近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, 以下简称AI）的不断发展，全球各大企业纷纷抢占AI的战略高地。

9月28日，苹果公司、Facebook、Google、IBM和微软公司五大巨头联合成立了一家非盈利性机构—AI合作组织，宣布在人工智能领域建立公开的合作关系。未来，AI将会渗透到我们生活的各个方面，例如无人驾驶、家庭服务机器人、健康医疗、教育、公共安全、劳动和雇佣、娱乐等领域，极大地方便我们的生活，节省社会成本支出，实现人机互动交流。

2016年9月，美国斯坦福大学发布了《2030年的人工智能和生活》（《Artificial Intelligence and Life in 2030》）报告。报告指出“人工智能”这一概念一直以来没有全球性的、被普遍接受的概念。该报告中将“人工智能”定义为“一种致力于实现机器智能化的活动，而智能化所要实现的就是使得机器可以在其所处的环境中恰当的和有预见性的实现其功能”。其关键性的因素在于如何使得软件和硬件实现“恰当性”和“有预见性”的功能。这需要从速度、规模、自治程度、普遍性等多角度进行综合考量。

一、AI在交通领域的应用

交通领域是人工智能被首先运用的领域。随着美国第一起无人驾驶汽车出现交通事故后，人工智能在无人驾驶领域的应用备受质疑。一旦无人驾驶的软件系统通过道路安全测试，无人驾驶汽车将会走进我们的生活。届时，人们可能会生活在距离城市更远的地方，许多汽车驾驶员也面临着失业的危机。到2030年，无人驾驶技术将不仅仅限于汽车，将会应用于飞机、船舶等多种交通工具上。

1、智能汽车

2001年，个人汽车中首次安装GPS定位系统，其后，该系统被广泛运用于交通运输中。随着技术的不断发展，越来越多的传感装置被运用于汽车中。在未来，美国预计在一部车辆中会安装70个左右的传感装置，包括陀螺仪、感应器、环境光传感器、湿度传感器等。

2、自动驾驶汽车

自动驾驶技术在21世纪的海洋和天空中都已经实现，例如登录火星，但是自动驾驶汽车技术仍然处于测试阶段。这与自动驾驶汽车需要考虑城市交通中行人、拥挤的车辆和突发情况等多种复杂因素有关。

2004年到2012这八年间，无人驾驶技术有了突飞猛进的发展。今天，谷歌的自动驾驶汽车和特斯拉的半自动驾驶汽车已经行驶在美国的道路上。谷歌的自动驾驶汽车已经行驶了超过1,500,000公里。特斯拉已经广泛投产自动驾驶汽车并将配套的软件不断升级。在不久的将来，传感算法将会极大提高无人驾驶的安全性能，根据美国商业内幕（Business Insider）最新的报告估计，到2020年，自动驾驶汽车将会广泛运用。

随着自动驾驶汽车的普及，预计每年因交通事故引发的死亡人数将大幅度减少，同时，在交通运输途中，人们将有更多的娱乐时间，无人驾驶的停车技术将会帮助老年人、残疾人等安全方便的停车。

目前，美国的大部分州并没有关于无人驾驶汽车的法律法规，今年，美国的四个州（内华达州、弗罗里达州、加利福尼亚州和密歇根州）、加拿大的安大略、英国、发过和瑞士纷纷出台了在公共道路上测试自动驾驶汽车的新规。但是，这些法律中没有自动驾驶汽车和半自动驾驶汽车引发交通事故的相关法律责任的具体规定。

3、交通基础设施

从2005年开始，美国的各个城市就开始投资新技术来建设城市交通基础设施。传感技术目前被运用在感应线圈装置、监控摄像、远程交通微波传感、雷达和GPS等。例如，2013年，纽约市开始在城市交通中使用复合微波传感、网络摄像机等来监控道路中的车辆情况。这些都是人工智能技术在交通领域的运用。

美国交通部目前呼吁中等城市在2016年发布未来城市交通基础设施计划，该计划旨在促进城市中人与物更加快捷、有序的流动。其中一个设想是通过网络连接的车辆可以实现车辆与车辆之间的直接交流。如果这个设想可以实现，我们需要多方的协调和控制中心，同时，机器人也可以通过搬运参与城市交通。

二、AI在交通领域应用的法律风险

人工智能在交通领域的运用在方便了人们的生活的同时，也带来了潜在的法律风险。法律和政策如何调整才能促进AI的发展并遏制潜在的风险，取决于社会、文化、经济和其他多种因素。在美国法体系下，AI技术可能受到州法、联邦法、普通法等多种法律渊源的调整。

1、民事责任

美国国家高速公路安全管理局（National Highway Transportation Safety Administration）规定自动驾驶汽车的操作系统而非车辆的所有者被视为“车辆驾驶人”。为了规避这一规定，一些车辆的设计厂商将车辆的自动驾驶模式设计为需要人手在自动驾驶状态下放在方向盘上（或经常放在方向盘上），以达到让人而非车辆的操作系统来承担责任。特斯拉汽车就采取了这一策略。在因自动驾驶汽车引发的交通事故究竟是由自动驾驶车辆的操作系统的开发者承担责任还是由车辆的所有者承担责任在美国法下目前没有统一的规定。

按照美国《侵权法》的规定，法院只赔偿可预见性的损失。随着AI技术的发展，其具备的自主学习能力，可以使其具备设计者设计之初所没有预见到的风险。在无人驾驶汽车引发的事故是由不能预见的风险引发时，法院可能不会给予被侵权人相应的赔偿。但是如果该事故是可以预见的系统风险引发的，是由自动驾驶系统的生产产商承担责任还是由车辆所有者承担责任，需要在联邦法律体系中首先确定“车辆的驾驶人”，进而界定相应的责任。

2、刑事责任

如果说民事责任的承担需要可预见性的要求，那么刑事责任的承担则需要“故意”要件的构成。在美国法下，犯罪意图（mens rea）在刑事责任承担方面具有重要作用。如果AI的犯罪活动是在设计者的设计下完成或者人类利用AI进行的犯罪活动，例如人类可以通过网络更改自动驾驶汽车的操作系统数据来达到犯罪的目的，此时刑事责任应由谁来承担是摆在司法裁判者面前的问题。

3、资质与准入

“人工智能”意味着可以替代人类的技术和智力。在驾驶领域，司机需要获得驾驶执照才能驾驶汽车。那么，AI技术在驾驶汽车时，是否也需要通过相应的标准测试才能进行无人驾驶？而该标准的制定是各州规定还是联邦统一规定，尚无明确答案。

三、AI在交通领域应用的道德风险

在自动驾驶领域，我们需要面临的另一个无法回避的难题是道德选择。MIT目前设置了一个开放的“道德机制”网页，向市民征求自动驾驶汽车在类似的“道德困境”中的处理方式。测试共有13中不同的情形，需要我们做出道德判断和选择。左边的斑马线上有五条狗，右边是一个水泥墩子。如果径直往前开，五条狗会被撞死。但如果绕行别的车道，则可能会撞到水泥墩上从而使得车上乘客陷入生命危险，你会怎么选择？

哲学家们为我们解决这一道德难题提供了思路。首先，按照结果主义(consequentialist)理论——我们的行为选择是否正确以及是否道德取决于我们行为的结果。结果主义的道德准则中最著名的例子是功利主义，是由18世纪的英国政治哲学家Jeremy Bentham（边沁）提出。他指出不论是个人或政治道德，道德的最高原则就是将大众福利、集体的幸福最大化，或者在痛苦和快乐之间找到平衡点。一句话，效用最大化即追求最多数人的最大利益的原则。按照这个思路，我们在进行选择的时候以多少人的福利为宗旨，也即在涉及AI的道德选择时我们应以保存大多数人生命牺牲少数人生命为代价。

其次，德国的哲学家康德（Immanuel Kant）提出的绝对主义（categorical）强调世界上存在着绝对的普遍的道德准则，有明确的责任和权利，任何行为只要是违背了这些原则，无论结果怎么样，就算其最终取得的结果是好的，也是不道德的。那么在AI涉及道德选择时，每个生命的价值都是平等的，我们不能以放弃其中任何一个生命而保全另外一个生命，因为这是不道德的行为。

其实，绝对主义和结果主义这两个理论之间没有绝对的对与错，在现实生活中，也不可能完全按照某一种标准来判断所有行为的对错。而如何的抉择，取决于每个人的世界观、价值观更为支持哪一种理论，这种抉择与每个人所生活的环境、接受的教育程度以及所处的文化地域密切相关。未来，具有自主学习功能的人工智能面对这样的道德难题会作出怎样的选择，是否能解开人类都无法解开的道德难题呢？我们拭目以待。