麻省理工学院（MIT）和微软公司的研究者近日开发了一个全新的学习训练模型，希望能借助人工的输入来解决训练自动驾驶 AI 的缺陷。研究人员采用了 Dawid-Skene 算法，这个机器学习算法运用众包来处理多种混乱的标签。Dawid-Skene 算法会将复杂的驾驶环境和被标注为「安全」和「不安全」的驾驶行为进行运算，并区分出真正安全的驾驶行为和那些看似安全实则危险的驾驶行为。即便有些看似危险的驾驶操作仅有 10% 的危险概率，也能够被算法揪出，并让人们知道，AI 对这个驾驶行为没有十足的信心。最后，算法能根据运算的结果制出一幅各类驾驶行为安全性的热图，并标出每个 AI 驾驶「盲区」发生的可能性。