自动驾驶因何“无人”

　　自动驾驶技术正在重塑人类的出行方式。当资本通过“无人驾驶”的话语将“无人”塑造为目标时，一个更为根本的伦理问题却被这一技术光环所遮蔽：自动驾驶因何“无人”？这一追问并非意在否认技术带来的便利，而是要求我们穿透“工具善”的表象，对潜藏于其下的“无人化”逻辑进行一场前提性的批判。当前学界的讨论多聚焦“无人化”所引发的具体伦理困境，如算法在“电车难题”中的决策悖论、事故后的“责任鸿沟”以及对社会结构的长远影响。然而，这些困境仅是表象，其本质根源于人工智能体作为一种“无主体之主体”，在动力、目的、形式和质料层面系统性地替代乃至褫夺了人之主体性。技术资本恰恰利用了对“无人”的追求，将一种看似中立、高效的算法理性，转变为侵蚀人类行动自由与德性实践空间的隐性权力。

　　因此，有必要超越对具体困境的被动回应，从伦理学的根本处发起一场批判性考察。本文旨在揭示，“无人化”并非技术发展的必然归宿，而是特定价值选择与权力运作的结果。通过借用亚里士多德的“四因说”，本文将剖析驱动“无人化”的内在逻辑与外部动力，阐明其如何通过承诺“绝对安全”与“极致效率”，最终将人类世界导向一种被数据拜物教和技术理性所“集置”的生存危机。通过这种根源性的批判，尝试为自动驾驶技术探寻一条属人的、向善的未来路径。

　　自动驾驶“无人化”的伦理困境

　　追溯起来看，“无人驾驶”的提法始自“自动驾驶分级”。1965年，人工智能先驱约翰·麦卡锡在他的论文《电脑控制汽车》中首次提出了“自动司机”(automatic chauffeur)的概念——计算机通过摄像头采集数据模拟人类视觉，以实现对汽车的驾驶。这一设想为自动驾驶汽车提供了设计蓝图。在此后的半个多世纪，自动驾驶始终是技术领域的热门话题。2021年，“国际汽车工程师协会”(SAE International)发布了“自动驾驶汽车分级标准”。该标准依据智能化程度将“自动驾驶汽车”分为五级，分别为：部分驾驶辅助(L1)、组合驾驶辅助(L2)、有条件自动驾驶(L3)、高度自动驾驶(L4)、完全自动驾驶(L5)。①当今，符合“组合驾驶辅助”(L2)标准的汽车已成为新型汽车的主流，而各国也相继开始“有条件自动驾驶”(L3)汽车试点运行工作。②

　　有人据此宣称，我们已经抵达了“无人驾驶”的前夜——L5级“完全自动驾驶”就是“无人驾驶”，即通过人工智能加持的机器学习，使自动驾驶汽车在最大程度上实现“合规范”的驾驶，而此时的人类驾驶者无须做出决策，自动驾驶汽车上的人只是“乘客”而非“驾驶员”。显然，自动驾驶汽车并非一开始就等同于“无人驾驶汽车”，而是因其“方向盘后面没有人”而被预设为自动驾驶之“目标”，从而被称为“无人车”或“无人驾驶汽车”。③尽管目前通用的自动驾驶技术还没有达到能够脱离人类驾驶者而自主运行的程度，但现实中的诸多技术尝试都在向着真正的“无人驾驶”迈进。例如，2021年开始试运行的“萝卜快跑”无人出租车，截至目前，其“自动驾驶里程超过2.4亿公里，其中全无人里程超1.4亿公里”。④美国车企“特斯拉”也于2025年6月在其家用车型上实现全球首例在公共高速路上实现车内无人的自动驾驶。⑤可以说，“无人驾驶”是未来高度智能化交通的重要组成部分，而先行开展针对其伦理风险的反思和批判，是一种必不可少的前瞻性审视。

　　自动驾驶的“无人化”面临决策、规则和后果三重伦理困境。首先，自动驾驶“无人化”面临决策困境。以无人车为自动驾驶“智能化行动”的目的善，隐含着无人车作为人工智能体(行动者)试图取代人的“行动权”的预设。于是，交通工具似乎成为行动的主体，而人则仿佛变成了工具的辅助。诸多讨论自动驾驶决策问题的研究，都倾向于将“决策困境”理解为“无人驾驶汽车通过机器学习后如何‘模仿’人做出正确决策”。例如，瓦拉赫和艾伦就借用“电车难题”来描述这一困境。⑥但究其根本，无人驾驶技术的机器学习来自无数人类驾驶者的行动事例，而它在危机时刻的逻辑判定可能只依靠算法设计者写下的代码。⑦因而，无人驾驶算法的决策在根本上还是人的决策。对于无人驾驶的“决策困境”的讨论，学界主要分为“功利主义”和“义务论”两派。以戈戈尔为代表的功利主义一派认为，个人选择可能会导致囚徒困境，因此应当设置强制性的伦理原则以保证交通安全的最大化和对人伤害的最小化。⑧古柯-维拉等义务论一派则认为：功利主义设定的利益比较难以实现，应当依照正当性原则为无人驾驶汽车设定诸多义务规则。⑨具体到应用阶段，则有功利主义算法、罗尔斯算法、制动力学算法、伦理旋钮等不同道德算法。⑩但如同“电车难题”揭示的那样，人的所有行动在道德层面没有绝对的正确或错误。自动驾驶“决策困境”的实质不是“自动驾驶汽车的行为决策是否‘正确’”，而是“自动驾驶汽车的行为决策是否是人‘想要’的”。例如，为了拯救生命，人类司机可能会选择冒险超速和闯红灯，在同样情况下无人车能否超越既定规则？对于自动驾驶算法的设计者而言，无论基于何种考虑都应当将使用者的安全放在第一位，但是人类驾驶者的行动则因人而异。(11)个体的诸多行动，尤其是出于自身德性品质的行动，是难以被理性算法复刻的，强而行之会造成对其他不依据德性行动的人的不公正。更进一步可能造成的是算法对控制权的争夺：2019年3月10日，埃塞俄比亚航班坠毁事故震惊全球，据事后调查，事故源自波音737-MAX飞机的自动驾驶系统在错误情况下同驾驶员抢夺操作权从而导致飞机失控。(12)算法所做出的“不符合人类驾驶者自身要求的决策”同它做出的“完全错误的决策”实际上是相似的，尽管前者未必会造成难以接受的严重后果，但从长期的人类整体道德进步的视角来看，其所造成的后果可能更加严重。

　　其次，自动驾驶“无人化”面临责任鸿沟。以往技术背后的“他者”并不完全参与到技术主体行动中，但无人驾驶技术背后的他者却在某种程度上成为了行动主体。无人驾驶技术背后的“他者”(或“客体”)可能会取代使用者的主体地位。这导致无人驾驶在道德上面临“责任鸿沟”：无人驾驶的责任主体是车辆使用者还是无人驾驶车辆本身？抑或是算法背后的控制者？马蒂亚斯认为，由于人工智能算法强大的机器学习能力，以往的归责机制将无法适用，责任将失去主体。(13)国内有学者认为“责任鸿沟”根本上来自人工智能体未获得责任主体地位；(14)或者，无人驾驶汽车中的人类驾驶者也应当负有一定责任。(15)显然，无人驾驶汽车遭遇过渡时期的技术、法律和伦理层面的归责难题。例如，当无人驾驶汽车遵守安全驾驶规范，但人类驾驶员不遵行安全驾驶规则时；或者，当人类驾驶员超速行驶，而无人驾驶汽车偶尔跟进超速才安全时；又或者，当无人驾驶汽车自动调整速度以迎合人类驾驶员的危险驾驶行动时，超速行驶的无人驾驶汽车会收到交通处罚单吗？惩戒一条算法、一辆汽车是毫无意义的行为。或许，可以像田纳西州法律那样将无人驾驶汽车的开发者和制造者作为“真正驾驶自动驾驶汽车的人”；(16)但同样，人工智能的算法黑箱也可以为其提供庇护空间，算法的错误完全可以被解释为系统不可预知的漏洞。更严重的问题在于，假使自动驾驶算法在面临抉择危机时突然将控制权交还给人类驾驶者，人类驾驶者无法在极短时间内避险，人类驾驶者反倒成为算法规避责任的“替罪羊”。例如，2025年发生的“3·29铜陵小米SU7爆燃事故”中，智能辅助驾驶系统(NOA)从发现道路异常情况到提醒驾驶员接管并退出系统，中间仅有1秒的时间。(17)反之，如果自动驾驶算法排除人进行瞬时决策行动的可能，人类驾驶者只能为无人驾驶汽车设定起点和终点以供后者行动。此时的人类与其说是驾驶者，倒不如说只能作为乘客——技术背后的他者(资本)完全地占据了技术使用者的实践过程，占据了主体的自我意识。这种被技术强加的“外在主体性”使得主体的全部行动都是他者主导下的行动，主体失去了自身的自由而无法自控，自然也因此失去了承担责任的能力。那么问题就再次回到了“处罚一辆车是否有意义”的层面上了。