自動駕駛汽車的安全性是一個很難回答的社會問題

圍繞自動駕駛汽車的最大問題之一不是關于技術方面的問題，而是一個哲學問題：何種程度的安全才算足夠安全？

這個問題的答案可沒那么簡單就能得到。

自2004年自動駕駛汽車推廣的挑戰(zhàn)啟動以來，人們對自動駕駛汽車在路上馳騁的前景越來越感到興奮。多家公司紛紛選擇主動加入了這場競賽，其中就包括包括科技巨頭谷歌（子公司Waymo）、Uber和特斯拉等；不僅于此，通用汽車、福特和沃爾沃等相對更傳統(tǒng)一些的汽車制造商也加入了競爭。目前，全球自動駕駛汽車市場的估值已經達到540億美元，預計在未來7年內將增長10倍。

與任何行業(yè)、任何領域的創(chuàng)新一樣，自動駕駛汽車也遇到了很多技術問題，但也有道德問題。也就是說，對于要讓無人駕駛汽車上路這件事來說，怎樣才算足夠安全，目前還沒有一個明確的參數來說明。在美國的聯邦一級，現行的指導方針是自愿的，而且各州的法律不盡相同。即使定義了參數，也沒有固定的標準來衡量它們是否滿足要求。

如今，由人類控制的駕駛已經是一項非常安全的活動——在美國，大約每1億英里的駕駛里程中僅有一人死亡。相比之下，毫無疑問，自動駕駛汽車有很大的提升空間，需要做得更好，而這正是它們背后的公司承諾將會努力做到的。但究竟要比現在好多少？這個問題并不容易回答。他們需要使安全性再提高10％嗎？還是要達到100％安全？如果等待自動駕駛汽車達到超高的安全標準意味著在此期間會有更多的人因此死亡，這樣可以接受嗎？

測試安全性是行業(yè)面臨的另一個挑戰(zhàn)。收集足夠的數據來證明自動駕駛汽車的安全性，將需要基于數億甚至數十億英里的行駛里程。這項工作可能需要花費巨額成本，非常昂貴，這也是為什么研究人員正試圖找出其他方法來驗證無人駕駛汽車的安全性，比如計算機模擬和測試軌道。

空間內不同的主體對數據采集安全性檢測的案例有不同的理論。正如外媒指出的那樣，特斯拉正在利用其已經上路的汽車的自動駕駛功能生成數據，而Waymo則將計算機模擬與現實世界的車隊結合起來采集數據。

美國研究智庫蘭德公司（RAND Corporation）的高級政策研究員馬喬里布盧門撒爾（Marjory Blumenthal）說，“大多數人說，自動駕駛汽車至少應該和人類駕駛的傳統(tǒng)汽車一樣好，他們說得很輕松。但實際情況是，我們在將他們的期許用具體的術語表達出來，以及在實現這一點上都遇到了困難。”

實現自動駕駛汽車完全獨自上路可能還有很長的路要走。

為了奠定一些基礎工作，自動駕駛汽車的自動程度分為了六個級別，從零級到五級不等。一輛自動程度為零級的車完全沒有自動駕駛的能力，只是由人類司機來駕駛汽車。四級車幾乎可以獨自完成所有的駕駛任務，但是僅限在特定的條件下——例如，在特定的區(qū)域，或者在天氣狀況良好的時候。自動程度達到五級的車在任何情況下都能實現自動駕駛，而且根本不需要人參與其中。

目前，特斯拉、奔馳、通用汽車和沃爾沃等公司正在路上運行的汽車的自動化系統(tǒng)處于二級水平，這意味著他們的汽車可以在標記良好的高速公路上自主控制方向盤和行駛速度，但仍必須由司機進行監(jiān)督。相比之下，一輛配備了“傳感”技術套件（包括自適應巡航控制、車道保持輔助和緊急剎車檢測）的本田汽車則屬于一級。

所以當我們在談論完全無人駕駛汽車時，我們指的是四級或五級。丹尼爾·斯珀林（Daniel Sperling）是加州大學戴維斯分校交通研究所的創(chuàng)始所長。他向科技媒體Recode透露，完全無人駕駛汽車指的是完全不需要任何人參與，而且可以去任何地方。這樣的車在未來幾十年都不會出現，甚至也許永遠都不會出現。但是，在預設的“地理定位”區(qū)域，無人駕駛汽車的出現在幾年內是可能實現的，一些地方已經在非常有限的區(qū)域擁有緩慢移動的無人駕駛往返公車了。

可以肯定的是，一些業(yè)內人士堅持認為，一個完全無人駕駛汽車遍布道路的時代即將到來。特斯拉發(fā)布了幾段視頻，視頻中雖然現場有一名人類司機，但汽車從一個目的地自動行駛到另一個目的地，并在無人幫助的情況下自動泊車。特斯拉首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克曾承諾，到明年將有100萬輛完全自動駕駛的出租車投入使用。或許我們不要把他的承諾太當真。

安全性是一個很難回答的社會問題

在今天的美國，由人類控制的駕駛已經是一項相對安全的活動，盡管顯然還有很大的改進空間——2017年有3．7萬人死于機動車碰撞，道路事故仍然是死亡的主要原因。因此，如果我們要讓自動駕駛汽車車隊上路，我們希望它們更安全。這并不僅僅意味著自動駕駛技術提高了，其安全性方面也取得了進步，因為汽車更重了，有了安全氣囊和其他安全設備，剎車更好了，翻車的頻率也更低了。不過，當談到我們究竟希望無人駕駛汽車達到何種安全程度的問題時，這仍然是一個懸而未決的問題。

“在我們確信一臺機器至少和人類一樣安全之前，我們應該行駛多少英里呢？”密歇根大學MCity自動駕駛汽車測試實驗室主任格雷格·麥圭爾（Greg McGuire）在最近的一次采訪中表示?！斑€是自動駕駛汽車需要比人類更安全？它需要達到人類10倍的安全性嗎？我們的閾值是什么？”

蘭德公司2017年的一項研究發(fā)現，越早部署高度自動化的汽車，最終拯救的生命就越多，即使這些汽車只比人類駕駛的汽車安全一點點。研究人員發(fā)現，從長遠來看，部署比普通人類駕駛員安全性高出10％的自動駕駛汽車，比等到安全系數提高75％或90％后再部署，可以挽救更多的生命。

換句話說，在我們等待自動駕駛汽車變得完美時，可能會有更多的人喪生。

自動駕駛汽車除了安全性之外，還有一個難題，那就是當出現問題時該由誰負責。當一名人類駕駛員造成事故或死亡時，人們往往毫不懷疑誰應該對此負責。但如果一輛自動駕駛汽車發(fā)生事故，事情就沒那么簡單了。

斯珀林將這一情景與另一種交通方式——飛機進行了比較。“如果飛機上沒有正確的軟件和技術，那么誰來負責呢？是軟件編碼嗎？是硬件嗎？還是擁有這架飛機的公司？”他說。

2018年，在一輛Uber測試車撞死一名女子后，我們已經看到了無人駕駛汽車的責任界定問題。這起事件引起了媒體的一片嘩然，最終Uber與受害者家屬達成了和解。2018年，一名男子在駕駛特斯拉時死亡，他的家人今年早些時候起訴了這家汽車制造商，稱其自動駕駛功能有問題。美國國家運輸安全委員會（National Transportation Safety Board）在一份初步報告中表示，特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)在今年3月佛羅里達州的一起致命撞車事故中處于活躍狀態(tài)。然而，在2016年特斯拉撞車事故中喪生的一名男子的家人表示，事故并不怪他，也不應該由特斯拉負責。

還有一個關于自動駕駛汽車的爭論引發(fā)關注，焦點在于如果自動駕駛汽車面對一個艱難的情況，車輛應該做出怎樣的選擇呢？例如，如果事故是不可避免的，自動駕駛汽車應該轉向行人密集的人行道上，還是撞上一根桿子，這種情況會對車上的乘客造成更大的危險。

麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）發(fā)起了一個名為“道德機器”（Moral Machine）的項目，試圖利用數據來弄清人們是如何看待這些類型的權衡的。該實驗室去年發(fā)表了一份關于其研究結果的研究報告?！霸趥σ呀浗档阶畹停梢栽诓煌巳褐g轉移的情況下，我們希望汽車如何做到這一點呢？”研究人員之一埃德蒙德·阿瓦德（Edmond Awad）說。

但正如Vox網站的凱爾西·派珀（Kelsey Piper）當時所解釋的那樣，這些道德權衡問題雖然有趣，但并沒有真正觸及自動駕駛汽車安全性辯論的核心：

整個自動駕駛汽車的設置基本上只是一種新穎的方式，目的是將人們的注意力吸引到一系列老問題上。麻省理工學院媒體實驗室讓受訪者回答的只是一系列經典電車問題的變體。經典電車問題是道德哲學中構建的一個假設，目的是讓人們思考如何權衡道德。經典電車問題問的是，你是否會拉動一根杠桿，讓電車駛向偏離軌道的五個人，避免撞死另外一人。問題的變體探索了在什么樣的情況下，我們愿意犧牲一些人來換取拯救其他人。

當人們被迫在糟糕的情況下做出兩難選擇時，這是一種了解他們如何思考的有趣方式。有趣的是文化差異的存在。但是，盡管收集到的數據描述了我們如何做出道德選擇，卻沒有回答我們應該如何做的問題。目前還不清楚，這與自動駕駛汽車的關系，是否比我們每天考慮的其他政策更密切——所有這些政策都涉及可能導致生命損失的權衡。

這項研究發(fā)表在《自然》雜志上時，奧迪公開表示，研究結果可能有助于圍繞自動駕駛汽車的決策展開討論，但包括Waymo、Uber和豐田在內的其他公司則保持沉默。

衡量安全性將非常困難

談到自動駕駛汽車的安全性，更難回答的問題可能是如何測試它的安全性。

2017年，美國每行駛1億英里就有1．16人死亡。這意味著自動駕駛汽車必須行駛數億英里，甚至數千億英里，才能證明其可靠性。去年，Waymo舉行了慶?；顒?，慶祝自2009年推出以來，其汽車在公共道路上的行駛里程達到了1000萬英里。

為自動駕駛汽車積累數十億英里的試駕里程幾乎是不可能的。這樣的項目將是耗費數目非常大的資金和時間——據估計，需要幾十年甚至幾百年的時間。除此之外，每次技術發(fā)生變化時，即使只是改了幾行代碼，但是測試過程也可能不得不重新開始。

加州大學伯克利分校退休研究工程師史蒂文·施拉多弗（Steven Shladover）說：“沒人能負擔得起這些測試。這就是為什么我們必須開始尋找其他途徑來達到這種安全保障水平?！?/p>

2018年，蘭德公司提出了一個衡量自動駕駛汽車安全性的框架，包括通過模擬、封閉課程和有或沒有安全駕駛員的公共道路進行測試。測試將發(fā)生在不同的階段，可以在技術開發(fā)時，可以在演示時，也可以在部署之后。

正如蘭德公司的研究人員布盧門撒爾所解釋的那樣，美國國家公路交通安全管理局的碰撞測試側重于車輛的抗沖擊能力和乘員保護，但“有必要測試使用體現自動化的軟件的結果?！焙芏喙驹谧鲞@種測試，但還沒有廣泛的、一致同意的框架。

密歇根大學的MCity今年1月發(fā)布了一份白皮書，列出了它認為可行的安全性測試參數。它提出了一個“ABC”測試概念，即加速評估（專注于最危險的駕駛情況）、行為能力（與重大機動車碰撞相對應的場景）和轉角案例（測試性能和技術極限的情況）。

在道路上測試完全無人駕駛汽車是最后一步，而不應當是第一步。來自MCity的麥圭爾說：“當真實的人類在自動駕駛汽車上的時候，自動駕駛汽車需要有信心，有一定的安全空間，不會危及人類安全。”

即便如此，在哪里測試汽車仍會產生影響。許多公司在亞利桑那州等地測試汽車的原因是，這些地方相對比較平坦和干燥。在更多樣的地形或更惡劣的天氣條件下，汽車測試和其他自動駕駛能力變得更加復雜，更加不可靠。

2018年11月，Waymo首席執(zhí)行官約翰·克拉夫西克（John Krafcik）表示，他甚至認為自動駕駛技術不可能在沒有人類互動的情況下在所有可能的條件下運行。他還表示，他認為自動駕駛汽車普及還需要幾十年時間。

布盧門撒爾說：“如果你注意聽各個公司的公開聲明，你會發(fā)現，隨著時間的推移，大多數公司在遇到現實問題時都變得更加謙虛、謹慎了。”

問題歸根結底是公眾的信任

不僅僅是研究人員、工程師和自動駕駛汽車領域的公司在研究定義和衡量安全性的參數中發(fā)揮作用，監(jiān)管機構也應該有所作為。在美國，目前還沒有太多的監(jiān)管框架，在這個問題上的政策是一個懸而未決的問題。

監(jiān)管機構仍在努力確定，為了評估自動駕駛汽車的安全性，他們能夠實際獲得和分析什么樣的數據。

施拉多弗解釋說，問題的另一方面在于我們如何處理美國歷史上有關駕駛的法律法規(guī)。在聯邦一級，美國國家公路交通安全管理局負責制定車輛安全標準，制定設備和車輛內部部件的法規(guī)。它隸屬于隸屬于行政部門的交通部。2018年，美國國家公路交通安全管理局的一項規(guī)定生效，要求新車具備后視鏡技術。這項規(guī)定源于2008年國會通過的立法。

然而，各州通常會對駕駛行為進行監(jiān)管，例如設定車速限制、發(fā)放駕照等等，而城市和市政當局可以制定自己的規(guī)則，包括自動駕駛汽車。自動駕駛汽車系統(tǒng)跨越了聯邦、州和市政府之間的傳統(tǒng)界限。

“有些駕駛行為實際上是在車內的，這通常是聯邦政府的責任，但駕駛行為以及與其他司機的互動是州政府的責任。”施拉多弗說，“在那一點上，問題變得混亂且復雜。”

美國國家公路交通安全管理局目前正就是否允許沒有方向盤或剎車踏板的汽車上路征求公眾意見。目前這些車是被禁止上路的，不過公司可以申請例外。去年國會曾推動通過自動駕駛立法，但未能通過。但是，聯邦、州和地方政府仍在試圖弄清楚如何確保自動駕駛系統(tǒng)的安全行為，以及確定責任的界定。

但是，政府制定指導方針和公司使公眾相信自動駕駛技術的安全性，對于推動這項技術的發(fā)展至關重要。麥圭爾說：“社會對這些系統(tǒng)的信任以及這些公司的運營方式與工程一樣重要?！?/p>

到目前為止，在有限的使用中，自動駕駛汽車和自動化技術已經被證明是非常安全的，但它們并不是萬無一失的。我們必須回答的問題是，我們如何定義安全？安全意味著什么？以及如何證明它的意義？把你的生命放在一架相機和一輛汽車的手中，這個想法是令人畏懼的，哪怕它確實更安全。

我們已經習慣了這樣一種觀點：意外時有發(fā)生，人為失誤可能會造成傷害或奪去生命。但是，要對付一項技術和一家這樣做的公司，可能要復雜得多。波音的飛機仍然非常安全，但在發(fā)生了兩起可能與其自動化系統(tǒng)有關的墜機事件后，波音737 MAX飛機的全部機群已經停飛。是的，我們有必要理性地考慮特斯拉和Waymo的自動駕駛汽車，而不僅僅是感到恐懼，但不用擔心一行代碼就能殺死我們，這也是可以理解的。

斯珀林表示，他認為華爾街可以在提高自動駕駛汽車安全性方面發(fā)揮作用，也就是說，投資者不會支持他們認為汽車不安全的公司。他說：“如果你制造的汽車存在多種缺陷，導致人員死亡，那么你的生意不會持續(xù)太久。”

正確回答自動駕駛汽車安全性的問題符合特斯拉、Waymo、通用汽車以及相關各方的利益。他們都在自動駕駛和自動化技術上投入了大量資金，并取得了很多進步。擁有自動駕駛能力的汽車正日益成為現實，而且很可能會一直保持增長的勢頭。