網絡約車的駕駛員們最開始在新聞媒體上發布對旅客的得分時，某些人表達明顯抵制，覺得這如同靴子穿不對腳;旅客是消費者，是造物主，因而應由對她們的服務提供者點評，可是讓駕駛員也給旅客評分好像很有問題。
許多人感覺這會給旅客過多的義務和工作壓力,這好像代表你迫不得已為駕駛員提前準備小點心或花束;當駕駛員喋喋不休地敘述他的平時時，你必需得側耳傾聽;行程安排完畢時，你要必須真心誠意地向駕駛員表示感激和夸獎,以防危害自個做為旅客的定級。
難以容忍?不思議?大錯特錯?見到較低的得分以后，旅客們會遭受心理狀態“損害”。但網絡約車業務流程服務提供商并沒有非常地去關心旅客定級。
或許,1個聰明的駕駛員被潛在性旅客“招喚”時候看幾眼定級的潛在性的旅客,他或許會搞好解決這一艱辛行程安排的提前準備，也將會用到某些托詞回絕配用那位潛在性的旅客，例如不可以立即抵達。可是，即便是最壞的結果，旅客也不容易由于自個的得分低而遭受懲罰。
近期有征兆說明，Uber將剛開始嚴禁得分“顯著小于平均”的旅客，這好像增加了賭注。對了，如果你被加入黑名單，你之后打的時就會遭受冷遇，以至于被嚴禁在拼車互聯網中打的。
有某些詫異的響聲再度表達，這類嚴禁是有誤的，旅客得分手機游戲已經失靈。
旅客得分引起的難題
假定一位旅客被駕駛員不公平地打個低分。他(她)將會會猜疑，低定級將會并不是應用場景真實緣故，只是另有隱情?
得分低也是某些真實的緣故，如旅客進到車里以后撕破內飾，這種做法導致的不良影響較為耗錢。充分考慮車子是駕駛員的，他(她)的關鍵收益源就是說出示網絡約車服務項目，隨后他(她)就必需去檢修。或是，駕駛員還可以挑選管不了被撕破的坐椅，但那樣又會被旅客舉報或是接到低分點評，看不上車子不整潔(因而，減少了駕駛員的等級，嚴重危害生活)。
駕駛員給旅客較低分將會有另外更恐怖的緣故，例如旅客威協到駕駛員安全性的狀況。或許旅客是個神經病，有暴力傾向。或許這名旅客是1個神志保持清醒的人，但這天過得很槽糕，他(她)決策把氣撒在駕駛員手上。或許旅客的暴力傾向是被駕駛員的評價所開啟，例如有時候駕駛員剛開始不正確地探討政冶，這讓旅客很發火，由于他(她)對這一話題討論的觀點全然不同。
這些擔憂旅客得分規章制度的人迅速強調，駕駛員將會出自于不正確的緣故蓄意給旅客打低分，或許由于駕駛員討厭這一人的相貌，或是不習慣性旅客的衣著。或許旅客獲得較低的點評由于她們的政治立場，主要表現在她們對駕駛員講過哪些，或是將會配戴了說明她們政冶傾向性的鈕扣或徽章。
在1個好像沒有成見的大數字成績身后，旅客的得分將會是岐視和成見的融合，但好像沒有制好的方式來表述這是怎樣造成的。
這兒有個有趣的問題最該思索:當涉及對旅客得分這種有異議的定義時，隨之自動駕駛汽車的出現，將會會產生哪些?
自動駕駛汽車時期的旅客得分
有權威人士覺得，如果人們已過由人們駕駛員安全駕駛的拼車時期，徹底邁進自動駕駛汽車的時期以后，就再也不能有一切旅客得分管理體系了。除此之外，假定這些人們駕駛員作出的含有成見或無意識的得分不要產生，就并不是出現一切含有沒法忍受的成見的得分。
想對你說的是，這些權威人士頂多只說沒錯一大半。眾所周知，旅客得分仍將再次。實際上，在無人駕駛時期，旅客得分規章制度將會比如今充分發揮更大的功效。
人們駕駛員飾演的人物角色不僅僅僅駕車人。從某種程度上說，人們駕駛員都是車里的文明行為監督者。從基礎理論上講，駕駛員期待旅客維持寧靜，不必碰壞或撕毀汽車部件。駕駛員還將會試著阻攔或限定旅客搖下車窗玻璃、對人行橫道上的非機動車高喊粗話等怪異個人行為。
簡言之，人們駕駛員是文明行為的守夜人，并不是，她們的存有因此會阻攔旅客的不文明行為。
旅客以至于不用被告之要文明行為，由于她們大致了解，人們駕駛員是一切不善個人行為的目擊證人，將會會立即試著阻攔某些不便的事兒，或是向別的環保部門匯報。
某些人將會馬上會辯駁說，把拼車司機視作文明禮貌和文明行為的極致化身為是無稽之談。這兒并非這一含意。相對,寫作者僅僅強調，雖然一些駕駛員自身也將會存有不善個人行為,她們一般在車里會勸阻車里的一切不善個人行為。
我們一起把眼光剎車將來，針對真實的L5自動駕駛汽車來講，車內沒人安全駕駛。自動駕駛汽車內要不有旅客，要不將會是空的。
此刻，給自動駕駛汽車的旅客評分有什么用?有,不容置疑。
怎樣應收自動駕駛汽車內不守規矩的旅客
自動駕駛汽車中沒有人們司機，最后一道防線好像就清除了，沒什么能阻攔旅客的不明智個人行為。
1個目無法紀的旅客將會把無人駕駛作為宣泄惱怒的好去處，能夠亂涂亂畫，掀翻坐椅，隨地吐痰，把它弄得亂糟糟。這類最讓人很慢的個人行為將會還不僅限于自動駕駛汽車內部。車里旅客將會會感覺它是1個玩彩彈對決的最佳時機，她們將會會搖下車窗玻璃，向車外已經大街上走動的可憐非機動車投擲彩彈。
也許，人們做的事兒算是最可恨的。特別是在是當她們覺得自個沒被監控，不容易被發覺，不容易被把握住，或是無需給自己的個人行為承擔的那時候。要是這好像是對人的本性的這種可悲的論斷，抱歉，這好像僅僅極少數狀況，謝天謝地，這并不是任何人。
我想要大伙兒如今早已觀念到，試著限定自動駕駛汽車中瘋狂的旅客是更有意義的。
下列是自動駕駛汽車解決不守規矩的旅客的概率解決方法:
?容許內嵌監控攝像頭對旅客開展視頻紀錄，如同店鋪安裝攝像頭并警示消費者將會會被捕到入店行竊相同，那樣做能警示任何人，雖然估算只能一部分消費者會行竊。
?容許人工智能技術系統軟件應用監控攝像頭的視頻開展即時剖析，在旅客將會不守規矩的那一瞬間開展檢驗，隨后根據設備馬上向旅客開展視頻語音提示，避免深化的不善個人行為(總得來說，視頻紀錄只有做為過后直接證據)。
?應用繁雜的自然語言處理(NLP)，人工智能技術不容易敷衍塞責地開展智能機器人式的警示，只是與旅客開展順暢的會話，以更大自然的方法表述旅客做不對哪些，及其她們為何應當終止不善個人行為。
?如無必需,人工智能技術系統軟件能夠與遠程控制人們委托人聯絡,類似安吉星服務項目,并通告委托人有矛盾產生,隨后讓委托人立即與旅客互動交流,將會深化勸阻旅客(特別注意,遠程控制代理商未必要開展安全駕駛操縱,雖然委托人也許能為自動駕駛汽車降速或泊車)。
?在最槽糕的狀況下，人工智能技術將會會聯絡網警并匯報發生什么事，以至于將會挑選將自動駕駛汽車調到近期的公安局。
?左右全部方式全是將會的。
自動駕駛汽車的車隊擁有人很將會會保存旅客定級，使自動駕駛汽車的人工智能技術對潛在性乘坐者有所準備，或是容許拼車互聯網應用場景優化算法回絕向得分較低的請求者外派自動駕駛汽車。除此之外，旅客得分可以做為這種附加的警示數據信號，提示潛在性的吵鬧旅客，她們在自動駕駛汽車內的個人行為將被做為旅客個人行為被永久性紀錄。
以便解決長期打打鬧鬧的旅客，某些人提議為她們分配“非常”的自動駕駛汽車，內部結構加固，以融入怪異的個人行為，這種個人行為將會會依據旅客的得分開展分配，顯示信息旅客較為驕縱。
以至于許多人建議自動駕駛汽車應嚴禁將車窗玻璃搖下,避免某些不善個人行為，如往車外扔物品，朝過路人高喊。但這好像有點兒不大可能，群眾將會不容易由于一部分人的不善個人行為就接納閉緊車窗玻璃。
依據
綜上所述，在自動駕駛汽車普及化以后，不討人喜歡的旅客得分不容易消退。終究那樣的定級有其獨到之處。自動駕駛汽車的使用者，不論是車隊所有者還是個人所有者，都希望保護自己的投資，并可能利用任何可行的手段，讓他們的無人駕駛汽車做好賺錢的準備。
盡管上述“解決方案”令人興奮，在這個問題的背后還有一些其他隱患。關于視頻記錄和自動駕駛汽車內乘客行為的人工智能分析涉及到的隱私也必須謹慎處理。
假設你在當地酒吧玩了一夜之后，選擇乘坐一輛自動駕駛汽車回家。自動駕駛汽車內的視頻和人工智能都能捕捉到你的醉態。此外，自動駕駛汽車可能會將這些數據上傳到汽車制造商或科技公司的云數據庫，你尷尬的時刻可能永遠存在于你無法控制的數據庫中。
另一個值得關注的問題是，給乘客評分的算法是否不偏不倚，足夠客觀，是否存在潛在或嵌入歧視性數學元素。機器學習和深度學習的使用可以根據最終的標準找到合適的模式，這在今天的在線金融貸款審批和其他方面已經得到了證明。
大浪潮即將來臨，我們現在正站在海灘上，仍有機會在漲潮之前有所作為。
無論如何，如果寄希望于自動駕駛汽車的普及會減弱乘客評分的作用，那么很抱歉，這是不可能的。
