在无人驾驶汽车的普及过程中，以下群体可能因不信任新技术而受到偏见或边缘化影响： ### 1. **老年群体** - **不信任原因**：对新兴技术的适应能力较弱，更依赖传统驾驶方式或公共交通。 - **偏见影响**：可能被贴上“守旧”或“技术恐惧”的标签，甚至被排除在技术推广的受益范围外（如服务设计未考虑老年人需求）。 ### 2. **低教育/低收入群体** - **不信任原因**：缺乏技术知识或经济能力，对无人驾驶的安全性和成本效益存疑。 - **偏见影响**：可能被视为“落后”或“缺乏远见”，政策制定时忽略其实际需求（如未提供补贴或替代方案）。 ### 3. **职业司机（如出租车、货车司机）** - **不信任原因**：担忧失业或技术威胁生计。 - **偏见影响**：被指责“抗拒进步”或“阻碍效率”，其合理诉求可能被忽视，导致社会保障措施不足。 ### 4. **农村或基础设施薄弱地区居民** - **不信任原因**：无人驾驶依赖高精度地图和稳定网络，而农村地区可能缺乏相关条件。 - **偏见影响**：被贴上“技术边缘群体”标签，政策资源向城市倾斜，加剧城乡发展差距。 ### 5. **残障人士或行动不便者** - **不信任原因**：依赖现有无障碍交通服务，担心无人驾驶无法满足特殊需求。 - **偏见影响**：若技术设计缺乏包容性，他们可能被视为“非目标用户”，导致出行选择进一步受限。 ### 6. **家长或儿童监护人** - **不信任原因**：担心无人驾驶的安全隐患影响儿童。 - **偏见影响**：被批评为“过度保护”或“阻碍创新”，其安全诉求可能被技术优先的决策弱化。 ### 7. **文化或宗教信仰保守群体** - **不信任原因**：对技术伦理（如算法决策的透明性）或数据隐私的担忧。 - **偏见影响**：可能被污名化为“反科学”或“极端保守”，导致其合理质疑未被纳入技术改进讨论。 ### 8. **法律与保险从业者** - **不信任原因**：担忧事故责任划分模糊和现有法律框架的滞后性。 - **偏见影响**：被指责为“过度谨慎”或“阻碍技术发展”，可能导致相关法规制定时忽视风险管理。 ### 9. **经历过技术事故的群体** - **不信任原因**：曾因自动驾驶事故或技术故障遭受损失，产生心理阴影。 - **偏见影响**：被简单归因于“个案”或“用户操作问题”，导致其真实体验被淡化。 ### 10. **媒体影响下的普通公众** - **不信任原因**：媒体报道的负面案例（如致命事故）加剧恐慌。 - **偏见影响**：不信任者可能被贴上“非理性”标签，而技术推广可能缺乏对公众教育的耐心。 ### **社会应对措施** - **包容性设计**：确保技术开发考虑不同群体的需求（如无障碍接口、多语言支持）。 - **公众教育与参与**：通过透明沟通和试点项目减少信息鸿沟。 - **政策保障**：为受冲击群体（如职业司机）提供再就业培训，完善责任划分法规。 - **舆论引导**：避免标签化不信任群体，强调技术是为“补充”而非“替代”人类选择。 技术的普及需平衡效率与公平，避免因偏见加剧社会分化。