李哲

　　從來，意外一宗都嫌多，何況兩宗?繼Uber自駕車後，Tesla自駕車也撞死人。不過，意外從來無法完全避免，自駕車出現致命事故，某程度只是時間問題;不難預期，自駕車的意外宗數，肯定會隨行車數目及總行車時數增加而增加。重點是，自駕車的發展道路，是否從此此路不通?由營運商到社會各界，又應如何看待今次事故?

　　數據基數仍嫌不足

　　在香港，每年均有百多人命喪交通意外，2016年的數目為132人。相比全港同年約4.69萬宗死亡個案，車禍致死所佔比率實不算高。以同年車輛總行駛里數計算，差不多駕駛約1.03億公里才有1人死亡。可以看到，在人類駕駛汽車的時代，雖謂「馬路如虎口」，這肯定不是百分百安全，惟到底卻絕對不是十分危險，至少在香港的道路上言。

　　自駕車是否比人類更加優勝?這才是討論重點。在自駕車尚不盛行的2016年，美國人差不多每駕駛1.36億公里才有1人死亡，數字跟香港相若。那麼，自駕車呢?自2009年起，Google旗下自駕車共行駛了500萬英里，即約800萬公里，當中沒有任何死亡;至於今次肇事的Uber，則行了約300萬英里，即約500萬公里。相對於人類差不多駕駛約1.03億公里才有1人死亡，可見自駕車似乎比人類更加危險!

　　不過，以上說法，當然在統計學經不起考驗。畢竟，單單一宗致命事故，在樣本嚴重不足的情況下，根本不能帶來任何意義。情況就似擲骰子，擲一次出現「一點」，不代表往後「一點」出現率是100%，而擲5次都沒見「六點」，同樣不代表往後「六點」出現率是0%。要談自駕車是否安全，上述數據基數仍嫌不足，尤其致命意外次數太少。

　　更重要的是，不同公司旗下的自駕車，其實亦有頗大差異。2016年至2017年在美國加州的測試結果顯示，自駕車每行駛1000英里(即1600公里)，Google旗下自駕車就有0.2次需要「解除自動駕駛模式」(disengagement)，即是系統無法確認怎樣反應或作出錯誤決定，不得不改由人手操控;然而，雷諾日產、通用汽車的比率則為4.8次和5.7次，百度旗下便約24次，至於平治更高達774次。

　　畢竟，不同智能系統的成熟程度及發展進度都不盡相同，期內Google自駕車便已測試逾35萬英里(即56萬公里)，反觀其他公司就僅涉萬多英里甚至千餘英里。有鑒人工智能的學習速度一日千里，Google自駕車發展起步較早，是故出現問題的比率也相應較低。惟假以時日，實不排除其他公司都會從後趕上，而Google本身亦可望將意外率進一步壓低。只能夠說，目前自駕車距離百分百安全，又或貼近百分百安全，仍然有一段距離要走。

　　不必斬腳趾避沙蟲

　　相比美國，香港無疑傾向保守，安全系數遠遠偏高，因而自駕車不單不能在港駕駛，就連路面測試也尚未開放。此所以，美國雖然走先一步，但卻出現了不幸的致命車禍;香港走慢一點，待相關發展成熟才再引入，某程度是一種為安全而付出的代價。

　　理論上言，如果人工智能足夠成熟，它肯定有條件挑戰人類司機。畢竟，數字顯示，目前94%的車禍都是人為造成。世衛談論道路安全時，一大宗旨便是「適應人為錯誤」(accommodating human error)，許多政策及措施均為此度身訂造。例如，只要大家佩戴安全帶，前座乘客的死亡率可減40%至50%，後座乘客則減25%至70%;只要司機規行矩步不再酒駕和藥駕，以及不在駕車時使用手機，意外率亦可大減5倍或4倍。另外，遵從車速限制亦非常重要，因為車速高達每小時80公里，意外死亡率就會升至60%，反之如果減至每小時50公里，死亡率則少於20%。所以，歸根究底，倘能將人為錯誤完全杜絕，「馬路如虎口」的風險必可大大減低。

　　說到底，發生了自駕車致命意外，誠是極大不幸;然而，各界實不宜放大事件，更不應該就此輕易抹殺自駕車發展。情況就似，福特汽車發明及普及之後，難道又因交通事故而抹殺車輛嗎?我們既無必要斬腳趾避沙蟲，目光就應轉到找出問題及解決問題，不斷完善自駕車的人工智能系統，爭取將意外率降至趨零，好像我們要發明安全帶等配套提高安全程度般。

　　今日自駕車誠未做到「路上零意外」，但展望將來，相信這一終點必然愈來愈近。