在自动驾驶安全系统中使用相似性搜索主要引发隐私、偏见和问责制方面的伦理问题。 相似性搜索算法将输入数据（例如，摄像头反馈、传感器数据）与存储的模式进行比较，以识别物体、行人和威胁。 虽然这提高了决策能力，但也可能导致意想不到的后果。 例如，系统可能会在没有明确同意的情况下无意中收集和存储敏感的个人数据，例如面部或车牌。 此外，有偏见的训练数据可能会扭曲结果，导致系统错误地识别个人或物体，从而损害特定群体。 最后，这些算法的不透明性使得在发生错误时难以分配责任，从而使安全故障的问责制变得复杂。
一个主要的担忧是通过数据收集和保留侵犯隐私。 自动驾驶系统通常依赖摄像头和传感器来绘制环境地图，这可能会捕捉到关于旁观者的可识别细节。 如果使用相似性搜索将面部或行为与数据库进行匹配，则存在在没有明确用户意识的情况下启用监视的风险。 例如，旨在检测“可疑活动”的安全系统可能会记录和分析在车辆附近行走的人的录像，即使他们没有与车辆互动。 如果没有严格的数据匿名化和保留政策，这些信息可能会被第三方或政府滥用。 开发人员必须解决以下问题：谁拥有数据？ 数据存储多久？ 有哪些保障措施可以防止未经授权的访问？ 未能回答这些问题可能会削弱公众信任并违反 GDPR 或 CCPA 等法规。
另一个问题是算法偏差和公平性。 相似性搜索依赖于训练数据来定义“正常”或“安全”模式，这可能会嵌入历史偏差。 例如，如果系统在缺乏行人外观多样性的数据集（例如，肤色、服装风格有限）上进行训练，则可能无法检测到某些人，从而增加碰撞风险。 更糟糕的是，有偏见的威胁检测可能会根据有缺陷的相关性不成比例地将边缘化群体标记为“有风险”。 为了缓解这种情况，开发人员必须严格审查数据集的代表性，并在不同的场景中测试模型。 然而，实现公平性具有挑战性，尤其是在系统在全球不同的文化背景下运行时。 训练数据来源和验证方法的透明文档对于避免损害和确保公平结果至关重要。
最后，安全漏洞和问责制漏洞构成伦理风险。 相似性搜索系统可能会受到对抗性攻击的利用——通过微妙的输入修改来欺骗算法。 例如，稍微改变停车标志的外观可能会导致自动驾驶汽车错误地对其进行分类，从而导致事故。 如果不主动解决这些漏洞，开发人员可能会有使恶意行为者能够利用的风险。 此外，当发生错误时，通常不清楚责任在于算法、训练数据还是实施。 需要清晰的审计跟踪和可解释性机制来追踪决策，但许多相似性搜索模型（例如，神经嵌入）都以“黑盒”运行。 如果没有透明度，监管机构和用户无法验证系统的可靠性，从而在安全关键型应用中留下伦理漏洞。 开发人员必须优先考虑鲁棒性测试并实施故障保护措施，以最大限度地减少损害。