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技术和监管都不是问题,人类如何在自动驾驶汽车找到同理心才是关键难题

本文作者: 大壮旅 2018-02-20 22:30
导语:我们好像一开始就问了个错误的问题。

技术和监管都不是问题,人类如何在自动驾驶汽车找到同理心才是关键难题

雷锋网按:如果把时间拨回到 2013 年,你根本就无法从美国交通部的文档中找出“自动驾驶汽车”这个短语,但还不到五年时间,一切都变了。本文由雷锋网编译自路透社,原文标题为:We’re asking the wrong question about self-driving cars。

这个在 NHTSA(国家公路交通安全管理局)的一份 14 页备忘录上正式诞生(不到五年前)的短语最近在美国众参两院商务委员会上成了讨论焦点,它专门针对自动驾驶汽车制定了两项管理法案,而且全票通过。

无独有偶,美国交通部也正在编写名为《联邦自动驾驶汽车政策》的新法案,这项法案 2016 年 9 月正式立项,现在已经修改了三版。

每年 1 月,交通行业的工作狂们就会打鸡血,在不到三个星期的时间里,我们见证了四场大型展会的轮番登场,无论是 CES,北美车展,交通研究委员会的学术会议还是 SAE(美国汽车工程师学会)政府/行业会议,都接二连三的给我们带来了各种炫酷的展示。

除此之外,自动驾驶汽车还成为达沃斯世界经济论坛的重要议题之一,Uber 新任 CEO  Dara Khosrowshahi  更是试图驱散自动驾驶会让司机失业的论断。

技术和监管都不是问题,人类如何在自动驾驶汽车找到同理心才是关键难题一位女士好奇地观察一辆自动驾驶汽车

2009 年正式出现在路上以来,自动驾驶汽车开发者就开始把监管者当成自己事业的最大绊脚石,他们的意见最终可能会决定自动驾驶汽车能否广泛部署,而监管部门缓慢的速度和各州间的政策角力可能会扼杀开发者的努力。

不过,从现在的情况来看,开发者们有些多虑了。就拿 NHTSA 的《联邦自动驾驶政策》来说,它在第二版里直接将政策文本从 112 页缩减到了 26 页,白皮书中语气偏中性的“应当”一词也换成了“被鼓励做”。显然,NHTSA 是在变相松绑,以便安抚多疑的开发者的心。

当然,从法律角度来看,NHTSA 这套“放任自流”的政策并不具有法律约束力。不过也别担心,去年 10 月,在美国众参两院通过的自动驾驶相关法案,将自动驾驶法规的设计、制造和车辆性能等下放给州政府,这就意味着每年能有成千上万辆自动驾驶汽车摆脱现有安全法规的限制上路行驶。

不过,NHTSA 好像热脸贴了冷屁股,它抓紧给自动驾驶汽车松绑并没有换来汽车厂商和科技巨头们的迅速回应,相反这些掌握核心科技的玩家们拖拖拉拉不愿公布相关技术细节。

去年 10 月,Waymo 终于发布了安全报告,而英特尔/ Mobileye 随后也公布了《安全自动驾驶汽车的研发计划和验证》。今年 1 月份,通用的报告也姗姗来迟。从内容来看,这些报告主要专注于解决风险、错误的成因、事故和责任等问题。

经历了过去两年的突飞猛进后,自动驾驶汽车的事故和责任问题也因为几场事故被提到了前台,这其中就包括 2016 年 5 月特斯拉 Model S 撞上卡车导致车主殒命一事。

对于这起事故,NHTSA 和国家运输安全委员会(NTSB)都进行了独立调查,不过它的调查目标却稍有不同。NHTSA 的目标是回答“找到安全缺陷了吗?”这一问题,但它在调查中并没有发现缺陷。

NTSB 的任务则是挖出这起事故的真相并找到事故原因。它的调查结果显示,这起事故的主要责任方是卡车司机,但特斯拉的司机也有责任,他过于相信 Autopilot,从而导致注意力不集中,因此当卡车出现时司机没能反应过来。

NTSB 还指出,特斯拉的驾驶员辅助系统在设计上有问题,没能尽到对车主的提醒义务。

技术和监管都不是问题,人类如何在自动驾驶汽车找到同理心才是关键难题

Uber 新 CEO 在达沃斯论坛上

当然,如果当时是人类操作,事故还会发生吗?

这个问题抓住了一个关键点,那就是每次我们驾驶时都会去弥补他人的失败和粗心。同时,我们也要扪心自问,“在人类失误导致的事故中,如果换成是计算机掌舵,是不是就不会有悲剧发生呢?”

在回答这两个问题的过程中,我们肯定会在因果推论中受阻,因为同一个事故中,我们无法同时验证两个不同的情境。

我们将要面临的另一个挑战是无法内化事故原因。人类造成的事故通常相当恐怖,但在一定程度上我们能理解司机当时的处境(因为有时我们也会犯类似的错误),他可能睡着了,开的太快或注意力不集中。

不过,由于计算机没有人类的弱点,因此未来一些事故中,我们恐怕无法理解它们,原谅起来就更难了。

随着自动驾驶汽车卷入交通事故的新闻频频登上头条,我们可能能从技术角度来解释原因,但却无法将自己带入其中找到同理心。想解决这一问题就需要一套新的社会契约:我们不能再指望其他司机来补偿我们的错误,只能靠工程师从根源上来降低错误发生的几率。

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