自動駕駛汽車交通事故責任歸屬的研究

何蓉

摘 要 隨著智能時代的到來，自動駕駛汽車即將成為一種新興的交通工具，走進我們的生活。本研究通過一個在線實驗分析人們對自動駕駛車輛交通事故責任的看法。研究的結(jié)論是：當行人、機動車駕駛員或雙方都有過錯時。被試者認為自動駕駛汽車的責任要小于對出事故時人類駕駛員的責任。而與人類駕駛員出事故相比較，被試者認為制造商和政府應該承擔更大的責任。這項研究揭示了公眾對自動駕駛汽車交通事故責任歸屬的看法，并可能幫助政府和汽車制造商推廣和使用這類汽車。

關鍵詞 自動駕駛汽車 交通事故 責任

中圖分類號：D912.1文獻標識碼：A

0引言

假設在接下來的十年中，你看到一輛汽車將過馬路的行人撞傷。當你走近查看車輛時，發(fā)現(xiàn)車內(nèi)沒有司機——它是一輛自動駕駛汽車。那么請問是行人、汽車制造商、汽車所有人、政府抑或沒有人應對這起交通事故負責？諸如此類場景的假設，相信沒有人可以馬上回答這個問題。自動駕駛汽車可以減少交通事故的發(fā)生，但卻無法避免。據(jù)Google報道，自2009年以來，他們的自動駕駛汽車每25萬公里發(fā)生一次輕微的人為錯誤事故（Hood， 2015）。公眾如何應對自動駕駛車輛發(fā)生的交通事故會影響其采用和發(fā)展。例如，在PC用戶的早期研究中，社會壓力和限制性法規(guī)促使許多潛在用戶不購買，即使有購買理由（Venkatesh & Brown， 2012）。因此，阻礙推廣使用自動駕駛汽車的一個因素是公眾對這類汽車事故責任的不確定性。

1實驗研究分析

本次實驗研究的問題是：人們將自動駕駛汽車交通事故的責任歸屬于生產(chǎn)者、所有者或自動駕駛汽車本身？

在研究人們?nèi)绾握J定自動駕駛汽車在交通事故中的責任時，我們劃分了三個責任對象。首先，事故損害的責任可歸因于產(chǎn)生該技術的各方。汽車制造商可能要對其“對其產(chǎn)品的最終責任”負責（Hevelke & Nida-R黰elin， 2014）。程序員，作為“生產(chǎn)者”的一部分，提前做出關于自動車輛操作的決定（Goodall， 2014），其次，根據(jù)他們通過使用自動駕駛汽車接受的風險，無論干預能力如何，都可以將責任分配給人類所有者（Hevelke& Nida-R黰elin， 2014）。第三，如果其決策和行動的處理方式與人工代理的處理方式類似，則可以認為責任存在于自動駕駛汽車中。目前尚不清楚人們是否也會將自動駕駛汽車的代理（以及潛在的重要決策能力）歸咎于自動駕駛汽車。

從MTurk上招募了一百二十名被試者（60 M，60 F），年齡介于19至64歲之間（M = 32.2; SD = 9.8）進行在線實驗。被試者有0至48年的駕駛經(jīng)驗（M = 14.4，SD = 10.3）。最高水平的教育是研究生，其中有86名大學生，26高中生和7名研究生。被試者每人可以收到5元的研究費用。

為了在研究中實現(xiàn)性別平衡，創(chuàng)建了兩個MTurk在線任務（一個用于女性，一個用于男性）。每項任務都指導被試者進行一項常見的問卷調(diào)查，該調(diào)查被描述為關于“交通情景”，以便適用于自動和普通汽車。被試者被隨機分配閱讀六個場景描述中的一個作為2（駕駛員類型：自動駕駛汽車或普通汽車）？（過錯：駕駛員過錯，行人過錯或雙方均有過錯）。然后被試者回答了有關汽車事故中責任歸屬的問題：“以下各方應對交通事故負責多少？從“無責任”到“全責”依次為0-10分來打分，具有以下幾個選項：行人，汽車制造商，管理該地區(qū)交通標準的政府機構(gòu)，汽車軟件算法的開發(fā)者，汽車的所有者以及汽車本身。制造商和軟件開發(fā)商都被列為責任歸屬的選項。在一個開放式文本字段中，被試者還被問到，他們認為哪一方對交通事故最應該負責，以及為什么？

總體而言，人們認為自動駕駛汽車在交通事故中承擔的責任，不如人類駕駛員的責任重大。通過對駕駛員責任等級進行線性回歸統(tǒng)計，以駕駛員類型，過錯及其相互作為預測因子，將行人過錯和普通車的狀況作為參考類別，F(xiàn)（5，113）= 9.58，p <.0001，d =1.8。在駕駛員過錯情況下，與普通車司機過錯相比，人們對同樣為過錯方的自動駕駛汽車的責備度較低;而對于行人過錯情況，認為是自動駕駛汽車沒有任何責任，交互效應t（113）= -3.145 ，p = .002，d = .59（見圖1）。

由此可見，駕駛員類型影響了被試者對誰應該對交通事故負責的選擇。使用Motorist type，F(xiàn)ault及其進行多元線性回歸分析。交互作為預測因子和責任分配作為響應變量。自動駕駛汽車的車主比普通汽車的車主分配更低的責任，自動駕駛汽車的制造商/軟件開發(fā)人員以及政府，比普通汽車要承擔更多的責任。正如之前所述，制造商和軟件開發(fā)商的評級相似。t（113）= -2.98，p = .004，d = .56。t（114）= 6.11，p <.0001，d = 1.14（114）= 3.37，p = .001，d = .63。r = 0.68，t（58）= 7.144，p <.001。（見圖2）

故即使機動車沒有過錯，和普通汽車相比，被試者認為自動駕駛汽車的交通事故政府和制造商應該承擔更大的責任。駕駛員類型在一個危急情況下影響判斷難度。與汽車過錯條件下的普通汽車相比，自動駕駛汽車更難分配責任，t（112）= 2.19，p = .031，d = .41但不適用于其他條件。對于普通汽車，人們對事故責任最大的問題是如預期的那樣：在行人過錯的情況下，行人被認為是最應該要承擔責任的，并且人類駕駛員在駕駛員過錯情況下，被認為是最應該要承擔責任的。相比之下，人們對自動駕駛汽車交通事故時的責任歸屬也各不相同：當行人有過錯時，行人和人類駕駛員都需要承擔責任，但自動駕駛汽車和人類駕駛員的責任都很低。此外，與人類駕駛汽車相比，人們認為自動駕駛汽車發(fā)生交通事故時，制造商和政府應該承擔更大的責任。

2總結(jié)、討論和展望

研究表明，人們并沒有將自動駕駛汽車視為事故的原因，特別是，即使在自動駕駛汽車出現(xiàn)過錯時，人們也會將此歸咎于他們在事故時責怪人類駕駛員的情況。 然而，當行人有過錯時，自動駕駛汽車和人類駕駛員的責任都很低。 此外，與人類駕駛汽車相比，人們認為自動駕駛汽車發(fā)生交通事故時，制造商和政府應該承擔更大的責任，因為他們使得自動駕駛汽車發(fā)生了交通事故。實驗結(jié)論是：在事故發(fā)生時，人們認為自動駕駛汽車的責任要小于出事故時人類駕駛員的責任，人們并不認為自動駕駛汽車是一個能負責自己行為的獨立道德行為者，所以將責任歸咎于汽車制造商和政府。而且無論駕車者或行人是否有過錯，都維持這種結(jié)論。因此，人們似乎不愿意將自動駕駛汽車視為可以歸咎于事故的可行代理;相反，他們認為這輛汽車的制造商和程序員以及政府應該受到責備。人們?nèi)匀豢梢詫⒆詣玉{駛汽車視為具有潛在危險的新技術，因此將責任交給那些能夠在現(xiàn)在防止或?qū)砑m正此技術造成的任何損害的人。這些探索性結(jié)果應該是暫定的，因為分配給所有各方的責任都處于自動駕駛條件的中間位置; 因此，被試者可能不太確定如何在研究中分配責任。然而，這并不能使這一發(fā)現(xiàn)變得微不足道，因為如果這樣的事故發(fā)生在現(xiàn)在，公眾會表現(xiàn)出類似的不確定性。

在目前的研究中，每個責任評級都是相互獨立分析的，盡管責任和責任通常是根據(jù)他們對結(jié)果的貢獻在多方之間分配的。通過在自主駕駛條件和人類駕駛條件中提出兩個可能的責任目標，我們可能會促使人們在自治條件下在各方之間分配更加稀疏的“固定池”。 然而，在自動駕駛汽車條件下，平均責備是5.66，在人類條件下是4.20，因此極不可能分散責任。本研究的一個限制是在操縱故障時只有一個元素是變化的。產(chǎn)品故障的具體原因會影響消費者的反應，因此自動車輛事故的不同原因（例如，算法限制，電氣故障）可能會影響責任歸屬。

參考文獻

[1] Hood，J.“Google Defends Its Self-Driving Cars' Accident Rate，” Consumer Affairs[DB/OL].Available：http：//www.consumeraffairs.com/news/google-defends-its-selfdriving-cars-accident-rate-051215.html，2015.

[2] Venkatesh，A.&S.Brown.A Longitudinal Investigation of Personal Computers in Homes： Adoption Determinants and Emerging Challenges[J].MIS Q，2012，25（01）：71-102.

[3] Hevelke，A.&J.Nida-R黰elin.Responsibility for Crashes of Autonomous Vehicles： An Ethical Analysis[J].Sci.Eng.Ethics，2014，21（03）：619-630.

[4] Goodall，N.Ethical Decision Making During Automated Vehicle Crashes[J].Transportation Research Record： Journal of the Transportation Research Board，2014（2424）：58-65.