Google的無人駕駛汽車已經(jīng)發(fā)生了很多事故，前幾天，Google披露在7月1日的一次測試中，一輛經(jīng)過Google改裝的雷克薩斯SUV在加州山景城遭到追尾，車上的3名Google員工受了輕微的皮外傷。然而無一例外，這些事故的原因都不是Google無人駕駛汽車自己的問題，至少Google一直堅持這么說;畢竟這些事故中有很多都是Google的無人駕駛汽車被追尾導(dǎo)致的。

那么為什么Google的無人駕駛汽車不能在追尾即將發(fā)生時進行變道而避免事故發(fā)生呢?

事實上，他們可以辦到這一點，但是在這么做之前，他們還有一些道德上和法律上的問題需要解決。

汽車防撞的技術(shù)一直都存在，不管對方是另一輛汽車，還是一個行人或者其它物體，裝備這項技術(shù)的汽車應(yīng)該都能對可能發(fā)生的撞擊采取措施而進行規(guī)避。到目前為止，這項技術(shù)都還只用到防止前方撞擊上，但理論上，這些技術(shù)也可以用在防止追尾上，但首先，還需要考慮以下的問題：

可能的事故場景

想象一下你的自動駕駛汽車停在路口等待著你前面的行人過馬路，這時候，你的車子發(fā)現(xiàn)后面有另一輛卡車沖過來了，看起來無可避免地要發(fā)生追尾事故了，但是你坐在前排座位上，這樣的事故只會給你帶來一點小傷——至少不會致命。如果你的汽車具備規(guī)避程序，那么你的汽車應(yīng)該怎么做呢?如果你的車子可以立馬躲開，移到旁邊的車道去，那么這輛卡車就會沖進路口，碾壓行人。

那么這樣的自動駕駛程序是合情合理的嗎?在大部分的追尾事故中，這樣的規(guī)避也許無可厚非，但是在類似于這種情況的特殊情況(其實并不罕見)下，讓自己受一點小傷還是拱手送上無辜行人的性命，選擇顯而易見。

因為，這個時候可以認為你(或你的車)應(yīng)該對被無辜碾壓的行人負責，因為正是你(或你的車)的規(guī)避動作導(dǎo)致了這一事故的發(fā)生。由此帶來的道德和法律后果就需要你(或車輛負責人)承擔。

這樣的狀況可能在今天的汽車駕駛中也會出現(xiàn)，在發(fā)生事故時，你可能本能地保護自己而給別人造成傷害?？雌饋砗蜔o人駕駛汽車造成的后果一樣，但是人類不是全然理性的生物，在遇到緊急狀況時并不能做出理智的決定——人類會感到驚慌。然而無人駕駛的機器就不一樣了，它的決定都來自于經(jīng)過了深思熟慮之后的程序和算法，由此帶來的后果就不太容易讓人原諒。而且如果是程序員故意設(shè)置這樣的程序，那么甚至可以將這種事故定義為“蓄意謀殺”，即使是考慮不周，也可能被定義為“重大過失”。

不管哪種可能，對程序員和開發(fā)者來說都是難逃法律干系的。當科技公司用機器來取代人做決定的時候，也就給自己帶來了新的責任和義務(wù)。

道德困境

但是別急，這樣的問題難道在前端碰撞時就不存在嗎?后端碰撞有什么不同?

其中最大的不同之處在于，追尾發(fā)生的時候，責任通常是在后車——通常是因為后車跟車太緊，沒法對前車的動作做出及時的反應(yīng);或者后車駕駛員分心了。所以對于無人駕駛汽車而言，被追尾是沒有法律責任的。而如果無人駕駛汽車在行進過程中發(fā)現(xiàn)了前方車輛，那么它就有責任進行規(guī)避，避免可能發(fā)生的事故。

在無人駕駛引起的倫理問題上，這兩種情況也是不同的。這個問題有一個被稱為“電車難題”的通用版本，由哲學家Phillipa Foot和Judith Jarvis Thomson提出，在這種情況下，無人駕駛汽車做出的規(guī)避選擇是完全合法的：它躲開了可能直接造成的傷害，也沒有給其他人帶來直接的傷害，但是這種合法卻是不道德的，所以也就是說，僅僅讓無人駕駛汽車的程序滿足法律規(guī)范是不夠的。

那應(yīng)該怎么辦?

有這樣或那樣的麻煩并不意味著我們應(yīng)該禁止無人駕駛汽車上路，而是意味著我們應(yīng)該為可能發(fā)生的情況早做準備。有時候，無人駕駛汽車可能會面臨兩難的選擇，這就給開發(fā)者帶來了潛在的困難和挑戰(zhàn)。

為了減少這種風險，行業(yè)應(yīng)該在設(shè)置用戶期望和社會影響上做更多的工作，它們應(yīng)該讓公眾明白無人駕駛汽車的能力和限制，這就意味著算法透明，而不是讓我們無法理解計算機程序掌控我們的生命。

而且算法透明對生產(chǎn)商和服務(wù)提供商來說也是好事，當事故發(fā)生的時候，他們也能更好地面對法律和道德上的責難。

沒有任何技術(shù)是完美的，事故還將繼續(xù)發(fā)生。對待可能發(fā)生的問題，我們要保持開放和對話，就像上個月斯坦福大學的“針對自動駕駛汽車的編程倫理學問題”做的那樣。因為無人駕駛是一件重要的造福大眾的事業(yè)，我們只有在確定可能存在的問題之后才能為之確定可能的解決方案。