当一辆自动驾驶汽车决定撞向谁——算法、电车难题与特斯拉背后的刑法困局

一、一个被讨论了半个世纪的问题，突然变得很真实

电车难题，你大概听过很多次了。

一辆失控的电车冲向五个被绑在轨道上的人。你可以拉一个拉杆，让电车转向另一条轨道，但那一边绑着一个人。拉，还是不拉？

1967年，英国哲学家菲利帕·福特提出这个思想实验的时候，大概没想到有一天它会从哲学课堂走进现实公路。但2024年，德国联邦最高法院审理的一起案件，让这个假设变得触手可及。

案情并不复杂：一辆搭载L3级自动驾驶系统的轿车，在高速公路上遇到了一个突发场景——前方货车掉落了货物，左侧车道有一辆摩托车正在接近。算法必须在毫秒间做判断：刹车撞向货物，本车乘员可能受伤；左打方向避开货物，摩托车驾驶员可能丧命。

算法选择了左打方向。摩托车驾驶员当场死亡。

这起案件在德国法学界引发的震动，不是因为算法做了“对”还是“错”的选择——事实上，没有任何一个法律条文告诉算法，在这种情况下该撞谁。真正让学者们不安的，是另一个问题：当致命决策不是由人类驾驶员在瞬间作出的，而是由一群工程师在数月前、在写字楼里写下的代码所预设的——刑法的那把刀，该落到谁头上？

二、特斯拉、马斯克与“全自动驾驶”的法律真空

说到自动驾驶，就绕不开特斯拉。

2024年，马斯克在多个场合高调宣称，特斯拉的FSD（Full Self-Driving，完全自动驾驶）系统即将实现“比人类驾驶员安全十倍”的目标。特斯拉的官方宣传中，“全自动驾驶”这个词已经用了很多年。

但法律人注意到的是另一个细节：在特斯拉的用户手册里，有一行不那么显眼的文字——开启FSD时，驾驶员必须始终保持注意力，双手放在方向盘上，随时准备接管。

一边是“全自动驾驶”的营销叙事，一边是“驾驶员必须随时接管”的法律免责声明。这种语言上的双轨策略，正在制造一个危险的灰色地带：当消费者被灌输“这辆车可以自己开”的认知，却被告知“出了事是你没看路”时——刑事责任的前提——“应当预见”和“能够预见”——就被悬空了。

2022年，美国加州一起特斯拉Autopilot致死事故中，检方以“过失杀人罪”起诉了驾驶员。辩护律师的反问让法庭陷入沉默：一个被反复宣传为“全自动”的系统，在关键时刻需要人类接管；而人类根本无从预判AI什么时候会犯错——那“过失”在哪里？“疏忽”又在哪里？

这个案子最终以驾驶员被判轻罪收场。但法学界普遍认为，这个判决回避了最核心的问题，没有给出一个经得起推敲的归责逻辑。

2025年初，美国国家公路交通安全管理局对特斯拉FSD系统启动了新一轮调查，涉及多起在光照不足、路口视线受阻等条件下的碰撞事故。调查的核心问题是：FSD系统是否在驾驶员有合理预期应当接管的场景下，未能提供足够的接管时间？

这个调查的意义超出了个案。它正在试探一个边界：当一个系统被命名为“全自动驾驶”，它是否对消费者构成了一种“诱导性信赖”？而这种信赖，是否应该反过来影响刑事责任的分配？

三、中国场景：立法在加速，但归责逻辑仍是空白

如果说特斯拉的问题在美国是“宣传与法律的落差”，那在中国，这个问题更加复杂——因为中国既是全球最大的自动驾驶应用市场，也是特斯拉最重要的制造和销售市场之一。

2024年，中国在自动驾驶立法上踩下了油门。

工信部等部门联合发布了《智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，多个城市开放了L4级自动驾驶的商业化试运营。深圳率先出台了《智能网联汽车管理条例》，这是中国首部专门针对自动驾驶的地方法规。2025年初，有关部门进一步明确提出，将加快推动自动驾驶相关法律制度的完善。

但坦率地说，这些法规目前主要解决的是“准入”问题——谁能上路、需要什么条件、出了事故谁负民事责任。对于刑事责任的分配，几乎还是空白。

一个现实的问题摆在这里：在L3和L4级别下，当驾驶员被明确允许“不观察路况”“不随时接管”时，一旦发生致命事故，刑事责任的链条应该怎么串？驾驶员显然不应当承担传统意义上的“过失”责任——因为法律本身就允许他不看路。那责任应该往上追溯吗？算法开发者？系统集成商？还是运营平台？

2024年，某自动驾驶企业在武汉的无人出租车发生了一起碰撞事故，所幸没有造成人员伤亡。但官方通报中的一句措辞耐人寻味：“初步判断，事故原因系系统决策逻辑存在优化空间。”

什么叫“决策逻辑存在优化空间”？这句话换一个场景——如果事故不是轻微碰撞，而是人员伤亡——还能不能作为免责的理由？一个“不够优化”的算法，算不算“存在缺陷”？如果算，那缺陷是谁的责任？

中国法律，目前还没有给出答案。

四、技术监督人、黑匣子与“容许的风险”——德国的探索

面对同样的困境，德国人在法理上走得最远。

德国2017年通过、2021年修订的《自动驾驶法》，核心思路是两句话：第一，把责任从“驾驶员”身上部分转移到“技术监督人”身上；第二，将“被容许的风险”法定化。

“技术监督人”不是坐在车里的那个人，而是远程监控车辆运行、在紧急情况下可以介入的运营方人员。这意味着，法律承认自动驾驶的风险不再主要由驾驶员承担，而应由系统的运营者和维护者来分担。

“被容许的风险”更是核心。德国法承认：自动驾驶系统永远做不到零事故。只要系统的设计和测试达到了法律规定的技术标准，某些事故后果就属于“被容许”的那一部分——不被归责于任何个人。

但这套逻辑有一个严格的前提：数据必须完整。德国人要求所有L3级以上自动驾驶车辆必须安装“事故数据记录仪”——一个类似飞机黑匣子的设备。谁写了哪个版本的代码、当时的传感器数据、算法的决策路径、从识别障碍物到执行动作的毫秒级时间线——所有这些，必须被完整记录、不可篡改。

换句话说，德国人的策略不是解决“该撞谁”的哲学问题，而是建立了一套程序性问责机制：既然无法在实体上规定算法在每个两难场景下该怎么选，那就规定算法必须“可追溯、可审计、可解释”。撞了谁，你必须能说清楚为什么。说不清楚，就是你的问题。

这套思路，对中国来说，有很强的可借鉴性。

五、中国可以做什么——一个“三元责任框架”的构想

基于德国的经验、特斯拉案暴露的问题、以及中国自身的产业和政策现实，我想提出一个方向性的构想。

在自动驾驶的刑法归责上，我们需要从“驾驶员中心主义”走向“三元责任框架”。

第一元：算法开发者的责任——以“技术穷尽”为边界。
如果算法开发者能证明，其系统设计在事发时已符合国家强制性技术标准、已进行充分的仿真测试和道路测试、已对已知风险场景做了专项优化——那么，对于不可预见的极端两难场景造成的损害，应属于“被容许的风险”。但“技术穷尽”不是一句空话，需要配套的审计机制来验证——测试了多少里程、覆盖了多少种边缘场景、有没有做过第三方安全评估。这些，都要能拿得出数据。

第二元：运营管理人的责任——以“系统维护义务”为核心。
在L3和L4级别下，运营方（而非坐在驾驶位的人）应承担“技术监督人”的角色。如果事故是因软件未及时更新、传感器未按规程维护、系统发出异常预警后未及时响应导致的，运营方应承担相应责任。中国目前已经在部分城市要求自动驾驶运营企业设立“安全员”或“远程监控员”，这个角色的法律地位需要从“企业内部岗位”升级为“法定义务主体”。

第三元：监管者的角色——以“标准先行”为使命。
国家应加快制定自动驾驶算法安全的强制性技术标准，特别是针对伦理决策的“底层约束”。这里要特别强调：不是规定算法“该撞谁”——那是哲学领域的事情，法律不宜越俎代庖。而是要规定算法“不能做什么”。比如，德国已经在讨论的：禁止算法基于年龄、性别、种族等个人特征做差异化的碰撞决策；要求所有致命决策的完整数据链条必须可追溯、可审计；要求企业向监管机构定期提交“算法安全自评报告”。

2025年初，中国有关部门已经在推动自动驾驶数据记录和算法备案制度的落地。这是一个积极的信号。下一步，需要把这些分散的制度尝试，整合成一套具有法律约束力的“自动驾驶算法安全审计标准”。

六、结语：让算法在规则的阳光下运行

回到文章开头那个问题：当一辆自动驾驶汽车在高速公路上决定撞向摩托车驾驶员而不是货车时——我们该追究谁的责任？

德国的答案是：去查黑匣子。如果系统符合标准、数据完整、决策可解释，那就是被容许的风险。如果数据缺失、逻辑混乱、或者测试没做到位，那就是开发者和运营方的责任。

中国的答案，还在写。

但我始终相信一件事：算法不应该成为一个免责的理由。当一个系统被冠以“自动驾驶”之名，被推向市场、被消费者信赖、被城市管理者接纳——它就必须同时背负起与之匹配的责任。

法律的责任，不是替哲学家回答电车难题，而是确保每一次致命决策的路径都是透明的、可追溯的、有人为之负责的。

马斯克说，自动驾驶终将比人类驾驶员更安全。作为一个技术愿景，这值得期待。但作为一名法律人，我更关心的是另一个问题：在达到那个“更安全”之前，那些无可避免的事故，由谁来买单？

德国人已经在黑匣子里找到了一个方向。中国的立法者们，也该拿起那份技术标准，开始写属于自己的答案了。

（声明: 文章配图由Ai辅助生成）


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