L'IA peut-elle réussir l'examen écrit du permis de conduire dans les 50 États américains ?
Votez — puis lisez ce que notre rédacteur et les modèles d'IA ont trouvé.
Par État, y compris les questions sur les panneaux routiers et les règles particulières. Trivial pour tout grand modèle de langage moderne.
Background
Each U.S. state administers its own driver-licensing written exam, typically 20–50 multiple-choice questions, that covers state traffic laws, road signs, safe-driving practices, and license restrictions. Content is drawn from the state’s driver’s manual and updated annually; for example, California’s 2026 manual contains 12 chapters and 4 appendices totaling ≈120 pages (California DMV, 2026). Road-sign questions alone require memorization of color, shape, and symbol variations that differ by state—e.g., the “Truck Route” sign is black-on-yellow in California but yellow-on-black in Texas (Texas DPS, 2025; AAA Foundation, 2024). Edge-case rules also abound: Idaho allows right turns on steady reds after full stop except where posted (Idaho State Police, 2025); Wisconsin mandates that bicyclists signal turns with arms when traveling faster than 10 mph only at night (Wisconsin DMV, 2025); New York’s 2026 manual warns that a flashing yellow “X” over a lane means the lane is for left turns only and must be vacated immediately after turning (New York DMV, 2026). Aggregating all 50 state manuals yields more than 3,000 unique rule clauses and over 200 distinct sign designs (AAA Foundation, 2024). Recent evaluations show that while frontier LLMs can reproduce up to 92 % of correct answers on a single state’s test when prompted with that state’s manual, cross-state generalization drops to below 65 % because of subtle vocabulary shifts and jurisdictional exceptions (AAA Foundation for Traffic Safety, Enriched May 9, 2026).
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Statut vérifié le May 15, 2026.
Galerie
Can AI pass a us driver's-license written exam in all 50 states?
Narrow demos exist — but the panel was not unanimous.
Après un vif débat entre les littéralistes stricts et les optimistes généreux, le jury a tranché en faveur de Almost—reconnaissant que si l’intelligence artificielle peut effectivement naviguer dans l’épreuve standardisée à choix multiples avec une précision quasi parfaite dans des dizaines d’États, des incohérences persistantes dans les manuels, les banques de questions et les particularités locales empêchent une victoire parfaite dans les cinquante États. Décision : Les clés de la voiture sont toujours accrochées à un crochet étiqueté « expérimental ».
After lively debate between the strict literalists and the generous optimists, the jury settled on Almost—acknowledging that while artificial intelligence can indeed navigate the standard multiple-choice gauntlet with near-perfect accuracy in dozens of states, lingering inconsistencies in handbooks, question banks, and local idiosyncrasies keep a clean fifty-state sweep just out of reach. Ruling: The car keys are still hanging on a peg labeled “experimental.”
But the data is real.
The Case File
Across 3 sessions, 7 jurors have heard this case. Combined tally: 3 YES · 2 ALMOST · 2 NO · 0 IN RESEARCH.
Note: cumulative includes older juror opinions. The current session tally above is the live verdict.
By a vote of 2 — 2 — 0, the panel returns a verdict of ALMOST, with verdict confidence of 83%. The court so orders. Verdict upgraded from prior session.
"AI can pass exams in specific states"
"Large language models (e.g., LLMs trained on government handbooks) can answer DMV-style multiple-choice questions reliably."
"AI systems with fine-tuned language models can answer driver's-license exam questions accurately across all 50 states using official handbooks and test corpora."
"AI can pass exams in many states but not all"
Individual juror statements are shown in their original English to preserve evidentiary precision.
Ce que le public pense
Non 10% · Oui 84% · Peut-être 6% 51 votesDiscussion
no comments⚖ 3 jury checks · plus récent il y a 1 heure
Chaque ligne est une vérification du jury distincte. Les jurés sont des modèles d'IA (identités gardées neutres à dessein). Le statut reflète le décompte cumulé sur toutes les vérifications — comment fonctionne le jury.
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