Los estados están incorporando listas de verificación de sensores en las leyes de conducción autónoma. La IA al volante es lo que realmente importa.

Un proyecto de ley de Nueva Jersey exigiría que los vehículos autónomos lleven LiDAR y radar junto con cámaras, pero obligar a usar hardware específico no le dice a los reguladores nada sobre si la IA que realmente conduce el coche es buena.

En todo EE. UU., la regulación estatal de los vehículos autónomos apunta al objetivo equivocado. Los estados están compitiendo para aprobar leyes de VA, pero están regulando el hardware, no la seguridad. La diferencia entre hardware y rendimiento será la que determine si la próxima década de conducción autónoma realmente se vuelve más segura, o simplemente se vuelve mejor cumpliendo una lista de verificación, y la mayoría de los proyectos de ley que circulan en los congresos estatales ahora mismo invierten esa distinción.

El ejemplo más claro es un proyecto de ley de New Jersey, que exigiría que cualquier AV comercial totalmente autónomo lleve cámaras más al menos dos tecnologías de detección adicionales, en la práctica radar y LiDAR, antes de poder operar comercialmente en el estado. Nueva York está trabajando en algo similar, y otros estados lo observan de cerca. Según el proyecto de ley de New Jersey, una empresa podría cumplir todos los requisitos sin que su IA sea probada alguna vez contra un referente real de conducción, mientras que una empresa con un sólido historial de seguridad podría quedar excluida por completo por elegir una configuración de sensores diferente. Ninguno de los proyectos de ley prueba qué enfoque, solo cámaras o cámaras más LiDAR, conduce de manera más segura, que es realmente el único parámetro que importa.

El proyecto de ley regula qué sensores lleva un vehículo, nunca cuán bien conduce, y esa es la falla. No puede distinguir un modelo bien entrenado de uno mal entrenado mientras ambos marquen las mismas casillas de equipamiento, y no puede reconocer un sólido historial de seguridad si el vehículo no lleva las piezas requeridas. Una flota solo de cámaras que haya acumulado años de operación sin incidentes en vías públicas podría ser excluida del estado, mientras que un recién llegado con una pila completa de sensores y sin historial alguno podría lanzar su servicio desde el primer día. Cumplir con el requisito de hardware no dice nada sobre si la IA al volante es buena o si ese sistema es seguro.

Los operadores existentes enfrentan el mismo problema bajo el requisito. Algunos han operado vehículos autónomos sin una suite completa de sensores en vías públicas durante años, y el proyecto de ley los excluiría de todos modos, descartando años de conducción sin incidentes. Además, agregar nuevos sensores aumenta la latencia, y cuantos más datos de entrada tiene que reconciliar la IA, más tiempo tarda en tomar una decisión, y un vehículo que circula en el tráfico no siempre dispone de ese tiempo. La latencia es la restricción definitiva de la conducción autónoma.

Los sensores son entradas. La IA decide.

Más sensores no hacen automáticamente que un vehículo sea más seguro, y menos sensores no hacen automáticamente que sea más arriesgado. Lo que determina cómo conduce un vehículo son las redes neuronales que procesan cada entrada en tiempo real. La seguridad se determina en la IA, no en los sensores

Los sistemas LiDAR suministran a la IA datos de distancia premedidos. Los sistemas solo de cámara hacen que la IA determine la distancia, el movimiento y la intención por sí misma, directamente a partir de la entrada visual. De la misma manera que lo hacen los humanos. En cualquier caso, los sensores solo aportan información, y la IA es la que decide cómo se desplaza realmente el vehículo en el tráfico. Cada año, la misma IA necesita menos sensores para comprender la carretera que el año anterior.

McKinsey ahora afirma que la conducción autónoma está cada vez más definida por la IA generativa, no por qué sensores están en el techo, y a medida que los modelos mejoran, necesitan menos ayuda del hardware con el tiempo, no más. Un mandato de hardware encierra la tecnología actual en la ley sin importar cuán más inteligente se vuelva la IA que la respalda.

La magnitud ya respalda el argumento. Las ventas de vehículos autónomos están aumentando rápidamente, y Tesla, basado en cámaras, alcanzó recientemente 1,5 millones de suscriptores de FSD. En conclusión, los legisladores estatales deberían evaluar el rendimiento de la IA, no las listas de sensores. Tesla, Volvo, XPeng y otros han pasado a usar solo cámaras por la misma razón. La parte difícil de la conducción autónoma ya no es lo que un coche puede percibir, sino lo que su sistema basado en IA puede comprender, y la legislación estatal no ha alcanzado ese nivel.

¿Quién paga cuando un mandato de hardware supera el caso de seguridad?

Los sistemas multisenor cuestan mucho más de construir y mantener que los basados solo en cámaras, principalmente por el hardware LiDAR, el mantenimiento de mapas HD y la conectividad en la nube. Un mandato de hardware reduce el número de empresas que pueden competir y obliga a que todo vehículo autónomo, no solo los robotaxis, lleve ese mismo hardware costoso solo para calificar.

Justificar ese costo es difícil dado lo incipiente que sigue siendo esta industria. A pesar de llevar algunos años y miles de millones de dólares invertidos, la mayoría de los despliegues siguen limitados a unas pocas ciudades con rutas fijas y estrictamente controladas. Las previsiones del Foro Económico Mundial indican que para 2035, las flotas de robotaxis a gran escala aún solo operarán en 40 a 80 ciudades en todo el mundo, mayormente en EE. UU. y China. Apilar normas estatales de hardware sobre una política federal ya incierta solo añade otro obstáculo antes de que cualquier sistema tenga la oportunidad de demostrarse. Cada año que se pasa litigando sobre requisitos de sensores estado por estado es un año que no se dedica a probar si estos vehículos son realmente más seguros que los conductores humanos que reemplazarían, que es el objetivo principal de probarlos en primer lugar.

Un mandato de hardware responde a la pregunta equivocada. El verdadero desafío es escalar sistemas seguros a más carreteras, más rápido, y el mandato bloquea precisamente eso sin hacer nada para elevar el nivel de seguridad.

Que el rendimiento establezca la barra

Reguladores deben establecer un estándar que todo AV debe superar antes de circular por vías públicas, pero lo que deben medir, no si debe existir, es la verdadera cuestión.

Tras la introducción de potentes sistemas de computación perimetral en los vehículos autónomos, la industria ya ha superado el hardware costoso y de propósito único y está invirtiendo cada vez más en la propia IA. La conversación regulatoria debería ponerse al día con el nivel en el que ya está la tecnología.

Un estándar basado en el rendimiento permitiría que cualquier arquitectura, ya sea solo de cámara o multisenor, se demuestre frente a los mismos criterios del mundo real, tasas de accidentes, casi-colisiones y desempeño bajo distintas condiciones climáticas y de tráfico. También ofrecería al público algo que una lista de verificación de sensores nunca puede proporcionar, a saber, evidencia concreta, no suposiciones, de que el vehículo que se detuvo junto a ellos en un semáforo rojo es realmente seguro.

En lugar de más leyes que decidan qué sensores debe llevar un coche, la industria necesita un único y claro estándar público sobre cuán bien debe rendir ese coche, y reguladores dispuestos a permitir que los resultados, no las listas de equipos impulsadas por los proveedores, determinen quién lo supera.