自动驾驶汽车有望彻底改变汽车行业。技术的飞速进步使可运行的原型车比大多数人预想的更早问世。这项新兴技术预期带来的益处包括 更安全、更快捷 且更 环保 的交通出行。
迄今为止，公众关于自动驾驶汽车的讨论大多聚焦于技术。公众一直被引导相信，工程师很快就会 让人类不再驾驶。但人因领域的研究人员——研究人们如何与机器互动的专家——已经表明，在自动驾驶中， 我们不应忽视人的因素 。
对移除人类驾驶员的高期待
自动化 是指机器——在此处是一套复杂的传感器和计算机——接管原先由人完成的任务这一技术术语。许多人认为，自动化可以完全取代人。例如，作为自动驾驶汽车领域先行者的谷歌，已经从原型车上 拆除了方向盘 。梅赛德斯-奔驰的 宣传材料 展示了前排座椅朝后的自动驾驶汽车。围绕自动驾驶汽车的炒作让人以为，驾驶员将不再需要操心，可以对道路状况置之不理。
公众也开始接受这一观念。 研究 表明，人们希望在自动驾驶汽车中阅读、看电影或打盹等；研究还表明，自动化 助长了这些分心行为。一项 法国的研究 甚至指出，醉酒乘车被认为是一项好处。
自动化仍然需要人
遗憾的是，这些期待很难实现。将某个流程的控制权交给计算机，很少会消除人类参与的必要性。自动化系统并非万无一失。科技创新者根据经验知道，自动化至少有时会失灵。考虑到自动化故障不可避免，谷歌最近 为一项系统申请了专利 ：当“被困住”的自动驾驶汽车发生故障时，车载计算机将联系远程援助中心寻求人类帮助。
然而，自动驾驶汽车将完美运行这一看法，已经在公众意识中根深蒂固。最近有评论者预测， 汽车死亡事故将会终结。另一位人士则估算了通勤途中“自由时间”所带来的 经济收益 。自动驾驶技术无疑会以高可靠性为目标进行研发，但可靠性是否足以让人类彻底退出整个控制环节？
最近有一个例子被媒体广泛报道，作为自动驾驶技术已准备就绪的证据。一辆由德尔福工程团队打造的自动驾驶汽车完成了一次 横跨美国的旅程。这项技术在99%的行程中都没有出问题。这听起来令人印象深刻——旅途中坐在方向盘前监控车辆的人类工程师，只在少数情况下紧急接管车辆，例如路肩上有警车，或施工区的标线涂得异乎寻常。
这些情况并不常见，但对于长途公路旅行而言也算不上特别异常。然而，在大规模部署时，个体自动化故障率虽低，但乘以 美国高速公路上的数亿辆汽车 ，仍会造成数量不可忽视的问题。此外，如今最先进的原型车都有专门的工程师团队负责确保单辆车安全行驶。未来道路上的每辆自动驾驶汽车，都不可能配备一支高科技维修团队。
人们必须能够接管控制
自动化技术的缺陷将如何解决？尽管谷歌申请了远程援助中心专利，但最佳选择仍是由人类驾驶员介入。然而，为自动驾驶汽车设计人机交互将是一项重大挑战。
我们可以从航空领域汲取经验，因为飞机驾驶的许多环节早已由计算机接管。自动化对于 常规、重复性任务效果良好，尤其是在自动化出错后果轻微的情况下——例如自动缝纫机或洗碗机。而当自动化故障可能造成伤害时，风险就高得多。人们可能会 过度依赖 并不完美的自动化，也可能因缺乏练习而生疏，在需要时无法 像过去那样 完成任务。
最近发生的几起飞机事故被归因于 飞行员与自动化系统交互方式上的失误，例如在本可纠正的情况下，自动化发生故障时，飞行员却 作出了不恰当的反应 。人们甚至创造了一个术语—— 自动化意外 ——用来描述飞行员无法掌握自动化系统正在执行什么操作的情况。这是一个典型的人因问题，其特点并非自动化或飞行员本身存在缺陷，而是人机交互设计存在失误。
机器接管工作后，人类所需承担的工作通常并不会因此消失—— 有时甚至不会减少 ——与自动化实施之前相比。相反，工作内容发生了变化。人不再从事手动操作，而是被安排承担监控者的角色，不断观察，以发现并纠正技术故障。问题在于，人并不特别适合这项 单调乏味的工作。因此，驾驶员从自动化系统手中重新接管手动控制后， 需要长达40秒 才能恢复正常的基线驾驶行为，这并不令人意外。
技术 + 驾驶员 = 协同合作
这并不是说自动驾驶汽车无法带来益处；它们无疑会改变驾驶体验。但要开发这项前景广阔的技术，就必须考虑人因。例如， 多模态显示屏 结合视觉、听觉和触觉信息，或许有助于让驾驶员了解自动化系统正在做什么。 自适应自动化 ——即计算机有策略地定期将汽车的部分控制权交还给驾驶员——或许能让人保持参与，并在必要时做好应对准备。
当前受到鼓吹的以技术为中心的期待，忽视了关于自动化中人为因素的大量科学研究。如果航空等其他自动化实例能提供任何启示，那么只关注技术、排除其服务对象——人类——的做法可能适得其反。
相反，工程师、研究人员和公众应将车辆自动化视为人类与技术之间的协同合作——在这种合作中，人类在优化驾驶员与技术之间互动的系统中发挥至关重要的积极作用。关键的一环很可能是设计新的创新方式，让驾驶员始终参与其中，并了解自动化系统的状态。换言之，“自动驾驶”汽车也需要人。
本文与 The Conversation合作发表。本文发表并不意味着世界经济论坛认可其中的观点。
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作者：Michael Nees 是拉斐特学院心理学助理教授
图片：2014年5月13日，在加利福尼亚州山景城计算机历史博物馆的一场演示活动前，可以看到一辆谷歌自动驾驶汽车车顶的传感器正在旋转。路透社/Stephen Lam。
