在我擔任分析師職業生涯的早期， 曾經有一位同事告訴我：“統計資料只有兩種類型， 你查詢到的和你編造的。 ”以這樣的想法來看特斯拉(Tesla)聲明的統計有效性——即如果你駕駛著一輛配備自動輔助駕駛(Autopilot)硬體的Tesla車子， 那麼你在交通意外中致命的可能性將大幅降低3.7倍。
值得注意的是小數點。 根據目前的零傷亡總數要求來看， 我可以說通用(GM)超級巡航(Super Cruise)提供的L2系統比Tesla的Autopilot更安全——或者我可以說， Autopilot和Super Cruise都還尚未涵蓋足以使統計資料具有意義的里程資料。 正如馬克吐溫(Mark Twain)所說的：“謊言共有三種：謊言、該死的謊言和統計數字。
繼上個月接二連三發生優步(Uber)和Tesla的交通意外之後， 網路上出現了幾千篇貼文和部落格文章， 內容都在比較人工智慧(AI)驅動的自動駕駛車和人類駕駛的種種優缺點。 但讓我們先厘清一點， 人類駕駛雖然涉及太多起事故， 但已經累積了更多的行駛里程。
然而， 關於Uber和Tesla事故的評論卻忽略了一個重要的比較：人類駕駛的注意力十分短暫、反應時間緩慢， 但具有良好的情境感知能力；AI電腦雖然具有無限的注意力、快速的反應時間， 但情境感知能力較差。 如果AI軟體無法理解所看到的情況並作出相應的反應， 那麼無論在自動駕駛車上安裝幾萬美元的感測器和GPU都是枉然。
Uber撞人的畫面以悲劇的方式突顯了這個問題。
人類並不適合駕駛的重複和平淡特性。 由於駕車時齊集了諸如無聊、分心和疲勞等各種因素， 有些駕駛人在高速公路行駛時放心地在滑手機或觀看娛樂系統， 甚至是整路邊開車邊打瞌睡， 最終超過了原本應該控制在每小時60英哩的速度而不自知。
另一項統計資料是：目前， 在道路和高速公路上行駛的所有輕型車輛中， 90%根本都沒有自動駕駛功能或輔助駕駛功能， 即也就是所謂的SAE Level 0等級。 因此， 與其直接跳到人工智慧， Semicast更建議先讓人類駕駛變成更優良的駕駛人，
還有像EDGE3 Technologies和Guardian等供應商提供的售後市場解決方案， 也適用於卡車和公共汽車上安裝這項技術。 單單這些改變就足以成為降低死亡率並使我們的道路和高速公路更安全的良好開始。 更重要的是， 這些技術夠經濟實惠， 可以立即被大眾市場採用， 並經充份證實， 沒有任何責任歸屬問題。
美國國家運輸安全委員會(National Transportation Safety Board， NTSB)曾經在2017年9月發佈的調查報告——“駕駛失誤、過度仰賴自動化、缺乏保障措施， 導致了致命的Tesla車禍”(Driver Errors, Overreliance on Automation, Lack of Safeguards, Led to Fatal Tesla Crash)中提出許多警告， 但似乎已經被遺忘或忽略了。
Semicast認為， NTSB針對Uber與Tesla交通事故的調查報告中， 將會強烈建議自動駕駛測試車的安全人員必須符合適當的選擇標準，
NTSB主席Robert Sumwalt強調， “要讓安全成為一種價值， 而不是‘首要任務’(Make safety a value, not a ‘top priority’)。 優先順序可能會發生改變， 但價值永遠不變。 ”
編譯：Susan Hong
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