导读
本篇文章以社会中关于乘客安全和乘客数据的争论为引，明确提出当前的问题：在自动驾驶汽车行业，隐私、安全、竞争和商业似乎都将陷入僵局。继而讨论两个关键僵局：一方面，要求数据共享可能有利于整个汽车行业的水平提升从而能制造出更安全的汽车，但这又将抑制自动驾驶汽车行业的竞争格局，从而限制汽车安全性创新；另一方面，与第三方共享数据有利于带动整个汽车行业及其周边市场的商业优势与盈利能力，但同时也将威胁汽车用户的隐私权。基于这两个悖论，作者在最后提出了可能推动政策发展的五个问题及其解决策略，并在最终发出了一针见血的质疑：在无人驾驶的未来，公众是否有发言权？
限于篇幅原因，本文节选了部分内容进行翻译。
一、新的威胁
随着有关乘客安全的争论愈演愈烈，有关乘客自动驾驶的第二场争论也拉开了序幕。一些汽车制造商、无线电信公司、在线服务提供商和广告商希望让自动驾驶汽车成为下一个广告资助的媒体和服务平台。为此，他们希望重新包装和出售（或以其他货币化方式）一些与乘客安全争论核心一致的数据。这些数据包括车辆位置、速度、航向和乘客驾驶习惯等。隐私专家警告说，这将为有害的新形式商业监控打开大门。
这些关于安全和隐私的争议一直在独立发展，但它们又深深地交织在一起。它们涉及一些相同的基础数据，因此也涉及一些相同的基本政策问题。以车辆定位为例。美国国会目前正在审议一项法案，该法案将允许驾驶员选择完全退出车辆定位追踪—这项措施一旦通过成为法律，似乎将与美国国会正在审议的第二项法案直接冲突，后者要求的是汽车制造商之间强制共享数据。此外，“消费者隐私”可能会为那些纯粹出于竞争原因而不愿分享车辆安全数据的汽车制造商提供一个方便且看似合理的借口。在自动驾驶汽车行业，隐私、安全、竞争和商业似乎都将陷入僵局。
二、安全与保密之矛盾
自动驾驶汽车收集的数据对汽车制造商具有巨大价值。由于高速公路和公路上的驾驶情况比程序员团队所能预料的要多，因此引导自动驾驶汽车的软件依赖于人工智能—神经网络和机器学习算法，它们在某些方面可以像人脑一样进行推理。软件开发人员通过向这些系统提供大量好的和坏的决策实例—“训练数据”—来 “教授 ”这些系统，让算法从中学习和改进。对于几乎所有自动驾驶汽车制造商来说，这些训练数据的来源正是他们已经上路行驶的汽车。汽车制造商的车队捕捉数据，反过来又对车队进行培训，然后再出车捕捉更多数据，如此循环往复。在汽车行业，这种良性循环被称为 “车队学习”。
尽管自动驾驶汽车非常先进，但仍然不如大多数人类驾驶员。最近的一些评论强调了优步车辆在处理 “边缘情况”（难以预见的、只在大量训练数据中出现的不常见路况）、冗长路标、解读其他司机的微妙非语言提示等方面的不足。密歇根大学交通专家布兰登-肖特尔（Brandon Schoettle）认为，尽管这些车辆可以看到令人惊叹的世界细节，但人类仍然能够更好地理解这个世界。在最近接受《连线》采访时，Schoettle评论说：“与16岁的孩子或90岁的老人相比......乘坐自动驾驶汽车可能更安全。但是，与一个机警、经验丰富的中年司机在一起，你可能要比在自动驾驶汽车里安全得多。”
尽管强制数据共享可能会让汽车更安全，但它似乎与自动驾驶汽车行业的竞争格局相悖。开发自动驾驶汽车的汽车制造商在很大程度上依赖于商业机密。这些公司一直强烈反对共享车辆数据，因为担心这会给竞争对手以可乘之机。例如，谷歌自动驾驶汽车项目安全总监在给加州机动车辆管理局（DMV）的一封信中描述其自动驾驶技术限制的某些数据时写道 “是高度机密的，尤其是在产品推向市场之前的测试阶段”，他补充说，“公开披露这些信息可能会对谷歌造成巨大的经济损失。” 在写给加州车管局的一封类似信件中，优步公司首席执行官对一项要求公开测试数据的拟议法规表示担忧，他写道：“应修订拟议法规，承认这些信息可以是保密的商业秘密，不应公开。” 著名科技新闻网站 TechCrunch 也描述了类似的情况：
优步（Uber）、Lyft和通用汽车都分别指出，在开发真正有效的自动驾驶汽车的竞赛中，各自车队收集的大量驾驶数据是关键的竞争优势。而在用于训练这些系统的所有数据中，与自动驾驶汽车如何应对挑战性条件或实际撞击事件相关的信息，可能是最有价值的，有助于打造出真正强大、适应性强的自动驾驶汽车。
汽车制造商对车辆数据的占有欲是可以理解的。这些数据不仅对人工智能（“AI”）训练有用，而且由于需要在真实道路上部署车辆，因此收集这些数据的成本也很高。在获取此类数据方面投入巨资的公司可能很少有动力与没有为自己收集到有用数据的公司分享数据，这实际上是一个 “搭便车”问题。此外，由于联邦和州商业秘密法允许逆向工程，竞争对手可能会利用这些数据对作为商业秘密的有价值的算法进行逆向工程。最后，车辆采集的数据可能会暴露其设计缺陷，导致销量减少。
这场争论背后隐藏着一个令人不安的问题：“多安全才算足够安全？”如果法律要求汽车制造商之间共享事件数据，那么有关此类功能的竞争可能会受到抑制。不过，汽车行业作为一个整体，可能会比在竞争条件下更快地达到足够的安全水平。另一方面，如果汽车制造商在驾驶安全功能方面展开激烈竞争，可能会产生安全性创新，从长远来看，使公众比在数据共享制度下更安全。然而，代价可能是短期内的车辆危险度增加。总之，车辆数据共享既有短期成本，也有长期收益。
三、隐私与商业之冲突
由于智能手机的普及，智能手机应用程序开发商已经在车载领域站稳了脚跟，如今他们正在抓住车载广告的机遇。2018年3月，著名导航软件公司 Waze 推出了一项服务，允许企业向附近使用 Waze 应用程序的司机展示广告。在该服务推出的当天，Waze 的网站解释说，该服务将让广告商“瞄准那些在[他们的]业务地点附近行驶的司机，为他们提供有意义的本地广告体验。”该服务还能让广告商“追踪”潜在客户，以了解“究竟有多少潜在客户”对特定广告做出了回应。
与此同时，2018年2月，纽约南区法院对在 Uber 和 Lyft 等共享出行公司的车辆上投放广告的明尼苏达州公司 Vugo 作出了有利裁决。对Vugo的投诉质疑纽约市地方法律的合宪性，该法律禁止在未经该市出租车和豪华轿车委员会许可的车辆上发布广告。根据最高法院的先例，地方法院支持 Vugo，在美国最强大的共享出行市场之一打开了车内广告的大门。
至少有一部分汽车制造商似乎有可能与第三方合作，共享车辆位置、行程历史以及车载广告所需的其他数据。据报道，2018年3月，一家名为Telenav的公司正在与几家汽车制造商“深入讨论”将类似广告引入私人拥有的自动驾驶汽车的媒体显示屏。在2018年2月的一次采访中，福特公司负责互联汽车和服务的执行董事告诉彭博社，汽车制造商将共享车辆数据（匿名或个性化数据）的能力视为一个重要的商业机会。在同一份报告中，一位行业专家告诉彭博社，“汽车制造商的最终目标......是建立一个消费者偏好数据库，该数据库可以汇总并出售给外部供应商用于营销目的，就像谷歌和脸书现在所做的那样”。“汽车制造商认识到，他们正在进行一场争夺客户数据的战争，”这位专家补充道，“你的驾驶行为、位置具有货币价值，这与你的搜索活动不同。”一家与通用汽车合作的软件公司的首席执行官同样向记者解释说，车载广告对制造商来说很有吸引力，因为它既是一个收入来源，也是一个与驾驶者建立更牢固关系的平台。
美国国会和联邦贸易委员会采取的措施使这些新形式的“监控资本主义”成为可能。2017年3月，美国国会取消了联邦通信委员会一年前通过的一套规则，该规则禁止互联网服务提供商与第三方共享某些数据，除非客户明确表示同意。这允许互联网服务提供商出售从客户处收集的数据，包括位置、浏览历史和购物习惯。正如联邦通信委员会前主席汤姆-惠勒（Tom Wheeler）写道，废除2016年联邦通信委员会隐私规则“允许无限制地出售任何使用互联网的美国人的个人信息。”
不难理解，广泛的车辆跟踪前景引起了隐私专家的关注。隐私法的部分目的是维护个人自主权。正如多萝西-格兰西（Dorothy Glancy）在一篇关于自动驾驶汽车隐私问题的文章中解释的那样：“隐私法的部分目的是保护个人自主权、一般而言，个人自主隐私利益的重点是个人控制以下事项的能力：谁知道她现在在哪里、下一步将去哪里、何时出发、如何到达、与谁同行，以及谁能预测或决定她将来将在哪里、何时和如何旅行”。格兰西认为，自主车辆追踪将“直接影响旅行者的自主权，因为它超越了个人对谁或什么东西监视和跟踪他们从一个地方到另一个地方的行动的控制权”。
立法者和监管者都意识到了这些问题。美国联邦贸易委员会（FTC）有责任保护与自动驾驶汽车相关的消费者数据隐私，该委员会于2017年6月举办了一次完全聚焦于该问题的活动。另外，2017年，参议员爱德华-马基（Edward Markey）提出了一项国会法案，旨在“保护消费者的机动车免受安全和隐私威胁，并用于其他目的”。该法案名为“2017年汽车安全与隐私法案”或“2017年 SPY汽车法案”，规定“未经车主或承租人明确同意，制造商（包括原始设备制造商）不得将机动车收集的任何信息用于广告或营销目的”。不过，目前仍不清楚该法案是否会阻止无线互联网服务提供商独立于车辆中的GPS传感器收集和共享位置数据。
四、未来去向何方？
自动驾驶汽车数据引发的政策问题不能孤立解决。例如，如果一项新法律强制要求广泛共享数据以提高乘客安全，可能会侵犯乘客隐私并抑制竞争。同样，禁止汽车制造商追踪车辆位置的法律也会以牺牲商业和可能的安全为代价来促进隐私保护。只有深入探讨安全、商业、创新和隐私之间的关系，我们才能提出推动政策发展的新问题。以下是根据上述分析提出的问题，作为出发点：
问题 1：汽车制造商能够有意义地提高安全性的最低车辆数据量是多少？
问题 2：互联网服务提供商能否在改善安全方面发挥作用？
问题 3：多安全才算足够安全（以及何时必须达到这一目标）？
问题 4：汽车制造商的算法在多大程度上依赖于商业机密而非专利保护？
问题 5：如果政府要求汽车制造商根据汽车总里程或总小时数来证明安全性，会怎样？这个想法既是一个开放性问题，也是一个可能的解决方案，可以帮助汽车行业和公众平衡利益。
这一切的核心是公众。接受自动驾驶汽车的理念本身就要求我们愿意放弃控制权。但现在我们必须考虑，当我们让电脑掌舵时，我们还愿意放弃多少对自己隐私和安全的控制。同样，为了最大限度地提高安全性，汽车制造商会放弃多少控制权？这些问题不能孤立地进行研究。相反，我们必须了解数据本身、想要控制数据的利益相关者的利益，以及法律如何管理这种控制。这样，我们才有希望解决最重要的问题：在无人驾驶的未来，公众是否有发言权？
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