如何减少交通拥堵
Google 正在测试对其 Maps 路线算法的改动，刻意将部分驾驶者从长期拥堵的路段引开，从而在平均车速和燃油使用上带来有限收益，但也引发了关于公平、同意以及对导航应用信任的问题。评论者指出，动态路线规划可能无意中把车流引入住宅街道，过度使用并不适合重交通的道路，还会制造反直觉的“Google 绕路”；另一些人则提到这与 Braess 悖论和诱发需求等概念相呼应。许多人认为，算法微调只能略微缓解拥堵，更应强调结构性方案，例如更好的公共交通、适合步行的土地使用、拥堵收费以及扩大远程工作。
Google 拥堵分散实验概览
- 修改了路线规划，把驾驶者从预先选定的拥堵路段引导到耗时相近的替代路线。
- 通过在 10 个美国主要城市、为期六个月的全城交替“实验/对照日”进行测试。
- 报告称，目标路段的中位数车速提高约 2%，燃油消耗降低约 0.5–1%。
- 一些评论者认为这一影响是积极但有限的；另一些则说这“来得出奇地晚”，而且只是显而易见的“负载均衡”。
路线逻辑、博弈论与数据收集
- Braess 悖论以及“每个人都为自己优化”被引用为：显式负载均衡可以胜过天真的“最快路线”选择的原因。
- 有人认为拥堵路段在路线规划中本来就会变得不受欢迎；也有人指出，算法仍然偏向那些“纸面上”稍快一些的主干道。
- 一些人怀疑应用有时会把用户导向次优或很少使用的道路，以刷新交通数据；也有人说，即便真如此，也只会发生在替代方案差异很小的时候。
伦理、监督与城市协作
- 讨论将数百万人重新分流是否构成人类受试者研究，因此需要类似 IRB 的监督。
- 有人认为，带有社区层面外部性的重大路线变化应当让城市规划者参与；也有人警告不要高估政府审查的收益。
- 还存在担忧：卡车被改道到较弱或住宅道路上，会增加道路损坏和地方反弹。
信任、用户体验，以及“更大利益”与个人最优
- 许多人提到“Google 绕路”：理论上能节省 2–4 分钟，但实际却导致更长、更不安全或更离奇的路线，有时会穿过小巷或经过困难转弯。
- 对近期路线规划变差的感受，导致一些人放弃熟悉路线的导航，或改用其他应用。
- 有人从原则上反对在未经明确同意的情况下，为了集体利益而被安排走更慢的路线。
- 也有人要求更多用户控制选项（例如“避免左转”），以及减少途中侵入式的重新规划提示。
对社区与基础设施的副作用
- 有人抱怨导航应用已经把安静的住宅街道变成了“老鼠通道”，堵住车道入口并妨碍急救车辆。
- 担心类似扩散策略会进一步压垮那些并非为通勤或重型卡车交通而设计的街道。
- 一些人认为，应该由道路设计、分区和定价来处理这类流量，而不是不透明的公司算法。
替代或补充方案
- 强烈支持：
- 更多且更好的公共交通、有轨电车/地铁，以及受保护的自行车基础设施。
- 拥堵收费，并将收入用于改善交通，甚至可能让公共交通免费。
- 更聪明的交通信号灯和更好的车道设计（包括“road diets”）。
- 远程工作，以减少通勤需求。
- 反方观点强调成本超支、诱发需求（或“被压抑的需求”）、公平性问题，以及不同生活方式偏好（郊区 vs. 高密度、适合步行的区域）。