黨的二十屆三中全會審議通過了《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現(xiàn)代化的決定》，強調要完善生成式人工智能發(fā)展和管理機制，在制度上明確了平衡前沿人工智能發(fā)展和治理的重要性與必要性。隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展，自動駕駛正逐步重塑人類的出行方式，成為當代科技創(chuàng)新中最具代表性的突破之一。未來，車輛將不僅僅是交通工具，而是具備自主學習與決策能力的智能實體，可自主行駛、避讓行人、規(guī)劃路線，將科幻電影中的情景帶入現(xiàn)實生活。近年來，Waymo、Tesla、Uber以及百度等中外企業(yè)紛紛加速推進自動駕駛技術的商業(yè)化進程。例如，百度的“蘿卜快跑”項目已在多個大城市試運營無人駕駛出租車，這標志著自動駕駛技術進入新的發(fā)展階段。
盡管前沿人工智能技術的發(fā)展令人驚艷，但是它并非完美無缺。例如，它依賴大量數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)偏見和誤導性；解釋性差，對計算資源需求高；潛藏著諸多安全與隱私問題隱患。這些難題不僅影響公眾對技術的信任，還涉及法律法規(guī)、倫理規(guī)范和社會價值體系的深層次考量。在享受自動駕駛帶來的便利之時，如何確保其發(fā)展符合交通安全規(guī)范，并在社會信任和安全保障方面達到預期，已成為亟需解決的核心議題。
責任歸屬：明確框架與透明機制
自動駕駛技術的快速發(fā)展讓“無人駕駛”時代的到來不再只是科幻小說里的情節(jié)，但隨之而來的責任歸屬問題卻愈加撲朔迷離。在傳統(tǒng)交通事故中，駕駛員的責任顯而易見。而在自動駕駛情境下，駕駛員角色逐漸淡化，責任界定變得多元且模糊。在這一新的技術背景下，厘清算法設計者、制造商和車輛所有者的責任，是實現(xiàn)社會共治、確保技術平穩(wěn)落地的關鍵一步。
首先，應通過完善的法律和政策框架來明確各方的責任。當自動駕駛系統(tǒng)發(fā)生故障或引發(fā)交通事故時，一是算法設計者應對算法的安全性和有效性負責。二是制造商需確保車輛硬件系統(tǒng)符合相關安全標準。三是車主需履行基本的維護義務。這樣的責任劃分有助于防止事故發(fā)生后各方相互推諉，為技術的規(guī)范、社會交通安全應用提供法律依據(jù)。
其次，提升透明度是解決責任歸屬問題的關鍵。在高度依賴復雜算法和大數(shù)據(jù)的自動駕駛背景下，建立完善的信息披露機制尤為重要。自動駕駛車輛應配備類似“黑匣子”的裝置，實時記錄行駛過程中的操作數(shù)據(jù)和決策細節(jié)，以確保事故發(fā)生后有充足證據(jù)進行責任追溯。這不僅有助于快速厘清責任，還能防止責任轉移和逃避。
最后，建立快速反應的責任追究機制至關重要。在事故或爭議發(fā)生時，應設立專業(yè)仲裁平臺，迅速介入并調解各方糾紛，確保各方履行責任義務。這樣的機制不僅提高了事故處理效率，還能增強公眾對自動駕駛技術的信任，為其進一步推廣提供社會基礎支持。
數(shù)據(jù)隱私：強化保護與法規(guī)監(jiān)管
在自動駕駛的運行中，數(shù)據(jù)是智能決策的核心“燃料”。車輛要實現(xiàn)精準避障、識別交通標志、處理復雜路況，離不開對海量數(shù)據(jù)的收集和實時分析。然而，這些數(shù)據(jù)中往往包含了大量個人隱私信息，如乘客的行駛軌跡、常去地點和生活習慣等，一旦這些數(shù)據(jù)被不當使用或泄露，不僅會給個人帶來困擾，更可能引發(fā)社會信任危機，甚至造成嚴重的安全隱患。因此，加強數(shù)據(jù)隱私保護，是自動駕駛技術社會治理的重中之重。
首先，自動駕駛企業(yè)和相關機構必須嚴格執(zhí)行“數(shù)據(jù)最小化”原則，僅收集維持車輛正常運行所必需的數(shù)據(jù)，避免不必要的信息采集。這不僅提高了數(shù)據(jù)管理效率，還有效降低了數(shù)據(jù)泄露風險。同時，應采用先進的加密技術，如端到端加密，為數(shù)據(jù)傳輸和存儲提供安全保障，確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中不被竊取，只有授權方才能解鎖，減少數(shù)據(jù)泄露風險。
其次，加強數(shù)據(jù)匿名化處理是保護隱私的重要舉措。通過去標識化技術，自動駕駛公司能夠在保護乘客身份的同時，繼續(xù)利用數(shù)據(jù)進行技術優(yōu)化與改進。這種處理方式有效降低了隱私泄露的風險，同時也為技術發(fā)展提供了源源不斷的數(shù)據(jù)支持。與此同時，企業(yè)應建立嚴格的數(shù)據(jù)訪問控制機制，確保只有經(jīng)過授權的人員或部門才能夠接觸敏感信息，進一步增強數(shù)據(jù)安全性，防范濫用行為。
最后，完善數(shù)據(jù)監(jiān)管體系與隱私保護法規(guī)同樣不可忽視。政府和監(jiān)管機構應加快制定并完善數(shù)據(jù)隱私保護法律法規(guī)，明確規(guī)定自動駕駛技術中數(shù)據(jù)收集、存儲和使用的合法邊界，并對企業(yè)的合規(guī)執(zhí)行情況進行嚴格監(jiān)管。企業(yè)也需積極公開其數(shù)據(jù)保護政策和安全措施，定期披露隱私保護成效，主動接受社會監(jiān)督，以此增強公眾信任。
算法偏見：透明審查與優(yōu)化機制
在自動駕駛技術中，算法被視為“隱形駕駛員”，直接決定了車輛如何行駛、避障，甚至在緊急情況下的決策。然而，這些算法并非完全中立，可能因設計和訓練數(shù)據(jù)的不平衡而帶有偏見。例如，若算法主要基于城市交通環(huán)境進行訓練，其在鄉(xiāng)村道路上的表現(xiàn)可能出現(xiàn)偏差。這種算法偏見不僅影響自動駕駛技術的安全性，也可能引發(fā)社會公平問題。因此，從社會治理的角度看，減少算法偏見、提升算法的可靠性和適應性，已成為自動駕駛技術監(jiān)管的關鍵難題。
首先，應確保算法的多樣性和適應性。自動駕駛企業(yè)在設計和訓練算法時，應采用多元化的數(shù)據(jù)集，涵蓋各種可能的路況、天氣和交通環(huán)境。確保算法在各種場景下都“應對自如”，避免因數(shù)據(jù)偏差導致的“水土不服”問題。通過這種方式，不僅能提升算法的適用性，還能有效減少潛在的系統(tǒng)性誤差，為自動駕駛技術的安全性保駕護航。
其次，應推動算法的透明化，建立系統(tǒng)的“算法審查”機制。算法不應成為難以理解的“黑箱”，而應轉變?yōu)橥该骺杀O(jiān)督的“開放倉”。政府和行業(yè)監(jiān)管機構應制定相關標準，要求自動駕駛企業(yè)公開算法設計原則、數(shù)據(jù)來源，并接受獨立第三方的測試和評估。這不僅能確保算法符合技術規(guī)范和安全要求，還能為社會治理注入必要的透明度，增強公眾對技術的信任感。
最后，應建立常態(tài)化的算法審查和優(yōu)化機制。政府與行業(yè)機構應聯(lián)手制定定期審查和評估的機制，確保算法不斷優(yōu)化，防止?jié)撛趩栴}積微成著。此外，還應引入多方參與的評估體系，把學術界、行業(yè)專家和用戶群體都納入進來，共同把關算法的安全性和可靠性。多方協(xié)作不僅能讓審查更科學、更公正，也能為技術在社會中的廣泛應用打下堅實的基礎。
綜上所述，自動駕駛技術的未來發(fā)展，需要科學的治理框架和多方協(xié)作的努力。要讓技術真正落地生根，必須在責任劃分、數(shù)據(jù)保護和算法透明等關鍵環(huán)節(jié)上建立起完善的制度體系。這樣才能在社會信任和技術創(chuàng)新之間找到最佳平衡點，為公眾帶來更安全、更高效的出行體驗。
