《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁 > 人工智能 > 業(yè)界動態(tài) > 汽車自動駕駛之后,,安全事故誰來擔(dān)責(zé)?

汽車自動駕駛之后,,安全事故誰來擔(dān)責(zé),?

2020-10-09
來源:與非網(wǎng)
關(guān)鍵詞: 自動駕駛 Uber

  還記得 2 年多前 Uber 的那起自動駕駛汽車導(dǎo)致行人死亡的車禍嗎,?最新消息是,今年的 9 月 15 日,,亞利桑那州的大陪審團決定以過失殺人罪起訴當(dāng)時 Uber 自動駕駛汽車前安全駕駛員拉斐爾·瓦斯奎茲,,并建議判處其 2.5 年有期徒刑,而這位安全員當(dāng)庭表示拒絕認罪,,這場官司可能還要繼續(xù)打下去,。

  這場事故背后的責(zé)任方 Uber 呢,?其實早在去年 3 月份,作為肇事方的 Uber 已經(jīng)被美國法院判定無罪,。

  被稱為“自動駕駛致行人死亡第一案”的當(dāng)事方就這樣輕而易舉地逃脫擔(dān)責(zé),,讓這個確實存在一定過錯的安全員來承擔(dān)全部罪責(zé)。這結(jié)果確實令人唏噓,,難道這是一起“大公司作惡,,小職員背鍋”的司法腐敗,?抑或是,,這場判決是美國司法的老模式遇到新問題,不知道如何對自動駕駛算法系統(tǒng)及其所有者做出裁定,?

  在有安全員監(jiān)控的自動駕駛測試或者商用中,,我們自然還是會把車輛的安全事故責(zé)任歸咎于這個安全員,但一旦真正的無人駕駛大規(guī)模普及,,車上的安全員,,甚至是方向盤、剎車都去掉之后,,車輛的安全事故責(zé)任,,那自然就要算到研發(fā)和使用這套自動駕駛算法的企業(yè)主體身上了。那么到時候,,關(guān)于自動駕駛算法的追責(zé)將變得更加復(fù)雜,。

  在討論這一問題之前,我們不妨回到 Uber 的這起車禍細節(jié)中,,來看下這場車禍判決存在哪些爭議點,,Uber 是否真的可以全身而退?一旦去掉安全員,,無人汽車和自動駕駛算法該如何擔(dān)責(zé),?這些看似未來才會遭遇的問題已經(jīng)擺到了你我的面前,亟待思考和討論,。

  回到現(xiàn)場:車禍?zhǔn)侨绾伟l(fā)生的,?

  去年 11 月,美國國家安全運輸委員會(NTSB)發(fā)布了一份報告,,披露了 Uber 自動駕駛汽車在碰撞前 10 秒的細節(jié),。值得注意的是,當(dāng)時已經(jīng)判決了 Uber 平臺無責(zé),,但是這份報告中卻指出了 Uber 自動駕駛系統(tǒng)有種種漏洞,。

  這起車禍的大致經(jīng)過是這樣。2018 年 3 月 18 日晚上,,亞利桑那州坦佩市一位女性在推著自行車過馬路時,,被時速 60 多公里 Uber 無人駕駛汽車撞死,。

  如果這輛車只是一輛普通車輛,那么事故責(zé)任就很明顯,,一邊是行人橫穿馬路,,負有一定責(zé)任,但車輛司機因沒有及時剎車和避讓,,要負主要責(zé)任,。但這輛車是 Uber 的無人駕駛測試車輛,車上面配有一名安全員,,負責(zé)處理車輛的緊急情況,。

  在這起車禍中,這名安全員顯然沒有盡職盡責(zé),。根據(jù)調(diào)查,,這名安全員在行車過程中,一直在通過手機觀看類似于“中國好聲音”的娛樂節(jié)目,,這期間監(jiān)控攝像頭拍到他一直在反復(fù)低頭,,直到事故發(fā)生前的 0.5 秒,他才注意到車輛前方的行人,,最后只是在撞到后的 0.7 秒才踩下剎車,,但事故已經(jīng)發(fā)生了。

  這場事故判決安全員擔(dān)責(zé)是毫無問題的,。畢竟他的職責(zé)就是確保車輛行駛安全和道路行人安全,,可由于他的疏忽大意,直接造成了這一嚴重事故,。日常生活中,,大量的行車事故大多由這類疏忽大意造成。

  但正是 Uber 無人駕駛車輛的自動駕駛系統(tǒng)給了安全員一種錯覺,,認為車輛可以自行判斷前方的路況,,而自己可以偷懶去看手機。這也是自動駕駛技術(shù)等級中 L3 級別的困境,。車輛可以高度自動駕駛,,但是出了事故要算駕駛員的。那么怎么可以讓駕駛員放心的休息或者娛樂游戲呢,?

  回到 Uber 這輛車,,難道它就沒有任何問題么,?從調(diào)查來看,,問題也很多。

  在 Uber 車輛撞到行人前的 10 秒中,,車輛本來識別到這個行人并避免車禍的,。但是一系列系統(tǒng)的誤判導(dǎo)致了車輛未曾減速就撞了上去,。報告中有幾個關(guān)鍵數(shù)據(jù):在 9.9 秒到 5.8 秒中,汽車從 56 公里加速到 70 公里,;在 5.6 秒,,汽車毫米波雷達(Radar)第一次檢測到前方有物體,并識別其為“汽車”,,5.2 秒,,汽車激光雷達(Lidar)第一次檢測到前方物體,將其識別為“其他”,,判定其靜止不動,。4.2 秒到 2.7 秒,汽車對識別對象在“汽車”和“未知”之間來回搖擺,,但是沒有參考對物體的跟蹤歷史記錄,,最終將其判定為靜止物體。

  2.6 秒到 1.2 秒的時間,,激光雷達才將物體識別為靜止的自行車,,但又出現(xiàn)判定搖擺,等到重新識別為自動車,,并決定制動,。但車輛真正制動是在車禍前的 0.2 秒開始。這時時速 64 公里的車輛已經(jīng)無法避免撞到行人,。車禍發(fā)生,。

  我們看到,在車禍發(fā)生前的幾秒鐘,,車輛發(fā)生了多次搖擺不定的誤判,,浪費了大量時間。根據(jù) NTSB 報告指出,,造成事故的關(guān)鍵問題就是,,軟件無法正確預(yù)測受害者的類別和運動軌跡。如果系統(tǒng)及早正確地識別出前方物體是行人,,就應(yīng)該大幅放慢速度,,或者設(shè)法繞開避讓。

  但是 Uber 的自動駕駛系統(tǒng)并沒有如此謹慎行事,,反而是因為 Uber 認為緊急制動系統(tǒng)會造成車輛的不穩(wěn)定,,所以對該系統(tǒng)做了限制。

  也就是說,,Uber 把自動駕駛系統(tǒng)的剎車當(dāng)成了最后才考慮的因素,,真是細思極恐。

  自動駕駛系統(tǒng)開車,,安全員負責(zé),?

  如果按照 NTSB 的調(diào)查,,那么 Uber 的自動駕駛系統(tǒng)就存在巨大安全缺陷,首先是汽車的識別算法的準(zhǔn)確度和時效性問題,,其次就是對于緊急制動系統(tǒng)的設(shè)置權(quán)限問題,。NTSB 得出結(jié)論說,Uber 取消車輛出廠自帶的自動緊急制動系統(tǒng)的做法,,增加了在公共道路上測試自動駕駛車輛的風(fēng)險,。

  據(jù)調(diào)查報告,這輛 Uber 汽車在車禍前,,已經(jīng)以自動駕駛模式運行了約 19 分鐘,,車輛大約至少行駛了約 22 公里。那么在這段距離內(nèi),,如果安全員沒有踩過一次剎車,,那就意味著自動駕駛系統(tǒng)也很可能沒有啟動過一次剎車。如果有開車經(jīng)驗的人來說,,哪怕是夜深人靜的街道,,很少會在以每小時接近 70 公里的時速下行駛 20 多公里,都不需要減速或剎車,。

  如果是 Uber 真的把剎車權(quán)限交給了安全員,,那么這個安全員怎么又可能在完全不顧及自己和行人安全的情況下,在高速行駛中還敢沉浸在娛樂節(jié)目當(dāng)中,。

  也就是說,,Uber 將剎車權(quán)限交給安全員的同時,卻沒有讓安全員意識到自己要百分百了解這一安全措施,。Uber 通過設(shè)置安全員規(guī)避了法律風(fēng)險,,但是它自身卻沒有預(yù)計到車輛的安全風(fēng)險,也沒有盡到告知義務(wù),,使得一個被算法“忽悠”的人類成為自動駕駛技術(shù)走進現(xiàn)實世界的注腳,。

  反過來說,一輛汽車的自動駕駛系統(tǒng)在自動駕駛模式下系統(tǒng)沒有剎車權(quán)限,,而是完全需要安全員操作的話,,那么這場自動駕駛測試到底意味著什么,一場假的自動駕駛測試嗎,?

  根據(jù) Uber 的一名離職工程師的說法,,“Uber 的車禍發(fā)生率會還是太高了”,“如果是 Waymo 出現(xiàn)這樣的表現(xiàn),,就會停止測試以找出原因,,而 Uber 則會忽略這一問題”。

  這些問題也正是外界詬病 Uber 的無人駕駛計劃的地方。Uber 既想通過激進的自動駕駛計劃來推進其自動駕駛出租車業(yè)務(wù)的商業(yè)化,,又想通過設(shè)置安全員來規(guī)避其在自動駕駛系統(tǒng)上的缺陷和漏洞,最終出現(xiàn)問題,,還可以把責(zé)任推給這些雇員,。

  顯然,Uber 做到了,。在 2018 年底,,Uber 又恢復(fù)了部分城市的無人車路測,為每輛車配備了 2 名安全員,,并進行更為嚴格的監(jiān)控,,以及對自動駕駛系統(tǒng)做了優(yōu)化。

  而對于當(dāng)?shù)氐乃痉C關(guān)來說,,判決 Uber 無需擔(dān)責(zé)的原因則很簡單,,就是“沒有任何判決依據(jù)”。

  無人駕駛之后,,誰來真正擔(dān)責(zé),?

  因為缺乏法律責(zé)任的認定,這次 Uber 得以“僥幸”逃脫,。但根據(jù)以上分析,,Uber 在事實責(zé)任面前是難辭其咎的。

  首先,,Uber 自動駕駛系統(tǒng)并沒有以安全作為第一考慮要素,,而是更強調(diào)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和持續(xù)性。這是為 Uber 無人車出現(xiàn)眾多安全事故埋下了隱患,。如果未來 Uber 是以這樣一套“激進”的算法來推進其無人駕駛出租車的行駛策略,,那么,很容易出現(xiàn)車輛以快速行駛優(yōu)先而忽略道路安全的情況,。

  其次,,該駕駛系統(tǒng)的測試存在紕漏,按照其對制動系統(tǒng)的設(shè)置,,需要安全員的干預(yù)才能完成,,這顯然是背離自動駕駛技術(shù)的本意。顯然,,這樣的系統(tǒng)是無法真正實現(xiàn)無人駕駛的商用的,。

  就在 Uber 出現(xiàn)致命事故的同一年,美國的加州卻進一步放松了無人駕駛的監(jiān)管,,可以允許車輛上沒有安全駕駛員,,只需要保證自動駕駛車輛出問題時,能被遠程接管即可。

  2019 年,,Waymo 就拿到了加州機動車輛管理局(DMV)頒發(fā)的完全自動駕駛測試牌照,,測試時可以不用安全員。后面在無人駕駛出租車上,,乘客也已經(jīng)可以打到?jīng)]有安全員的出租車,,只是在遇到突發(fā)危險后,可以在行駛中按下汽車幫助按鈕或在應(yīng)用程序中與安全員取得聯(lián)系,。

  那么,,這一情況下,就必須要考慮到無人車的新的責(zé)任歸屬和相關(guān)問題了,,畢竟車輛出現(xiàn)事故不能再歸咎于遠程指導(dǎo)的安全員了,。

  那責(zé)任歸屬其實就比較簡單了。在根據(jù)正常的交通事故責(zé)任認定后,,如果排除了對方責(zé)任之后,,那么事故責(zé)任就會判定為無人駕駛汽車的責(zé)任,但至于是車生產(chǎn)商,、自動駕駛系統(tǒng)提供商或業(yè)務(wù)運營方來承擔(dān)責(zé)任,,則需要根據(jù)商業(yè)模式的責(zé)任劃分和對現(xiàn)場事故的原因判定來進行劃分。

  但這里會有一個法律責(zé)任主體缺失問題,。在現(xiàn)有一般情況下,,幾乎每一場事故都會有專門的人來對此負責(zé),大多數(shù)都是違規(guī)肇事司機,,但一旦換成無人駕駛汽車,,那么也就找不到這樣一個法律責(zé)任主體。因為不可能去控告一個購買了無人駕駛汽車的車主吧,,畢竟他沒有開車,,也不可能去控告設(shè)計了這個自動駕駛算法的工程師吧,工程師又不是一個人,,事故原因也不能僅僅歸因于某行代碼,。那么,歸結(jié)于提供自動駕駛系統(tǒng)的公司嗎,?那這樣沒有任何一家公司會在愿意承擔(dān)如此巨大的風(fēng)險了,。

  也許未來將會有一個由自動駕駛汽車各方和保險公司共同成立的責(zé)任主體,這些制造,、設(shè)計和運營各方根據(jù)責(zé)任大小承擔(dān)相應(yīng)比例的保險費,,無人駕駛的私家車主(估計會很少是個人)也會在購買服務(wù)中支付一定的保險費用,形成一個保險資產(chǎn)池,,來應(yīng)對可能出現(xiàn)的事故,。

  這個責(zé)任主體對事故承擔(dān)整體的責(zé)任認定和賠償,,同時也在內(nèi)部形成一套 AI 測算系統(tǒng),根據(jù)不同汽車廠商的車輛損壞情況,、不同自動駕駛算法的事故率和運營商的運營策略來認定具體責(zé)任,,以決定不同主體未來的保費。

  比如,,有些汽車廠商以保障車內(nèi)乘客的安全優(yōu)先,,那么在出現(xiàn)事故導(dǎo)致行人受損后,基于這種策略的公司就要多交保費,;如果有些廠商是以保障行人乘客的安全優(yōu)先,,出現(xiàn)車內(nèi)乘客受傷或致命事故,,就要多支付費用,,多賠付車內(nèi)乘客。

  可以預(yù)見,,當(dāng)自動駕駛無人車普及之后,,各種各樣復(fù)雜狀況的責(zé)任認定案例會層出不窮。我們必須在此之前就要開始思考和嘗試立法工作,。而不是等到事情發(fā)生之后,,才開始摸索。千萬不要像 Uber 案例一樣,,最終只能把罪責(zé)扣在這個不負責(zé)任的人類身上,,而對自動駕駛算法系統(tǒng)束手無策。

  對無人駕駛汽車的嚴苛管制,,并不意味著我們不看好這一產(chǎn)業(yè),。在我看來,無人駕駛汽車的前途是非常光明的,。盡管會出現(xiàn)這樣那樣的極端事故,,但是無人駕駛在未來一定會比現(xiàn)有的人類駕駛的出行狀況是更安全的。

  就像目前 Waymo 出現(xiàn)的眾多事故中,,絕大多數(shù)都是人類司機的全責(zé),。當(dāng)未來一旦無人駕駛汽車占據(jù)多數(shù)的時候,我們就不必再小心這些車輛,,而是要更小心人類司機的車輛了,。因為自動駕駛系統(tǒng)開車時是不會去看“達人秀”的。


本站內(nèi)容除特別聲明的原創(chuàng)文章之外,,轉(zhuǎn)載內(nèi)容只為傳遞更多信息,,并不代表本網(wǎng)站贊同其觀點。轉(zhuǎn)載的所有的文章,、圖片,、音/視頻文件等資料的版權(quán)歸版權(quán)所有權(quán)人所有,。本站采用的非本站原創(chuàng)文章及圖片等內(nèi)容無法一一聯(lián)系確認版權(quán)者。如涉及作品內(nèi)容,、版權(quán)和其它問題,,請及時通過電子郵件或電話通知我們,以便迅速采取適當(dāng)措施,,避免給雙方造成不必要的經(jīng)濟損失,。聯(lián)系電話:010-82306118;郵箱:[email protected],。