在科技飞速发展的时代洪流中，自动驾驶技术的迅速发展引发了智能交通和人们未来出行方式的深刻变革。但随着这项技术应用领域的不断拓展，其背后所隐含的伦理风险与面临的挑战也日益成为社会各界关注的焦点。为深入探索这一前沿领域，东南大学人文学院和交通学院联合组建了自动驾驶技术伦理风险研究团队，围绕第十九届“挑战杯”竞赛2024年度“揭榜挂帅”专项赛 “中国伦理学会：数字技术的伦理风险与化解路径研究”这一重要议题开展专项研究，以“数字技术的伦理风险与化解路径研究——以自动驾驶技术为例”为参赛作品，为自动驾驶这项新兴技术面临的伦理困境提供解决方案。在研究过程中，团队汇聚多方智慧与力量，就自动驾驶技术的环境感知、车路协同、数据隐私及未来发展趋势等核心议题与东南大学智能运输系统研究中心青年学者许跃如、东南大学法学院副教授杨洁、中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文等三位学者进行了深入研讨。
自动驾驶的环境感知与多样性解决方案
许跃如长期专注于主动交通安全、人机共驾与驾驶行为分析等领域的研究。在讨论中，他就自动驾驶系统的环境感知能力及其潜在的伦理道德问题进行了分析。
许跃如认为，自动驾驶技术通过高效整合多源信息来精准感知周围环境，然而，这一过程中不可避免地会遇到对不同人群识别精度差异的挑战。这一技术现象不仅揭示了技术层面的复杂性与局限性，更触及了伦理道德和社会公平的深层次议题。自动驾驶技术的识别精度与训练样本的多样性紧密相连。以地域差异为例，若自动驾驶车辆仅基于特定地区人群的样本进行训练，那么在面对其他肤色或种族的人群时，其识别能力可能会大打折扣。这种“样本偏差”现象不仅体现在肤色差异上，还广泛涉及不同道路环境、交通规则乃至文化习俗等多个维度，对技术的普适性和公平性提出了严峻考验。
针对上述技术伦理难题，许跃如从技术层面提出了解决方案：增加训练样本的多样性和全面性，以提升自动驾驶技术的泛化能力。他以特斯拉在中国市场的营销和应用为案例，提出特斯拉通过建立本土化数据库，并利用中国道路环境数据进行算法模型训练在一定程度上提升了自动驾驶的技术性能，也展现了对本土文化和规则的尊重与融合。
除了技术层面的探讨，许跃如认为更要深刻地认识到自动驾驶技术发展的伦理道德难题。他认为，技术在面对不同人群、族群时存在的识别精度差异可能引发社会公平和种族歧视问题，这是自动驾驶技术的全球推广与应用的潜在障碍。因此，在技术研发过程中必须充分考虑伦理道德因素，确保技术的公平性和无歧视性，确保自动驾驶技术能够实现对不同人群的精确识别，真正实现科技与社会、伦理的和谐共生。
自动驾驶车路协同与法律支撑下的隐性挑战
杨洁的主要研究方向涵盖交通运输政策与法规、司法大数据等领域，致力于为自动驾驶技术的发展提供坚实的法律与政策支撑。谈及车路协同技术面临的挑战与前景，她指出，当前自动驾驶车辆主要依赖单车对外感知来避免碰撞，但在混合交通环境中，即自动驾驶车与有人驾驶车共存的情况下，这种模式面临着前所未有的挑战。车路协同技术的成功实施，不仅要求车辆能够实时感知并灵活适应周边环境，还需要与道路基础设施实现高效、精准的信息交换。然而，动态信息的实时检测与感知技术仍处于不断探索和完善之中，其实际落地应用仍需时日。
杨洁认为，要高度重视自动驾驶技术中的数据隐私与安全问题。自动驾驶技术涉及大量个人及环境数据的收集与处理，这些数据的安全风险不容忽视。特别是对于重要或敏感人物的行踪数据，一旦泄露将可能引发严重的后果。现实中，为加强全球化背景的数据隐私保护，不同国家对于个人信息与隐私概念进行了不同层面和内容的认定，我国上海自贸区则发布了智能汽车数据流动白名单，以应对自动驾驶技术中的数据隐私与安全问题。
此外，自动驾驶技术还存在市场准入与产品质量监管等问题。杨洁结合我国现行的汽车产品目录公告制度和强制性认证标准分析说，随着汽车技术的飞速发展，传统标准已难以满足新技术的要求。因此，需要通过严格的审批审查程序，并在特定区域进行试点运行，以确保新技术的安全性和可靠性。对于消费者来说，在购买自动驾驶车辆后可能面临各种各样的产品质量纠纷问题，政府相关部门尽快完善相关法律法规，以保障消费者的合法权益不受侵害。
智能车联网与单车自动驾驶的双轨挑战与未来
自动驾驶技术的两大核心路径分别是智能车联网与单车自动驾驶。段伟文从科技伦理理论框架与实践建构的视角对技术价值负载和伦理风险进行了反思。他认为，智能车联网这一概念虽已在中国萌芽，但其精髓在于实现系统内部的高度协调，涵盖车辆间的即时通讯及车辆与道路基础设施的紧密联动。智能车联网对道路基础设施的高标准要求预示着未来交通系统的全面革新，同时也带来了事故责任归属的新挑战。随着技术的不断演进，事故责任将更多地转移到系统或其设计者身上，这既是对技术进步的考验，也是对传统责任界定模式的颠覆。
谈及单车自动驾驶，段伟文结合人工智能领域的认知问题提出，单车自动驾驶在实际应用中常面临与常规汽车混行的复杂场景。在此情境下，责任追溯成为一大难题，尤其是人与自动驾驶系统间责任分担的悖论，引发了广泛讨论。而通过成本效益分析等经济学理论工具，可以科学地权衡人工监管自动驾驶的成本与自动监管可能带来的潜在损失，为责任划分提供了新的视角和思路。
段伟文强调，自动驾驶技术不仅是技术创新的结晶，更是人机行为学、机器行为学及人类学等多学科交叉融合的产物，自动驾驶技术的发展需要以深入的理论研究提供智力支持。深入研究自动驾驶汽车的行为规律、人类与机器在合作中的互动模式、乘客在自动驾驶环境中的社会行为以及混合交通流下人类驾驶行为的差异性等问题，对于推动自动驾驶技术的成熟与应用至关重要。
（本网记者/王广禄 通讯员/东南大学人文学院—交通学院自动驾驶技术伦理风险研究团队）
