本文重點
- 全球治理的「性格測試」：從美國的「放養」到新加坡的「虎媽」，深度解析各國政府如何以截然不同的邏輯，「教養」自駕車這隻不受控的 AI 巨獸。
- 破解「電車難題」的迷思：為什麼我們該停止糾結於完美的道德演算法？英國的「容忍策略」如何用一張保險支票，展現出解決責任歸屬的成熟大人智慧？
- 直視比車禍更致命的風暴：揭開被科技光環掩蓋的「數位種姓制度」與「失業海嘯」，並提出在演算法統治下，現代公民必須具備的生存韌性。
完美的承諾，與不完美的恐懼
想像一下這樣的早晨：你陷在真皮座椅裡，雙手不需要握著方向盤，而是在大口以此時此刻最放縱的姿勢吃著雙層牛肉漢堡，或者正補完昨晚沒追完的《黑白大廚》。車窗外的景色飛逝，你的車子正以精準的演算法穿梭在擁擠的市民大道上。
這聽起來像是科技給予我們最溫柔的承諾，對吧？數據也站在我們這邊。研究告訴我們，高達 90% 的交通事故都是人類自己搞出來的 。我們人類會疲勞、會分心、會路怒，還會為了回一則「好的」貼圖而忽略前方亮起的紅燈。從這個角度看，把方向盤交給冷靜、永不疲倦的 AI，簡直就是交通安全的最終救贖。它承諾了一個沒有酒駕、沒有疲勞駕駛的烏托邦 。
但是，這個完美的劇本裡，藏著一個巨大的Bug。
當我們把那 90% 的「人為錯誤」消除後，剩下的那10%是什麼？
那是我們從未面對過的恐懼：機器本身的錯誤。
試想一下，當你習慣了電腦當機，你頂多就是翻個白眼，按下重開機鍵（或者更暴力一點，拔掉插頭）。但如果這個「藍白當機畫面」是發生在時速100公里的國道上呢？
這就是我們面臨的「觸發事件」（Inciting Incident）：我們正試圖把身家性命，交給一個我們無法完全理解、甚至無法完全掌控的「黑盒子」 。
這不僅僅是技術問題，更是深層的心理博弈。我們敢坐飛機，是因為我們知道駕駛艙裡坐著一位受過幾千小時訓練的機師（雖然他也是人，也會犯錯）；但我們卻對自駕車充滿疑慮，因為當感測器被一道強光閃瞎 ，或是演算法在「撞上護欄犧牲你」與「衝向人群犧牲路人」之間做出生死抉擇時 ，我們甚至不知道它是依據哪一條程式碼判了我們死刑。
我們渴望科技帶來的便利，卻恐懼它帶來的失控。這場關於信任的豪賭，才正要開始。
各國政府的「性格測試」
面對這隻剛出生、智商很高但還不受控的「AI巨獸」，各國政府的反應，像極了一場關於「如何教養小孩」的全球家長座談會。我們可以看到，每個國家對於「風險」的容忍度，直接暴露了他們的民族性格與治理邏輯。
這不是枯燥的法規條文，這是一場關於人性的性格測試。
第一類家長：放養型的「美國與英國」
這兩位家長奉行的是「輕度控制導向」（Light Control-oriented）。他們的邏輯很簡單：孩子（科技）還小，不要管太嚴，讓他去闖，摔倒了再說。
美國就像那個給你一把車鑰匙，然後說「去吧，兒子，別把鄰居撞死就好」的老爸。聯邦政府採取市場導向，只發布「自願性」的指導方針，深怕過多的規矩會扼殺了下一代 Google 或 Tesla 的誕生 。但讓我們切換個視角：這真的是政府的「開明」嗎？還是因為這些名叫 Google 或 Uber 的「孩子」已經富可敵國，甚至強大到能反過來制定家裡的規矩？當遊說團體的預算比監管機構的預算還高時，「放養」或許只是「被綁架」的好聽說法。
英國也是如此，他們給了新手船長一片廣闊的大海，允許在任何公共道路上測試，甚至不需要當局批准，只要你有一份保險。這是一種對創新的極度溺愛，賭的是未來。
第二類家長：虎爸虎媽型的「德國與新加坡」
場景轉到德國與新加坡，氣氛就嚴肅多了。這裡走的是「控制導向」（Control-oriented）。
新加坡就像那種會幫你報名「精英資優班」的家長。你想上路？可以。先通過我的「安全評估」，還要交出一份完美的「事故緩解計畫」 。他們甚至劃定了一個「監管沙盒」（Sandbox），就像是在家裡鋪滿軟墊的遊戲間，讓你在裡面隨便撞，但絕對不准跑出去嚇到路人。
德國則展現了日耳曼民族的嚴謹（或者說，強迫症）。他們立法要求自駕車必須安裝「黑盒子」（Black Box）。這就像是在你車上裝了24小時的監視器，平常不理你，但只要一出事，馬上調帶子出來看：到底是電腦當機，還是你手滑？責任劃分得清清楚楚，絕不含糊。
第三類家長：過度保護型的「日本」
最極致的莫過於日本。他們採取的是「預防導向」（Prevention-oriented）。
在日本測試自駕車，不僅要有駕照的人坐在駕駛座上，還得經過警方批准。更誇張的是，某些情況下警察甚至會坐在車上陪你測試。這就像是你第一次去約會，結果你爸不但開車載你去，還坐在隔壁桌盯著你吃飯。這種「伴遊式」的監管，把安全係數拉到了滿分，但也讓創新的油門踩得小心翼翼。
隱形的代價：為了安全，你願意裸奔嗎？
然而，這場治理遊戲並不僅僅是「管得嚴」或「管得鬆」這麼簡單。隨著糾葛加深，一個更敏感的問題浮出水面：隱私。
為了讓這些車子不變成馬路殺手，它們需要數據。大量的數據。它們要知道你在哪裡、要去哪裡、甚至你開車時心跳快不快。
這就形成了一個巨大的矛盾：我們想要 AI 像保鑣一樣保護我們，但代價是我們必須在它面前「全裸」。更可怕的不是被看光，而是被「分級」。當保險公司掌握了你的每一次急煞、每一次超速，他們不只會理賠，更可能直接「拒保」。這將形成一種新的「數位種姓制度」——演算法判定你是高風險人類，你就連出門的資格都被剝奪。
這不只是一場科技的實驗，更是一場對現代社會價值觀的靈魂拷問。
當「電車難題」變成現實
還記得那個經典的哲學思想實驗「電車難題」嗎？一輛失控的電車疾駛而來，你是要拉動拉桿撞死一個人，還是什麼都不做撞死五個人？
過去，這只是大學通識課拿來訓練大腦的題目，大家吵一吵就算了。但現在，這個難題變成了工程師必須寫進晶片裡的「殺人程式碼」。但說穿了，電車難題其實是人類自作多情的「假議題」。AI根本不在乎道德，它只在乎「機率」。它不會思考「救嬰兒還是救老人」，它只會計算「撞擊角度A的致死率是80%，角度B是20%」。我們試圖用人類的倫理去框架機器的數學，這本身就是一場雞同鴨講。
如果不完美的上帝必須做決定...
想像一下，你的自駕車在山路上失控，左邊是懸崖，右邊是一個推著嬰兒車的母親。為了保全車上的你，演算法判定必須右轉。砰！悲劇發生。
這時候，真正的危機才剛開始：我們該告誰？
是告坐在車上正在睡覺的你？（你肯定喊冤：我根本沒碰方向盤！） 是告車廠？（車廠說：是感測器供應商的錯！） 還是告寫出這行程式碼的工程師？（工程師崩潰：我只是依照「保全車主優先」的邏輯寫的！）
這就是自駕車治理最深層的恐懼：責任歸屬（Liability）的黑洞。在傳統車禍裡，我們習慣找一個「人類」來負責；但在AI的世界裡，責任被打散在演算法、硬體、軟體和數據之間，變得模糊不清。如果法律無法解決這個問題，每一場車禍都會變成一場無止盡的互踢皮球大賽。
英國的「大人式」解法：容忍的智慧
就在大家吵得不可開交時，英國政府展現了一種令人驚豔的「大人智慧」。他們採取了一種極為罕見的「容忍導向策略」（Toleration-oriented）。
英國通過了一項法案（HC 143），邏輯簡單粗暴卻極其有效：先別管是誰的錯，保險公司先賠錢再說。
這就像是兩個小孩打架打破了窗戶，家長沒有先站在路邊罵小孩或審問是誰先動手，而是先掏錢把窗戶修好，讓受傷的人先去醫院，剩下的帳，回家關起門來慢慢算。
這項法案規定，如果自駕車出事，保險公司自動承擔責任，確保受害者能第一時間拿到賠償 。至於之後保險公司要去找車廠算帳，還是去找軟體公司索賠，那是後端的商業博弈，不該讓受害者在路邊乾等。
這是一個非常務實的妥協。它承認了技術的不完美，也承認了法律的滯後，但它選擇了一條「讓社會繼續運轉」的路。這告訴我們，治理自駕車的危機，需要的不是完美的道德潔癖，而是解決問題的魄力。
看不見的風暴——被遺忘的人
當我們還在為了那個「要撞死一個人還是五個人」的電車難題爭得面紅耳赤時，一場規模更大、卻更安靜的風暴正在成形。這場風暴不會讓任何人流血，但會讓成千上萬的家庭「流淚」。
這場風暴的名字叫：失業。
司機的惡夢，是資本家的美夢
讓我們把話說得難聽一點：卡車公司和計程車隊急著擁抱自駕車，絕對不是因為他們覺得這項技術很酷，或是為了拯救地球。原因只有一個字：錢。
研究估計，到2025年，卡車運輸業將透過自駕車獲得數千億美元的收益，而這些錢是怎麼省下來的？很簡單，省下了那數百萬名卡車司機的薪水。
這就是自駕車最殘酷的經濟邏輯。對於坐在董事會裡的人來說，這叫「降本增效」；但對於那些握了一輩子方向盤、學歷不高、很難轉行的司機大哥來說，這叫「滅頂之災」。
全球政府的集體裝睡：無回應策略 (No-response)
面對這場即將到來的就業海嘯，你猜猜世界各國政府做了什麼準備？
答案令人震驚：絕大多數政府選擇了「已讀不回」。
在我們的治理光譜上，這被稱為「無回應策略」（No-response strategy）。美國、歐洲大部分國家，甚至我們以為很有遠見的政府，目前都還在忙著研究感測器頻率和責任險條款，對於「幾百萬個司機失業後要去哪裡」這個超級大坑，幾乎是集體裝死。他們或許偶爾會表達一下「擔憂」，但實際上並沒有任何具體的計畫。這就像是看到海嘯來了，大家卻還在沙灘上討論陽傘的顏色。
唯一的清醒者：新加坡的「適應」哲學
在一片裝睡聲中，新加坡再次展現了他們那種近乎冷酷的理性與遠見。
新加坡是極少數採取「適應導向策略」（Adaptation-oriented）的國家 。他們不像其他國家假裝這件事不會發生，而是直接承認：對，這項技術會搶走工作。
但他們的下一步才是關鍵：既然擋不住浪潮，那就教大家衝浪。
新加坡政府已經開始推行大規模的「再培訓計畫」，他們的目標不是保護舊的工作（因為那是徒勞的），而是幫助這些被淘汰的司機轉型，去學習操作那些監控自駕車系統的新技能，或是轉向更高附加價值的工作。他們甚至把這視為解決國內巴士司機短缺的機會——既然請不到人開公車，那就讓車自己開吧。
不過，別把這想得太美好。叫一個開了30年卡車、只懂手排檔的50歲司機去「操作自駕監控系統」，這中間的鴻溝可能比我們想像的還大。所謂的「適應」，有時候只是一種更體面、更溫柔的「淘汰」。但不論多殘酷，至少有人願意直視這個傷口，而不是貼上OK繃假裝沒事。
這就是高潮所在：真正的治理危機，不在於技術本身，而在於我們是否準備好承接被技術甩出軌道的人。大多數國家選擇了把頭埋進沙子裡，而新加坡選擇了幫國民戴上蛙鏡。
風暴已經來了，你看見了嗎？
在動態中尋找平衡
故事走到最後，你可能會問：所以，我們到底該怎麼辦？有沒有一套完美的法律，能保證自駕車既聰明又不撞人，既賠得起錢又不搶走司機的飯碗？
很遺憾，答案是：沒有。
如果你期待政府能拿出一個「保證零風險」的水晶球，那你可能要失望了。法律的本質是滯後的，它永遠只能跟在科技屁股後面跑，就像我們永遠追不上青春一樣。
治理的藝術：從「控制」到「適應」
如果把這場自駕車革命想像成一艘正在駛向未知海域的新船，我們可以看到各國政府正在嘗試不同的航海策略：
- 輕度控制（Light Control）：像美國和英國，給了新手船長一片廣闊的大海，只給幾條非強制的建議，鼓勵他們大膽去闖。
- 嚴格控制（Control-oriented）：像德國和新加坡，設定了嚴格的港口規則，船沒經過 100 項安全檢查絕對不准出海。
- 容忍導向（Toleration-oriented）：像英國的責任法，則是幫船買了巨額保險，承認風浪難免，重點是沈船後有人賠。
但這其中最高段的智慧，或許是「適應導向」（Adaptation-oriented）。
這種策略不執著於「預測」明天會有什麼浪，而是專注於「投資」船員的應變能力。就像新加坡對失業工人的再培訓，或是澳洲尋求公眾共識的做法。它承認未來不可預測，所以我們不試圖控制海浪，而是訓練自己成為更好的衝浪者。
我們需要的不是更粗的錨
自駕車的治理，其實就是人類面對「不確定性」的一面鏡子。我們過去習慣用「禁止」和「限制」來換取安全感，但在AI的時代，這種靜態的護城河已經擋不住洪流。
真正的安全感，來自於韌性（Resilience）。
這意味著我們要接受一個事實：車子偶爾會當機，法律偶爾會過時，工作型態會不斷翻新。我們不能期待打造一個無菌室，而是要建立一個能夠快速修正錯誤、快速學習、快速從跌倒中站起來的動態系統。
科技會不斷把我們推向未知的海域，風暴隨時會來。面對這場冒險，我們需要的不是更粗的錨來把自己釘在原地，而是更靈活的帆，讓我們能隨風轉向，繼續前行。具體來說，未來的公民素養，不再只是學會開車，而是要學會「如何與演算法談判」、學會「當被誤判時如何舉證」、學會「在數位霸權下保護自己的數據主權」。這才是真正的韌性——不是不跌倒，而是跌倒後知道該告誰。
本文核心觀點參考自Araz Taeihagh & Hazel Si Min Lim, Governing Autonomous Vehicles: Emerging Responses for Safety, Liability, Privacy, Cybersecurity, and Industry Risks, 39 TRANSP. REV. 103 (2019).
