推动自动驾驶汽车发展的很大一部分动力，来自人们的希望它们能够挽救生命，通过减少碰撞事故，带来更少的伤亡，胜过人类驾驶的汽车。但迄今为止，人类驾驶员与自动驾驶汽车之间的大多数比较，往轻了说参差不齐，往重了说则有失公允。
关于碰撞事故发生数量的统计数据不容置疑：人们认为，美国超过90%的汽车碰撞事故涉及某种形式的驾驶员失误。消除这类失误，两年内所能挽救的生命，足以媲美美国在整个越南战争中的伤亡人数。
但对我这位人因研究人员来说，这些信息不足以恰当地评估自动化是否真的比人类更不容易发生碰撞。只有同时了解未发生碰撞的次数，才能确定两者各自的碰撞率。人类驾驶员每十亿次可能发生碰撞的机会中会发生一次碰撞，还是每万亿次才发生一次？
评估某些事情未发生的频率极其困难。例如，要估算你今天在走廊里有多少次没有撞到别人，就要考虑走廊里有多少人，以及你在走廊里走了多久。此外，即便我们注意到了未发生的事情，人们也很快就会忘记。要判断自动驾驶汽车是否比人类更安全，研究人员需要分别确定人类和这些新兴无人驾驶汽车的未碰撞率。
比较恰当的统计数据
人类驾驶汽车的碰撞统计数据涵盖各种驾驶情形和各类道路，包括在倾盆大雨中、土路上行驶，以及在雪中攀爬陡坡。然而，关于自动驾驶汽车安全性的数据大多来自美国西部各州，而且往往是在天气良好的情况下采集的。大量数据来自单向多车道高速公路上的行驶记录。在这类道路上，最重要的任务是保持在本车道内行驶，并与前车保持适当距离。
自动驾驶汽车相当擅长完成这类任务——不过，人类也一样。随着各州允许自动驾驶汽车在更广泛的范围内行驶，全自动系统的数据自然会扩展到更多道路。但要让自动驾驶汽车在一年内行驶与人类驾驶员目前相同的里程，并经历同样多样的情形，还需要一段时间。
的确，自动驾驶汽车不会疲倦、愤怒、沮丧或醉酒。但它们目前也无法像专注的人类驾驶员那样，凭借同等的技能或预判能力应对不确定、模棱两可的情形。这表明，或许两者仍然需要协同工作。纯自动驾驶汽车也缺乏预见潜在危险的能力：它们大多只根据眼前情况驾驶，而不会提前考虑前方道路上可能发生的事情。，
在自动视觉系统看来，挤满人的公交车站可能与一片无人玉米地十分相似。的确，人类也很难在紧急情况下判断该采取什么行动，但驾驶员曾经为了他人的更大利益而牺牲自己。自动化系统对世界的理解有限，因此它几乎永远不会像人类一样评估情形。机器也无法预先通过编程应对所有可以想象到的事件组合。
新技术带来新忧虑
有人可能会认为，只要能够减少伤亡，就足以证明扩大无人驾驶汽车的使用是合理的。我确实认为，如果明天开启新的一天，届时一条完全由无人驾驶汽车行驶的道路上无人伤亡，那将是件好事；不过，这样的安排可能会夺走更多生活乐趣，尤其是对热爱驾驶的人而言。
但航空业的经验表明，引入新的自动化系统时，不良事件发生率往往会上升。这种潜在的碰撞率短暂上升可能会引起公众、继而引起政界人士、立法者乃至制造商的担忧，他们可能因此不愿继续采用这项新技术。
因此，比较人类与自动驾驶汽车时必须谨慎。尤其是人类驾驶的汽车可能还会在道路上行驶很多年，甚至几十年。人们与无人驾驶汽车将如何共同行驶？如果两者发生碰撞，谁该承担责任？
要公正评估无人驾驶汽车能否兑现提升安全性的承诺，重要的是确保所提供的数据确实构成了真实的比较。选择用自动化取代人类，产生的影响远不止于一对一替换。作出这些决定时务必审慎。
