2018年3月18日，美国亚利桑那州，一辆配备了安全驾驶员的Uber自动驾驶汽车，撞倒了一位违规横穿马路的行人，后者被送往医院，最终不治身亡。
一年后，就在大众舆论快要忘却这桩悲剧的时候，它有了最新判决结果，当地检察官在一封信中称，Uber在事故中负有刑事责任的指控“没有依据”，事故视频可能并未准确地描述车祸过程，当时车上的安全驾驶员则需进一步调查。
你可以理解为：这起全球首例无人车致死事故，无人车，无罪。
在post－truth时代，任何公共事件都能成为划分敌我的分野工具。这次也不例外，判决一出，围拢在不同利益集团和观念阵地的旗帜下，人们迅速开始站队。
有人欣喜于“技术的胜利”。毕竟，是“愚蠢”的人类违规横穿马路在先，技术又有什么错呢？另外，“愚蠢”的还有安全驾驶员，警方表示，Uber的自动驾驶系统在出事前就发现了受害者，但因计算机系统的设置问题，计算机控制模式下车辆无法自动启用紧急刹车，刹车的责任交给了安全驾驶员，但安全驾驶员在事故当晚看了大约42分钟的“美国好声音”，她反复低头，无心关注路面，就在她一次抬头的半秒钟后，事故发生。
不过，尽管看起来无人车是“无辜”的，但对于判决结果，也有人感到“不舒服”。毕竟，是人类对机器的信赖，造成了这桩悲剧。这也是为什么，尽管检方目前判Uber无罪，但美国国家运输安全委员会仍在对事故进行调查，Uber也仍有可能遭到挑战。
面临挑战的不只是Uber一家公司，事实上，这桩事故也犹如一记闷棍，再次逼迫所有人思考：人类信任机器的边界在哪里？
L5可能是个梦
截至目前，全球几乎没有太多完善的保险条例和法律权限来规定无人车的责任，美国40多个州在无人车法规的制定上莫衷一是，已经足以折射出自动驾驶的现实痛点。
首先是技术，最近大众商用车负责人在接受媒体采访时表示，实现L5自动驾驶，堪比火星探测。
我觉得他仍然低估了L5的难度。关于自动驾驶的未来，业内一种最极端的说法是：L5或许是一个梦。为什么？因为AI处理不了意外。
数十年前，AI概念诞生初期，当时的研究者心高气傲，并不满足于将机器仅用于计算，他们试图让AI完整拷贝人脑的思考过程，让机器“知其然，也知其所以然”。
但众所周知，多年以来，人类意识之谜没有任何实质进展，研究者开始收缩野心，重回对“计算”的追寻。如今的机器学习就是一条试图弯道超车的捷径，将现实世界以数据作为颗粒度呈现，再通过神经网络消化数据，更好地认清这个世界。
以自动驾驶为例，它最基础的原理就是将人类司机目力所及的一切物体，路人，建筑，其他车……都构建成三维模型，关心它们之间的移动趋势，估算速度，预测路线，有冲突就刹车或绕路。
但从逻辑上，这也几乎意味着，无人车做不到所谓“绝对”的准确性，因为真实的交通是一个复杂生态系统，随机分布着各种意外。
据说谷歌自动驾驶就遇到过一些意外：比如，几个小孩在高速路上玩青蛙；一个残疾人坐着电动轮椅，在路上追一只鸭子，鸭子绕圈跑，他也绕圈追……面对如此荒诞场景，你很难苛求机器能百分百预测这些人的轨迹。要知道近些年人工智能领域的一切进步，都可归为相似的框架：“输入数据，生成回应”——换句话说，由过去推导未来，机器没法预测完全不在它经验范围内的意外。
当然，像小孩玩青蛙，残疾人追鸭，这种意外想必大多数人也没见过，但与机器的“没见过”不同，因为人类“理解”他们在干嘛，就足以导向正确决策。
这也是现阶段安全驾驶员的作用，可惜这次人类自己也失职了。
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