं। चिंतित नागरिकों को लगता है कि मार्गदर्शन की संभावना फ्रीवे पर बहुत अधिक होगी क्योंकि वहां की गति बहुत अधिक है।

जैसे ही स्वायत्त वाहन नए क्षेत्रों में विस्तार करते हैं, उन्हें नए ड्राइविंग परिस्थितियों के अनुकूल होना होगा। अधिकांश स्तर 2 हैं और केवल हाईवे पायलट प्रदान करते हैं। कुछ प्रणाली ड्राइविंग के सभी पहलुओं को संभाल सकती हैं। स्तर 4 और 5, जो उच्च और पूर्ण स्वचालन का प्रतिनिधित्व करते हैं, अभी तक उपलब्ध नहीं हैं।

कुछ कारें लिडार के बजाय कैमरा सरणी का उपयोग करती हैं, जो वस्तुओं की दूरी मापने के लिए लेजर प्रकाश पल्स का उपयोग करती है। एक दृष्टि-केवल दृष्टिकोण उन्हें बदलते मौसम और सड़क की स्थिति के प्रति संवेदनशील बनाता है। कोहरा, भारी बारिश और तेज चमक उनकी धारणा को प्रभावित कर सकती है। तुलनात्मक रूप से, मानव ड्राइवर अपने अन्य इंद्रियों पर भरोसा कर सकते हैं, जिनमें सामान्य ज्ञान भी शामिल है।

हालांकि, वे लिडार की तुलना नहीं कर सकते। हालांकि यह सार्वभौमिक रूप से बेहतर नहीं है, त्रि-आयामी मैपिंग कारों को ऐसी स्थितियों में प्रदर्शन करने में सक्षम बनाती है जहां मानव संघर्ष कर सकते हैं, जैसे कि अंधेरे या चमक में। दृष्टि और स्थानिक डेटा का संयोजन आदर्श है।

प्रौद्योगिकी विफलता के परिणाम

लिडार, कैमरा सरणी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता-सक्षम निर्णय लेने के साथ, ड्राइवरलेस वाहन अभी भी गलतियां करते हैं। यह अपेक्षाकृत दुर्लभ हो सकता है, लेकिन यह होता है। सॉफ्टवेयर बग एक कार को एक पैदल यात्री के लिए एक गड्ढे के रूप में गलती कर सकते हैं। सेंसर दोष एक रोबोटैक्सी को सही लेन के लिए एक किनारे के रूप में गलती कर सकते हैं। ये स्थितियां पूरी तरह से काल्पनिक नहीं हैं।

सॉफ्टवेयर अपडेट और स्वैच्छिक रिकॉल के बावजूद, वेमो रोबोटैक्सी ने बार-बार यातायात कानूनों का उल्लंघन किया है। अगस्त 2025 से नवंबर 2025 तक, उन्होंने औसतन प्रति सप्ताह 1.5 बार एक ही स्कूल जिले में स्कूल बसों को अवैध रूप से पार किया। दिसंबर 2025 में, ऑस्टिन स्वतंत्र स्कूल जिले से 20वीं उल्लंघन प्राप्त करने के बाद, स्कूल ने घटनाओं के वीडियो का प्रचार किया। केवल तभी वेमो ने घोषणा की कि वह कुछ वाहनों को स्वैच्छिक रूप से रिकॉल करेगा।

वेमो के लगभग दो दर्जन घटनाएं उसी अवधि में जारी किए गए 7,000 सिटेशन की तुलना में बहुत कम हैं जो जिले ने मानव ड्राइवरों को जारी किए थे। हालांकि, असिस्टेंट चीफ ट्रेविस पिकफोर्ड ऑफ ऑस्टिन पुलिस विभाग ने कहा कि 98% लोग जो एक उल्लंघन प्राप्त करते हैं उन्हें दूसरा उल्लंघन नहीं मिलता है। जबकि वेमो वाहन सप्ताह-दर-सप्ताह अवैध रूप से स्कूल बसों को पार करते रहे।

यदि कोई व्यक्ति बार-बार एक रुकी हुई स्कूल बस को पार करता है, तो स्कूली बच्चों की सुरक्षा को खतरे में डालता है, तो उनका लाइसेंस रद्द कर दिया जाएगा। जब एक रोबोटैक्सी ऐसा करता है, तो इंजीनियर केवल एक अपडेट पुश कर सकते हैं और उम्मीद करते हैं कि यह समस्या का समाधान करेगा। तकनीकी रूप से, एनएचटीएसए इसके संचालन के लाइसेंस को रद्द कर सकता है। हालांकि, वे जुर्माना लगाने की अधिक संभावना रखते हैं।

कभी-कभी, उपभोक्ता मामलों को अपने हाथ में लेते हैं। टेस्ला को अपनी ड्राइवर सहायता प्रौद्योगिकी से जुड़ी चोटों और मौतों के संबंध में कई बार मुकदमा चलाया गया है। ऐसे मामले अक्सर परीक्षण से पहले निपटा दिए जाते हैं, लेकिन जूरी ने पहले भी क्षतिपूर्ति का पुरस्कार दिया है।

स्वायत्त वाहनों की सार्वजनिक धारणा

एक अध्ययन में 5,000 से अधिक उत्तरदाताओं ने पाया लोग एक दुर्घटना में स्वायत्त वाहन की भूमिका पर ध्यान केंद्रित करने की अधिक संभावना रखते हैं, भले ही यह दोषी नहीं था। इसके अलावा, वे निर्माता के खिलाफ मुकदमा चलाने का समर्थन करने की अधिक संभावना रखते हैं।

स्व-ड्राइविंग कार कंपनियों ने रिपोर्ट जारी की है जो उनकी सुरक्षा की श्रेष्ठता को प्रदर्शित करती है। कुछ स्वतंत्र अध्ययन भी उनके दावों का समर्थन करते हैं। यदि डेटा दिखाता है कि ड्राइवरलेस कारें मानव-चालित समकक्षों की तुलना में सुरक्षित हैं, तो लोग उन्हें अधिक आलोचनात्मक क्यों मानते हैं?

एक के लिए, स्वायत्त कारें शायद इसलिए दुर्घटनाओं में शामिल होने की संभावना कम है क्योंकि वे मानवों की तुलना में बहुत कम हैं — 2025 में, सड़क पर 34,340 स्वायत्त वाहन थे। 242 मिलियन से अधिक लाइसेंस प्राप्त ड्राइवरों के साथ साझा करने वाली सड़क, इसका अर्थ है कि प्रति स्वायत्त कार के लिए लगभग 7,047 मानव ड्राइवर थे।

एक मनोवैज्ञानिक प्रभाव भी है। यदि कोई व्यक्ति दुर्घटना में शामिल हो जाता है, तो लोगों को दोषी ठहराने के लिए कोई होता है। यदि वे विचलित या प्रभावित होकर ड्राइविंग कर रहे थे, तो अदालत द्वारा निर्धारित हस्तक्षेप उन्हें उसी गलती को दोहराने से रोक सकते हैं।

स्वायत्त वाहन सॉफ्टवेयर साझा करते हैं, इसलिए यदि एक गलती करता है, तो वे सभी इसे दोहरा सकते हैं। इसके अलावा, यह पहचानना मुश्किल हो सकता है कि मूल कारण क्या है — सॉफ्टवेयर बग और सेंसर दोष डीयूआई या विचलित ड्राइविंग के संकेतों की तुलना में पहचानना मुश्किल हैं।

कंपनी-रिपोर्टेड सुरक्षा डेटा की विश्वसनीयता

स्व-ड्राइविंग कार कंपनियों द्वारा रिपोर्ट की गई सुरक्षा और प्रदर्शन डेटा उनकी तकनीक को मानव ड्राइवरों की तुलना में बहुत श्रेष्ठ बनाता है, लेकिन यह पूर्वाग्रह हो सकता है। यह पहली बार नहीं होगा जब उन्होंने झूठी या भ्रामक जानकारी जारी की हो।

अक्टूबर 2023 में, एक स्वायत्त क्रूज वाहन ने एक पैदल यात्री को टक्कर मार दी जिसे एक मानव-चालित कार द्वारा उसके मार्ग में फेंका गया था। फिर इसने उसे 20 फीट से अधिक खींच लिया एक आपातकालीन रोक के बजाय। जब उन्होंने एक घटना रिपोर्ट दर्ज की, तो क्रूज ने उस तथ्य को छोड़ दिया।

अगले दिन एनएचटीएसए के साथ एक कॉल में, घटना के विवरण से खींचे जाने का विवरण गायब था। उन्होंने घटना का एक वीडियो दिखाया जिसमें उस हिस्से के बिना था। जब उन्होंने उस दोपहर अपनी आधिकारिक रिपोर्ट प्रस्तुत की, तो खींचे जाने का कोई उल्लेख नहीं था। उन्हें बाद में एक संघीय जांच को प्रभावित करने के लिए एक झूठी रिपोर्ट जमा करने के लिए दंडित किया गया था।

यह एक घटना यह साबित नहीं करती है कि सभी निर्माताओं के दुर्भावनापूर्ण इरादे हैं। हालांकि, सभी डेटा — विशेष रूप से छोटे नमूना आकार या स्व-ड्राइविंग कार कंपनियों के कर्मचारियों द्वारा लिखित रिपोर्ट — को स्वीकार करना विनाशकारी परिणाम हो सकता है।

स्व-ड्राइविंग कारों में विश्वास कैसे बढ़ाएं

इसके बजाय सबसे नवीनतम ड्राइवरलेस तकनीक को अनावरण करने और अनुमोदित करने के लिए तेजी से बढ़ने के, ऑटोमेकर्स और विधायकों को ब्रेक लगाना चाहिए। सुरक्षा को प्राथमिकता दी जानी चाहिए, भले ही इसका मतलब ड्राइवरलेस कारों को थोड़े समय के लिए पार्क करना हो।

उन्नत एआई को एकीकृत करने से लोगों की चिंताओं का समाधान किया जा सकता है। यह वास्तविक समय में संदर्भ-जागरूक निर्णय ले सकता है। कारों को लेटेंसी को कम करने के लिए नेटवर्क के किनारे पर स्थित उपयोगकर्ताओं के पास एज सर्वर पर निर्भर रहना होगा। इसके लिए एक महत्वपूर्ण अग्रिम निवेश की आवश्यकता होगी, लेकिन इसका परिणाम महत्वपूर्ण हो सकता है।

यह दृष्टिकोण मनोवैज्ञानिक प्रभाव भी हो सकता है, क्योंकि उत्पन्न मॉडल साधारण भाषा में संवाद कर सकते हैं। यदि एक दुर्घटना होती है, तो यह अपने तर्क की व्याख्या कर सकता है या मानव-वाचनीय रिपोर्ट प्रदान कर सकता है, एआई को मानवीय बना सकता है।

स्व-ड्राइविंग प्रौद्योगिकी में सुधार करने के अलावा, स्वायत्त वाहनों पर सार्वजनिक विश्वास को बढ़ाने का सबसे अच्छा तरीका कठोर सिमुलेशन, प्रशिक्षण परिदृश्य और परीक्षण का लाभ उठाना है। जितना अधिक लोगों के पास पीयर-रिव्यूड, सत्यापन योग्य डेटा होगा, उतना ही वे इस प्रौद्योगिकी पर भरोसा करने की संभावना रखते हैं।

ड्राइवरलेस कारों में सुरक्षा और प्रदर्शन में सुधार

स्वायत्त कार कंपनियों को दुर्घटनाओं की रिपोर्ट सरकारी एजेंसियों को देनी होती है, इसलिए जनता को स्वायत्त वाहनों की सुरक्षा के बारे में हमेशा जानकारी मिलेगी। जैसे ही यह तकनीक अधिक सामान्य हो जाती है, लोगों के पास ऐतिहासिक डेटा पर आकर्षित करने के लिए अधिक डेटा होगा, जिससे उन्हें रुझानों को देखने और भविष्य के परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाया जा सकेगा।

जितनी जल्दी ऑटोमेकर्स सुरक्षा में निवेश करते हैं, यह डेटा उतना ही बेहतर दिखेगा। निर्णय लेने वालों को उन्नत एज एआई और यथार्थवादी प्रशिक्षण सिमुलेशन का लाभ उठाकर सुरक्षा और प्रदर्शन को अनुकूलित करने पर विचार करना चाहिए।