Statele includ liste de verificare a senzorilor în legile privind conducerea autonomă. AI-ul din volan este cu adevărat ceea ce contează.

Un proiect de lege din New Jersey ar impune vehiculelor autonome să fie echipate cu LiDAR și radar pe lângă camere, dar impunerea unui hardware specific nu spune autorităților nimic despre calitatea AI-ului care conduce efectiv mașina.

În Statele Unite, reglementarea la nivel de stat a vehiculelor autonome vizează ținta greșită. Statele se grăbesc să adopte legi privind AV, dar reglementează hardware-ul, nu siguranța. Diferența dintre hardware și performanță va decide dacă următorul deceniu de conducere autonomă devine cu adevărat mai sigur, sau doar mai bun la îndeplinirea unei liste de verificare, iar majoritatea proiectelor de lege care trec prin adunările legislative în prezent înțeleg greșit această diferență.

Cel mai clar exemplu este un proiect de lege din New Jersey, care ar impune oricărui AV comercial complet autonom să fie echipat cu camere plus cel puțin două tehnologii suplimentare de detectare, în practică radar și LiDAR, înainte de a putea opera comercial în stat. New York lucrează la ceva similar, iar alte state urmăresc îndeaproape. Conform proiectului de lege din New Jersey, o companie ar putea îndeplini toate cerințele fără ca AI-ul să fie testat vreodată pe un benchmark real de conducere, în timp ce o companie cu un istoric solid de siguranță ar putea fi exclusă complet pentru că a ales o configurație diferită de senzori. Niciunul dintre proiectele de lege nu testează care abordare, doar camere sau camere plus LiDAR, conduce în mod real mai sigur, ceea ce este singurul parametru cu adevărat important.

Proiectul de lege reglementează ce senzori poartă un vehicul, nu cum conduce, și acesta este defectul. Nu poate diferenția un model bine antrenat de unul slab antrenat atâta timp cât ambele bifează aceleași căsuțe de echipament, și nu poate recunoaște un istoric solid de siguranță dacă vehiculul nu poartă componentele cerute. O flotă cu doar camere, care a înregistrat ani de operare fără incidente pe drumurile publice, ar putea fi interzisă în stat, în timp ce un nou intrus cu un set complet de senzori și fără niciun istoric ar putea să pornească din prima zi. Îndeplinirea cerinței hardware nu spune nimic despre calitatea AI-ului din volan sau despre siguranța sistemului.

Operatorii existenți se confruntă cu aceeași problemă în temeiul cerinței. Unii au operat vehicule autonome fără un set complet de senzori pe drumurile publice ani de zile, iar proiectul de lege i-ar exclude oricum, aruncând la gunoi ani de conducere fără incidente. Mai mult, adăugarea de noi senzori introduce latență, și cu cât AI-ul are mai multe intrări de reconciliat, cu atât durează mai mult să ajungă la o decizie, iar un vehicul care circulă în trafic nu are întotdeauna acest timp la dispoziție. Latența este constrângerea supremă a conducerii autonome.

Senzorii sunt intrări. AI-ul decide.

Mai mulți senzori nu fac automat un vehicul mai sigur, iar mai puțini senzori nu îl fac automat mai riscant. Ceea ce determină cum conduce un vehicul sunt rețelele neuronale care procesează fiecare intrare în timp real. Siguranța este determinată de AI, nu de senzori

Sistemele LiDAR furnizează AI-ului date de distanță pre-măsurate. Sistemele cu doar camere obligă AI-ul să calculeze singur distanța, mișcarea și intenția, direct din intrarea vizuală. Exact cum fac oamenii. În ambele cazuri, senzorii doar transmit informații, iar AI-ul decide cum vehiculul se mișcă efectiv prin trafic. În fiecare an, același AI are nevoie de mai puțini senzori pentru a înțelege drumul decât anul precedent.

McKinsey afirmă acum că conducerea autonomă este definită din ce în ce mai mult de AI generativ, nu de senzorii montați pe acoperiș, și pe măsură ce modelele se îmbunătățesc, acestea au nevoie de din ce în ce mai puțină asistență hardware, nu de mai mult. O cerință hardware blochează tehnologia de astăzi în lege, indiferent cât de mult devine mai inteligent AI-ul din spatele ei.

Scara deja susține argumentul. Vânzările de vehicule autonome cresc rapid, cu Tesla bazat pe camere ajungând recent la 1,5 milioane de abonați FSD. Concluzia este că legislatorii de stat ar trebui să evalueze performanța AI, nu listele de senzori. Tesla, Volvo, XPeng și alții au migrat spre camere-only din același motiv. Partea dificilă a conducerii autonome nu mai este ce poate percepe mașina, ci ce poate înțelege sistemul său bazat pe AI, iar legea de stat nu a ținut pasul.

Cine plătește când o cerință hardware depășește cazul de siguranță?

Sistemele multi-senzor costă mult mai mult de construit și întreținut decât cele cu doar camere, în principal din cauza hardware-ului LiDAR, a întreținerii hărților HD și a conectivității în cloud. O cerință hardware restrânge grupul de companii care pot concura și obligă fiecare vehicul autonom, nu doar robo-taxiurile, să poarte același hardware scump doar pentru a se califica. 

Justificarea acestui cost este dificilă având în vedere cât de incipientă este încă industria. Deși au trecut câțiva ani și miliarde de dolari, majoritatea implementărilor sunt încă limitate la câteva orașe pe rute fixe, strict controlate. Previziunile Forumului Economic Mondial arată că până în 2035, flotele mari de robo-taxi vor funcționa încă doar în 40 până la 80 de orașe la nivel mondial, în principal în SUA și China. Îngrămădirea regulilor hardware de stat peste o politică federală deja incertă adaugă un alt obstacol înainte ca orice sistem să aibă șansa să se dovedească. Fiecare an petrecut litigând cerințele senzorilor stat cu stat este un an pierdut din a demonstra dacă aceste vehicule sunt cu adevărat mai sigure decât șoferii umani pe care i-ar înlocui, care este scopul principal al testării lor.

O cerință hardware răspunde la întrebarea greșită. Provocarea reală este scalarea sistemelor sigure pe mai multe drumuri, mai rapid, iar mandatul blochează exact asta fără să ridice nivelul de siguranță.

Să lăsăm performanța să stabilească standardul

Regulatorii ar trebui să stabilească un standard pe care fiecare AV trebuie să-l depășească înainte de a circula pe drumurile publice, dar ceea ce ar trebui să măsoare, nu dacă ar trebui să existe, este adevărata întrebare.

După introducerea sistemelor puternice de edge computing în vehiculele autonome, industria a depășit deja hardware-ul costisitor, cu un singur scop, și investește tot mai mult în AI în sine. Discuția reglementatoare ar trebui să ajungă la nivelul la care tehnologia se află deja.

Un standard bazat pe performanță ar permite fiecărei arhitecturi, cu doar camere sau multi-senzor, să se dovedească pe aceleași benchmark-uri reale, rate de accidente, aproape-incidentelor și performanță în diferite condiții meteorologice și de trafic. De asemenea, ar oferi publicului ceva ce o listă de verificare a senzorilor nu poate oferi, și anume dovezi concrete, nu presupuneri, că vehiculul care s-a oprit lângă ei la un semafor roșu este cu adevărat sigur.

În loc să se creeze mai multe legi care decid ce senzori trebuie să poarte o mașină, industria are nevoie de un singur standard public clar pentru cât de bine trebuie să performeze acel vehicul, și de regulatori dispuși să lase rezultatele, nu listele de echipamente promovate de furnizori, să decidă cine îl aprobă.