24、自动驾驶汽车创新与叙事的深度剖析

自动驾驶汽车创新与叙事的深度剖析

自动驾驶汽车的监管与创新分类

自动驾驶汽车（AVs）的监管是一个复杂的问题。其未来发展存在严重的不确定性，因此应采用适应导向的监管策略，而非仅仅依赖控制导向的方法来处理与自动驾驶运输相关的（可量化）风险。这并不意味着AVs的标准风险评估程序不重要，而是我们还需要考虑与这种激进创新相关的严重不确定性形式。

目前，新兴和潜在颠覆性技术（如AVs）的治理方法大多默认应根据创新对市场的影响来衡量和分类。但这种方法可能会忽视市场表现相似的技术之间的重要差异，同时，本质相似的技术可能因其中只有一个对现有市场产生颠覆性影响而显得不同。因此，我们提出了一种替代的技术创新分类方法，该方法考虑了与新技术相关的（可量化或严重的）不确定性以及（预先存在或由技术创造的）社会偏好。

基于这种分类，我们可以为每种类型的创新制定不同的监管策略。例如，目前许多监管实践都受到所谓的预防原则的启发，该原则要求“如果存在（1）威胁，且（2）不确定，那么（3）必须采取某种行动（4）”。然而，这一原则未能区分不同类型的不确定性（可量化和不可量化），而这些不确定性可能源于与新技术相关的不同社会偏好（技术之前存在的或由技术本身创造的）。监管机构可能需要根据所开发的创新类型以及其他与安全相关的考虑因素，采取不同的缓解措施。这种分类对AVs的监管具有实际意义。

现有分类法的局限性与新分类法的提出

技术创新通常被视为一种经济现象，现有的分类法大多基于特定技术对市场的影响。因此，这些现有的分类法无法应用于目前在市场上不存在或很少存在的技术。我们提出了一种基于不同类型的不确定性（可量化或严重）和不同类型的社会偏好（技术创造之前存在的或由技术本身创造的）的替代分类法。

与AVs相关的不确定性在很大程度上是不可量化的，可以通过制定不同的情景来处理。这意味着监管AVs是一个棘手的问题。此外，我们强调AVs主要旨在满足一组预先存在的偏好，即使这些偏好可能会随着时间的推移而改变。因此，这项技术对创新研究具有极大的吸引力，因为即使在近期内它是否会具有颠覆性（即在市场上产生指数级影响）存在争议，但它仍可被视为激进的创新。这一点对于打破将AVs的进步描绘成必然会造福社会的流行叙事，并平衡特定监管需求与鼓励创新的愿望至关重要。最后，AVs的创新不仅应帮助用户应对乏味的旅程，还应让他们享受旅行。

自动驾驶汽车的商业叙事与现实风险

AVs常被宣称能带来诸多社会效益，如通过用AI驾驶员取代人类驾驶员来提高安全性，从而拯救无数生命；AI驾驶员不会疲劳，可大幅改变运输性质，对生产力、供应链和商品获取产生巨大的经济和社会影响；AVs的算法效率还可通过优化运输和燃料管理带来显著的环境效益。这些效益共同构成了一个关于AV未来的乌托邦式社会经济愿景。

然而，这个愿景并未传达其他重要信息，如这种激进的运输变革的财务成本、谁将支付所需的基础设施变更费用、变革的风险是什么，以及如果AI出现重大故障或问题，谁应承担责任。此外，乘客使用AVs时究竟应该信任谁也不清楚。转向AVs改变了人们对安全和信任的传统理解，乘客需要信任AI驾驶员、AI操作系统背后的公司、监管AVs生产和使用的国家监管机构，以及可能需要测试和校准AI驾驶智能所基于的传感器和算法的新服务行业。

鉴于AV乌托邦的承诺和许多相关问题，研究将AV乌托邦未来的叙事与任何AV未来都将建立在有利可图的创新AV商业模式这一严峻现实进行了对比。因此，分析将这种叙事重新定义为一种商业工具，旨在从广泛的社会利益相关者那里获得支持。本章剖析了几个主题要点，以更好地理解AV叙事的商业用途如何为AV商业化带来诸多好处，但也给社会带来了复杂的风险。部分分析侧重于阐明AV创新的复杂关系，以评估商业行为者如何为了商业利益影响AVs的意义，从而分析伦理风险关系。AV叙事倾向于推广不确定未来的乐观愿景，促进对AI和AVs的信任，同时通过制造复杂的知识和信息不对称来掩盖风险。

研究方法与分析目的

本研究采用跨学科的替代混合方法，侧重于概念和关系分析。目标是分析和拆解AV叙事的复杂性和组成部分。它借鉴了AV研究、科学技术研究（STS）、哲学、风险理论以及AI治理和伦理等领域的工作，以更好地理解AV叙事及其对基于AVs和人工智能驾驶智能的未来承诺的构建。

“解构”一词由雅克·德里达提出并普及，这里一般指努力理解关系和各种联系。这种“解构”采用了一种混合方法，结合了德里达和其他哲学家（如路德维希·维特根斯坦）的思想。其理念是结合他们的一些见解，更好地理解语言使用和意义，并批判性地分析AV叙事的使用。该方法以关系分析为核心，旨在阐明并提高AI和AV技术复杂意义的构建和解构过程的透明度。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示AV监管与创新分类的关系：

graph LR
    A[AVs监管] --> B[适应导向策略]
    A --> C[控制导向方法]
    D[创新分类] --> E[考虑不确定性]
    D --> F[考虑社会偏好]
    B --> E
    C --> E

表格：AVs的潜在效益与未传达信息对比
|潜在效益|未传达信息|
| ---- | ---- |
|提高安全性，拯救生命|财务成本|
|改变运输性质，提升经济和社会效益|基础设施费用承担者|
|带来环境效益|变革风险|
| |责任归属|

自动驾驶汽车创新与叙事的深度剖析

AV叙事的价值、目的与商业本质

在探讨AV叙事时，我们首先要思考其价值、目的和意义。实际上，AV叙事主要是一种商业工具，它为自动驾驶汽车创造并传达了一种愿景，以此来促进各方的支持并吸引利益相关者的投资。

AV行业在其商业运营模式和战略中运用叙事手段，有着明确的商业意图。通过构建一个美好的未来愿景，如前文提到的乌托邦式社会经济愿景，能够激发社会各界对AV的兴趣和期待。从投资者角度看，这样的愿景可能会让他们看到潜在的巨大商业回报，从而愿意投入资金；从消费者角度，美好的愿景会增加他们对AV的接受度和购买意愿；对于监管机构和政策制定者而言，积极的叙事可能会促使他们制定更有利于AV发展的政策。

下面我们通过一个列表来详细说明AV叙事作为商业工具的体现：
1. 吸引投资 ：描绘出AV未来的广阔市场前景和高额利润，吸引风险投资、企业战略投资等资金流入。
2. 提升品牌形象 ：塑造积极、创新、环保等正面的品牌形象，增强消费者对品牌的好感和信任。
3. 影响政策制定 ：促使政府出台支持AV发展的政策，如基础设施建设投入、法规放宽等。
4. 促进技术合作 ：吸引其他企业、科研机构等进行技术合作，加速AV技术的研发和推广。

AV叙事的复杂关系剖析

AV叙事并非孤立存在，它与更广泛的AI和交通运输叙事有着复杂的关系。这种关系体现在多个方面，我们可以通过以下表格来进行分析：
|关系类型|具体表现|
| ---- | ---- |
|与AI叙事的关系|AV是AI技术在交通运输领域的重要应用，AV叙事强化了AI的实用性和影响力，同时AI叙事为AV叙事提供了技术支撑和创新氛围。|
|与交通运输叙事的关系|AV叙事改变了传统交通运输的概念和模式，为交通运输的未来发展提供了新的方向，而交通运输叙事中的一些需求和趋势也影响着AV的发展和叙事构建。|

这种复杂的关系使得AV叙事具有强大的影响力，但也带来了一些问题。例如，它可能会导致人们过度关注AV的美好愿景，而忽视了其中存在的风险和挑战。同时，不同叙事之间的相互交织也可能造成信息的混乱和误解。

AV叙事带来的风险与治理需求

使用AV叙事来撬动利益相关者的支持虽然能带来诸多商业利益，但也引入了一系列风险。这些风险主要包括以下几个方面：
1. 认知偏差风险 ：过于乐观的叙事可能会让人们高估AV的安全性和可靠性，从而降低对潜在风险的警惕性。
2. 知识和信息不对称风险 ：AV行业掌握着大量关于技术、成本、风险等方面的信息，而普通公众和利益相关者可能了解有限，这就容易导致信息不对称，使得决策不够科学和理性。
3. 伦理风险 ：商业利益的驱动可能会导致在AV研发和应用过程中忽视一些伦理问题，如数据隐私、责任界定等。

为了应对这些风险，可能需要特定情境下的风险治理措施，以促进更符合伦理和透明的叙事使用。例如，监管机构可以要求AV企业更加透明地披露技术信息、风险评估结果等；行业协会可以制定相关的行业规范和标准，引导企业合理使用叙事手段；公众也应该提高自身的风险意识和信息甄别能力，不盲目相信过于美好的叙事。

以下是一个mermaid流程图，展示AV叙事风险与治理的关系：

graph LR
    A[AV叙事] --> B[引入风险]
    B --> C[认知偏差风险]
    B --> D[知识和信息不对称风险]
    B --> E[伦理风险]
    F[风险治理] --> G[监管机构措施]
    F --> H[行业协会规范]
    F --> I[公众意识提升]
    G --> C
    G --> D
    G --> E
    H --> C
    H --> D
    H --> E
    I --> C
    I --> D
    I --> E

综上所述，自动驾驶汽车的创新和叙事是一个复杂且多面的话题。我们既要看到AV带来的巨大潜力和商业机会，也要清醒地认识到其中存在的风险和挑战。通过深入分析AV的监管、创新分类、商业叙事以及相关风险，我们能够更加全面地理解这一新兴领域，为其健康、可持续的发展提供有益的参考。