当附近车辆在路上忽左忽右、行驶轨迹难以预测，仿佛驾驶员喝醉了时，自动驾驶汽车该怎么做？如果遇到逆向行驶的车辆呢？自动驾驶汽车上路前，每个人都应该知道它们会如何应对意外情况。
我开发、测试并部署自动驾驶接驳车，并探索确保自动驾驶车辆安全可靠的方法。但没有哪条测试跑道能比得上一个国家的真实道路，也无法像现代有人驾驶汽车那样，对这些新型机器进行如此全面的测试；几十年来，现代汽车已经累计行驶了数万亿英里。自动驾驶汽车真正驶上道路后，也会发生碰撞，造成的后果有严重也有轻微。然而，它们的所有决策都由电子系统作出，人们怎样才能确信它们行驶安全？
幸运的是，有一种常见、广受认可且经过充分研究的方法，可以确保新技术在面向公众使用时安全有效：新药的测试体系。其基本做法是确保这些系统能够实现预期功能，且不会产生严重的负面副作用——即使研究人员并不完全了解它们的工作原理。
影响广泛
自动驾驶汽车有望提升道路安全，让驾驶员腾出时间和注意力，并改变城市乃至整个社会。
为自动驾驶汽车制定的法规将产生巨大影响，波及经济和社会的方方面面。相关规则可能由现有两家汽车监管机构共同制定：联邦国家公路交通安全管理局以及各州交通运输部门。
联邦规则主要关注车辆结构、机械和电气部件的安全标准，例如安全气囊和安全带。各州可以执行自己的安全规则，例如监管排放、管理驾驶员执照和车辆登记；车辆登记通常还涉及要求购买保险。
现行法规
如今，各州和联邦的法规将驾驶员与汽车视为彼此独立的实体。但从定义上说，自动驾驶汽车将两者合为一体。如果这些法规缺乏一致性，混乱就会随之而来。
奥巴马政府制定了116页的法规，细节繁多，却对自动驾驶汽车的工作原理所知甚少。例如，法规要求每辆车都贴有永久标签，以便人们能够读懂，并列明车辆具体的自动驾驶能力，包括速度限制、适用的特定公路和天气条件；这些信息会让用户极为困惑。法规还要求伦理决策必须“有意识且有意图地”作出——对于机器而言，这种要求值得质疑，甚至可能根本无法实现。
特朗普政府将规则精简至26页，但尚未处理自动驾驶汽车测试这一重要问题。
审视算法
测试算法与测试药物十分相似。在这两种情况下，研究人员不一定总能确切说出某种事物为何有效（尤其是机器学习算法），但仍然可以评估结果：病人服药后是否康复？
美国食品药品监督管理局要求对药物进行测试，评估的不是其治疗机制，而是治疗结果。两项主要标准是有效性——药物治疗目标病症的效果如何；以及安全性——副作用或其他问题有多严重。通过这种方法，即使不了解药物的作用机制，也可以证明它安全有效。
同样，联邦法规可以、也应该要求对自动驾驶汽车的算法进行测试。迄今为止，政府一直把汽车作为机器来测试，确保转向、制动和其他功能正常。当然，政府也会对人类驾驶员进行测试。
一台兼具这两种功能的机器应该通过这两类测试——尤其是不允许人类驾驶员驾驶的车辆。
评估判断能力
在我看来，在允许任何特定的自动驾驶汽车上路之前，NHTSA应要求提供该车及其驾驶算法的测试结果，以证明它们安全可靠。目前最接近这一标准的是加利福尼亚州的要求：所有自动驾驶汽车制造商都必须提交年度报告，说明算法未能正常运行时，人类驾驶员不得不接管车辆的次数。
这是良好的第一步，但它没有告诉监管机构或公众，人类接管时车辆正在做什么，或周围发生了什么。测试应考察在有卡车行驶的高速公路上，以及有动物、儿童、行人和骑行者的社区里，算法会指示汽车采取什么行动。测试还应考察，当雨雪或其他天气状况影响车辆性能和传感器输入时，算法会如何应对。汽车应在各种情境中接受测试，包括临时施工区域、四岔路口、逆向行驶的车辆，以及警察作出与交通信号灯相矛盾的指挥等情况。
人类驾驶考试会在一定程度上评估驾驶员的判断力和决策能力，但自动驾驶汽车的测试应更加严格，因为不能依赖直觉、反应能力或自我保护等以人为中心的概念。机器采取的任何行动都是一种选择，公众应清楚这些选择有多大可能是安全的。
与人类比较
自动驾驶汽车的算法会不断计算概率。某个特定形状是人的可能性有多大？传感器数据表明这个人正走向道路的可能性有多大？这个人会迈入车道的可能性有多大？汽车能在撞到她之前停下来的可能性有多大？事实上，这类似于人脑的工作方式。
这为测试自动驾驶汽车，以及制造商可能向已上路车辆推送的任何软件更新，提供了直接可行的机会：让人类测试驾驶员和自动驾驶算法面对相同的情境，并通过多次试验监测其表现。表现与人类相当或优于人类的自动驾驶汽车，都可以获认证为适合上路。这与药物测试所用的方法十分相似：将新药的表现与现有疗法，以及已知无效的方法进行比较，例如常见的安慰剂糖丸。
企业应可自由地在封闭测试场上测试任何创新，也可以在公共道路上测试，但须有安全驾驶员随时准备接管方向盘。不过，在自动驾驶汽车成为任何人都可以买到的常规产品之前，公众应看到明确证据，证明它们安全、可靠且有效。
