林砚的指尖在平板电脑屏幕上停顿了三秒，最终还是点下了“确认上传”的按钮。文档进度条缓慢爬升的间隙，她抬头望向实验室的落地窗——凌晨三点的滨海市还浸在墨色里，只有远处自动驾驶测试场的指示灯像孤星般闪烁，那是“远航-III”正在进行第172次极端场景模拟。
“又熬通宵？”玻璃门被轻轻推开，陈则手里的热咖啡冒着白雾，杯壁上印着的“国家智能交通伦理委员会”logo在冷光下格外清晰。他将咖啡放在林砚手边，目光扫过屏幕上密密麻麻的代码注释，“决策模块V3.8版本，这次能过伦理审查？”
林砚揉了揉发酸的太阳穴，指尖划过屏幕上红色的警告框——那是上周模拟测试中，“远航-III”在突发事故里的犹豫记录。当时测试场模拟了暴雨天气下的交叉路口：左侧车道有闯红灯的电动自行车，右侧是正常行驶的校车，正前方突然窜出一只流浪狗。自动驾驶系统在0.3秒内陷入了决策停滞，最终虽以紧急制动避免碰撞，却触发了后排假人的冲击预警。
“问题还是在‘优先级权重’，”林砚端起咖啡抿了一口，苦涩的液体让她精神稍振，“按照现行的《自动驾驶伦理框架（试行版）》，保护人类生命是最高准则，但系统无法判断电动自行车和校车乘客的‘潜在风险值’——电动自行车驾驶员未佩戴头盔，校车虽载有12名儿童，但车身有防撞加固。”
陈则在她身边的椅子上坐下，打开自己的笔记本电脑，调出一份标着“机密”的文档。屏幕上跳出的表格里，记录着近三年来全球范围内17起自动驾驶事故的伦理决策分析，其中6起都与“多目标风险判定”有关。他指着2023年慕尼黑的一起事故记录：一辆自动驾驶轿车在避让突然横穿马路的老人时，转向撞上了路边的自行车，最终导致自行车骑手重伤。
“当时德国联邦交通局的结论是，系统过度优先保护‘弱势道路使用者’，却忽略了骑手的‘可规避性’，”陈则的指尖在屏幕上圈出关键句，“这也是我们这次要解决的核心——伦理决策不能只看‘身份标签’，还要计算‘避险可行性’。”
林砚点点头，打开了模拟测试的后台数据。屏幕上的三维模型清晰还原了上周的测试场景：暴雨中，电动自行车以35公里/小时的速度闯红灯，校车以40公里/小时的速度正常行驶，流浪狗距离车头仅8米。“远航-III”的决策树在此时出现了分支：若向左避让，碰撞电动自行车的概率为72%，预估伤亡风险值8.3；若向右避让，碰撞校车的概率为31%，但因校车防护能力强，伤亡风险值4.1；若直接制动，撞上流浪狗的概率99%，人类伤亡风险值0.2。
“系统当时卡在了‘是否可以牺牲动物’的伦理困境里，”林砚调出代码日志，红色的光标停在一段注释上，“根据V3.7版本的算法，动物生命虽不优先于人类，但系统被要求‘尽可能减少所有生命损失’，这导致它在制动和避让之间犹豫了0.12秒，错过了最佳避险时机。”
陈则沉默了片刻，打开了一份新的文档——那是伦理委员会昨天刚发来的《自动驾驶伦理决策补充指南（草案）》。其中明确指出：在人类生命安全不受威胁的前提下，系统应优先选择“最小生命损失”方案；但当人类生命面临多重威胁时，需以“伤亡风险值总和最低”为标准，且“非人类生命损失”不得作为决策的核心依据。
“也就是说，在那次测试里，系统应该直接制动，”林砚快速浏览着指南，突然停在一条备注上，“但指南里提到‘特殊场景下的人工干预授权’——如果乘客主动接管车辆，系统该如何配合？”
这个问题让陈则的眉头皱了起来。他想起上个月参加的伦理研讨会，有位来自高校的伦理学家提出的案例：若自动驾驶汽车在山区公路上遇到落石，前方有两名徒步旅行者，后方有一辆货车，此时乘客要求系统向左冲下悬崖（仅牺牲乘客自己），系统是否应该执行？
“当时研讨会的结论是，系统不得执行‘主动伤害乘客’的指令，”陈则打开研讨会纪要，“但如果乘客自己接管方向盘，系统应在确保不伤害第三方的前提下，提供必要的操作辅助——这就要求我们在决策模块里加入‘人工干预的伦理边界检测’。”
林砚立刻开始修改代码。她在决策树的末端添加了一个新的分支：当乘客触发接管请求时，系统需在0.05秒内评估接管操作可能造成的第三方风险。若风险值超过阈值，系统将发出警告并限制操作权限；若风险值在安全范围内，则逐步移交控制权，并实时提供路况预警。
“我们需要做一次真人模拟测试，”林砚保存好代码，抬头看向陈则，“找伦理委员会申请测试名额吧，这次要包含不同年龄、职业的乘客，还要模拟各种极端场景下的人工干预。”
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