100% 智能驾驶,也是不可能没有任何事故的。所以马斯克的标准是平均无事故里程,比人类驾驶员多数倍(最好是十倍),就等于达成目标了。但是这里面还有一个问题,就是就算是 AI 驾驶员无事故里程比人类更高,但是出了事故谁负责的问题?
关于这个问题有很多不同声音,具体来说:
1. 法律与责任分配
a. 责任主体的划分
制造商责任
由于AI系统由汽车制造商或技术供应商设计,若因AI系统故障或误判引发事故,制造商应承担主要责任。制造商可通过商业保险分担责任风险。
用户责任
即便是AI驾驶,车辆的所有权仍归用户,用户作为车辆的最终控制者,需承担部分责任。但反对者认为:若用户无法实时干预AI驾驶,承担责任并不公平。
b. 法律框架的缺失
当前法律尚未完全覆盖AI驾驶责任分配,尤其是端到端系统的不可解释性可能导致法律追责困难。专家建议建立新的法律框架来明确责任划分。
2. 商业模式与保险的作用
a. 保险费用的调整
自动驾驶,理论上可以降低事故率,因此可以大幅度降低保费。
以特斯拉为首的厂家附赠保险是一种新的探索。通过直接销售车辆和保险服务,品牌既能吸引消费者,也能控制事故成本。
b. 保险公司与制造商的合作
相关专家认为,未来保险公司与汽车品牌将深度合作,由品牌方承担风险,保险公司提供服务支持。根据AI驾驶数据实时调整保费。
c. 后向收入模式
品牌通过低保费建立用户信任,后续通过保险续费获得长期收益。类似于苹果生态系统的“订阅模式”,自动驾驶可持续产生利润。
3. 社会与伦理问题
a. 对于AI驾驶员发生的事故,人类有很大“委屈感”
AI事故即使概率更低,但当其发生时,人类很难对AI错误表现出宽容,因为AI没有“人性”.自动驾驶车撞人事件往往引发极大关注(如Uber测试车事故)。
这也迫使研发人员增强事故解释能力(Explainable AI)。加强社会教育,让公众接受“AI驾驶并非完美,但更安全”的理念。
b. AI与人类驾驶的矛盾
在“人类+AI混合驾驶”的过渡阶段,AI与人类的驾驶行为可能互不适应,事故责任难以划分。目前一些国家和地区的做法是:推动城市建立“AI驾驶专用车道”,提高AI驾驶对不规则行为的适应能力。
4. 技术与责任的动态关系
a. 技术迭代与责任转移
AI驾驶技术越成熟,责任应更多由制造商承担,因为用户对系统的干预能力和责任会逐步减少。
b. 黑盒问题与透明性
像端到端系统的“黑盒性质”使得事故原因难以追溯,增加了责任分配的复杂性。这也使得急需引入公平事故数据记录器(类似飞机的“黑匣子”),来明确事故原因。
5. 政府与社会的监管角色
a. 政府干预
需要政府制定统一的监管标准,包括保险费用的设定、事故责任的划分,以及对制造商的技术要求。例如,欧洲和美国的许多州已制定部分自动驾驶责任框架,但需要时间完善。
b. 社会支持系统
鼓励公众通过数据透明度了解AI驾驶的好处与限制,减少对AI事故的敌意。
6. 其他方面的争议点
在AI逐步取代人类驾驶的过程中,传统驾驶员可能面临更高的保险费用,是否公平?
品牌责任风险的溢价小型品牌可能无法承担大规模事故赔偿责任,如何平衡市场竞争?
AI驾驶事故责任的分配涉及多方利益,核心问题是如何通过法律框架和商业模式平衡技术发展与公众信任。
当前的主流思路有:制造商承担主要责任,通过保险公司分担。降低保险费用,让公众更易接受自动驾驶车辆。强化技术透明度,逐步让公众对AI驾驶信任。
这种问题不仅在于技术突破,更在于社会对AI系统的接受度和相关法律制度的成熟度
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