做扎实可靠的自动驾驶人文研究

当前，自动驾驶在封闭场景（如机场内部、规定道路）和特定任务（如大型采矿机械、垃圾清扫车、低速物流配送车）等方面的技术已较为成熟，并在不少地区广泛应用。这些“自动驾驶汽车”有时又被称作“无人驾驶汽车”或“轮式移动机器人”。这里的“又称”其实是有条件的。在日常使用，甚至在一些报刊文章乃至学术论文中，存在混淆“自动驾驶”与“无人驾驶”这两个概念的现象。

美国高速公路交通安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）分别提出了各自对于自动驾驶车辆的分类标准，中国国家标准“汽车驾驶自动化分级”也于2021年1月1日正式生效。这些标准存在相似性，是可以对标的。因此，这里将这三个分类标准合理归并起来，分别是：L0级别的“人工驾驶”也称“无自动驾驶”（在给自动驾驶分级的语境中，有些地方将其称为“人类驾驶”，这是不适当的）、L1级别的“辅助驾驶”、L2级别的“部分自动驾驶”、L3级别的“有条件自动驾驶”、L4级别的“自动驾驶”。其中，L4级别的“自动驾驶”在SAE的标准中又被细分为“高度自动驾驶”和“完全自动驾驶”。对L3之前的序列，人类驾驶者都需要随时做好充当“驾驶场景监管者”和“紧急情况接管者”的准备——这可能并不比人类驾驶者亲自操纵轻松多少，有时还少了很多驾驶乐趣。可见，“无人驾驶”在一个最宽泛的意义上，也仅适用于L3及更高级别的车辆。L3之前序列的“人工智能辅助驾驶车辆”，仅能被视为“自动驾驶”而非“无人驾驶”——前者是一个包含后者的概念。

有时，一些人会对上述概念无意或故意混淆。在商业领域，将“自动驾驶”与“无人驾驶”相混淆是一种需要批评的商业策略，而研究者特别是人文领域的研究者对此的混淆则极不应该——研究前应有对对象和概念清楚明白的把握。尽管并不是所有的混淆都值得批评（某些混用是无伤大雅的），但二者的区分对于法律、伦理、社会治理、商业保险等领域至关重要。有关研究者要对这些概念审慎使用。

在对“自动驾驶”与“无人驾驶”概念精准把握的基础上，相关人文研究还应对作为自动驾驶安全关键的“运行设计域”（ODD）和作为自动驾驶导航和定位关键的“高精度地图”（HPM）等有关领域与具体技术有所了解，并对自动驾驶汽车进行过实地考察甚至亲知性体验。对诸如“自动驾驶电车难题”等问题，也需要基于上述实践基础进行研究。有人认为，“电车难题”具有重要的社会、法律和伦理意义，自动驾驶迟早也要面对“电车难题”。这是值得商榷的。在自动驾驶领域，“电车难题”实质是表现为哲学问题的技术问题，需要通过技术的进步——而非仅通过哲学讨论得到解决。不少相关的人文研究，可能讨论的是一个不真实甚至都不存在的问题。

与此同时，一些自动驾驶真正面临的重要“技术—哲学”问题却没有得到应有的重视，比如“自动驾驶左转难题”。美国交通部的一项研究对超过200万起人类驾驶事故的调查指出，左转过程中发生的事故几乎是右转的20倍。这对自动驾驶而言也是十分困难的。无保护左转问题首先是一个技术问题，然而同时也带来大量哲学问题。比如，自动驾驶汽车在一个没有信号灯的丁字路口“无保护左转”时，经常陷入困境——找不到合适的机会切入同其垂直90度的车流中——这不仅是一辆车的麻烦，还可能阻塞身后的车流。左转问题经常会涉及对来车意图的判断——究竟是“等”还是“抢”？这里存在最基本的策略冲突，并会涉及整个“人类驾驶车辆—自动驾驶车辆—行人”系统的交互、协调和博弈，关系到路权的合理分配——显然，这关涉正义问题。在“人—车”系统的接口处，存在大量真实但重要性遭到忽视的哲学和伦理问题——然而，一些人文学者并不愿意跨越技术门槛。而被广泛讨论的“自动驾驶电车难题”，则可能并不构成有意义的真实挑战：“电车难题”赖以存在的真实技术环境，在“自动驾驶”的体系中往往并不存在或是被消解掉了。

实际上，各类“思想实验”都应具备“原理上的可行性”这一根本特征，而与自动驾驶相关的不少人文研究则缺乏这一要件。试图在技术体系的外部直接“把握”对象的主要特征，其实是一种“偷懒”且并不“高明”的做法。“皇帝的新衣”哪怕再美，也终有被发现的一天。扎扎实实撸起袖子，认认真真进入生活，去体验、去感悟、去学习——这才是自动驾驶人文研究应有的态度。

转自《中国社会科学报》2021年2月23日

  　（作者：郭喨  浙江大学马克思主义学院、科技与法律研究中心）