Más allá del dilema del tranvía: los coches autónomos más seguros tendrán «sensibilidad social»

Los coches autónomos están alcanzando tasas de seguridad superiores a las de los conductores humanos, especialmente cuando operan en situaciones de buena visibilidad. No se distraen, respetan las normas de tráfico y procesan una enorme cantidad de datos por segundo. Pero siguen teniendo una debilidad respecto a las personas: los llamados “eventos límite”, situaciones imprevistas que no figuran en sus bases de datos.

Cuando se dan ese tipo de circunstancias imprevisibles, en las que hay que tomar una decisión evaluando el riesgo para todos los presentes en la calle, el cerebro humano cuenta con mecanismos especiales que los vehículos autónomos no habían podido igualar. Ahora, un estudio publicado por investigadores chinos en PNAS, una de las revistas científicas más prestigiosas del mundo, ha descubierto un método para mejorar notablemente sus capacidades. El método consiste en dotarlos de “sensibilidad social” y hacer que procesen la información siguiendo un mapa más parecido al nuestro.

Esa “preocupación social” consiste en entrenar al vehículo para que sea capaz de diferenciar el impacto que sus decisiones tienen en el resto de usuarios de la vía. Por ejemplo, dando una mayor prioridad de protección a grupos vulnerables, como ciclistas o peatones, que tienen mayor probabilidad de sufrir lesiones graves en caso de accidente que los ocupantes de un automóvil.

Este enfoque, que va un paso más allá del manido dilema del tranvía, ha mostrado unos resultados que reducen un 26% el riesgo de accidentes de los vehículos autónomos con este entrenamiento respecto a los que no lo tienen. Además, la protección de los usuarios vulnerables de la vía crece en un 51% en caso de accidente, pero esto no sucede a costa de que el coche asuma más daños, ya que su autoprotección también aumentó un 8% en los experimentos.

Una función básica difícil de programar

Aunque resulte evidente para una persona, este tipo de ponderación de riesgos a nivel situacional no está presente en los vehículos sin conductor. “En la actualidad, el riesgo se suele considerar por pares, reflejando simplemente cómo influye cada parte en el vehículo aisladamente”, explican los investigadores. Incluso cuando hay múltiples actores en un escenario de peligro, el coche interpretara los niveles de riesgo con cada uno por separado.

El cerebro humano cuenta con un sistema mucho más complejo. “Un conductor experto puede circular con seguridad por una intersección dando prioridad a la protección de los peatones y comprometiendo ligeramente la seguridad de los vehículos cercanos”, explican. “Una vez confirmada la seguridad de los peatones, el conductor puede centrarse en los vehículos. Esta capacidad humana de gestión del riesgo es socialmente sensible, ya que permite tener en cuenta de forma diferenciada a cada usuario de la vía pública y tener una visión holística de su impacto colectivo”.

Cuando conductores humanos navegan por una intersección concurrida no solo ven a cada peatón, ciclista o coche por separado, sino que construyen un “mapa mental” para entender cómo todos estos elementos se relacionan entre sí y cómo sus propias decisiones afectarán a cada uno. Para replicar esta capacidad humana, los investigadores han ideado lo que denominan “codificación cognitiva humanamente plausible”.

Este método está inspirado directamente en cómo funciona el cerebro humano en situaciones complejas de tráfico. “Esta codificación es sensible a los cambios e interacciones de los elementos, lo que explica cómo los seres humanos gestionan simultáneamente información diversa mientras navegan por un entorno en constante cambio”, explican los investigadores. El sistema permite al vehículo construir esos mapas mentales para moverse por el espacio y entender las relaciones dinámicas entre los usuarios de la vía.

Los autores del estudio, cuya revisión ha corrido a cargo de catedráticos estadounidenses, imitan este sistema introduciendo en el entrenamiento del vehículo “un conjunto de ponderaciones, que hemos denominado preocupaciones sociales”. Es decir, priorizar la protección de los más vulnerables. “El vehículo autónomo puede aprovechar esta creencia conductual para tomar decisiones éticas con sensibilidad social”.

¿A quién proteger?

En cualquier caso, el estudio recuerda que la programación sobre a quién proteger en situaciones difíciles (como a un ciclista o al ocupante del coche autónomo) es complicada. Hay diferencias entre culturas, pero también entre lo que la gente dice y lo que en realidad desea.

“Investigaciones anteriores han encontrado contradicciones en las expectativas éticas del público con respecto a los coches autónomos: aunque la gente defiende y acoge con satisfacción que den prioridad a la protección de los demás, en realidad pueden estar más inclinados a comprar los que dan prioridad a su propia seguridad”, recogen los autores.

Por ello, destacan que las “prioridades” o “pesos” de cada usuario de la vía que han utilizado en el estudio se pueden modificar. “Algún día, una vez que se reconozca ampliamente un cierto consenso social en este debate por parte del público dentro de una cultura específica, nuestro enfoque podrá integrarlo en la aplicación práctica”.

Los datos sobre la seguridad y el negocio

La evidencia sobre la seguridad de los coches autónomos se acumula poco a poco. El más reciente es un estudio elaborado a partir de datos de Waymo, el servicio de robotaxis que Google tiene en varias ciudades de EEUU. Según la investigación, publicada en la revista científica especializada Prevención de lesiones por accidentes de tráfico, los coches de la multinacional lograron reducciones del 96% de los accidentes con lesiones y del 91% en los accidentes con despliegue de airbag.

Los servicios de robotaxi, que operan solo por zonas acotadas, bien mapeadas y controladas, son los que tienen un mayor potencial para reducir los accidentes. Sin embargo, otros estudios han apuntado cifras similares para los vehículos de conducción abierta. Un análisis a gran escala publicado en Nature en 2024, sintetizó los datos de los trayectos que 2.100 vehículos sin conductor y otros 35.133 coches con humanos realizaron durante seis años. Mostró que los primeros reducen hasta un 45,7% y un 17% las posibilidades de colisiones por alcance, frontales y laterales, así como salidas de la vía. 

Luis Ignacio Hojas, profesor de Tecnologías del Medio Ambiente en la Universidad Politécnica de Madrid, confirma el potencial de estos sistemas: “La eficiencia y mejora de la circulación con vehículos autónomos será muy elevada. Muchos problemas de tráfico son fácilmente resolubles por sistemas informáticos y difícilmente evitables con conductores humanos”.

La ventaja es objetiva, según Hojas: los conductores humanos incumplen “de forma casi constante” las normas básicas de velocidad, distancias de seguridad o regulación semafórica. Sin embargo, el experto advierte sobre un obstáculo importante: “tienen una difícil implantación social en países como España”.

Fotografía de archivo que muestra un robotaxi Cruise circulando por una calle de San Francisco, California (EE.UU.). EFE/EPA/JOHN G. MABANGLO

El experto se refiere al problema de los ciberataques y al de los seguros y la depuración de responsabilidades entre propietarios y empresas desarrolladoras. “Es bastante más grave de lo que se suele comentar y conlleva riesgos poco explicitados socialmente”, recalca.

Los problemas persisten incluso en los robotaxis, que en teoría deberían ser más fáciles de operar. General Motors cerró su filial de vehículos autónomos Cruise tras invertir 10.000 millones a lo largo de una década sin ver beneficios. Algunas estimaciones sugieren que los costes siguen siendo demasiado elevados: 150.000 dólares por coche y 8 dólares por milla recorrida (1,6 km).

Además de los costes, hay obstáculos tecnológicos y regulatorios que dificultan la expansión de estos servicios. Incidentes como el atropello de un peatón por un robotaxi de Cruise en California han generado dudas sobre estos sistemas, pese a los datos sobre su seguridad. Estos reveses afectan no solo a la confianza del público, sino también al atractivo inversor del sector. Algunas empresas, como Ford o Uber, han optado por abandonar directamente este campo tras años de pérdidas, mientras otras como Waymo o Tesla persisten, aunque sin resultados financieros concluyentes.