现在对自动驾驶的主要评价就是，还无法应对城市交通的复杂情况。

那么问题来了，明明交通规则很完备，为什么对AI来说城市交通情况还是如此复杂？

因为交通规则是为人设置的，而不是机器。最明显的例子就是变道，司机灵活变道可以非常有效地提高自己的通行效率，但也往往可能损害后续车辆的集体效率，尤其是变道常发生在车流密集的情况。

当前方车辆进行变道时，后续的车辆都不可避免的需要减速，并且由于传递的累积效应，当整个系统频繁地发生类似的事时，最终就会导致拥堵。

交通系统是一个很典型也很有趣的传递系统，有机会我们详聊；

变道属于交通法规里留给司机操作的灰色地带，即不能管，也没法管。AI对待这类模糊的规则，是没法有效做决策的，在由人和AI共存的驾驶路面上，面对拥堵，AI可能寸步难行。

除此之外，现在的汽车设计，本身也是为人类间交互而设计的的，比如转向灯，让机器在各种灯光下识别这样的信号非常困难。

所以即使AI技术达到自动驾驶的程度，也很难与人类司机在马路上共存。

交通系统还具有集体的囚徒效应：在绝大多数人遵守交通规则，并具备礼让的习惯时，选择利他的习惯会让自己与集体都更为受益。而在大多数人都相对莽撞的环境，利己主义则更为有利，虽然会让集体越来越糟。

所以似乎存在这样一个悖论，只有当路面上的自动驾驶汽车比例达到一个阈值时，才能降低路面的复杂程度，达到自动驾驶能力所及之处；但同时大家选择购买自动驾驶汽车，又取决于这项技术是否真的有用。

所以ADAS（高级驾驶辅助系统）是自动驾驶的必然路径，因为人类无法接受直接与完整的自动驾驶汽车共享路面，但可以接受技术逐步地改善自己的行为。

比如先上线“在高峰拥堵时让汽车自动跟随前方车辆移动”，“对靠近车辆自动避让”等功能。慢慢地出现了辅助驾驶类型的驾照，最后当汽车告诉你什么不能做的场景覆盖了大部分驾车时间时，人们就会开始觉得还需要自己开车是个愚蠢的行为了。

在没有政策强制引导的情况下，自动驾驶并不会与人类司机共享路面，但技术不会停下脚步，更正某一代人的想法，远比你想象的快......

那让我们跳跃到自动驾驶普及的未来，这时的技术是安全的么？

对于普通人来说或许是的，每年因车祸而死的人数会骤降，却不会消失，因为意外总会发生，但这时的意外却难以被我们现在的价值观所接受。

比如说即便现在中国每年因车祸死亡10w多人，但总是能找到责任主体，要么是你喝酒了，要么是他违规了，因为总能找到犯错的人，所以内心可以获得安定。

我们依赖着责任维持信任。

这个逻辑在未来很可能走不通了，因为自动驾驶发生的事故，并不是由于谁做了什么，只是单纯的倒霉，每次使用这项服务的人都要承受着哪怕是千万分之一这样微小的概率发生意外，即便这远比你自己开车的风险要低，但它是随机的，并不能受你行为因果影响。

当原本的逻辑问题，变成了概率问题。当人们由承担行为导致的后果到每次做选择都需要接受概率的结果，我们从理性上，从伦理上，从法律上如何接受？这是对整个社会的一个挑战；

就如前面的文章所讲，工具会改变我们的认知，但同时工具改造社会的原理并非无迹可寻，我们可以基于对技术的理解，预测未来社会文化、价值观所需要的变化；

我预测数字时代需要我们用概率理解世界，是因为AI、大数据等技术是基于概率学、统计学而发生的。而统计学又是被例如“市场营销”、“总统竞选”这样具有经济效益的社会问题所催熟的。

凯文凯利用“技术元素”表达类似的观点：“科技正在将所有生物的思维缝合在一起。”

科技的生命力与生物的生命力，就是借着不同工具、方法论与知识演进的过程纠缠在一起，互相改造，相互进化。