（图片来源：Waymo）
自动驾驶汽车将人们从驾驶的实际操作中解放出来，从而对如今主要用于惩罚人类的事故侵权法带来了复杂挑战。法律专家预计，通过编写驾驶算法，汽车设计师、传感器供应商、软件开发人员、汽车生产商以及参与设计、制造和测试汽车的相关方等自动驾驶汽车制造商将对交通产生直接影响。虽然此类算法让制造商成为不可或缺的参与者，但是制造商产品可能会承担关键责任。不过，政策制定者尚未设计出一种量化的方法，让自动驾驶汽车和人类驾驶员分摊损失。
为了解决上述问题，哥伦比亚大学工程学院（Columbia Engineering）和哥伦比亚大学法学院（Columbia Law School）的研究人员研发了一种基于犯错的联合责任规则，可用于监管自动驾驶汽车制造商和人类驾驶员。他们提出了一个博弈论模型，该模型描述了法律制定者、自动驾驶汽车制造商、自动驾驶汽车和人类驾驶员之间的战略互动，并研究了随着自动驾驶汽车市场渗透率增加，责任规则应该如何演变。
虽然目前的大多数研究都集中在设计各种驾驶场景下的驾驶算法，以保证交通效率和安全，但是尚未有人探索过人类驾驶员的行为是否与自动驾驶汽车相适应。Di和Talley想知道“道德危机”对人类的影响，是否随着交通中出现越来越多的自动驾驶汽车后，当人们在路上遇到自动驾驶汽车时，可能会倾向于施以更少“应有的注意”，而是以一种更危险的方式驾驶。
通过粗心驾驶、冒更多风险而利用该项技术，因为他们知道，自动驾驶的设计会让其驾驶得更保守。”
研究人员利用博弈论建立一个世界模型，在这个世界中，玩家之间会互动，试图选择优化自己目标的行动。玩家包括立法者、自动驾驶汽车制造商、自动驾驶汽车和人类驾驶员，他们在交通生态系统中都有不同的目标。立法者希望提高效率和安全性以规范交通，自动驾驶汽车制造商则由利益驱动，自动驾驶汽车和人类驾驶员会在公共道路上互动并寻求最佳驾驶策略。为了捕捉所有玩家之间复杂的互动，研究人员运用博弈论观察每个玩家会选择何种策略，如此一来，其他人就无法利用他/她所做出的决定。
该递阶对策帮助研究小组理解人类驾驶员的道德危机（驾驶员可能决定承担多大的风险），自动驾驶汽车制造商对交通安全的影响以及立法者是否适应新型交通生态系统。研究人员在一组数值例子中测试了该对策及其算法，在自动驾驶汽车渗透率增加、成本或环境参数变化的情况下，产生了对自动驾驶汽车和人类驾驶员行为如何演变的见解。
研究小组发现，经过优化设计的责任规则对于防止人类驾驶员产生道德危机、帮助自动驾驶汽车制造商在交通安全和生产成本之间做出权衡至关重要。政府对自动驾驶汽车制造商提供补贴以降低生产成本，可以鼓励自动驾驶汽车制造商生产出性能显著优于人类驾驶员的自动驾驶汽车，并提升整体的交通安全性和效率。此外，如果自动驾驶汽车制造商没有在自动驾驶技术规范方面受到监管，或者没有得到适当的补贴，自动驾驶汽车制造商往往纯粹以利益为导向，会对整体的交通系统造成破坏。
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