自律トラックやタクシーが路上に出る前に、製造者は衝突回避やナビゲーションよりはるかに複雑な問題を解決する必要がある（「ブレークスルー・テクノロジー10：自動運転トラック」を参照）。
従来のサイバー攻撃と敵対的機械学習に基づく次世代の攻撃（「だますAIと見抜くAIはどっちが強い？ グーグルがコンテスト」を参照）の両方からの、悪意ある全ての範囲の攻撃を予測し、防がなければならないことだ。自律自動車が、都市のロボットタクシーとして、あるいは高速道路で単調な長距離トラック輸送を容易にする自動運転トラックとして展開されるまであと数年と世間に認知されるようになる一方で、この種の攻撃のリスクは熱狂的な報道から大きく抜け落ちてきた。
インターネットが不要なスパムであふれる前の1990年代初頭、電子メールを喧伝する記事が数多くあった。当時を振り返ってみると、機械学習が世界のスパム問題に対する解決策として期待されていた。確かに、今日ではスパム問題の多くが解決されているが、ここにたどり着くまでに長い時間がかかった。
これまでのところ、自動運転車をターゲットとする悪意あるハッカーについての報告はない。だが皮肉なことに、それが問題なのだ。1990年代にドットコムのスタートアップ企業が最初の電子商取引プラットフォームを開発した時にも、悪意ある攻撃者は存在しなかった。電子商取引ハッキングを巡る攻防の第一ラウンドの後、ビル・ゲイツはマイクロソフト社員に対して、セキュリティに真剣に取り組むよう求めるメモを送った。その結果、今日のWindowsは最も安全なオペレーティング・システムの一つとなっており、マイクロソフトはサイバーセキュリティ対策に毎年10億ドル以上を使っている。しかし、それにも関わらず、ハッカーはウィンドウズのオペレーティング・システム、Webブラウザー、アプリケーションの問題を見つけ続けている。
自動車メーカーも同様の経過をたどる可能性がある。車載ネットワークの通信規格であるCAN（Controller Area Network）は、セキュリティを考 …