摘要：铜陵高速公路的监控画面定格在22时44分28秒——小米SU7以97公里时速撞向水泥护栏的瞬间，车内三名大学生的生命与智能驾驶系统的决策算法一同化为燃烧的铁壳。这场事故不仅撕开了智能汽车安全性的技术面纱，更暴露出一个残酷现实：已然证明可以对克隆人技术实施严密有效

资料图。本文为新经济学家智库专稿，转载请注明来源。

铜陵高速公路的监控画面定格在22时44分28秒——小米SU7以97公里时速撞向水泥护栏的瞬间，车内三名大学生的生命与智能驾驶系统的决策算法一同化为燃烧的铁壳。这场事故不仅撕开了智能汽车安全性的技术面纱，更暴露出一个残酷现实：已然证明可以对克隆人技术实施严密有效监管、航空业一致保持高度监管从而有效降低事故率的人类，在面对人工智能的伦理框架构建和人工智能创新时，却表现出令人费解的滞后与激进。这道不断扩大的鸿沟，正悄然将人类的生命以及文明推向未知的风险深渊。

一、智能驾驶事故背后的“标准套利”与监管时差

小米事故车SU7标准版为降低成本移除激光雷达，而纯视觉系统在车速超过85km/h时的有效检测距离不足200米，留给系统应急反应的时间仅在7秒左右，低于行业建议的安全阈值。面对这样的事故，我们不禁要问：难道智能汽车行业没有成熟的安全标准可循吗？

事实上，百年航空业的发展为高风险行业提供了极为宝贵的安全体系参考。以波音787为例，该机型的飞控系统需通过FAA 25部规章下超过300项专项认证，而且根据波音官方《787 Flight Crew Training Manual》数据，飞行员转型培训标准为28天全沉浸式课程，其中包括56小时模拟器训练。这种严格的系统认证与操作人员培训双重保障，构筑了安全防线。当然，航空业也存在如波音737 MAX这样的反面教材。波音为降低成本和加速上市，移除了第二套迎角传感器，导致MCAS系统因单一传感器故障而引发致命坠机事故。但因为监管严密，这种将安全冗余让位于市场竞争的决策，让波音的高管和工程师至今仍因MCAS系统缺陷而被追责。

令人忧虑的是，智能汽车行业未能从航空业严谨经验方面汲取经验，反而选择了与737 MAX相似的错误道路。其问题根源主要体现在两方面：一是监管政策的滞后。以美国为例，国家公路交通安全管理局（NHTSA）尽管自2016年起推出了《自动驾驶系统2.0：安全愿景》等框架，但至今仍未对L4及以上自动驾驶系统建立强制性认证标准。相比之下，航空业FAA的严格标准确保了整体安全性。二是企业自律性不足。行业标杆特斯拉的Autopilot系统虽然在过去十年经历了5次架构革新，技术上有长足进步，但也未对驾驶员提出过任何培训要求或建议，这与航空业对飞行员的严格培训形成鲜明对比。

这种现象暴露了一个古老又存在至今的"标准套利"原则：企业利用监管标准的更新滞后性，通过选择性引用较低层级或宽松标准来规避技术责任，从而在安全与成本之间做出有利于短期市场竞争但可能损害长期用户安全的权衡，这反映了技术治理与市场竞争之间的结构性矛盾。未来，智能驾驶汽车是应该延续传统汽车的渐进式监管，还是应该提高标准，借鉴航空业的预防性监管体系？这不仅是监管机构与企业需要思考的问题，也是我们每一个人都应当参与讨论的重要议题。在追求技术创新与商业利益的同时，如何确保用户安全不被让步，将是智能驾驶行业能否健康发展的关键。

二、技术决策的伦理豁免权

作为一种备受瞩目的技术，人工智能（AI）正以席卷之势迅猛发展。在成功推动大语言模型的应用落地后，AI又信誓旦旦地跨入垂直生产力领域。如今，任何对AI发展的质疑似乎都可能被视为不合时宜。“为机器立心”、“碳基生命可能是硅基生命的过渡”等论点可以堂而皇之地发表而不受谴责。联合国秘书长古特雷斯在巴黎人工智能行动峰会上提出的灵魂追问——"谁来决定人工智能应解决哪些问题？谁最能从中受益？谁将承担其错误的代价？"——早已被淹没在技术达尔文主义的热潮中。

相比之下，在不算遥远的过去，克隆技术的治理展现了截然不同的逻辑光谱。1997年多利羊诞生后，各国迅速采取行动。例如，美国时任总统克林顿于当年3月颁布行政命令，禁止联邦资金用于人类克隆研究；1998年，欧洲委员会通过了《欧洲人权与生物医学公约》的附加议定书，禁止任何形式的人类生殖性克隆。这一议定书已被包括法国、德国、西班牙等多个成员国签署和批准；俄罗斯于2002年颁布联邦法令，暂时禁止人类克隆，并在2010年将禁令延长为无限期有效；中国在2003年发布《人胚胎干细胞研究伦理指导原则》，明确禁止将克隆技术用于生殖目的。这些刚性约束形成了全球范围内对克隆技术的一种伦理规范。然而，这样的治理逻辑在人工智能领域却几近“天方夜谭”。例如，DeepMind最新发布的AlphaGeometry模型已具备自主证明复杂定理的能力，但对于其训练数据中可能存在的伦理争议迄今无人问责。

我们现在看到的是，与AI相关的自动驾驶技术围绕“电车难题”持续争论了十余年。从2010年代初期开始，这一伦理问题成为学术界、产业界乃至公众讨论的重要议题。现在小米SU7事故又暴露出技术冗余缺失与监管标准滞后共同导致的系统性责任问题。尽管围绕自动驾驶的伦理与责任问题已经出现了一些局部实践，如美国的RSS模型和联合国欧洲经济委员会（UNECE）通过的多项与自动驾驶相关的国际法规，但从全球范围来看，仍然缺乏统一而全面的责任认定框架。这种伦理与治理的不完备性，使自动驾驶技术在决策伦理和事故责任分配上面对重大挑战。

小米SU7事件不过是AI对人类挑战的一个缩影。从更深层次来看，这种挑战背后呈现的是两种截然不同的风险评估逻辑。克隆技术的潜在风险，如同手术刀一般，锋利无比且具象可见，因此能够被各国迅速纳入伦理框架加以约束；而AI的风险则更像无色无味的气体，伴随技术发展悄然扩散于数字环境之中，难以被察觉。一旦这种“隐形风险”在自动驾驶等关键领域显现，可能造成灾难性后果，威胁人类生命安全并带来不可逆转的伤害。从治理的角度出发，我们需要直面AI带来的伦理空白，主动建立类似克隆技术管控的全球治理框架，才能避免技术发展演变为失控的社会灾难。

三、重构技术伦理与治理的曼哈顿工程

破局之道在于建立AI技术时代的"曼哈顿计划"。此次小米SU7是一起车祸，同时也是给我们一个直面AI技术带来的伦理挑战课题的窗口，让人类看到：我们必须构建一个全面而严格的治理框架，而不是任由技术无序发展。这一框架应包括以下几个关键维度：

构建关键AI领域的严格认证体系是治理框架的基础环节，需要整合全球现有成熟的技术监管经验：应建立分级风险评估机制，对医疗诊断、自动驾驶等高风险应用实施差异化监管标准，确保其在各种极端场景下保持稳定可控；引入"伦理黑匣子"制度，要求AI系统记录关键决策过程与人机交互权重变化，实现事故发生后的责任追溯；通过独立第三方机构对AI系统进行全生命周期安全审计，弥补企业自我监管的局限性。这种多层次的认证框架，不论面临多大阻力，都应该立即开始探索并实践。

有效的AI伦理治理需要巧妙结合市场激励与责任机制，而非仅靠行政命令：设立伦理激励政策，对主动构建符合标准的AI伦理框架的企业提供税收优惠与政策倾斜，类似环保领域的绿色激励机制，使伦理合规成为企业竞争优势；构建强制责任保险制度，要求高风险AI应用提供者必须投保专门责任险种，并将保费标准与系统安全性能直接挂钩，从而激励企业持续优化技术安全水平；通过"监管沙盒"为创新技术提供有限度的测试环境，在确保公共安全的前提下为企业探索提供空间，维持创新活力与风险防范的平衡。这种经济杠杆组合能有效引导企业将安全与伦理从外部约束内化为自主行为标准。

鉴于AI技术的跨国界传播与影响，全球治理协同已成为不可回避的议题：需要建立超国家层面的AI治理联席机构，实现监管标准的国际协调，防止企业利用不同国家监管差异进行"监管套利"或规避责任。在人类命运共同体的视角下，在联合国框架内制定《全球人工智能白皮书》，凝聚全球关于数据隐私保护、算法公平性、产品责任链等核心伦理原则上的共识。此外，AI治理应整合计算机科学、伦理学、法学与社会学等多领域专家的智慧，打破学科壁垒，共建多层次、跨领域的全球治理框架，全面应对AI技术带来的伦理挑战。

要说明的是，技术治理的"曼哈顿计划"不是为了限制AI创新，而是为创新提供坚实的伦理基础。正如全球应对克隆技术一样，人类完全有能力和义务为人工智能技术划定合理边界。只有建立起全面、严格而协调的治理框架，我们才能避免小米SU7这样的悲剧重演，让AI技术真正造福人类，而非成为失控的风险源。

四、结语

在技术创新应用与伦理治理的断裂点上，铜陵事故的火焰照见了文明选择的十字路口。克隆技术被有效规范的二十年经验与航空业构建的严格安全认证体系共同证明，人类社会完全有能力为高风险技术划定合理边界。当AI开始掌握方向盘、核按钮和人类的声音时，建立全球统一的伦理治理框架已不是哲学命题，而是生存必需。唯有将技术纳入伦理的规范轨道，才能避免铜陵公路的血色黄昏成为智能时代的常态。■

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来源：经济学Economics