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| 本文作者： 易建成 | 2017-12-02 20:00 |
雷鋒網(wǎng)按：Mobileye 前不久發(fā)表的論文《On a Formal Model of Safe and Scalable Self-Driving Cars》（意為“論安全和可大規(guī)模部署自動駕駛汽車的形式化模型”）可謂一石激起千層浪，它觸動了整個自動駕駛行業(yè)的敏感神經(jīng)。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，這篇論文引起的爭論核心問題是： Mobileye 斷言自動駕駛行業(yè)需要一個數(shù)學(xué)模型，只要自動駕駛汽車能遵守事先定好的清晰規(guī)則，就能一勞永逸的解決與自動駕駛汽車相關(guān)的交通事故問題。但是，這個方法真的有效嗎？
責(zé)任敏感安全（RSS，Responsibility Sensitive Safety ）模型闡釋了如何通過規(guī)范事故過錯和車輛安全來推動自動駕駛行業(yè)發(fā)展。
英特爾高級副總裁、Mobileye CEO Amnon Shashua 近日撰文表示，責(zé)任敏感安全模型是一種催化劑，它能夠推動行業(yè)組織、汽車制造商和監(jiān)管機構(gòu)進行跨行業(yè)討論。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，自發(fā)布以來，這篇論文受到了廣泛肯定，但與此同時還存在一些問題。
其中一個關(guān)鍵問題是：人類判斷出于法律、安全和文化等多方面考量，而RSS模型似乎只專注在法律層面。有人認(rèn)為RSS旨在讓制造商免于承擔(dān)責(zé)任——“這是一種誤解”， Shashua撰文給出了自己的解釋。
Shashua在文中指出：RSS規(guī)范了在一系列復(fù)雜路況中的人類判斷。它明確界定了什么是安全駕駛、什么是魯莽駕駛。對于人類駕駛員來說，碰撞和其它事故責(zé)任的解釋不是一成不變的。駕駛員的失誤，都是根據(jù)事件發(fā)生后不完整的信息和各類因素來判定的。
對于機器而言，這些定義可以是正式的、精準(zhǔn)的。機器擁有周圍環(huán)境的高度精確信息，機器知道其反應(yīng)時間和制動力，并且永遠不會分心、走神或是被干擾。通過機器，我們不需要在事后解釋其行為。相反，我們可以對機器進行編程，使其遵循一個既定模式。
Shashua表示：RSS模型的核心，就是要把當(dāng)今的駕駛困境形成書面文字，并把它放在特定語境中理解。
例如，并道和超車時的安全距離和安全車距；哪輛車超車并應(yīng)由其保持安全距離；如何把路權(quán)融入模型；如何通過有限的感應(yīng)來界定安全駕駛（比如，當(dāng)行人從建筑或停泊的車后突然出現(xiàn)），等等。
顯然，人類判斷包含避免事故，而不僅僅是逃避責(zé)任。RSS旨在打下基礎(chǔ)，在駕駛過程中設(shè)定人類判斷的方方面面，其目標(biāo)就是為自動駕駛汽車出具一份正式的“安全證明”。
RSS不做什么？Shashua在文中闡述了以下兩點：
RSS不允許自動駕駛汽車做出導(dǎo)致碰撞的判斷——即使自動駕駛汽車擁有路權(quán)。另一方面，RSS不允許自動駕駛汽車執(zhí)行非法操作，例如：為了避免碰撞而跨過實線，或者為了避免危險而繞過并排停靠的汽車。它不允許自動駕駛汽車魯莽行動，因為，這有可能會造成其它碰撞。
RSS不允許自動駕駛汽車通過造成輕微事故來避免另一起事故。換句話說，要想避免由人類駕駛員造成的碰撞，RSS模型允許自動駕駛汽車在不造成其它事故的前提下，采取任何行動（包括違反交通法規(guī)）。這種約束是恰當(dāng)?shù)模驗椋瑢κ鹿蕠?yán)重性的判斷十分主觀，很可能會忽略隱藏的關(guān)鍵變量，例如：一起看似“不太嚴(yán)重”的事故中，后座上有一個嬰兒。
無論如何，如果社會允許通過一起碰撞而緩解另一起碰撞，那么，在某種情況下，它可通過“責(zé)任傳遞性”的概念添加到RSS公式中。這樣，一起完整事故的責(zé)任就可以分配給啟動連鎖事件的車輛。我們決定，不在模型中加入這種可能性——盡管這是可以做到的。
“擁有路權(quán)，而不是爭搶路權(quán)”，這個常識性觀念也是RSS的一部分。以穿越十字路口的汽車為例，路燈為車輛通行提供合法路權(quán)，但是，如果另一輛汽車闖紅燈，就會擋住路口。在這種情況下，RSS并不為自動駕駛汽車提供權(quán)利，去撞擊擋路的汽車。根據(jù)RSS，如果自動駕駛汽車這樣做，那它就是過錯方。
從邏輯上說，要想批判RSS模型，你必須找到一個事故場景。在這個場景中，RSS確定的責(zé)任與“常識性”人類判斷不一致。
但在研究了國家高速公路交通安全管理局的各種撞車類型后（600萬起撞車事故歸納為37種情景，覆蓋所有這些事故的99.4%，全都符合RSS模型），Shashua稱并沒有發(fā)現(xiàn)這樣的場景。
Shashua認(rèn)為：軟件能夠做出最安全的決策。最關(guān)鍵的是，一個模型要想有用，人們就必須證明一種可能性，即開發(fā)出一種軟件，它永遠不會導(dǎo)致事故、同時還能維持正常交通運轉(zhuǎn)。
還有一點不容忽視。人們必須證明，這一模型不會受到“蝴蝶效應(yīng)”影響，即：目前一個看似無害的行為，將通過一系列行動，演變成災(zāi)難事件。
例如，一次具有侵犯性的并道，會導(dǎo)致后車剎車而滑入另一條車道，最終導(dǎo)致撞車。
Shashua 認(rèn)為，Mobileye公布RSS模型，以此引發(fā)爭辯、討論和探索——這些都是通向正解的必經(jīng)之路。
但現(xiàn)實情況卻是，目前并沒有RSS模型的替代方案。所以，在缺乏清晰模型的情況下，行業(yè)應(yīng)該怎么做？僅僅是支持“最佳做法”？
這將轉(zhuǎn)化成另一場爭論——“我的自動駕駛汽車上的傳感器比你的更多”，或“我們的測試項目里程數(shù)比你們更多”。
如果是在一個沒有清晰模型來評估安全的世界中，這些量化聲明，可能會保護自動駕駛汽車的開發(fā)者，但它們并不能保證安全。
更糟的是，它會使自動駕駛汽車過度設(shè)計、造價昂貴，以至于無法惠及普通人，尤其是最應(yīng)該從中受益的弱勢群體，例如老年人和殘疾人，而我們期待自動駕駛能為他們提供靈活、可負擔(dān)、安全、按需提供的交通方式。
只把RSS模型融入自動駕駛技術(shù)還不夠。要想真正確保安全，透明度必不可少，并讓社會接受“人類判斷將被納入自動駕駛決策”這一點。
Shashua指出：就汽車安全而言，精密設(shè)計的自動駕駛汽車，其安全性比人類駕駛汽車提高上千倍。要想為自動駕駛汽車成功上路做好準(zhǔn)備，需要澄清許多問題。這些問題不只是技術(shù)創(chuàng)新，或者是對比不同公司的產(chǎn)品。
當(dāng)然，對Moibleye提出的設(shè)想，也有來自業(yè)內(nèi)人士的另外一種聲音。他們認(rèn)為：自動駕駛汽車的安全測試不能少，但這些測試不能靠處理器制造商的算法，畢竟這不符合社會的運轉(zhuǎn)方式。
不過，在英特爾、在Moibleye看來，押注自動駕駛領(lǐng)域，是為了推動行業(yè)達成共識——絕對有必要把判斷規(guī)則、責(zé)任和過錯規(guī)范化，以實現(xiàn)對社會的巨大效益。RSS不是一個規(guī)避責(zé)任的模型，而是一個創(chuàng)新模型，其目的就是能夠讓自動駕駛汽車按照最高安全標(biāo)準(zhǔn)來運行。而自動駕駛要想獲得成功，就要舉整個生態(tài)系統(tǒng)之力，讓科學(xué)實驗進入真正的市場。
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