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我們?nèi)祟惒⒉煌昝溃菀追稿e(cuò)誤，容易出現(xiàn)判斷上的偏差。因此我們創(chuàng)造了各種技術(shù)來提供幫助。

以推出無人駕駛汽車車隊(duì)為例。人們認(rèn)為技術(shù)將會(huì)提升駕駛的安全性。但就該項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)階段的發(fā)展來說，這是一個(gè)非常大膽的假設(shè)。

一方面，支持這一看法的證據(jù)還沒有出現(xiàn)。整個(gè)2016年，對(duì)于無人駕駛汽車我們所得到的最佳數(shù)據(jù)來自于在加州進(jìn)行的測(cè)試數(shù)據(jù)，但必須要指出的是，加州氣候溫和，并不能代表全球的駕駛環(huán)境。

谷歌旗下的無人駕駛汽車項(xiàng)目Waymo測(cè)試表現(xiàn)最好：每行駛5127英里需要一次人工干預(yù)。這相比前一年有所改進(jìn)，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)稱不上表現(xiàn)完美?？偟膩碚f，Waymo的60輛測(cè)試汽車去年行駛了大約1.0597萬英里(比普通車輛的平均里程要少3000英里)，在這一時(shí)間范圍內(nèi)它們分別至少需要兩次人工干預(yù)。

特斯拉的表現(xiàn)則要糟糕得多。該電動(dòng)汽車廠商的四輛汽車2016年平均行駛了137英里，每輛汽車平均出現(xiàn)45次人工干預(yù)——也就是說每行駛3英里就需要一次人工干預(yù)。每次人工干預(yù)代表一次可能能夠避免的事故。

考慮到多數(shù)的行業(yè)觀察家認(rèn)為，公眾不會(huì)容忍無人駕駛汽車出現(xiàn)任何的錯(cuò)誤，這些測(cè)試表現(xiàn)顯然無法讓人滿意。誠然，該類技術(shù)在不斷改進(jìn)。但也要指出的是，無人駕駛汽車其實(shí)早在1990年代中期就開始出現(xiàn)，當(dāng)時(shí)就有輛汽車的“無人駕駛百分率”達(dá)到98.2%。

但即便技術(shù)方面的挑戰(zhàn)能夠克服，預(yù)想不到的負(fù)面外部性影響可能還是無法解決。

Uber無人駕駛汽車最近在亞利桑那州被撞翻，就是很好的案例。該事故的責(zé)任并不在Uber汽車身上，而在另一輛汽車的司機(jī)身上。這樣的人類沒有好好駕駛的情況，引發(fā)了人們對(duì)即將到來的自動(dòng)駕駛過渡時(shí)期最大的挑戰(zhàn)之一的關(guān)注：在人工駕駛的汽車和無人駕駛汽車共存的時(shí)候，二者將必須要安全地進(jìn)行交互。

然而，人類的行動(dòng)動(dòng)機(jī)跟計(jì)算機(jī)算法的行為動(dòng)機(jī)很不一樣。基本上，大多數(shù)的司機(jī)——不包括那些醉酒駕駛的、尋求自殺的或者制造恐慌的司機(jī)——都會(huì)有保護(hù)自我或者保護(hù)他人的意識(shí)。復(fù)雜的算法則無法保證會(huì)有保護(hù)人類的動(dòng)機(jī)。

另外也有特殊的例子，比如上周發(fā)生在倫敦的恐怖襲擊。但讓人脫離駕駛盤，實(shí)施自動(dòng)駕駛，不一定就會(huì)降低安全風(fēng)險(xiǎn)。能夠自動(dòng)駕駛的汽車會(huì)很容易被改裝成武器，因?yàn)椴环ǚ肿又恍枰肭炙鼈兙涂梢粤?，不必找人親自去駕駛實(shí)施自殺式襲擊。

與此同時(shí)，2014年酗酒駕駛在造成的死亡人數(shù)達(dá)到致命車禍的三倍之多。而如果人類不必親自去駕駛了，無人駕駛汽車另一個(gè)意想不到的影響可能會(huì)是酗酒和藥物濫用案例出現(xiàn)增加。

另外，我們必須要信任程序員。通常來說，企業(yè)雇主會(huì)制定詳細(xì)的獎(jiǎng)懲制度來確保員工有將工作盡量做好的積極性。員工們需要為自己的工作負(fù)起責(zé)任。在人為失誤會(huì)對(duì)別人造成巨大的不利影響的行業(yè)——比如銀行業(yè)或者空中交通管制——這類激勵(lì)機(jī)制來得更加重要。

然而，無人駕駛汽車將由程序員來編程和維護(hù)，他們?nèi)藬?shù)眾多，要問責(zé)起來并不容易。我們能否確保他們一直都有積極的動(dòng)力呢?

最后，雖然無人駕駛汽車有助于強(qiáng)化人類的駕駛技能，但它們也有可能會(huì)導(dǎo)致人們的駕駛能力退化。我們當(dāng)然不希望在我們迫切需要那些駕駛能力的時(shí)候卻發(fā)現(xiàn)它們已經(jīng)不復(fù)存在。