（图片提供：全景视觉）
经济观察报 刘远举/文美国时间周日晚上10点左右，Uber的一辆无人驾驶汽车发生交通事故，与一名正在过马路的行人相撞，行人在送往医院后不治身亡，成为史上首例无人驾驶车辆在公开路面撞伤行人致死的案例。
就事故本身而言，这更像人的过错，并不能证明自动驾驶，就注定比人类差。当地警察方对媒体表示：“事实非常清楚的是，根据受害人横穿马路的方式，无论是有人还是无人驾驶模式，要避免这起交通事故是极其困难的。”由此不难判断，在这起事件中，即使依靠人工驾驶，恐怕也无法躲避这次事故。
不过，此次事故还是引来了舆论的诸多忧虑、质疑，进而引发业内人士担忧，担心此次事件会打击自动驾驶技术的发展。
但我认为，这些担心都是杞人忧天。人类对新事物持怀疑态度是人性的常态。这种进化长河中积累下来的本能，帮助人类趋利避害。事实上，就在自动驾驶撞死人这则新闻轰动全球的同一天，世界上有3000多人死于人驾驶的汽车车祸。数据说明，舆论对自动驾驶这样的新事物显然是苛刻的。但苛刻之下，事实被放大，事实背后的真相反而无人关心。
所谓真相就是，自动驾驶技术，是否更安全，需要与人类驾驶做统计对比。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。一起个案，并不能证明自动驾驶更不安全。
当然，自动驾驶技术本身，也需要技术升级，还面临着更大的挑战。某种程度上，这只是一个开始。在特定领域，人工智能或许能超过人类，但在开放、复杂的道路环境下，汽车的识别技术，仍然存在技术障碍需要解决。
现实路况非常复杂，有飞奔过来的孩子，有矮到人都很难发觉的小猫小狗，或者仅仅是空中飞过来几片树叶或者纸屑。面对这些情况，人类会使用很多外部环境信息来进行判断，比如，人可以根据一辆车的轨迹变化，判断它会不会成为自己的障碍物；再比如，人可以轻易识别一条狗与穿得像狗的人，或者识别有污迹的路牌，但这些对电脑来说，仍然非常困难。
更复杂的是，一个司机很容易判别一个行人的肢体语言，进而判断他的意图，然后选择踩刹车或者加速通过，这种人类模式的驾驶，对电脑来说，就目前来说还非常难。
不过，这些问题，会随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶车辆更多地出现在真实路面时，被逐渐发现。所以，与这一次自动驾驶并无过错相比，更多的真问题还有待发现，更大的挑战还在后面。
目前的神经系统网络、深度学习，可以自行完成物体分类，但这其中包含了复杂的数学计算，这也意味着，人类不能直接把神经网络拆分后，理解决策过程。
简单地说，电脑做出的选择，以及为什么做出这样的选择，已经超过人类的理解范围之外。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，不可实现。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。这就使得自动驾驶系统导致事故后，也是无法解释的。当机器学习被广泛使用后，了解这些系统如何工作也变得异常困难。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。
安全第一，从来只是人类的一种幻觉。可以毫不夸张地说，安全，在人类文明发展过程中的大多数场景中，都不是第一位的。不然，无法解释远比安坐家中风险更高的飞机、汽车能够成为人类生活的日常，也无法解释横穿于马路中的带着孩子的电瓶车，更不能解释战争。
所以，自动驾驶带给人类的利益，大于人类对其风险的主观感知，自动驾驶技术一定会普及。
一方面，随着不断普及，人类主观会从不信任，变为过度信任，甚至低估自动驾驶的风险。就像youtube上那些视频中一些笃信自动驾驶的人一样，他们并不听特斯拉发出的警告，把双手脱离方向盘，以测试、炫耀特斯拉的自动辅助驾驶功能。
另一方面，与风险对应的是，收益。此次车祸之后，有人质疑自动驾驶技术，说“我们真需要那么多时间在方向盘后面发短信吗？”我想，对于很多人来说，答案都应该是：是的。因为渴望更多的休闲、交流、娱乐，是人的本能。
所以，自动驾驶技术，即便不能超越人类，只要在统计上不差于人类，自动驾驶技术带来的好处，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。从这个角度，是人性帮助技术克服自身的缺陷。
这让我想起一个笑话，是懒人发明了诸多机器，让这个世界更美好。
（作者系上海金融与法律研究院研究员）
