AI监管，长路漫漫
2017 年 9 月 6 日，美国众议院发布了 116 页的《联邦自动驾驶车辆政策》（Federal Automated Vehicle Policy）。这一政策还需要经过参议院批准，不过据说不会太久。同样有意思的是，两周前德国联邦政府刚刚发布了高度自动化车辆 (HAV) 指南。
欢迎政府监管新兴技术的情景是很罕见的，比如监管 AI 技术。不过，当下的情景确实需要监管。
首先，在所有 AI 可能被应用之处，HAV 是最有可能保护人类生命的，也是最有可能危害人类生命的。工业机器人，聊天机器人和扫地机器人并不在我们的关注范围之内。也许我们该关注的目标是送货无人机甚至运输无人机，但是现在为时尚早。
HAV 如果应用得当，将能够大大提高生产效率并降低成本。如果发布太早， HAV 更可能威胁人类安全和疏远未来的潜在消费者，而不是减少事故。
从当下普通轿车和卡车在美国和德国受到的监管来看，监管是不可避免的了。此处应当实现的是相对宽松的管理手段，在新晋驾车群体敢于采用新技术的同时，又要不阻碍创新脚步和创新成果应用。
采用 HAV 不是灌篮，不能一蹴而就。Gartner 的汽车消费者趋势报告（Consumer Trends in Automotive）指出，最近在美国和德国的调查显示，55% 的受访者表示不会乘坐完全自动驾驶的汽车。然而 70% 的受访者表示，如果汽车只是部分自动驾驶的话，他们还是愿意的。
坦白地说，我的看法是，普罗大众没有被媒体炒作迷住双眼，他们需要信心保证——而这只有监管政策才能提供。
NHTSA 公布的政策可谓是监管世界的一股清流。美国至少有 20 个州都颁布了法令，要管制 HAV，而这一地方分裂策略即将使得阻碍创新成为压倒性的潮流。
所以，美国联邦要自己设定无人驾驶车辆的整体安全指标和性能指标，而将如下部分留给各州自己定夺：
向（人类）司机颁布驾照，注册机动车辆
颁布执行交通法律法规
在联邦选择进行安检的地区执行安检，以及
监管机动车保险和责任
当根本不需要有驾照的司机在车上的时候，或者类似地，在发生事故时应当由谁负责的问题上，联邦政府为自己留下了足够的腾挪空间，可以自由决定如何处置他们（制造商，所有者，司机）。
在自动驾驶的 6 级分类模型中，0 级代表没有自动化，5 级是完全自动化，系统可以在任何条件下执行所有驾驶任务。新政策的适用对象是 3 级及以上的自动驾驶系统。当然了，更宽泛的标准也适用于 1 级和 2 级的部分自动驾驶阶段。3 级基本上就是特斯拉当前的水平，或者说是特斯拉正在迅速接近的水准。在这一水准下，自动驾驶系统可以在部分时间内执行部分驾驶任务，同时人类随时可以接管驾驶任务。
新的政策对以下四个方面提供指导:
无人驾驶车辆的车辆性能指导
无人驾驶车辆模型的国家政策
NHTSA 当前的监管工具
新的监管工具和权限
尽管美联邦保留了在未来指定具体性能标准的权限，当下他还没有任何具体操作。目前通用的指导准则是，公众所驾驶且已部署 HAV 的车辆，必须达到或超过现有机动车辆和安全标准。
汽车制造商目前会在以下 15 个领域进行自我认证：
数据记录和共享
隐私
系统安全
车辆网络安全
人机接口
耐撞性
消费者教育与培训
注册和认证
碰撞后表现
联邦，州和当地法律
道德考量
操作设计领域
物体和事件的检测和响应
倒退（最小风险条件）
验证方法
除了一般的安全性要高于非自动驾驶车辆之外，目前对于无人驾驶车辆没有具体的性能指标要求。这就为创新提供了极大的自由空间，同时也可以未经政府提前许可就提供持续不断的更新。这些更新更多的是通过网上的软件更新，比如联网升级 Windows 系统一样，而不必非得到维修店现场修复。
没有规定比一般安全性以外的特定性能要求高于非 HAV。这允许在未经政府批准的情况下，实现最大的创新灵活性并保证部署的 HAV 能够不断更新。这些升级最有可能作为网络上的软件提供，使得它们更像是获得 Windows 更新，而不是前往您当地的维修厂。
这样一来，每个汽车制造商可能会部署 10 万辆 HAV。这里的“部署”指的是真正由普通消费者驾驶。美国版本的监管政策包含了重型卡车，而德国版本的监管政策并未包含。二者导致的数量差异或有些许，但政策的权衡意味却是十分一致的。
当前大约有 35 家公司（包括零部件供应商）正在测试 HAV，这意味着，在短短几年内，我们就可以有至少 300 万的 HAV 能够完善 AI 系统。
目前为止，德国的政策更加宽松（尽管可能会变），但却是聚焦在另一个方面——HAV 应用的道德和伦理分歧。
此处引用了自动驾驶伦理委员会（Ethics Commission on Automated Driving）的报告。此报告由联邦部长亚历山大·多布林德特（Alexander Dobrindt）提出，并经由内阁通过。
亚历山大·多布林德特（Alexander Dobrindt）指出：
“在涉及数字化和自主学习系统的时候，人机交互带来了新的伦理问题。自动驾驶和联网驾驶是最新的创新成果，人机交互在此处得以完全应用。BMVI 的伦理委员会已经完成了绝对先驱性的工作，开发了世界上第一套自动驾驶规范。我们正在完善这一规范，并据此在移动 4.0 时代继续保持全球领先地位。”
报告全文包含了 20 条要点，以下是重点：
如果自动驾驶和联网驾驶比有人驾驶造成的交通事故更少，那他们在伦理上就是必要的。
人身安全优于器物安全：在发生危险时，保护人类生命始终是首要任务。
如果事故无法避免，不允许任何根据个人特征（年龄、性别、身体状况或精神状况）进行的人群评级。
在任何行驶状态下，都必须明确谁为驾驶负责：是人，还是计算机。
不论谁在驾驶，必须记录在案（例如，澄清可能发生的追责问题）。
原则上，司机必须具备传输和使用自己车辆数据的决策能力（数据主权）。
该报告的核心在于，如果事故不可避免，则必须优先保护人类而非动物或财产。最重要的是，乘客的任何特征，包括乘客人数与可能受伤人数的对比，都不应在 HAV 的考虑范围之内。尤其需要特别指出的有年龄、性别、身体状况、精神状况。
很多读者都会意识到，这是古老的电车难题。在电车难题中，驾驶员必须在最后一刻做出决策， 47 28380 47 13307 0 0 8462 0 0:00:03 0:00:01 0:00:02 8459谁以及多少人将会受伤，而另外的人将会获救。
任何哲学专业的大一学生都会明白，电车难题无解。德国人的考虑点在于，必须保证不让 AI 做这个决策。
不幸的是，当 AI 占据统治地位的时候，在谁将决策或者如何决策上, 他们都沉默不语了。
NHTSA 发布的新政策并未对电车难题视而不见，而是采取了更微妙的方法。这一方法为监管提供了更多的空间。NHTSA 的新政策认为，肯定会有数不清的场合，安全性、机动性和合法性三者会产生冲突。
他们只是提出了，不论 AI 中嵌入了何种规则，这些规则必须是完全公开透明的，并且可供政府、汽车制造商和驾驶者 / 乘客之间讨论和协商。在暂无解决良策的情况下，静观其变或许是当下可为的最佳指导策略。
很遗憾，我发现政策中有一项内容是缺失的，那就是用于即时定位和绘图的车车联网（在 HAV AI 社区称为 SLAM）。
目前，汽车制造商将 HAV 传输回去的数据作为自身财产。在大多数情况下，这是合情合理的。然而，我们过去曾经争论过的例外情形是，由 HAV 收集的、关于即时路况信息的任何新的信息，都应该与所有人共享
这些信息可能是建筑施工引起的道路不同，或者住宅生活区街道中间的垃圾桶。由于 HAV 同时依赖于地图和壁障逻辑，所以一辆 HAV 感知到的任何道路破坏信息都可以及时分享给视野内的其他 HAV。汽车之间的信息传递也可以极大简化复杂的行驶环境，比如迂回路段。
以政府权威推动当前有限的信息共享是一种可取的方式。或许在未来不同的 AI 系统性能有高有低，而 NHTSA 指定的值为最低性能指标的时候，这一天才会到来。
然而 ，就当下而言，我们很欣慰地看到，美国联邦虽然监管手段温和，却已经介入，为在更复杂的真实世界应用的 HAV AI 系统开了绿灯。我们希望他们的监管手段保持温和。我个人很期待自己的首次自动驾驶之旅。
阅读英文原文链接：
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/regulating-ai-the-road-ahead