人工智能在城市交通领域的法律问题研究

(四川省社科院 四川 成都 610000)

一、人工智能在交通领域的经典应用场景

(一)人工智能+智能识别

在现如今的日常生活当中，智能识别技术的应用已经相当广泛，如手机在线支付中的“刷脸支付”、安保检查中的“刷脸过闸”、手机应用实名认证中的身份证拍照信息自动识别等。在交通领域中，典型如车牌识别自动放行过闸、辅助停车倒车障碍物感应自动警报、道路交通管理行动物识别、行车避撞和行人感应预警等都是人工智能识别在交通领域的常见应用场景。

如小区过闸感应系统，车辆在过闸时，过闸感应系统探测到车辆前段下方有一个实体方块，那么感应系统将对该实体方块的外观信息进行采集，如果这个实体方块是个车牌，则可以根据车牌数字的凹凸形状或其他判断方式给出车牌的具体号码。随后计算机将该部分采集的信息与计算机系统内已有的信息进行匹配，从而找出最能与之相匹配的登记主体，确定该车牌号码是否已被登记在系统数据库的白名单中，再将结果反馈给计算机决策系统，属于则放行，不属于则不放行。此外，高速ETC系统、城市路面交通实时监测系统等均是基于感应原理的典型应用。

而智能识别是需要信息匹配的。在现阶段的弱人工智能时代，信息采集、处理、录入都是需要人工完成的，而强人工智能时代，这样的人工操作也会被设备取代。那么这样一来，对现阶段而言，就意味着数据库的建立是影响智能识别技术应用的关键之一，而数据的类型多种多样，要根据不同的应用方向决定数据库的类型，其中就必然包含个人各种身份信息数据库的类型，那么在进行数据采集、建库的过程中，就不免会引发个人信息安全保护问题。

(二)人工智能+智能调度规划

交通智能化调度的外延较为广泛，小到道路交通信号灯智能配时、大到铁路航空线路优化调整等都可以算作交通智能调度的范畴，除此之外，诸如共享单车城市投放调度决策，消防急救车辆紧急交通调度等也都是人工智能调度在交通出行领域的典型应用。

交通智能调度带给人们的不仅是城市道路出行的便捷，它还确保了各种交通系统的运行正常。以高铁航空调度系统为例，高铁航空系统讲究的都是准时、高效的班次规划，一旦其中一趟班列发生延误或晚点，就可能影响整个调度系统的后续进程。在此情景下，倘若由人工来完成后续班列的逐一重排，是不可能实现或者是效率低下的。而基于人工智能算法的快速运算，人工智能就可以在各种模拟情形下快速选择出最佳的调整策略，来满足后续繁忙交通的运行和配时需要。

智能化调度的应用为交通管理者提供了更快速、更便捷的决策方案，消除了人力调度决策的滞后性，节约时间成本，更加高效地调控了城市交通流量，提高了城市交通流的出行效率。但问题在于，调度行为必须在所有决策中选择一个最优决策，而当人工智能面临决策困境时，人工智能的选择谓何，恐怕会是一个人们难以预料的问题，如人工智能“电车问题”。

(三)人工智能+智能驾驶

智能驾驶技术是未来城市交通智能化的重要体现之一，也是目前人们最接近、最有望快速落地的人工智能技术之一。

以国际汽车工程师协会(SAE)制定的自动驾驶技术级别分类标准来看待，自动化驾驶技术分为为L0级至L5级共六个级别。而现行的自动化驾驶技术，正处于由部分自动化(L2级)向有条件自动化(半L3级)转变的阶段。在弱驾驶辅助的场景中，智能系统只能完成对驾驶员的注意力监测和辅助驾驶任务，驾驶员依然需要承担多数甚至全部的驾驶任务；而在半自动化场景中，智能系统已经能够在多种开放环境下完成对驾驶员的替代工作，无需驾驶员控制，甚至在某些特定场合可以不需要配备驾驶员。

在我国现有的应用场景中，已经实现了高速场景下的自动驾驶运输车点对点货物输送和低速场景下摆渡车、观光车、配送车自动驾驶的应用。而未来的发展目标则是要推出系统控制程度更高的智能驾驶技术，实现人类对车辆的控制接近零的场景。

智能驾驶的发展历程可以形象地展现智能化交通的发展轨迹。智能驾驶技术引发技术革新浪潮的同时也引发了一系列法律问题。2016年美国佛罗里达州特斯拉自动驾驶汽车与货车相撞案，就是世界上曝光的第一例无人驾驶汽车道路交通侵权案件。在无人驾驶汽车的使用过程中，侵权责任该如何分配、无人驾驶汽车该居于何种地位，又成为人们在应用这一技术前不得不去思考的问题。

二、人工智能在交通领域应用的法律问题

(一)人工智能决策伦理

“电车问题”是一个传统的伦理学问题，它起源于1967年哲学家菲利帕·福特发表在《堕胎问题和教条双重影响》一文中提到的一个实验，实验大致内容是指：一辆失控的列车即将通过一条岔道，一条岔道上绑着5个人，另一条岔道上绑着1个人，由此选择控制轨道让列车撞向1人还是撞向5人。后来经过几十年发展，哲学家朱迪斯·贾维斯·汤姆森又提出了“电车问题”的两个变体版本。

强人工智能时代决策权是归属于人类还是归属于人工智能自身，现阶段我们还无法预测，因为我们暂时也不清楚强人工智能究竟是否会具备自主意识以及自主意识的高低程度会是如何。但我们可以明确的是，至少在弱人工智能时代，决策权依然是归属于人类享有的——因为机器还无法完成对数据的自我运用，而需要程序设计者将决策树编写入程序。这样一来，留给我们的问题就是：人类是否需要为类似于“电车问题”的情形设置一种“道德算法”？如果需要，那该由谁来设置、如何设置？

决策的设计者完全可以设计当无人驾驶汽车在面对“电车问题”时选择汽车直接冲过障碍物，也可以设计让车辆原地停止、还可以设计让车辆重新规划路径(比如驶离原定轨道)，诸如此类。但不论作为或者不作为，这些都是由程序设计者植入的。而究竟应当由谁来决定植入的内容，Jeffery K.Gurney认为，政府应当在法律上对交通领域中(主要是自动驾驶领域)的人工智能伦理规则予以明确，而具体内容则需要工程师、哲学家、律师和公众的合作协商，并且最好是在一个开放的环境下来讨论伦理规则。Nick Belay认为，如果完全由制造商设定决策结果，制造商可能需要负担无限多的责任，并且无法设置出一套能满足所有车主道德偏好的决策算法；而如果完全由车主自治决策则可能削弱人们对无人驾驶汽车的使用兴趣，毕竟人们购买产品的目的不是为了承担责任。因此最好的解决方式是制造商设置一套推荐算法，同时不排除使用者的自主决策权。Goodall在著作中提到，立法机关才是设定决策标准最佳主体，无人驾驶汽车给人们带来的是完全独特的新问题，因此不论是从价值取向还是内容设置上，都需要立法者来一锤定音，并且立法者最好是设置“负面清单”。但是这个问题依然没有结论。

(二)个人信息安全保护

1.“去匿名化”的冲击

互联网中存在着巨量的信息，受早期互联网发展的影响，早期绝大部分信息都属于匿名信息或处于匿名状态，即使在当今越来越倡导互联网实名注册制的情境下，匿名信息依然占据了信息空间中的主要多数。小到一条评论、大到全球推送，都可以是匿名的，匿名化既可以成为保护个人隐私的利器，也可以成为信息暴力的推手。而随着智能技术的不断进步，已经实现了将一个匿名数据与一系列他种数据对照分析来确定匿名数据来源的数据挖掘技术，迫使信息保护匿名化的阵地面临前所未有的冲击。

匿名技术为个人信息提供了最为信赖的安全保护，而“去匿名化”技术的出现则引发了人们对匿名化这一信赖技术使用的担忧，人们认为这违反了人们普遍接受的道德伦理，好比“破译了别人的密码”，合法但令人不安。对此，欧洲电信标准化协会(ETSI)推出的智能交通系统IEEE标准和G5标准中就明确提到要充分保护个人信息安全，要求每一个驾驶员的真实信息都不应该被非法解析。我国国家标准化委员会2017年12月发布的《信息安全技术个人信息安全规范》中规定的对个人信息控制者信息安全的评估指标，就包括了要对个人信息控制者掌握的、经匿名化或去标识化处理后的数据集进行被重新识别风险的评估。

2.“知情同意权”的现实失效

在“知情同意权”的规则要求下，绝大多数电商、服务提供商、应用开发商在收集用户个人信息时，都会向用户发出隐私保护规则的签署要求或请求用户授权的要求，只有取得用户的同意才能进行信息收集活动。但是在实践生活中，用户的普遍习惯几乎都是不仔细阅读甚至不阅读冗长的隐私保护规则。且服务提供者在提出签署或授权要求时，常常以提供后续服务为对价，即使用户仔细阅读条款内容，但用户如果不接受商家提供的隐私政策，则将无法进行后续操作步骤，也就无法继续使用相关服务，用户也就更加不会关心条款内容，即便商家提出霸王条款，用户也无异议的选项。

随着人机交互、语音识别、人脸识别技术的不断升级，在未来的出行过程中，用户将会变为纯粹的信息供应者，必须以提供信息的代价来换取人工智能的服务，而这样一来，知情同意的制度设计将更加丧失它的存在意义，在将来该如何填补这一制度设计的现实缺陷或者还是寻求一种新的路径来弥补空缺，是关键所在。

3.“被遗忘权”的兴起

互联网大数据的运用和人工智能时代的到来让信息的发布、收集、处理变得更加容易，人们通过任何联网终端就可以完成与世界的联通，一条信息一经发布到网上就会在全球范围内传播，这样也导致人们大量的信息暴露在网络空间当中，哪怕简单地发条微博、朋友圈，信息一旦上网，都会面临再也无法收回的可能。正是在这种情景下，人们开始寻求一种收回、删除网上与自己有关的信息的权利，“被遗忘权”由此诞生。

相比于日常生活中网络场景的开放性而言，在智能化出行的场景下，个人信息暴露在公众中的风险点要更加隐蔽。人们注重网络空间因为人们可以凭感官去切实地看见、听见，却很少有人会关注存留在小区自动过闸系统力的车辆信息是否被删除、辅助驾驶系统自动记录的信息是否依然留存在云端、交通口的图像识别监控是否依然记录着自己的信息这样的问题。例如车联网系统中包含了大量的用户位置信息，系统控制人员甚至任意人员都可通过某些技术手段获取这些数据，进而利用这些数据进行监视、牟利等非法活动。人们是否有权要求数据持有人将其删除，对信息被记录者而言或许是其可以采取的、为数不多的主动防御权之一。

(三)无人驾驶汽车侵权责任承担

现阶段交通领域内人工智能侵权问题的研究对象主要是以无人驾驶汽车为主，主流的观点依然是遵循现有的侵权规则原则来解决无人驾驶汽车侵权责任承担的问题，按主体不同分为一种认为是由使用者承担侵权责任，另一种认为是由制造商承担侵权责任。

1.使用者责任

Katherine L.Hanna认为，应当由无人驾驶汽车的使用者承担侵权责任。就现有的技术而言，无人驾驶汽车的智能级别限于LV3级，只能完成有限场景下的无人驾驶，驾驶者或使用者依然需要对行驶中的汽车进行接管，因此在此过程中，势必会存在使用者干预的情形，而按照传统的交通事故责任分配原则，就应当由使用者来承担相应的侵权责任。并且如果使用者存在醉酒等丧失接管权限的情形，在这种情况下产生的侵权行为，使用者更应当负控制不当的责任，而这需要通过立法来明确无人驾驶汽车的使用者在使用汽车时的“负面清单”具体应当包含哪些，由此来明确驾驶者责任范围。

2.制造者责任

Bryant Walker Smith认为，应当按照产品责任归责方式由制造商来承担，从自动驾驶汽车的设计初衷出发，自动驾驶汽车出现的目的就在在于减少人为干预，在制造商的宣传内容中“减少事故发生率”是一大卖点，因此制造商在推出自动驾驶汽车时就需要“妥善预测”可能给企业带来的风险点，并在产品推出之前尽最大地可能去避免，“产品责任的安全功能就是为了激励生产者和消费者采取合理的安全措施”。

从现在的无人驾驶技术的发展情况来看，两种观点都有其可取之处。现阶段的无人驾驶技术依然是处于半自动化阶段，也即还存在这人类决策和机器决策竞合交叉的部分。半自动化驾驶阶段，一方面，使用者作为无人驾驶汽车的操作主体之一，定然在驾驶决策时发挥着举足轻重的作用；另一方面，人工智能同样也是无人驾驶汽车的操作主体之一，在决策上也可以左右局势，在这种情形下，区别看待侵权事故发生时的决策主体是谁，或许对责任分配而言会更为公平合理。

我们不难发现，“侵权责任的承担主体是谁”这一辩题隐含的深层次问题，在于如何看待人工智能的“控制权”上，无人驾驶汽车的本身就是一件“产品”，单从产品的角度来看待，它终究是一种为人类服务的设备，而问题却在于，倘若这样的“产品”已经足以取代人类决策或拒绝响应人类的决策时，是否还需要在侵权责任的分配上采取这种“视情况而定”的二分法，这样的设备还能否被称之为“产品”，可能这是我们在解决系列问题前的先决问题，至少人类对人工智能设备的眼光如何，确实会决定人工智能在人类社会中的地位，定然也会决定在人类的侵权责任体制下究竟应该由谁来埋单。

三、结语

人们在享受科技便捷的同时，我们更应当关注人工智能给交通领域带来的法律和伦理问题。在破除技术壁垒的同时审慎思考技术可能带给人们的伦理风险，在推广技术运用的同时注重用户的个人信息保护，在创新技术形式、革新行业走向的同时妥善解决技术带来的法律责任承担风险。促进技术进步造福于人民，促进科技发展用于增进人民福祉，实现人工智能在交通领域健康、安全、高效的发展目标。