無人駕駛汽車既產生又依賴于大量數據，并且人們對這些數據的安全性，保險和監管問題的可用性，以及對更大的社會利益的所有權都提出了可以理解的擔憂。正是在后一個主題上，最近發表了達特茅斯的一篇論文。
自動駕駛汽車在試圖了解周圍世界時會產生大量數據。交通，行人運動，其他車輛以及各種環境特征的數據都被消耗和吸收。公司很難控制這些數據，但政府，公民和其他團體也有既得利益。
“自動駕駛汽車有可能改變我們的交通網絡和整個社會。鑒于數據和技術可能從根本上重塑我們的城市和社區的運作方式，這帶來了巨大的后果，“作者說。“現在，自動駕駛汽車獲得的地理空間數據存在于技術和企業黑匣子中。我們不知道誰可以看到數據，適當或從中獲利。由于政府對自動駕駛汽車數據的監管不足，這引發了對隱私，安全和公共安全的重大關注。“
打開黑匣子
打開這個黑匣子的價值是不言而喻的，但要做到這一點，需要強有力的立法，開源設計和黑客攻擊。例如，作者認為，立法可以在確保自動駕駛車輛使用的數據更容易獲取方面發揮重要作用，各種早期立法跡象都會削弱汽車公司的所有權。
同樣，試圖確保車輛設計時考慮到開放性可以起到至關重要的作用。作者提倡一個開源框架，通過該框架可以設計車輛并引用學習提供者的各種新程序，例如Udacity，提倡這種開放式方法。
也許，最有趣的建議是圍繞黑客攻擊。這是一個主要以負面意義呈現的領域，黑客對連接和自動駕駛車輛的安全性甚至可行性構成相當大的風險。達特茅斯團隊認為，黑客也可以幫助提高汽車數據和系統的透明度，同時確保汽車公司的責任。
“如果我們要采用自動駕駛汽車，那么我們應該確保它們盡可能安全。這需要來自正在建立這些系統的公司以外的各方的投入，例如政府，倡導團體和整個民間社會，“作者解釋說。
隨著自動駕駛汽車開始在更多地區進行測試和部署，至關重要的是治理和監管不是留給供應商本身，而是整個社會都參與其中的事情。
