很多科幻小说作家的想象，最后在现实世界中获得了应验。大师级科幻小说作家阿西莫夫有过一个思维，对于AI驱动的机器人，除了应当大大提高机器本身的智力水平之外，让其更佳用之外，在其和人类做事的时候，还必须一个更加宏观的，在技术平等主义的指导原则。他在短篇小说集《我，机器人》中写出了这样一组规则，称作“机器人三定律”：1．机器人不得损害人类，或者不得改置人类于险境中；2．机器人必需遵从人类的命令，除非与第一定律冲突；3．机器人可以在不与第一、第二定律冲突情况下确保自身不存在。

1985年，阿西莫夫又出版发行了《机器人与帝国》，在书中他将三大法则扩展为四大法则，减少了第零法则：机器人不得损害整体人类，或逼整体人类受到损害，包含更为原始的机器人四定律。虽然机器人三定律、四定律在很多有关于人工智能的电影和文学作品中屡次经常出现，但也仍然逗留在想象阶段，并没被实际应用于过。一方面的原因，是在很长一段时间里，机器的智力水平还没低到能和人类社会日常生活的息息相关；另外一个原因，则是由于阿西莫夫的原则只是非常简单的语言符号，未包含森严的逻辑闭环。但这并不阻碍阿西莫夫的思维沦为一种新的学科“机械伦理学”的基础，一门以人类为中心，关于机器人的修建和用于的学科，其核心就是如何安全性的应用于智能机器。

自动驾驶，数据是基石，但并不是全部而Mobileye公司，正在企图在自动驾驶领域，书写堪比机器人三定律，甚至更加准确的规则。这个月的月初，至顶网（赛博故事母平台）造访了Mobileye，一家创办于1999年，总部坐落于以色列的高科技公司。

该公司的主要业务为辅助驾驶员系统和自动驾驶研发所必须的计算机视觉、机器学习、数据分析、定位与地图建模等技术。2017年的3月，Mobileye被英特尔公司耗资153亿美元并购，并与后者的自动驾驶事业部（ADG）拆分，构成新的自动驾驶部门，由Mobileye牵头创始人、董事长兼任首席技术官阿姆侬·沙书亚（AmnonShashua）教授领导。图注：Mobileye牵头创始人、董事长兼任首席技术官阿姆侬·沙书亚教授很长时间以来，自动驾驶汽车的安全性可靠性，仍然被指出只和数据量密切相关。这是由于这一次由机器学习、深度自学带给人工智能浪潮的本质来是用于统计学方法对数据的利用，让机器通过“吃”海量的数据来总结模式和规律。

只要数据充足多，也就是路测的里程充足宽，自动驾驶汽车就不会更加安全性。沙书亚在和我们交流中回应，在自动驾驶这件事上，“把任务几乎转交统计学是不不切实际的”，无法只有数据训练，还要有一些常识原则，否则不会面对很大的发展障碍。

障碍之一在于经济性，“要让人类信任自动驾驶汽车，安全性最少要比人类司机好100倍。如果用统计学方法来构建，这就意味著1亿小时的路测，假设路测时每小时行经30公里，路测的距离是30亿公里”，沙书亚做到了一个非常简单的计算出来来证明经济上的不可能性，却是30亿公里，相等于绕行地球跑完了7万圈还好比。

障碍之二来自于黑箱问题，沙书亚指出统计学之上的AI“既不半透明、也不公开发表”。现在的深度自学是基于数据的自动编程，一种方式顺利了，我们告诉它有效地，但是我们不告诉它为什么有效地，反之，如果它告终了，我们也不告诉它为什么过热，唯一能做到的就是大大调整参数，增大数据量，企图让结果更加尽如人意，但实质上我们对其“内在”一无所知。但对自动驾驶而言，半透明是十分最重要的。

却是驾驶员这件事太简单了，牵涉到到社会安全性，牵涉到到驾驶员、乘客、路人，以及牵涉到交通部门、汽车公司甚至保险公司等利益涉及方。一旦车辆再次发生事故，我们却无法向涉案涉及方说明缘由，也无法界定责任，进而很难让自动驾驶夺得社会信任。在自动驾驶汽车，很有可能沦为人类第一个要考虑到如何与其安全性共处的智能机器之际。

Mobileye企图在统计学之上，减少一些人类可以解读的规则，公布了它RSS——ResponsibilitySensitiveSafety模型，中文翻译为责任脆弱安全性模型。RSS中所制订的各种规则，于是以如同阿西莫夫的“机器人三定律”，其核心目的也是安全性。RSS，机器可以背诵的数学安全性“定律”在之前公开发表的由沙书亚教授参予编写的论文“OnaFormalModelofSafeandScalableSelf－drivingCars”中，和先前来自Mobileye公司的演说解释中，我们获知RSS模型为构建这样的“目标”而原作：1．自动驾驶汽车本身无法造成事故（它可以是事故中的一方，但不是造成事故的一方）；2．自动驾驶汽车应当在其它车辆再次发生错误时（造成事故），作出准确反应，防止再次发生更加相当严重的事故。如果用一句话来总结，就是自动驾驶汽车总有一天不有误一场事故负责管理。

之所成立这个目标，可以解读为是要解决问题自动驾驶的可行性。不造成事故，就意味著自动架设汽车会为事故承担责任，这在基础上接下了监管部门、汽车公司的压力。但如果没合理的方式，只能靠这句文字符号，不得而知确保自动驾驶汽车可以沿着这个目标迈向。所以自动驾驶汽车就必须能问这样几个问题：1，什么是有可能再次发生事故的危险性情况；2，遇上问题时，什么是准确的反应；3，以及最后，也是十分最重要的，既然自动驾驶汽车要防止沦为造成事故的一方，那么如何确认事故中的责任方？（即如何防止沦为责任方）为构建这些目的，在这篇论文中，RSS规定了这样五条基本常识性原则：1．别追撞（追撞前车无责）。

2．别忽然并道，造成后车追撞（这是前车责任）。3．享有“路权”，但别故意谋求路权。（英文是：right－of－wayisgiven，nottaken）。

如果举例来说清，前车阿雷，也许“可以不想路，但是为了确保安全性，可以让速。4．小心视觉盲区。

5．如果能避免事故又会伤到他人，那一定要希望防止。必须留意的是，RSS并非只是看起来非常简单的文字符号叙述，而是由强劲的数学逻辑来确保可实现，像右图这样的公式（关于安全性车距），在论文中恣意可见。沙书亚也特别强调，必需遵从基于三方面的原则对这些常识展开公式化，还包括合理性、有效性和可验证性。

而有了这些常识准则，自动架设汽车的决策系统，就可以避免全然依赖统计学AI构建安全性驾驶员的陈旧性。自动驾驶汽车的监管、共识和价值毫无疑问，由于牵涉到社会公共安全，自动驾驶是政府一定会插手监管的领域。

在我们探访Mobileye公司的过程中，再次发生了较为最重要的新闻。Mobileye和大众宣告联合合作首个自动驾驶网约车服务（也称作上下班即服务，MaaS）。沙书亚指出这个项目的重点在于，这是全球第一个由政府参予的自动驾驶MaaS项目。以色列政府允诺将为此正式成立专门的委员会，辩论监管壁垒、监管架构反对MaaS发展。

对于自动驾驶汽车这样的新生事物，沙书亚指出监管的开合程度是十分最重要的。如果为了安全性，过分重视监管，很有可能一事无成。这方面来看，美国比较放开，欧洲则是重重监管，过松或者过严都会确保一事无成（过松造成事故时有发生让公众丧失信心，过严则让产业没什么创意机会）。

而以色列做到了制度上的创意，由政府插手来保证项目在安全性和可行性的均衡，“做了创新型监管（制度创意）”。在沙书亚眼中，新的技术拒绝，让政府法律的合理监管体系，和技术上的森严数学逻辑，构成了一门最重要的新学科——“法规科学”（regulatoryscience），一门把法律和高等数学融合在一起的新学科，正如阿西莫夫促成了机械伦理学一样。沙书亚期望RSS不是Mobileye一家之言，而是沦为全球自动驾驶产业的共识，作为一项“常识规则”，尊重的人越少，安全性和可用性就就越能获得确保。

Mobileye现在正在同主机厂合作，同行业供应商合作（百度4个月前宣告将使用Mobileye的RSS模型），甚至同美国、中国等监管机构展开合作，来积极开展这样推展共识，协同创意的工作。某种程度再次发生在我们抵达Mobileye之时，北京公交集团、北太智能也同时造访Mobileye，三方联合签订了协议书备忘录，创建合作伙伴关系。用北太智能的运营总监李华的话来说，“创建一个基础交通大数据的基础设施”。

在以色列，我体会到了两种驾驶员体验。第一次是自驾，以色列并非是一个司机驾车循规蹈矩的国度，当我们一行人在异国他乡小心自驾时，偶尔被后边听见的鸣笛声劝说，甚至被顺行转弯。所以当我把这个自动驾驶网约车涉及新闻零担朋友圈时，有位在以色列工作过的朋友说道，在这里研发自动驾驶，意味著是好地方，有充足非常丰富的路测场景。第二次是乘以了Mobileye平台反对的自动驾驶汽车。

在没人类司机介入的情况下，我们搭乘的福特汽车在马路上权利来回。甚至在一次变线时，其反应速度相比之下多达人类。

而事后复盘一想要，这丝毫不有一点怪异，却是这辆汽车的摄像头可以动态顾及前后两百米的路况，显然需要像人类一样改向之前，还要匆忙再行看一眼后视镜。实质上，自动驾驶汽车几乎有可能早已比人类司机更加卓越了，只不过出于横跨物种担忧的缘故，我们必须自动驾驶汽车，比人类驾驶员汽车的安全性水平低一百倍，才能接纳一个新的司机的经常出现。竟然人类“杨家司机”再行维持最多会多达十年的热情吧。

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