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全球第一起自動駕駛殺人案如何判定技術與人的過錯

2020-09-27 15:33:41來源：極客公園

在極端情況下，如何判定技術與人的過錯?

Uber 的案例給出了一個比較清晰的答案，只是這答案不一定正確。

9 月 16 日，曾經轟動一時的「自動駕駛殺人案」有了初步判決結果。美國亞利桑那州馬里科帕縣的檢察官表示，坐在駕駛位的安全員 Rafaela Vasquez 被控過失殺人罪，但他所在的公司 Uber 在這起事件中不會面臨刑事指控。

這是全世界范圍內第一起自動駕駛汽車撞人致死的交通事故，由此也引發了行業當中不小的震動。當然，比起行業影響，這起事故本身反映的情況更值得我們討論：人與機器共同犯下的錯誤，一定要由人來承擔所有罪過嗎?

當「安全員」變成「背鍋員」

雖然案件的最終判決結果還未確定(10 月 27 日案件將舉行初審)，但安全員將面臨兩年半的有期徒刑。目前，當事人Rafaela Vasquez 拒絕認罪。

距離事發已經過去了兩年半的時間，我們先來做個簡單回顧：

2018 年 3 月，Rafaela Vasquez 作為安全員乘坐的 Uber 自動駕駛汽車在亞利桑那州進行自動駕駛測試時，撞到了一位推著自行車橫穿道路的女性，致其死亡。

根據美國國家運輸安全委員會(National Transportation Safety Board，以下簡稱 NTSB)調查結果顯示，當時車輛時速為 62km/h，而道路限速 50km/h。

在整起事故當中，安全員并未擔負起她應盡的責任。眾所周知，在當下自動駕駛測試中，絕大多數車輛都會配備 1-2 名安全員，如果車輛出現意外，安全員需要隨時接管。但是在本案中，安全員 Vasquez 并沒有專注在道路上，而是時不時低頭看右下方中控臺上的手機。在行車記錄的視頻當中，事故前半秒鐘她才抬起頭來，但為時已晚。

車內安全員視角，事發前半秒安全員才發現道路前方的行人 | YouTube

如果安全員不在車上看手機分心的話，事故是完全可以避免的。這是警方得出的結論，因此判定結果把責任全部推給了安全員。

「殺人的是人，不是機器。」如果最終判決就是這樣的結果，難免有些草率了。

在 NTSB 的調查報告中，Uber 的自動駕駛技術明顯存在缺陷。在撞到行人前的 5.6 秒時，Uber 的自動駕駛解決方案(Autonomous Driving Solution，以下簡稱 ADS)已經檢測到行人，但從未準確地將她歸類為「人」。幾秒鐘之內，自動駕駛系統把它識別為未知物體，然后識別為車輛，然后變成自行車，卻一直沒有自動剎車。

等到自動駕駛判定為即將發生碰撞時，機器已無法及時剎車。這又是系統的一個 bug 類設計：它沒有考慮到突然發生碰撞的可能性，因而沒有設計緊急制動，而是純依靠安全員的干預來避免碰撞。

車外視角，直到事故發生自動駕駛系統也沒有識別出行人 | YouTube

Uber 的自動駕駛技術當時也不算多先進。加州交管局 DMV 之前發布的年度接管報告表示，Uber 的自動駕駛汽車在測試過程中需要安全員頻繁接管，平均每 37km 就要進行一次人工干預，對比目前業界公認第一的自動駕駛公司 Waymo，后者在 2018 年每 1000 英里測試人工接管的次數為 0.09。

更不可思議的是，Uber 還停用了車輛本身的前方碰撞預警和自動緊急制動系統，一輛本身就配備安全系統，加裝眾多傳感器的自動駕駛系統的智能汽車，最依賴的結果還是人。

北京市安理律師事務所汽車和人工智能業務負責人何姍姍在接受極客公園(ID：geekpark)采訪時表示，Uber 的自動駕駛車輛的確存在產品缺陷，從這個角度來看，Uber 作為技術背后的企業應該負擔安全事故責任。但這起案件的結果代表著美國對于新技術比較寬容的態度，「如果同樣的事件放在德國這種監管比較嚴格的國家，結果會很不一樣。」

NTSB 的最終調查結果認為，安全員事發時看手機分散了注意力，并且 Uber「安全文化不足」導致事故發生。從事實上看，安全員固然有責任，但技術同樣有明顯紕漏之處，有著不可推卸的責任;但從法律上給出的結果，人承擔了全部的刑事責任，技術無罪。不承擔刑事責任的 Uber 需要做的就是改進自動駕駛技術的缺陷。

很明顯，在這起事件當中，安全員變成了「背鍋員」。

技術的長期挑戰

人類學家瑪德琳 · 克萊爾 · 埃利什(Madeleine Clare Elish)在研究航空領域自動化背景下美國對于航空事故的判定時發現，盡管大趨勢是飛機的控制越來越轉移到自動駕駛，但對于飛行事故的責任判定仍舊集中在飛行員身上。

她認為，在高度自動化的系統與責任歸屬的實際分配方式之間存在著巨大的不匹配。因此，她得出結論：法律責任和責任的概念未能與技術進步保持同步。

在 Uber 自動駕駛案中，似乎是一樣的道理。在自動駕駛的測試中，安全員的作用在一整套系統當中僅占據很少部分，更何況自動駕駛測試的最終目的就是拿掉安全員，實現真正的無人駕駛。

何姍姍表示，高級別的自動駕駛環境中，盡管有汽車的「黑匣子」可以記錄相關數據，但在責任的劃分上也會出現困境，需要在技術層面和未來立法層面做改觀和突破。

華盛頓大學法學院的機器人學法學教授 Ryan Calo 表示，安全員的過失導致行人身亡，這是一個簡單的故事;如果對公司提起訴訟，必須要講述一個更加復雜的故事，「涉及自動駕駛汽車的工作原理和 Uber 的錯誤之處」。

事實上，現如今也沒有一條法律能夠證明，L4、L5 級別的自動駕駛事故中哪一方該承擔哪一部分的責任，需要通過汽車內外部攝像頭等設備記錄的數據來判斷最終的責任歸屬。

不僅是法律上的界定，從技術發展的角度來看，都會是一個社會性的難題。人類社會對于新技術的一大挑戰，就是技術本身還沒有準備好，人卻高估了技術能做的事情。

特斯拉在發布旗下輔助駕駛系統 Autopilot 之后，全球范圍內發生了多起交通事故，原因在于駕駛員過于信任這套輔助駕駛系統，高估了它的能力。即便特斯拉在 Autopilot 的宣傳當中重點強調，它只是 L2 級別輔助駕駛，行駛過程中駕駛員必須隨時關注道路并接管，但還是有人無視這一規則，歸根結底就是對于新技術過于信任。

2020 年 6 月，一輛處在輔助駕駛狀態的特斯拉撞上了前方橫著的卡車 | 網絡

Uber、Waymo 等公司在做的 L4 級別自動駕駛多數情況下依舊需要安全員的存在，恰好說明了至少在目前，技術都不可能達到完美的狀態。

MIT曾經提出過「人機共駕」的課題研究，這項研究存在的基礎就是短期內人不會從自動駕駛汽車中消失，在低級別的自動駕駛當中，仍然要「以人為中心」。在這樣的預期之下，人與技術共存將是未來長期的狀態，從以人為中心到以機器為中心轉變的過程中，也會引發法律和道德上一系列框架的設定。

相應地，在自動駕駛領域怎么判斷安全員所處的位置，進而調整安全員體系;甚至在人與機器協作的領域里，怎么思考以人類視角與機器視角分配工作與責任，其實都是我們應該去細化的方向。

技術的目的是服務于人，如果人要為技術背鍋，道理上無法講得通，不要讓人成為技術發展的「犧牲者」。

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