本文來自微信公眾號： 經濟觀察報 （ID：eeo-com-cn） ，作者：劉誠，題圖來自：AI生成

隨著無人出租車駛入武漢、北京等城市的大街小巷，在網約車、貨運車、無人機等領域，無人駕駛技術首次與傳統技術出現大規模的正面交鋒。在提高經濟效率的同時，該技術也引發了不小的社會爭議。

技術創新貴在搶占市場先機，但同時，破解其引發的社會問題也刻不容緩。這些都折射出有效監管的難題：如何盡快在擁抱技術創新與處理社會問題之間求得平衡，謀取出路。

必然到來的智能技術奇點

無論是女媧還是普羅米修斯，中西方的神話傳說中都有神仙按照自己的樣子創造人類的故事。歷史上，人類也模仿過眾神，開始了“造機器人”之路。譬如，農民將稻草扎成人形，以驅趕偷食莊稼的鳥蟲。

這一實踐暗含著人類將服務于人的工具，進行人形化制作的樸素思想。這個設計理念也延續到了工業時代，許多工具或者物件都被賦予了人的元素。

當前，具備計算和思考能力的智能技術炙手可熱。

在歐美，對智能技術的追捧主要聚焦在運用大模型對人類語言、圖像、視頻等進行學習和處理等領域。

在中國，智能技術的熱潮則主要體現在應用端，具體表現為把無人駕駛汽車推向了市場。如果無人駕駛技術能夠大范圍使用，這將在應用端產生顛覆性效果，進而倒逼產業進行變革和技術創新。

不夸張地說，以無人駕駛為代表的智能技術將成為新一輪科技革命和產業變革的重要標志，或稱為技術奇點。縱然戰略科學家對其具體發生的時間點還存在爭議，但可以肯定的是，在接下來的幾十年內，我們將迎來技術奇點。

技術奇點將帶來產業的大發展。理論上講，某個領域的變革在多大程度上能作為歷史分期的縱向分水嶺，取決于它對同時代其他領域的橫向影響力。而汽車相關的技術創新，歷來對其他產業、整個國民經濟和社會生活都有重大且深遠的影響，是產業變革的分水嶺。

縱觀歷史，以蒸汽機、火車、燃油車、電動車為代表的交通工具，是前三次工業革命的標志性技術和產業。當前，“人工智能+汽車”也已成為第四次工業革命的重要發展方向。馬斯克就曾表示，特斯拉不是一家汽車廠商，而是變成了人工智能 （AI） 公司。

但與技術奇點相伴而來的是種種社會問題。借用技術未來主義者的話來說，當數據如米粒般放滿棋盤一半格子、開始放剩下一半時，呈指數增長的智能技術可能會以前所未有的速度“擾亂”我們的就業、習俗和生活。這需要我們以更加積極的姿態主動適應新技術和新產業，進行相應的制度變遷，否則將阻礙技術奇點的到來和產業的落地。

歐美在自動駕駛技術上至少不弱于中國，但其數十年來相關產業及其產業鏈的發展舉步不前，技術創新沒有得到充分洗禮和進化。

近期，特斯拉推遲發布使用AI的無人駕駛出租車。通用汽車也宣布停止開發無人駕駛出租車的專用車輛。

這背后一個重要的現實原因是提高AI判斷力等所需的公路驗證試驗難以開展。雖然車輛能夠規避障礙物及行人，但對AI的路況認知能力和偶發意外事件判斷能力的訓練不足，技術未能達到上路的實用水平。例如，無人駕駛車輛設置的時速較低、碰到障礙物時不能靈活繞行、交通事故未處理完畢就自行“逃離”事故現場等。

擁抱技術創新的制度變遷

面對技術創新，特別是當新技術大規模投入生產、走向生活之時，人們往往對未知前景產生恐懼。AI誕生的半個多世紀以來，人們對AI的熱情和恐懼起起伏伏。

科幻小說家阿西莫夫曾提出著名的“機器人三定律”：機器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害；機器人必須服從人類的命令，除非該命令與第一定律有沖突；在不違背第一或第二定律的前提下，機器人可以保護自己。

客觀地說，對未知的恐懼會抑制創新。阿西莫格魯在《國家為什么會失敗》一書中寫道：“對創造性破壞的恐懼，往往是反對廣納性經濟和政治制度的根源。”

歐美國家的發展歷史也表明，如果創新對現有法規秩序構成挑戰，政治往往會更看重法規的專橫武斷以及創新成功的不可預測。因此，監管機構墨守成規的做法將拖慢創新進程，阻礙市場發生劇變。

在這里需要特別指出的是，科技創新被拖延就等于被拒絕。通過某一特定科技創新改變市場的機會一旦受阻，或許未來它也不會再變成新機會重新出現。

從這個意義上講，市場要實現進化，最重要的是要在監管、立法和執法領域進行適應性的制度變遷，以符合新技術和新產業發展規律，并對其沖擊舊技術和舊產業帶來的社會問題進行規制，而不是我們通常誤以為的關鍵技術或者汽車質量。

對此，我們需要在制度設計上，就主張新舊勢力之間以共贏為基礎達成一定的妥協。從理論上講，各個社會主體都有各自的利益，他們在追求各自利益的過程中會產生社會沖突，制度就是為了調節社會沖突而產生的，是社會主體在社會沖突中相互妥協的產物。在技術奇點和產業跳躍性發展的關鍵節點上，這種妥協 （或共識） 更難達成，也更需盡快達成。

或許，我們真正應該關心的是如何把人們的才智和資金集中到重要或顛覆性的創新上，而非對經濟和經濟發展無太大意義的事情上。

正如克魯格曼指出的，大多數的新技術“更多的是好玩，而沒有實際意義”，它不像媒體和技術研發者聲稱的那樣能夠振興經濟。這一觀點很容易得到認同，以手機游戲為例，其增長速度就遠遠超過工業機器人。

雖然一些觀察人士可能會為“無人出租車時代到來了”而煩惱，但大家真正該擔憂的應該是無人駕駛技術在各行各業還沒有被廣泛使用。

如同當年優步進入網約車市場，通過引起激烈的競爭甚至讓缺乏競爭力的企業被歷史淘汰，掃清了低下生產力，提高經濟創新發展的實力。

當前無人駕駛技術將對產業結構改善和經濟高質量發展帶來強勁動力。以武漢為例，武漢在測試道路開放里程、車輛投入數量以及配套技術和產品上已位居全球前列，并大力布局“車路云一體化”、吸引全球相關產業鏈頭部企業入駐、培育智能網聯汽車市場，積極打造“自動駕駛第一城”，提升了當地制造業的規模和質量。

監管的平衡

不得不承認，技術創新會帶來一定的社會問題，少數群體更是會因此跟不上時代潮流而利益受損。歷史上看，在一國或地區的快速發展時期，技術創新帶來的市場劇變是突發的，或者說生產力是由量變到質變的躍遷。

換言之，技術創新前后兩個時代在某些方面的差異是原則上的，而非程度上的，因此歷史是斷裂的。但世界不會在某一時刻整體質變，所以歷史看似還是連續的。

對個體來說，技術創新的后果是非黑即白的；而從社會民意統計的宏觀結果看，歷史卻永遠是由無數黑白單元組成的灰色調。

此時，政府的監管就是要謀取平衡，以實現社會利益的最大化。

一方面， 包括無人駕駛技術在內的智能技術是有原罪的。AI的短期影響主要體現在算法推薦系統和人臉圖像識別上，其中的突出風險體現在偏見與歧視、無益建議以及身份盜用等方面。

侵犯知識產權可能是其中更為明顯的原罪。因為大語言模型多是基于海量數據進行訓練的，這些數據就包括盜版侵權作品，以及被分享以供閱讀但未經授權復制的信息數據。隨著算法的運作更加獨立，它們的決策將與為實現“更可預測、更易管理和更加可控的技術”而設計的監管框架發生沖突。

此外， 無人駕駛汽車領域還存在人身安全、就業沖擊等社會問題。

另一方面，無人駕駛又需要較為寬松的監管環境。過于嚴苛的監管可能直接扼殺創新，或是將創新推向其它領域或地區。

前幾年平臺反壟斷時，多數人贊成反壟斷。在他們看來，壟斷不僅帶來社會危害，更不利于科技創新。但此次無人駕駛推向市場之時，我們相信贊成無人駕駛車輛上路的人將占多數，盡管它會引發一定的社會問題，但有利于在實踐中進一步推動科技創新。

長期看，社會問題終將在創新發展中得以解決，政府監管的一個重要目的就是減少短期社會陣痛，加快長期解決方案的到來。

如何在為企業長期創新發展提供制度保障的同時，又能在短期內緩解社會問題？

這需要在包容審慎監管基礎上，對科技公司和數字平臺出現的違背市場化原則、明顯損害人類利益以及造成重大輿情事故的行為，進行點對點回應式監管。

歐美國家對AI及其相關機器采取的就是這種監管方式。但這種方式依賴于人們獲知自己已經受到傷害。但很多時候，人們并不知曉自己已經受到傷害。換言之，由人類實施就會違法的行為，如果由機器實施，就可能無法被發現。例如，我們可能無法從算法上對無人駕駛車輛的安全事故進行責任歸屬的事前分解。

因此，政府應加強前瞻性研究和技術性監測，防患于未然。

當前，許多關于無人駕駛監管及其法律制度的研究似乎沒找準對焦點，不是對焦過遠，模糊了與科幻小說的界限；就是對焦過近，跟在人工智能技術之后亦步亦趨。

如果不能適時引入更有效的監管工具，就有可能讓以盈利為目的的市場主體圍繞其自身利益塑造經濟結構，監管者最終將難以跟上節奏。

展望未來，如何享受科技帶來好處的同時，又不承擔不可接受的風險？對于那些至少可以模仿以及具備人類品質的實體，它們可以擁有哪些權利？我們人類又如何對其實施監管？

這些問題將愈發迫切地需要解答，也必須得到明確解答。