相信大家都不會忘記一年前Uber自動駕駛汽車撞人事件，那是2018年3月18日晚，在亞利桑那州，當時49歲的Elaine Herzberg推著自行車穿行馬路，被一輛Uber自動駕駛測試車撞倒後不幸身亡。
近日，NTSB的調查報告出來了，在Uber自動駕駛車撞到受害者之前的5.6秒，汽車的雷達已經檢測到Elaine Herzberg，但是系統把她錯誤地識別為「車輛」，在5.2秒時，又把她歸類為「其他」，此後的短短几秒，Uber的自動駕駛系統不斷地在「自行車」與「其他」的類別中搖擺，始終沒有將她歸為「人」。直至碰撞前1.2秒才識別出即將撞上推著自行車的Herzberg，而那時候，自動駕駛車已經來不及剎車了。
據分析，造成這一結果的原因是Uber的自動駕駛模型並不知道要在人行橫道之外尋找行人。
如果這是技術的失誤，那麼更為讓人惱怒的是人的失誤，當時該無人車上的安全駕駛員本應該看到這一切，並猛踩剎車，但安全駕駛員Vasquez那一刻並沒有在看路，而是在看手機上的「The Voice」節目。
技術失誤、安全員瀆職共同造成了事故的發生。
拋開因管理漏洞造成的安全駕駛員的瀆職，如果將技術漏洞按照在本次事故中作用大小排隊，那麼首先是基礎漏洞，Uber的自動駕駛車輛的系統沒有識別出人，說明技術並不成熟；第二個漏洞是沒有在人行道外尋找行人的機制，Uber自動駕駛的規則似乎定為人行道以外沒有人！這顯然不是高級錯誤，而是坐在辦公室里書呆子一樣的工程師犯下的低級錯誤，而無人駕駛汽車只能機械地執行，並放大錯誤的後果；第三，Uber無人駕駛汽車缺少障礙物應急處理機制，在這次事故中，即使自動駕駛系統將人識別為障礙物，也需要根據情況實施諸如減速、剎車、避讓等措施，難道識別為自行車就能一頭撞上去麼？這顯然是另一個低級錯誤。碰撞前1.2秒，自動駕駛系統已經識別出行人，而此時如果打方向避讓，應該還來得及，顯然，自動駕駛系統並沒有這樣的機制。正是這一個個低級錯誤，造成了悲劇的發生。
今年3月，亞利桑那州的檢察官表示，Uber在這起自動駕駛事故中不承擔刑事責任。警方也表示，那起事故是「完全可以避免的」。若安全駕駛員注意到了，或是Herzberg在人行橫道上通過，或許就能避免這一事故發生。
檢察官能做的並非僅限於此，管理者可以做更多的事情。比如可以立法，從事無人駕駛系統工程師，必須有10年以上的駕齡，並在編寫程序之前在車輛測試所在地，在不同的路面情況下，駕車行駛200公里以上。老司機都清楚，一個駕駛高手最重要的就是預判能力，很難想像，一群不會駕駛的書呆子，能做出什麼樣的無人駕駛系統，要知道行人不守規則並不少見，很少有幾次事故是雙方都守交規的。
很遺憾，這位行人成為技術進步過程中的犧牲品，但是檢察官的判決也明顯不合理，技術缺陷並不是推卸責任的理由，一個愚蠢的模型必須經過嚴格的檢測才能被發展，而預防這種愚蠢，管理者可以做得更多。
沒有人應該成為技術進步的犧牲品。
很多人說，人類駕駛的事故率要高於現階段的自動駕駛，但我們更應該看到，技術的進步不僅僅是為了資本，更是為了所有人的安全，不能犧牲一部分人的利益去換取技術進步。
從Level 0到Level 5，隨著自動駕駛級別的提高，管理者應該針對不同的級別制定相對應的交規，低級交規為高級別法規的子集，目前行人和車輛遵守的交規就是Level 0遵守的交規。
以管理彌補技術不足，防止出現低級技術錯誤，正是管理者應該做得事情。
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