特斯拉车展维权事件背后，自动驾驶亟待立法

　　撰文 | 刘远举
　　随着人工智能和自动驾驶技术的迅速发展，一个采用全自动驾驶系统的交通时代，似乎就要到来。
　　目前，国内已有多家公司进行自动驾驶研究，如百度、华为、大疆，有的公司L4级自动驾驶的测试里程已经超过1000万公里。
　　至于投身智能电动汽车制造的公司，那就更多了。连造手机的小米，日前也宣布正式进入造车领域。这些公司有别于传统汽车制造产业的一点就是，部分或今后可能更多地采取自动驾驶技术。
　　▲华为推出自动驾驶系统（图/网络）
　　可以想象，未来无论是技术研发、生产制造还是用户消费，都会逐渐转向自动驾驶技术。今后，在路上跑的，无论货车、客车还是私家车，都会慢慢被配备自动驾驶系统的机动车所替代。
　　但是，随之而来的可能会是一个普遍的疑问：自动驾驶车辆，出了事谁负责？
　　自动驾驶一旦出事，车主会觉得，我都没驾驶，为什么要我负责？保险公司觉得，我保的是人，既然不是人开的，就该自动驾驶厂家负责。但如果让厂家负责，责任巨大，厂家一套自动驾驶系统的利润，显然无法覆盖这套系统运行3年、5年、10年的赔偿风险。更何况，自动驾驶系统极其复杂，很难证明是自动驾驶判断失误，还是事故本身就无法避免。
　　这两年，特斯拉在国内外每出一起事故，几乎都会引来不少关注，其中一个很重要原因就在于，特斯拉采用了自动驾驶辅助系统。
　　近日，三名特斯拉车主在上海车展期间维权，也是引起舆论沸沸扬扬。当时，其中一位女车主张女士身穿＂刹车失灵＂ T恤站到车顶上痛斥特斯拉的＂傲慢＂。
　　▲特斯拉车主在车展上维权（图/网络）
　　此前，张女士家人驾驶特斯拉在国道上行驶发生交通意外，张女士认为是特斯拉刹车失灵所致，但在与特斯拉方面进行交涉时，并不顺利。特斯拉方面连行车数据都拒绝交给车主。
　　可见，如果不界定清楚相关责任，厘清法律关系，别说全自动驾驶难以上路普及，配备自动驾驶辅助系统的车辆，也会引发一连串纠纷。
　　与其他行业多少有相关法律可以约束，可以让子弹先飞一会不同，自动驾驶普及的前提，是法律。而如今，相关立法几乎是一片空白，自动驾驶的数据归属，交通事故的责任认定，都存在模糊地带。所以，进行相关立法，已经迫在眉睫。
　　对自动驾驶的立法，涉及很多层面，这里不可能一一涉及。
　　但首先要解决一个问题，就是立法的目的是什么。
　　很多人认为自动驾驶不安全，这其实是错觉。
　　采用自动驾驶技术的车辆撞死人的新闻会轰动全球，但世界上每天都有3000多个人死于人驾驶的汽车的车祸。人性与传播规律的共同作用之下，社会舆论对自动驾驶这样的新事物是苛刻的。
　　但真相是，自动驾驶技术，只要在统计上安全性高于人，就是对交通安全整体上的提升。
　　▲图/Pixabay
　　安全第一，这从来都是人类的错觉。在人类的选择中，安全，在很多数场景中，都不是无条件的绝对第一位。安坐家中比坐飞机、火车更安全、顶配的车也比＂乞丐＂版更安全，而轿车，也比骑着电瓶车带孩子更安全，但基于成本与需求，不那么安全的选择，也是合理。
　　所以，自动驾驶技术带来的好处，哪怕是在方向盘后面玩手机，其安全性在统计上不差于人类，也终会克服此次事件中体现出现的人类的多疑，进而克服所有的伦理、立法问题。
　　所以， 立法的目的是开道，而非制约。 具体来说，需要立法在数据归属，事故责任方面，厘清义务与权利，从而保障行业发展。
　　数据归属是立法的基础。
　　首先，数据能产生利益。 当你的车能自动驾驶了，消费者不用再手忙脚乱的一边查手机，一边开车。这个时候，你要去哪里吃饭、看电影，不说它决定你的选择，起码会影响到你的选择。这就是流量的入口。这种流量会与大平台的生态作用，产生更大的效益。
　　而且，自动驾驶是一个实践与提升相互促进的过程，也是一个数据成为生产力的典型行业。车跑在路上，不仅仅产生导航数据，还会产生视频、声音数据。这些数据的发掘，有无数可能。
　　其次，更多的出行数据，能更好的训练神经网络，带来更多的安全。 从另一个角度看这个问题，就是数据能确定责任。这似乎指向数据应归政府监管机构，从产权上说，是把数据产权公共化。
　　不过，人类一直试图设计更好的产权模式，进行的社会实验代价惨重。但最终，都回归了最不坏的模式，也即自发形成的模式：谁能控制，谁就拥有。因为数据与其他财产公共化一样，会形成公地悲剧。生产上会陷入低效，使用上会被滥用。
　　如果数据归政府托管，那么，没有搜查令这一法律门槛，自动驾驶时代，就无须交通警察，因为每一个车上都坐着一个交通警察。
　　如果数据归公司所有，那么，如何解决责任问题？其实，数据归公司，并不影响在事故中责任的确定。司法需要时，可以用搜查令的方式。
　　▲图/Pixabay
　　比如，4月17日晚，美国得克萨斯州发生了一起交通事故，一辆特斯拉Model S型汽车在公路行驶时撞上一棵树并起火，车内两名男子死亡。为调查事故，4月20日，美国得克萨斯州哈里斯县警方对特斯拉发出搜查令，以获取在德州发生事故车辆的所有数据。
　　而在特斯拉上海车展维权事故中，有关部门也做出指令，车主有权获得自己的车辆行驶数据。其后，特斯拉无条件交出了相关数据。
　　数据的归属，很大程度上是为了更方便的、更低成本的确定事故责任。
　　自动驾驶涉及到的法律问题很多，但归根到底就一条：出了事故，到底是拥有设备的车主负责，还是整车制造厂负责，还是自动驾驶的技术方负责，还是保险公司负责？
　　在上海车展维权事件中，张女士的特斯拉发生事故难以确定原因，就是因为她质疑软件可能介入操作。这还仅仅是介入操作，如果是完全自动驾驶，情况会更加复杂。
　　难以确定责任，是因为难以找到原因。
　　在这次特斯拉的事故中，并不涉及人工智能部分，争议点在于，系统是否执行了人的指令。那么，在自动驾驶的造成的事故中，争议点会是什么呢？并不会是＂自动驾驶是否导致了事故＂，因为这意味着自动驾驶厂商需要做出100%安全的保障，显然，这是不可能的。
　　实际上，在这类事故中，争议点是：＂自动驾驶做出的判断是否是合理的？＂换言之，自动驾驶做出这个判断的原因是什么？
　　找到原因，是一个巨大的难题。
　　目前的神经系统网络、深度学习，可以自行提升，但这其中包含了复杂的数学计算，也意味着人工智能做出的选择，以及为什么做出这样的选择，即便在理论上没有超过人类的理解力，但在现实中，却因为成本巨大，很难实现。
　　▲深度神经网络三种主要结构之一DNN（图/网络）
　　比如，阿尔法狗下一盘棋，只需要3个小时，但理解它为什么这么下，可能需要三十年。当机器学习被广泛使用，了解这些系统如何工作也变得异常困难。这就使得自动驾驶系统导致事故后，复现的成本很大，甚至是不现实的——设想一下定损员都有AI博士学位？
　　这种不透明感，以及由不透明感导致的不安全感，或许是人工智能时代，人类必须接受的一种状态。同时，这也指出了立法困境的实质：鉴别自动驾驶事故，交易成本巨大。
　　这个问题是一个立法问题，社会问题，但它的理论基础，是一个法律经济学的问题。
　　第一个原理是汉德公式。
　　在美利坚合众国政府诉卡罗尔拖轮公司一案中，法官汉德（Learned Hand）提出了著名的汉德公式：B

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