Google并不急于将自动驾驶技术商业化的原因——行为经济学的视角｜厚势

引子：未来汽车会是什么样的？

虽然媒体上对「未来汽车是什么样的？」这一问题的讨论已经接铺天盖地，连吃瓜群众都会说：未来的汽车是自动驾驶的，是纯电驱动的，是共享的而非私人拥有的。仿佛这一切已经是属于「常识」的范畴，属于数学中「这 TMD 也需要证明？」的命题。

事实并非如此——这个结论是需要证明的，而且也是能够被证明的！

汽车业内人士都了解，汽车工业有三大主题——能源、环境与安全，任何技术的发展都是为了解决这三方面的问题。如果按照数学的逻辑-公理体系进行推理的话，基本就能够得出「未来汽车是什么样的？」这一问题的答案了。

无人驾驶技术（SAE Level 4 +）是汽车主动安全技术的终极形态，因此未来的汽车必定是无人驾驶的。能源（指能源安全及能效问题）与环境（指环境污染问题）是一而二二而一的，可以同时解决——只要单辆汽车配置运行效率比内燃机高的多的电动机，并使用来源清洁且可再生的能源发出的电能，且在规模上控制汽车总量。由此，推导出的未来汽车就是电驱动且是以共享的方式使用的（即按需使用）。

综上所述，未来汽车的终极形态必然是「Shared Autonomous Electric Vehicle」——共享自动驾驶电动汽车。

能带来这么多好处的的东西，用户会接受吗？

行为经济学对用户接受自动驾驶汽车的影响

答案是：不一定！

行为经济学告诉我们，人类并非经济学中所假设的是「理性经济人」，即按照期望效用最大化与贝叶斯概率估计来理性且严格地决策和采取行动的个体，他会受到人类进化过程中为了生存需要而演化出的各种心理偏见的影响和限制，从而做出各种非理性的选择，即进化心理学中的因素会对人的决策过程产生显著的影响。

几十年来，心理学家和经济学家发现并记录了大量人类的实际决策方式与经典的按照成本-收益大小来决策行事的理性经济人并不相符的实验结果。此时，一些学者尝试将心理学视角引入经济学，成功地解释了此前标准经济学所无法解释的诸多现象，并逐渐形成了一个新的经济学分支——行为经济学（Behavioral Economics），其中的代表人物有 2002 年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）和 2013 年诺贝尔经济学奖得主罗伯特·希勒（Robert J. Shiller）。

在上述行为经济学的实验中，有一类是专门研究某些刻在基因中的固有偏见对人类决策的影响。在数百万年的演化过程中，这些偏见帮助部分人类适应了环境的挑战，其后代得以存活至今，但与此同时也造成了人类的认知局限。虽然当下的生活环境已经与万年以前茹毛饮血的时代截然不同，固有的认知偏见却依然左右着人类的决策过程，这就是人类在某些场景下会做出非理性反应的根本原因。

在这里，我们仅研究一些较显著且重要的固有认知偏见，这些偏见可能会导致消费者并不愿意接受经济效益与社会效益俱佳的基于共享的自动驾驶电动汽车，主要包括以下两类：

• 与损失/收益相关的认知偏见

图 1  与损失/收益相关的认知偏见及其对消费者接受自动驾驶汽车的影响

如图 1 所示，损失厌恶（loss aversion）导致消费者高估所将失去的事物及其带来的痛苦感受，并低估将从新事物中所获的收益以及与之相伴的幸福感。 损失厌恶与高估已经拥有事物价值的禀赋效应（endowment effect）以及高估现有状况而不愿做出改变的现状偏见（status quo bias）联合作用，构成了共享自动驾驶电动汽车市场化过程中的「偏见壁垒」。

上述三种认知偏差一同起作用，会使消费者认为，自己放弃私有汽车所失去的东西会多于从自动驾驶汽车那里获得的。 正如彼得·蒂尔（Peter Thiel）所言，为了向消费者证明改变原有习惯的正当性与合理性，新技术新服务通常需要比旧有的好 10 倍以上才行。例如，消费者不愿意放弃微软的 Windows 而转向号称性能更佳的其它操作系统，除了网络效应方面的原因（Windows 操作系统下的可供选择的软件更多），某种程度上，另一大原因是用户觉得 Windows 已经足够好了，并不愿改变原有的使用习惯。

此外，考虑到部分消费者对汽车的情感依恋，从私人拥有且有人来驾驶的汽车转变为基于共享的自动驾驶汽车，期间所将花费的时间，将比最初预计的更长！

• 与风险评估相关的认知偏见

图 2  与风险评估相关的认知偏见及其对消费者接受自动驾驶汽车的影响

与之相似，与风险评估有关的三种偏差也将使人类倾向于抵制由自动驾驶技术塑造的未来交通出行模式，如图 2 所示。人们在开车时，经常会出现风险误算（risk miscalculation）与乐观偏见（optimism bias），即针对自动驾驶汽车，高估其行车风险性并低估其在改善道路安全方面的技术潜力，反之，当评估对象变成自己时，又高估自己的驾驶技能并低估自己开车时意外危险发生的概率。

最后的结果将演变成，大多数驾驶者通常认为他们的驾驶水平比平均值更高，发生交通事故的概率比平均值更低（事实上这违反统计常识）。其隐含的意味便是，用户不太可能因为安全方面的原因而被迫接受自动驾驶汽车，不管统计数据如何。

图 3  2014 - 2017 年自动驾驶汽车在加州发生的交通事故统计（按车速分类）

然而，统计数据并不支持这一结论。如图 3 所示，对 2014 - 2017 年在加州发生的与自动驾驶汽车相关的交通事故进行统计后发现，三年间共发生了 34 起类似事故，其中只有 4 起是由自动驾驶汽车负主要事故责任，且 4 起中只有 1 起，车辆的自动驾驶模式是运行着的。也就是说，这 34 起事故中，有 33 起是由于其他由人类操控的汽车撞上了自动驾驶汽车，而自动驾驶汽车负主要责任的事故中，有 3 起其自动驾驶模式并没有开启，是由人类驾驶员在控制汽车。

就易得性偏见（availability heuristic）见而言，厚势在 8 月 1 日推送的文章《美国自动驾驶汽车市场调查，你必须了解的市场风向标》中的数据也可作为旁证，自从一辆行车中开启了 Autopilot 自动驾驶系统的特斯拉 Model S 去年夏天在佛罗里达州发生了致命交通事故后，不信任自动驾驶技术安全性的受访者增加了 3 %，其中女性受访者有 73% 不信任该技术。另一个此类例子便是如果新闻报道了某家航空公司发生了空难事故，人们可能很容易联想到坐该家航空公司的飞机甚至是坐飞机本身是不安全的，而宁愿选择其它交通工具或者放弃出行计划。事实上，统计数据表明，飞机的事故发生率是所有交通工具中最低的。

图 4  影响人们感知到的风险的因素

这从侧面表明，人们在评估风险方面的能力普遍较差，倾向于在面临新的或未知的情形时，假设最坏的情况会发生。如图 4 所示，通常情况下，越是可控制、可观测、重复出现的技术，会被人类大脑自动被视为危险性较小，而这也反应在乐观偏见中——高估自己的控制力，低估发生不良事件的可能性。

图 4 中用红色*标注的会增加可感知风险的因素——未知、不可控制、非随意、致命等——均与自动驾驶汽车相关。自动驾驶作为一种新的技术，不管监管机构或汽车制造商进行了多少测试验证，其基础技术可能对普通消费者来说仍然是神秘的，而神秘意味着危险感。此外，自动驾驶汽车的本质使其从根本上无法被乘客控制，这意味着消费者在使用它的时候，会认为它比实际情况更危险，因为不可控也意味着危险感。

解决方案

虽然，行为经济学方面的因素会推迟消费者接受自动驾驶汽车的时间，但只要设计合理，行为经济学的理论同样可以反过来为相关企业所用，真正达到操控消费者心理的效果。当然，真正见效需要时间。

以下是可供选择的几种行为经济学机制：

• 负面框架（negative framing）：利用损失厌恶心理，让消费者觉得不使用自动驾驶汽车是一种巨大的损失，如损失金钱、时间和有效生命（有了自动驾驶汽车，原本用于上下班开车的 1 个多小时可用在其它更有意义的事情上面），而不只是标榜自动驾驶汽车将带来的益处。

• 创造社会认同（social proofs）：人类有通过观察他人行为以获得正确行动方针的线索的本能，因此，可以利用「其他人都在这么做」的从众心理，从小范围示范运行做起，打破消费者接纳自动驾驶汽车的偏见壁垒，就像 Waymo 当下正在做的。

• 将统计数据累计起来（aggregating）：在展示数据时，扩大时间范围并在较长的时间段内将成本累计起来，会造成更大的影响。显示一年可以节省的时间或成本的数字，至少看起来似乎比每天的分钟或元要大得多，所以，通过改变时间范围并迫使消费者从更大的图景看待问题，可以产生更深刻的影响。

• 利用默认选项（using default options）：默认选项常常给人一种「这就是标准」的错觉，因此通过设计标准选项，消费者将受到影响。将自动驾驶设置为默认选项，可以鼓励消费者像使用 UberPool（即顺风车）功能那样使用 Uber。

小结

通过上述论述，或许可以解释「 Waymo 为何并不急于将自动驾驶技术推向市场？」

除了自动驾驶汽车需要做更多的测试，获取更多的数据以实现大数据的完备性，从而消除掉各种边缘案例（Edge Cases）之外，消费者的心理还没有理顺、没有消除对自动驾驶汽车的不信任感，也是重要原因。

Google 在 2007 年就聘请了加州大学伯克利分校的经济学教授哈尔·瓦里安（Hal Varian）担任 Google 的首席经济学家，瓦里安作为世界著名的微观经济学家，由其撰写的《微观经济学》是各国大学商学院的通用教材，对行为经济学很了解。

既然消费者还心存疑虑，不如采取一边改进技术、一边进行小范围示范运行的策略，如 Waymo 在亚利桑那州凤凰城进行中的自动驾驶出租车服务。成为，Waymo 不时地将测试数据公布给媒体，逐步降低公众对自动驾驶这种新技术的危险感，潜移默化地给大众灌输「Waymo 的自动驾驶汽车是安全的」这一心理暗示，为将来真正的商业化培养受众。

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