Transparenz in hochautomatisierten Shuttles – Wie Mensch-Maschine-Schnittstellen Verständnis und Vertrauen stärken können
- Hochautomatisierte Fahrzeuge revolutionieren die Mobilitätswelt, stellen ohne Personen am Steuer Fahrgäste jedoch vor neue Herausforderungen.
- Sicherheitsmanöver erfordern klare Kommunikation zwischen Fahrzeug und Passagieren.
- Transparenz über Wahrnehmung und Entscheidungen der KI soll Vertrauen und Akzeptanz stärken.
- Erkenntnisse aus Studien: Gezielte Informationen erhöhen das Verständnis, verbessern die Erfahrungen für Nutzende und machen hochautomatisierte Mobilitätslösungen zugänglicher und vertrauenswürdiger.
- Schwerpunkte: Automatisierung, Künstliche Intelligenz, Mensch-Maschine-Kommunikation
Hochautomatisierte Fahrzeuge (HAVs) werden die Mobilitätslandschaft in Zukunft revolutionieren. Doch die Einführung von HAVs stellt Fahrgäste vor neue Situationen. Ohne Personen am Steuer müssen sie sich auf die Künstliche Intelligenz (KI) und Remote-Operateure verlassen. Besonders bei Minimal Risk Manövern (MRMs) – Sicherheitsmanövern, die das Fahrzeug bei für das System nicht direkt lösbaren Ereignissen ausführt – ist die Unsicherheit groß. Zu solchen Situationen gehören oft alltägliche Ereignisse wie Laub auf der Straße oder komplexere Szenarien wie Verkehrsunfälle. Die gesetzlichen Vorgaben, etwa die AFGBV, sehen vor, dass das Fahrzeug die Fahrt in solchen Fällen unterbricht und auf Unterstützung durch Remote-Operateure wartet.
Diese Situationen erfordern eine klare Kommunikation zwischen dem automatisierten System und den Fahrgästen, was mittels moderner Mensch-Maschine-Schnittstellen (iHMI) der Fall sein soll. Das iHMI soll Transparenz bezüglich der Entscheidungen der KI herstellen und so das Vertrauen und die Akzeptanz der Nutzenden stärken. Daher war es das Ziel einer Studie des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), das Verständnis für das Fahrzeugverhalten zu erhöhen und so das Vertrauen in die Technologie zu stärken.
Die Herausforderung: Unsicherheit und Komplexität in HAVs
Doch wie treffen HAVs ihre Entscheidungen? Mithilfe der KI analysieren sie ihre Umgebung und berechnen die beste Handlungsalternative. Dabei sind die Entscheidungsprozesse der Fahrzeuge oft schwer nachvollziehbar, wenn das System intransparent arbeitet und keine Informationen über den Entscheidungsprozess preisgibt sowie Remote-Operateure einbezogen werden müssen. Diese komplexen Prozesse dahinter sind für die Fahrgäste häufig nicht nachvollziehbar, was zu einem Gefühl der Unsicherheit führen kann. Und hier setzt die Idee der Transparenz an: Durch gezielte Informationen über Wahrnehmung und Entscheidungsfindung des Fahrzeugs soll die Interaktion mit der Technologie erleichtert und so das Vertrauen in die Technik erhöht werden.
Ansätze zur Verbesserung der Transparenz
In besagter Studie wurde untersucht, wie verschiedene iHMI-Designs das Verständnis der Mitfahrenden für die Automationsprozesse verbessern können. Dabei standen zwei zentrale Faktoren im Fokus:
- Observability: Informationen darüber, was das Fahrzeug „sieht“ (siehe Abb. 1).
- Reasoning: Erklärungen, warum das Fahrzeug gemeinsam mit dem aktiv an der Lösung beteiligten Remote Operator bestimmte Entscheidungen trifft und welche Logik dahintersteht.
Die Studie zeigte, dass Fahrgäste durch diese beiden Arten von Informationen ein besseres Verständnis für das System entwickeln. Gleichzeitig konnte die Vorhersagbarkeit des Fahrzeugverhaltens deutlich verbessert werden. Dies führte zu einem positiveren Erlebnis für Nutzende und einem gestärkten Vertrauen in die bis dato unbekannte Technologie. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Anpassungsfähigkeit der bereitgestellten Informationen. Unterschiedliche Situationen und Nutzergruppen erfordern unterschiedliche Transparenzlevel. Der Schluss aus dieser Erkenntnis: Eine iHMI sollte nicht nur transparent, sondern auch flexibel sein.
Ergebnisse: Mehr Transparenz, bessere Nutzererfahrung
Die Ergebnisse der Studie liefern wertvolle Erkenntnisse für die Gestaltung von iHMIs in HAVs:
- Verbessertes Verständnis und Vertrauen: Mehr Transparenz führt zu einem besseren Verständnis der Fahrzeugprozesse und stärkt das Vertrauen der Mitfahrenden.
- Stabile Usability: Höhere Transparenz beeinträchtigt die Nutzbarkeit des Systems nicht. Es gibt jedoch Hinweise darauf, dass eine Informationsüberlastung bei zu hoher Transparenz möglich sein könnte.
- Bedarfsorientierte Gestaltung: Fahrgäste profitieren von einer auf ihre individuellen Bedürfnisse und die jeweilige Situation abgestimmten Informationsbereitstellung.
Besonders hervorzuheben ist, dass Transparenz eine positive Wirkung auf das Vertrauen und die Akzeptanz von HAVs haben kann, ohne dabei die Benutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen. Dies macht Transparenz zu einem zentralen Designelement für zukünftige automatisierte Mobilitätslösungen.
Zukunftsperspektiven: Transparenz als Schlüssel für Akzeptanz
Die vorliegenden Erkenntnisse legen den Grundstein für weitere Forschungen. Zukünftige Studien sollten das ideale Maß an Transparenz ermitteln, um eine Balance zwischen Informationsfülle und Verständlichkeit zu erreichen. Zudem ist die Validierung der Ergebnisse in realen Umgebungen oder Fahrsimulatoren notwendig, um die Anwendbarkeit der Erkenntnisse zu prüfen. Ein weiterer Forschungsaspekt ist die nutzerfreundliche Darstellung von Remote-Operation-Prozessen, um auch in kritischen Szenarien Vertrauen und Verständnis zu fördern. Darüber hinaus bleibt zu klären, wie langfristige Erfahrungen mit hochautomatisierten Fahrzeugen durch Transparenz positiv beeinflusst werden können.
Mit der Einführung von hochautomatisierten Shuttles verändert sich nicht nur die Mobilität, sondern auch die Art und Weise, wie Menschen mit Technologien interagieren. Transparenz bietet eine Möglichkeit, diese neuen Systeme inklusiv, sicher und vertrauenswürdig zu gestalten.