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| 本文作者： 易建成 | 2017-12-02 20:00 |
雷鋒網按：Mobileye 前不久發表的論文《On a Formal Model of Safe and Scalable Self-Driving Cars》（意為“論安全和可大規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的敏感神經。
據雷鋒網了解，這篇論文引起的爭論核心問題是： Mobileye 斷言自動駕駛行業需要一個數學模型，只要自動駕駛汽車能遵守事先定好的清晰規則，就能一勞永逸的解決與自動駕駛汽車相關的交通事故問題。但是，這個方法真的有效嗎？
責任敏感安全（RSS，Responsibility Sensitive Safety ）模型闡釋了如何通過規范事故過錯和車輛安全來推動自動駕駛行業發展。
英特爾高級副總裁、Mobileye CEO Amnon Shashua 近日撰文表示，責任敏感安全模型是一種催化劑，它能夠推動行業組織、汽車制造商和監管機構進行跨行業討論。
據雷鋒網了解，自發布以來，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。有人認為RSS旨在讓制造商免于承擔責任——“這是一種誤解”， Shashua撰文給出了自己的解釋。
Shashua在文中指出：RSS規范了在一系列復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，碰撞和其它事故責任的解釋不是一成不變的。駕駛員的失誤，都是根據事件發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、精準的。機器擁有周圍環境的高度精確信息，機器知道其反應時間和制動力，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；哪輛車超車并應由其保持安全距離；如何把路權融入模型；如何通過有限的感應來界定安全駕駛（比如，當行人從建筑或停泊的車后突然出現），等等。
顯然，人類判斷包含避免事故，而不僅僅是逃避責任。RSS旨在打下基礎，在駕駛過程中設定人類判斷的方方面面，其目標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致碰撞的判斷——即使自動駕駛汽車擁有路權。另一方面，RSS不允許自動駕駛汽車執行非法操作，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）。這種約束是恰當的，因為，對事故嚴重性的判斷十分主觀，很可能會忽略隱藏的關鍵變量，例如：一起看似“不太嚴重”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“責任傳遞性”的概念添加到RSS公式中。這樣，一起完整事故的責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，而不是爭搶路權”，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，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利，去撞擊擋路的汽車。根據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稱并沒有發現這樣的場景。
Shashua認為：軟件能夠做出最安全的決策。最關鍵的是，一個模型要想有用，人們就必須證明一種可能性，即開發出一種軟件，它永遠不會導致事故、同時還能維持正常交通運轉。
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”影響，即：目前一個看似無害的行為，將通過一系列行動，演變成災難事件。
例如，一次具有侵犯性的并道，會導致后車剎車而滑入另一條車道，最終導致撞車。
Shashua 認為，Mobileye公布RSS模型，以此引發爭辯、討論和探索——這些都是通向正解的必經之路。
但現實情況卻是，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，行業應該怎么做？僅僅是支持“最佳做法”？
這將轉化成另一場爭論——“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計、造價昂貴，以至于無法惠及普通人，尤其是最應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、安全、按需提供的交通方式。
只把RSS模型融入自動駕駛技術還不夠。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備，需要澄清許多問題。這些問題不只是技術創新，或者是對比不同公司的產品。
當然，對Moibleye提出的設想，也有來自業內人士的另外一種聲音。他們認為：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方式。
不過，在英特爾、在Moibleye看來，押注自動駕駛領域，是為了推動行業達成共識——絕對有必要把判斷規則、責任和過錯規范化，以實現對社會的巨大效益。RSS不是一個規避責任的模型，而是一個創新模型，其目的就是能夠讓自動駕駛汽車按照最高安全標準來運行。而自動駕駛要想獲得成功，就要舉整個生態系統之力，讓科學實驗進入真正的市場。
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