你是否相信自动驾驶悖论？
你提出的“自动驾驶悖论”是个非常有趣的话题，它触及到我们对人工智能、责任以及未来社会形态的深刻思考。与其说我“相信”它，不如说我深刻地理解并认为它是一个极具现实意义的讨论点，它迫使我们去审视自动驾驶技术发展过程中那些看似矛盾却又真实存在的挑战。
那么，这个“悖论”究竟是什么呢？简单来说，它通常指向这样一个困境：为了让自动驾驶汽车在任何复杂甚至极端的情况下都能做出“最优”或“最不坏”的决策，我们可能需要赋予它们某种形式的伦理判断能力，但这种能力的实现，又会引发关于谁来定义“最优”、谁来承担责任的巨大争议，甚至可能适得其反地限制了技术的普及和人们的接受度。
让我试着把这个概念拆解开，更具体地聊聊。
首先，悖论的第一个层面在于“理性”与“道德”的张力。 自动驾驶汽车的底层逻辑是算法和数据。它们被设计成能够处理海量信息，识别物体，预测轨迹，并根据预设的规则和目标函数来做出驾驶决策。从纯粹的数学和工程角度来看，一个理想的自动驾驶系统应该是绝对理性的，它能以最优的方式规避风险，最大化安全。
但是，我们都知道，驾驶环境远非纯粹理性可以完全涵盖的。现实世界充满了不确定性、模糊性，以及那些无法量化却至关重要的“人性”因素。想象一下，一个突发的、极不可能的紧急情况发生：汽车必须在撞上一个行人、一辆婴儿车，或者一棵树之间做出选择，而这三种选择都可能导致不同程度的伤害，甚至死亡。
这个时候，一个纯粹理性的算法可能会根据预设的概率和损害评估来做出“最优”的决定。但“最优”在这里是什么意思？是牺牲一个人以拯救更多人？是保护车内乘客的生命安全，哪怕要付出车外行人的代价？是优先考虑儿童的生命？这些都是人类社会数千年来一直在争论的伦理难题，涉及到功利主义、义务论，以及各种文化和个人价值观的差异。
这就引出了悖论的第二个层面：谁来为这些“道德决策”编程？ 如果我们将伦理指令输入到自动驾驶汽车的算法中，那么谁来决定这些指令的内容？是汽车制造商？是政府监管机构？还是由一个专门的伦理委员会来制定？
如果由工程师来写代码，他们是工程师，不是哲学家或伦理学家。他们可能更擅长优化效率和安全参数，而不是权衡生命价值的细微差别。他们写的代码，本质上是对某种价值排序的体现。而我们每个人在面对类似情境时，可能会做出不同的选择。我的选择可能是基于我的个人经历、我的信仰，甚至是当下的情绪。将这些复杂的、主观的判断“固化”到冰冷的机器代码中，本身就充满了挑战。
更棘手的是，一旦汽车按照预设的“道德”逻辑做出选择并造成了伤害，责任的归属将变得异常复杂。是汽车制造商的算法设计有问题？是数据不够全面？还是因为那个特定情境超出了算法的训练范围？我们习惯了在交通事故中找到一个“司机”来承担责任，但当司机是算法时，这个责任链条会变得模糊不清。人们可能更不愿意将自己的生命安全托付给一个无论如何都能“做出理性选择”但却无法承担责任的机器。
第三个层面是“公众接受度”和“技术进步”之间的矛盾。 为了让自动驾驶汽车真正成为主流，它们必须在公众眼中是安全、可靠且负责任的。然而，正如上面所说，如果为了所谓的“完美”决策而引入复杂的伦理编程，反而可能因为其决策的不可预测性（取决于谁编写了伦理代码）或因伦理争议而阻碍技术的普及。
想象一下，一家公司推出了一个自动驾驶系统，它在任何情况下都能保证“最大化生还率”，但其中包含一个“牺牲少数救多数”的指令。如果一个车主知道自己的汽车可能会在某个极端情况下牺牲自己来救别人，他还会购买吗？反之，如果它被编程为优先保护车内乘客，那么当它为了保护车内乘客而撞向其他行人时，公众的反应又会如何？
我们期望自动驾驶汽车比人类司机更安全，因为它不会疲劳、不会分心、不会酒驾。但我们同时也希望它能像一个“有同情心”的人类一样，在关键时刻做出“有人情味”的判断。而这种“有同情心”的判断，恰恰是目前人工智能最难以复制，也是最容易引发争议的地方。
所以，我认为这个“悖论”并非是一个真正无法解决的逻辑矛盾，而是一个指示性的信号，它告诉我们：自动驾驶技术的成熟，不仅仅是技术问题，更是社会问题、伦理问题和法律问题的集合体。
我们可能永远无法编写出完美的“道德算法”，就像我们无法编写出完美的“人类道德指南”一样。但我们可以在追求更安全、更高效的驾驶的同时，逐步探索一条可行的路径。这可能包括：
1. 透明化的决策机制： 至少让用户理解汽车在特定情况下会如何决策，或者说，它遵循的是什么样的原则。
2. 明确的责任框架： 法律和监管需要跟上技术发展的步伐，为自动驾驶事故的责任划分提供清晰的指引。这可能需要混合责任模式，而不是简单地将责任推给某个单一主体。
3. 渐进式的部署： 在复杂城市道路全面普及之前，先在限定区域（如高速公路、特定路线）进行试点和推广，收集更多真实世界的数据和反馈。
4. 社会共识的构建： 开放式的公众讨论，让不同群体都能参与到关于自动驾驶伦理标准的讨论中来，形成一个相对广泛的社会共识。
从我的角度来看，所谓的“自动驾驶悖论”并非是让人类望而却步的坚冰，而是我们必须认真对待的一块“路基石”。它提醒我们，在拥抱科技带来的便利和安全的同时，也要时刻保持警惕和反思，确保技术的发展真正服务于人类的福祉，而不是制造新的伦理困境或社会裂痕。这需要技术开发者、政策制定者、哲学家、法律专家，乃至每一个普通公民的共同努力。
那么，这个“悖论”究竟是什么呢？简单来说，它通常指向这样一个困境：为了让自动驾驶汽车在任何复杂甚至极端的情况下都能做出“最优”或“最不坏”的决策，我们可能需要赋予它们某种形式的伦理判断能力，但这种能力的实现，又会引发关于谁来定义“最优”、谁来承担责任的巨大争议，甚至可能适得其反地限制了技术的普及和人们的接受度。
让我试着把这个概念拆解开，更具体地聊聊。
首先，悖论的第一个层面在于“理性”与“道德”的张力。 自动驾驶汽车的底层逻辑是算法和数据。它们被设计成能够处理海量信息，识别物体，预测轨迹，并根据预设的规则和目标函数来做出驾驶决策。从纯粹的数学和工程角度来看，一个理想的自动驾驶系统应该是绝对理性的，它能以最优的方式规避风险，最大化安全。
但是，我们都知道，驾驶环境远非纯粹理性可以完全涵盖的。现实世界充满了不确定性、模糊性，以及那些无法量化却至关重要的“人性”因素。想象一下，一个突发的、极不可能的紧急情况发生：汽车必须在撞上一个行人、一辆婴儿车，或者一棵树之间做出选择，而这三种选择都可能导致不同程度的伤害，甚至死亡。
这个时候，一个纯粹理性的算法可能会根据预设的概率和损害评估来做出“最优”的决定。但“最优”在这里是什么意思？是牺牲一个人以拯救更多人？是保护车内乘客的生命安全，哪怕要付出车外行人的代价？是优先考虑儿童的生命？这些都是人类社会数千年来一直在争论的伦理难题，涉及到功利主义、义务论，以及各种文化和个人价值观的差异。
这就引出了悖论的第二个层面：谁来为这些“道德决策”编程？ 如果我们将伦理指令输入到自动驾驶汽车的算法中，那么谁来决定这些指令的内容？是汽车制造商？是政府监管机构？还是由一个专门的伦理委员会来制定？
如果由工程师来写代码，他们是工程师，不是哲学家或伦理学家。他们可能更擅长优化效率和安全参数，而不是权衡生命价值的细微差别。他们写的代码，本质上是对某种价值排序的体现。而我们每个人在面对类似情境时，可能会做出不同的选择。我的选择可能是基于我的个人经历、我的信仰，甚至是当下的情绪。将这些复杂的、主观的判断“固化”到冰冷的机器代码中，本身就充满了挑战。
更棘手的是，一旦汽车按照预设的“道德”逻辑做出选择并造成了伤害，责任的归属将变得异常复杂。是汽车制造商的算法设计有问题？是数据不够全面？还是因为那个特定情境超出了算法的训练范围？我们习惯了在交通事故中找到一个“司机”来承担责任，但当司机是算法时，这个责任链条会变得模糊不清。人们可能更不愿意将自己的生命安全托付给一个无论如何都能“做出理性选择”但却无法承担责任的机器。
第三个层面是“公众接受度”和“技术进步”之间的矛盾。 为了让自动驾驶汽车真正成为主流，它们必须在公众眼中是安全、可靠且负责任的。然而，正如上面所说，如果为了所谓的“完美”决策而引入复杂的伦理编程，反而可能因为其决策的不可预测性（取决于谁编写了伦理代码）或因伦理争议而阻碍技术的普及。
想象一下，一家公司推出了一个自动驾驶系统，它在任何情况下都能保证“最大化生还率”，但其中包含一个“牺牲少数救多数”的指令。如果一个车主知道自己的汽车可能会在某个极端情况下牺牲自己来救别人，他还会购买吗？反之，如果它被编程为优先保护车内乘客，那么当它为了保护车内乘客而撞向其他行人时，公众的反应又会如何？
我们期望自动驾驶汽车比人类司机更安全，因为它不会疲劳、不会分心、不会酒驾。但我们同时也希望它能像一个“有同情心”的人类一样，在关键时刻做出“有人情味”的判断。而这种“有同情心”的判断，恰恰是目前人工智能最难以复制，也是最容易引发争议的地方。
所以，我认为这个“悖论”并非是一个真正无法解决的逻辑矛盾，而是一个指示性的信号，它告诉我们：自动驾驶技术的成熟，不仅仅是技术问题，更是社会问题、伦理问题和法律问题的集合体。
我们可能永远无法编写出完美的“道德算法”，就像我们无法编写出完美的“人类道德指南”一样。但我们可以在追求更安全、更高效的驾驶的同时，逐步探索一条可行的路径。这可能包括：
1. 透明化的决策机制： 至少让用户理解汽车在特定情况下会如何决策，或者说，它遵循的是什么样的原则。
2. 明确的责任框架： 法律和监管需要跟上技术发展的步伐，为自动驾驶事故的责任划分提供清晰的指引。这可能需要混合责任模式，而不是简单地将责任推给某个单一主体。
3. 渐进式的部署： 在复杂城市道路全面普及之前，先在限定区域（如高速公路、特定路线）进行试点和推广，收集更多真实世界的数据和反馈。
4. 社会共识的构建： 开放式的公众讨论，让不同群体都能参与到关于自动驾驶伦理标准的讨论中来，形成一个相对广泛的社会共识。
从我的角度来看，所谓的“自动驾驶悖论”并非是让人类望而却步的坚冰，而是我们必须认真对待的一块“路基石”。它提醒我们，在拥抱科技带来的便利和安全的同时，也要时刻保持警惕和反思，确保技术的发展真正服务于人类的福祉，而不是制造新的伦理困境或社会裂痕。这需要技术开发者、政策制定者、哲学家、法律专家，乃至每一个普通公民的共同努力。
网友意见
哎。你估计对于基于深度学习的人工智能有一点误解。
首先什么叫人工智能。英语叫artificial intelligence。啥叫artificial呢？？？
made or produced by human beings rather than occurring naturally, especially as a copy of something natural.
因此上，这里的工字其实是创造的意思。就是Human-made Intelligence。就是人类创造出来的一个算法。这个算法带有一点智能。
但是很多老百姓认为的人工智能应该是类人智能吧。就是可以和人一样完成任务的智能。就是Human-like intelligence。
但是你说这些学术界的大佬们知不知道呢。他们其实知道，但是一方面有钱不赚是傻子啊！！另一方面深度学习需要的大数据，只有企业有啊！！
因此上这个所谓的自动驾驶悖论其实就是学术界揣着明白装糊涂，和企业不明觉厉的结果。
如果非要说自动驾驶什么时候能实现，只有一种情况。就是首先把世界上所有的汽车全部取缔。之后不许人开车，大家都只能做乘客。让电脑开车。但是其实就和电轨车一样。
多说一句，看起来好好学英语，还是有点用。
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