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2018年3月18日，美国亚利桑那州，一辆配备了安全驾驶员的Uber自动驾驶汽车，撞倒了一位违规横穿马路的行人，后者被送往医院，最终不治身亡。

一年后，就在大众舆论快要忘却这桩悲剧的时候，它有了最新判决结果，当地检察官在一封信中称，Uber在事故中负有刑事责任的指控“没有依据”，事故视频可能并未准确地描述车祸过程，当时车上的安全驾驶员则需进一步调查。

你可以理解为：这起全球首例无人车致死事故，无人车，无罪。

在post-truth时代，任何公共事件都能成为划分敌我的分野工具。这次也不例外，判决一出，围拢在不同利益集团和观念阵地的旗帜下，人们迅速开始站队。

有人欣喜于“技术的胜利”。毕竟，是“愚蠢”的人类违规横穿马路在先，技术又有什么错呢？另外，“愚蠢”的还有安全驾驶员，警方表示，Uber的自动驾驶系统在出事前就发现了受害者，但因计算机系统的设置问题，计算机控制模式下车辆无法自动启用紧急刹车，刹车的责任交给了安全驾驶员，但安全驾驶员在事故当晚看了大约42分钟的“美国好声音”，她反复低头，无心关注路面，就在她一次抬头的半秒钟后，事故发生。

不过，尽管看起来无人车是“无辜”的，但对于判决结果，也有人感到“不舒服”。毕竟，是人类对机器的信赖，造成了这桩悲剧。这也是为什么，尽管检方目前判Uber无罪，但美国国家运输安全委员会仍在对事故进行调查，Uber也仍有可能遭到挑战。

面临挑战的不只是Uber一家公司，事实上，这桩事故也犹如一记闷棍，再次逼迫所有人思考：人类信任机器的边界在哪里？

L5可能是个梦

截至目前，全球几乎没有太多完善的保险条例和法律权限来规定无人车的责任，美国40多个州在无人车法规的制定上莫衷一是，已经足以折射出自动驾驶的现实痛点。

首先是技术，最近大众商用车负责人在接受媒体采访时表示，实现L5自动驾驶，堪比火星探测。

我觉得他仍然低估了L5的难度。关于自动驾驶的未来，业内一种最极端的说法是：L5或许是一个梦。为什么？因为AI处理不了意外。

数十年前，AI概念诞生初期，当时的研究者心高气傲，并不满足于将机器仅用于计算，他们试图让AI完整拷贝人脑的思考过程，让机器“知其然，也知其所以然”。

但众所周知，多年以来，人类意识之谜没有任何实质进展，研究者开始收缩野心，重回对“计算”的追寻。如今的机器学习就是一条试图弯道超车的捷径，将现实世界以数据作为颗粒度呈现，再通过神经网络消化数据，更好地认清这个世界。

以自动驾驶为例，它最基础的原理就是将人类司机目力所及的一切物体，路人，建筑，其他车……都构建成三维模型，关心它们之间的移动趋势，估算速度，预测路线，有冲突就刹车或绕路。

但从逻辑上，这也几乎意味着，无人车做不到所谓“绝对”的准确性，因为真实的交通是一个复杂生态系统，随机分布着各种意外。

据说谷歌自动驾驶就遇到过一些意外：比如，几个小孩在高速路上玩青蛙；一个残疾人坐着电动轮椅，在路上追一只鸭子，鸭子绕圈跑，他也绕圈追……面对如此荒诞场景，你很难苛求机器能百分百预测这些人的轨迹。要知道近些年人工智能领域的一切进步，都可归为相似的框架：“输入数据，生成回应”——换句话说，由过去推导未来，机器没法预测完全不在它经验范围内的意外。

当然，像小孩玩青蛙，残疾人追鸭，这种意外想必大多数人也没见过，但与机器的“没见过”不同，因为人类“理解”他们在干嘛，就足以导向正确决策。

这也是现阶段安全驾驶员的作用，可惜这次人类自己也失职了。

临时不想死怎么办？

除了技术所限，人类将方向盘彻底交给机器，还面临道德问题。

学者万维刚在“精英日课”专栏里举了一个例子：你正以高速开车，突然发现前方有一群小学生在马路上打闹，避让他们，就只能撞到路边的建筑物墙上，这意味着你有生命危险，请问在这种情况下，你是选择撞墙还是撞向小学生？

我相信有许多人会选择撞墙，人性光辉，为你点赞——但问题来了，假如自动驾驶系统的初始设置，就是在这种情况下“先确保行人安全”，你作何感想？

可能会觉得“不舒服”，就像万维刚老师所言：“我牺牲我自己，是我自己的决定。我不能让汽车替我做决定！万一我临时不想死怎么办？万一汽车判断错了怎么办？我不想开一辆在某种情况下会牺牲我的车。现在有很多公司正在研究自动驾驶的道德规范，Google 甚至还专门聘请了哲学家，但是没有研究出来什么令人满意的方案。”

面对人类如此矛盾的物种，也许令人满意的方案根本就不存在。事实上，只要是出于所谓的自由意志（尽管神经科学已基本抛弃了它的存在），人类无论自己做出什么决策，其他人都会感到“事态可控”，但若同一决策出自AI之手，许多人就会感到巨大的不适。

所以，在危机时刻将决策权交给人类自己，或许是最讨巧的选择——如果时间来得及的话。

人类没有回头路

关于自动驾驶，前面泼了两盆冷水，最后灌一碗鸡汤。

依我之见，哪怕L5或许是一场幻梦，但自动驾驶本身，委实是一种确定性趋势。

为什么这么说？原因至少有两个。

其一当然老生常谈，在概率层面，机器犯错更少，美国交通部长赵小兰几乎在每次关于自动驾驶的演讲中都要提及：美国持续增长的交通事故中，有94%是因驾驶员的失误造成。而全球范围内，每行驶20万英里，人类驾驶员就会出现一次非致命性碰撞；每行驶100万英里，就会有一名司机丧命。

我重点谈一下原因之二，那就是：回溯人类技术演变史，一旦新事物破茧而出，往往就没有了回头路，你只能去迭代它，不能消灭它。

举个最近很热的例子，大概公元400多年，人类开始使用烟草，而一旦香烟诞生，你觉得它还会从世界上彻底消失吗？永远不会。哪怕进入现代，人类若想减少香烟带给整个社会的负外部性，也只能通过技术而非禁止——比如发明电子烟。

事实上，纵观人类文明史，解决技术带来的问题的方式永远都是通过更好的技术，忘了是凯文·凯利还是谁说过：“即使新的科技发明带来的49%是问题，但它同时也带来了51%的好处，差别就在于这2%，2%很少，但人类需要这2%，通过一年年积累产生强大影响力。所以，即便新发明带来的好处只比问题多一点，这一点就是人类进步的动力。” 

自动驾驶更是如此，Uber的事故只是放缓了他们自己的研发速度，并未阻碍全球自动驾驶产业猛踩油门，这个世界上但凡有能力的国家和企业，都已全部聚齐在自动驾驶的漫长赛道上，并且都试图率先达成技术迭代，用户习惯，舆论环境，基础设施等诸多方面的动态均衡。

所以你说，今天自动驾驶撞死了一个人，被判无罪，那么未来的AI世界会好吗？

我的回答是：除了选择相信“会”，还能怎么样呢？

命运自有时间表。一百多年前，人类一旦发明汽车，马车所代表的田园牧歌，就只能成为一曲挽歌；一百多年后亦是如此，从汽车与信息文明相遇的那一瞬间，一切悲喜就已不可避免。

李北辰/文

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