論智能網(wǎng)聯(lián)汽車監(jiān)管的沙盒模式

鄧文娟 高圣平

摘要：智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為一種人工智能和大數(shù)據(jù)在交通領域運用的代表，方興未艾。一些國家和地區(qū)目前也將金融領域的“監(jiān)管沙盒”運用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域，我國也借鑒了這種監(jiān)管模式。運用比較法對相關(guān)領域的沙盒模式進行考察，并結(jié)合我國實際，可以發(fā)現(xiàn)我國在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域沙盒模式的法律規(guī)定還存在以下缺陷：監(jiān)管風格的保守、公眾參與和透明度的缺乏以及配套責任制度的不完善。關(guān)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車監(jiān)管沙盒模式的法律規(guī)定需要我國在今后地方立法先行先試的基礎上，后續(xù)在統(tǒng)一立法時予以改進和完善。

關(guān)鍵詞：監(jiān)管沙盒；智能網(wǎng)聯(lián)汽車；道路測試與示范應用；規(guī)范設計

中圖分類號：D912.28文獻標識碼：A文章編號：1003-854X（2023）04-0125-04

近些年，隨著生物技術(shù)、人工智能和大數(shù)據(jù)等顛覆性創(chuàng)新技術(shù)的興起和發(fā)展，也帶來一些技術(shù)安全上的挑戰(zhàn)，各國對之采取了不同的監(jiān)管方法，調(diào)整監(jiān)管體制和規(guī)范結(jié)構(gòu)，以降低風險的同時實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新利益的最大化。在這些監(jiān)管努力中，“監(jiān)管沙盒”（Regulatory Sandbox）已成為一種有前景的監(jiān)管模式并在各國和各種新形勢中得到運用，其可以在促進技術(shù)創(chuàng)新和確保安全秩序之間取得平衡。智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為一種人工智能和大數(shù)據(jù)在交通領域運用的代表正在蓬勃發(fā)展。一些國家和地區(qū)開始將“監(jiān)管沙盒”運用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車，我國也借鑒了這種監(jiān)管模式，因此，與其相關(guān)的理論研究、沙盒模式以及法律問題受到學界關(guān)注。

一、智能網(wǎng)聯(lián)汽車監(jiān)管的沙盒模式的發(fā)展現(xiàn)狀

“沙盒”概念本是計算機專業(yè)術(shù)語，是一種計算機安全機制，為運行中的程序提供的隔離環(huán)境。后來管制部門將這種安全門理念運用于對新興技術(shù)的監(jiān)管測試，因而稱之為“監(jiān)管沙盒”。

“監(jiān)管沙盒”最先由英國金融行為監(jiān)管局（Financial Conduct Authority，F(xiàn)CA）采用，旨在通過在特定條件下減輕合格市場參與者的監(jiān)管負擔來鼓勵金融行業(yè)的創(chuàng)新和競爭?！氨O(jiān)管沙盒”模式使監(jiān)管機構(gòu)能夠在受控環(huán)境中最大限度地降低與金融科技活動相關(guān)的風險。鑒于英國“監(jiān)管沙盒”的成功，許多國家和地區(qū)逐漸接受了這種監(jiān)管方法，例如，歐盟、澳大利亞、加拿大、新加坡以及我國香港地區(qū)、臺灣省，而且向其他領域延伸，廣泛運用于能源、環(huán)境、醫(yī)療和交通等領域的顛覆性創(chuàng)新技術(shù)監(jiān)管。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是一種人工智能和大數(shù)據(jù)在交通領域運用的典型代表之一。智能網(wǎng)聯(lián)汽車是指搭載先進的車載傳感器（雷達、攝像）、控制器（路徑規(guī)劃、任務決策等模塊）、執(zhí)行器（如線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)，完成來自控制模塊的指令）等裝置，并融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡技術(shù)，實現(xiàn)車與×（人、車、路、云端等）智能信息交換、共享，具備復雜的環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制和執(zhí)行等功能，可實現(xiàn)安全、舒適、節(jié)能、高效行駛，并最終可替代人來操作的新一代汽車。嚴格說來，智能網(wǎng)聯(lián)汽車不等同于自動駕駛汽車，但智能網(wǎng)聯(lián)汽車以無人的自動駕駛為最終追求。目前，我國也開始將“監(jiān)管沙盒”運用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車。2021年7月，工信部、公安部、交通運輸部聯(lián)合印發(fā)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應用管理規(guī)范（試行）》，在道路測試基礎上增加載人載貨示范應用，并將高速公路納入道路測試及示范應用道路范圍，同年11月，交通運輸部發(fā)布《關(guān)于組織開展自動駕駛和智能航運先導應用試點的通知》。此后，北京、上海、廣州等城市接連出臺多項政策支持企業(yè)從道路測試向規(guī)模化測試、示范應用、無人測試示范演進。智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應用可以說是一種“沙盒”模式。目前，雖然“沙盒”模式的全球傳播已成為政府監(jiān)管不同創(chuàng)新技術(shù)的便利、快捷、高效的工具，但仍存在一些限制，可能會影響各國在本地實施這些監(jiān)管方法的效果。

二、“監(jiān)管沙盒”模式應用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車監(jiān)管的必要性

就智能網(wǎng)聯(lián)汽車本身特性而言，其監(jiān)管的棘手之處在于智能網(wǎng)聯(lián)汽車是一個復雜的耦合系統(tǒng)。在某種程度上，這種復雜性的根源在于人工智能的本質(zhì)，它依賴于使用大數(shù)據(jù)來訓練和開發(fā)以極快的速度運行的算法，政府面臨規(guī)制資源匱乏的窘境，公眾的行權(quán)能力明顯不足（1）其運行方式甚至對人工智能開發(fā)人員來說都是無法理解的。一是人工智能系統(tǒng)可以是自主的，其水平不斷發(fā)展，并且可以實時使用；二是人工智能也可以承擔不同的角色，無論是作為產(chǎn)品或更大系統(tǒng)中的組件，還是作為在不局限于環(huán)境和目的中具有應用程序的獨立系統(tǒng)，因此，預測人工智能可能帶來的風險是一項固有的挑戰(zhàn)；三是由于人工智能的開發(fā)和操作涉及多個時有重疊的參與者，因此確定責任的來源或原因可能是一個挑戰(zhàn)，尤其是在復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能系統(tǒng)中。（2）

從現(xiàn)有監(jiān)管制度對智能網(wǎng)聯(lián)汽車應對上看，傳統(tǒng)的規(guī)制體系在應對人工智能問題時存在著結(jié)構(gòu)性缺陷。（3）這在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的規(guī)制上表現(xiàn)得尤為明顯，例如，在組織形態(tài)上，以部門為中心的分隔式組織形式不敷應用；在行為方式上，技術(shù)標準規(guī)制模式受到挑戰(zhàn)；在規(guī)制策略上，科技發(fā)展與風險規(guī)制的潛在張力進一步凸顯。從“監(jiān)管沙盒”已有的應用效果考慮，由于“監(jiān)管沙盒”在金融領域已然取得了不俗的應用效果，亦在各國和各地區(qū)以及各種新形勢中得以運用實踐，“監(jiān)管沙盒”的實施可以進一步減少監(jiān)管的不確定性，推動汽車領域技術(shù)與產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新。（4）在此背景下，“監(jiān)管沙盒”會成為傳統(tǒng)監(jiān)管方式的有益補充，以保障智能網(wǎng)聯(lián)汽車在發(fā)展過程中保持技術(shù)創(chuàng)新和確保安全秩序的平衡。

“監(jiān)管沙盒”提供了智能網(wǎng)聯(lián)汽車彈性監(jiān)管的可能性。在受控環(huán)境中進行連續(xù)的試錯測試可降低風險和意外后果，例如，新技術(shù)獲得市場采用時看不見的安全漏洞。沙盒模式既能促進創(chuàng)新發(fā)展，又能為監(jiān)管政策提供信息，監(jiān)管機構(gòu)能更好地學習和理解產(chǎn)品或服務。這使監(jiān)管機構(gòu)能夠更好地制定政策和法規(guī)，以適應、監(jiān)督和控制沙盒內(nèi)外的部門創(chuàng)新，而且，在沙盒內(nèi)測試的規(guī)范可以為沙盒之外的實際規(guī)范確定最合適的框架。因此，監(jiān)管機構(gòu)可以通過靈活的監(jiān)管制度促進創(chuàng)新，因而結(jié)束監(jiān)管的不確定性，這將使該地區(qū)成為對技術(shù)開發(fā)商和投資者更具吸引力的目的地。同時，“監(jiān)管沙盒”也為技術(shù)開發(fā)人員提供了一些優(yōu)勢，包括通過在真實消費者的實時環(huán)境中進行測試來驗證和演示創(chuàng)新技術(shù)的能力。研發(fā)者和監(jiān)管機構(gòu)之間的直接溝通創(chuàng)造了一個更具凝聚力和支持性的行業(yè)。（5）

概括來說，將金融科技的沙盒模式應用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車監(jiān)管，可以解決幾個問題：第一，有助于避免在常規(guī)監(jiān)管制度下可能發(fā)生的創(chuàng)新扼殺，因為沙盒模式不會限制智能網(wǎng)聯(lián)汽車高風險領域的實驗，其允許技術(shù)在監(jiān)督范圍內(nèi)進行測試，以了解對市場和社會的影響。智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展是當今世界潮流，不能因為其可能具有的高風險而扼殺其生命力，因此，“監(jiān)管沙盒”提供了一個足夠靈活的監(jiān)管環(huán)境以適應市場的新變化，同時也為所有市場參與者創(chuàng)造了監(jiān)管的確定性。第二，人們對智能網(wǎng)聯(lián)汽車高風險的大多數(shù)擔憂將被驗證。顛覆性技術(shù)的風險管理是沙盒存在的主要理由之一。從某種意義上說，人們不會自由地允許高風險智能網(wǎng)聯(lián)汽車實地實驗，而是要在安全和受控的監(jiān)管環(huán)境中進行。第三，“監(jiān)管沙盒”模式旨在鼓勵行業(yè)創(chuàng)新，降低創(chuàng)新門檻。例如，允許一些參與者在特定條件下以較少的行政限制（如許可證）或法律要求進入市場?！氨O(jiān)管沙盒”允許在監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)督下，在沒有正常監(jiān)管要求的情況下以及在實驗階段對商業(yè)技術(shù)進行測試。這降低了進入門檻，使技術(shù)能夠證明其能力，并使監(jiān)管機構(gòu)能夠更好地了解其監(jiān)管的技術(shù)和業(yè)務。第四，從生產(chǎn)者和經(jīng)營者的角度而言，“監(jiān)管沙盒”將允許減輕嚴格責任制度帶來的風險和成本，從而使創(chuàng)新得以進行下去。

三、“監(jiān)管沙盒”模式應用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域的局限

盡管“監(jiān)管沙盒”模式具有較大優(yōu)勢，但畢竟道路交通系統(tǒng)與金融系統(tǒng)不一樣，其中最大的差別在于交通系統(tǒng)直接與人的生命相關(guān)，“監(jiān)管沙盒”應用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域，還有一些倫理與認知的難題并沒有被克服。

歐盟負責網(wǎng)聯(lián)自動駕駛汽車倫理問題獨立專家組主席Jean-Francois Bonnefon指出，人們的認知心理存在一種虛幻優(yōu)越感，即“沃比貢湖效應”（Lake Wobegon Effect）：絕大多數(shù)人認為自己在特定事項上高于平均水平。這在駕駛汽車這一事項上，也是如此。經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，超過80%的受訪者認為自己的駕車水平比平均水平要好；事實上，大多數(shù)人認為比75%的司機更好；甚至5%的受訪者給自己打了100分的最高分。值得注意的是，這種高估在各個社會群體中是一致的，與性別、年齡、教育水平、收入、政治觀點、宗教信仰或種族血統(tǒng)無關(guān)。而這種高估使得人們對自動駕駛汽車有更高的安全期待：少數(shù)認為自己只比平均水平好10%的人會對比普通司機安全10%的自動駕駛汽車感到滿意；那些認為自己比平均水平好10%—50%的人想要的汽車比普通司機好50%；那些認為自己比普通司機好70%—95%的人希望自動駕駛汽車能夠消除大約90%的事故。一輛可以消除30%事故的自動駕駛汽車已經(jīng)是一項可以挽救許多生命的技術(shù)壯舉，然而，人們實際欲求要更高。這就涉及到一個智能網(wǎng)聯(lián)汽車監(jiān)管都沒有準確、理性回答的問題：在允許智能網(wǎng)聯(lián)汽車大量上路之前，必須達到什么安全水平。Bonnefon呼吁全球必須發(fā)起一場巨大的倫理、技術(shù)和心理運動，為行業(yè)設定安全目標，給監(jiān)管機構(gòu)必要的工具來評估這些目標，幫助公民理解這些目標，并在決定是否采用自動駕駛的時刻作出明智的選擇。（6）

與前一個問題相關(guān)，智能網(wǎng)聯(lián)汽車上路還面臨另一個問題：哪些事故應該優(yōu)先被消除？換句話說，首先要保護哪些生命？乘客、行人、騎自行車的人還是兒童？這是一個類似哲學倫理學上“該不該把胖子推下橋”的經(jīng)典電車難題（7）的電車統(tǒng)計問題，即不是汽車在事故已經(jīng)不可避免的情況下決定要危及誰，而是決定誰在統(tǒng)計上有更大的機會成為事故的受害者。例如，谷歌開發(fā)的早期自動駕駛汽車軟件經(jīng)過訓練，可以檢測到兒童。由于兒童比成年人表現(xiàn)得更加沖動，會橫穿馬路，而成年人則會在人行道上等待，因此，該軟件被設計成不信任靠近道路的兒童。這個早期軟件項目可能只有一個目的：給孩子們更多的余地，以減少他們發(fā)生事故的風險。然而，減少一個人在路上的風險通常意味著增加其他人的風險（即使只是輕微），將風險轉(zhuǎn)移。因此，統(tǒng)計電車難題在于決定這種風險轉(zhuǎn)移是否可接受。

對這種風險轉(zhuǎn)移是否可接受的決策在汽車立法史上也有過先例：歐盟禁止使用車前保險杠，即汽車前部的這些防護欄由幾根大金屬管制成被禁止使用。正如它們的名字所示，其設計目的是在發(fā)生大型動物撞擊事故時保護汽車的車架。因此，此設計目的在澳大利亞和非洲的一些具體地區(qū)非常有用，但是在城市地區(qū)，它們的有用性就不太清楚了。當然，它們?yōu)檐噧?nèi)乘客提供了輕微的保護，但也增加了行人和騎車人受傷的風險。1996年，英國的一項研究試圖估計這種風險。盡管計算起來很困難，但專家們得出結(jié)論，在英國，汽車保險杠是每年造成兩到三名行人死亡、約40人重傷的原因。（8）因此，可以得出結(jié)論，汽車保險杠會略微增加行人的風險。風險轉(zhuǎn)移的后果非常輕微，但這份報告引發(fā)了一個漫長的測試和立法過程，最終導致整個歐盟禁止使用汽車金屬前保險杠。（9）

這段簡短的立法史對我們的啟發(fā)有：首先，汽車的機械特性可能導致風險從一類用戶轉(zhuǎn)移到另一類用戶，即存在汽車前保險杠的情況下，風險從乘客轉(zhuǎn)移到行人；其次，這可能被認為是一個倫理問題，即為了保護乘客，增加行人的風險在道德上是否可以被接受，何種情況下這種風險轉(zhuǎn)移變得不可接受；再次，有可能禁止汽車的某種機械特性，因為這會導致被認為不可接受的風險轉(zhuǎn)移。

原則上看，具有數(shù)字特性的自動駕駛汽車也一樣會遭遇上述決策難題：汽車的編程可能會導致風險轉(zhuǎn)移。人們必須決定這是可接受的還是不可接受的，并立法禁止我們似乎無法接受的風險轉(zhuǎn)移。然而，在自動駕駛汽車實踐中，這一策略遇到的問題在于：自動駕駛汽車的編程遠比安裝在汽車前部的幾根金屬桿復雜。編程產(chǎn)生的任何風險轉(zhuǎn)移都將是無數(shù)小決策以及與環(huán)境互動的結(jié)果，而且很難預測。如果制造商必須滿足非常精確的約束條件，將使他們的工作更加困難。盡管當前對事故的公平分布沒有概念，但是道路事故受害者的最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)是可以被掌握的。當然，汽車制造商可以要求被不要偏離他們太多，從而盡量減少風險轉(zhuǎn)移，但這一決定的道德基礎是什么？目前的事故統(tǒng)計數(shù)字沒有反映道德考慮；它們只是駕駛員反應和駕駛環(huán)境的產(chǎn)物。為什么制造商應該要求無人駕駛汽車在事故較少的情況下發(fā)生與人類相同的事故，從而獲得道德上的合法性？因此，自動駕駛汽車的安全水平以及何種程度上的可接受的風險轉(zhuǎn)移，這些問題都是現(xiàn)有“監(jiān)管沙盒”模式所不能回答的問題。

四、中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車“監(jiān)管沙盒”模式的相關(guān)地方立法之檢視

設計一個足夠靈活的監(jiān)管環(huán)境以適應市場的新變化，同時為所有市場參與者創(chuàng)造監(jiān)管的確定性，將是具有挑戰(zhàn)性的。盡管在廣泛開展調(diào)研、充分借鑒國內(nèi)外管理經(jīng)驗的基礎上制定的《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》和《深圳市智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應用管理實施細則》大體上是滿足監(jiān)管沙盒的要求的，但是，還有一些需要完善的地方。

第一，過分強調(diào)當?shù)乇O(jiān)管機構(gòu)倡導的嚴格監(jiān)管的價值，而對技術(shù)創(chuàng)新和競爭的鼓勵不足。由于監(jiān)管部門的初始任務和專業(yè)知識，其自然傾向于根據(jù)以前的經(jīng)驗而對新技術(shù)和創(chuàng)新的后果作出反應，而不愿意作出超出其專業(yè)知識范圍的變革。而且，只是在市場足夠大的聲量催促下，高層管理人員或立法者才介入，否則監(jiān)管機關(guān)將留在“舒適區(qū)”，而不是去探索應對新挑戰(zhàn)的新解決方案?？v觀我國相關(guān)立法，無論是在前端的許可，還是在后端的走出“沙盒”的激勵，抑或在終端的責任制度，幾乎看不到對智能網(wǎng)聯(lián)汽車管制放松方面的規(guī)定?！氨O(jiān)管的不確定性是過時的法規(guī)無法跟上創(chuàng)新的結(jié)果。而監(jiān)管恐懼則是由規(guī)避風險的監(jiān)管機構(gòu)不愿意或無法為可能完全符合法規(guī)的新產(chǎn)品開綠燈造成的?！保?0）這種保守行為可能與決策中的監(jiān)管慣性和風險規(guī)避傾向有關(guān)，因為監(jiān)管機關(guān)的使命仍然是“健全的業(yè)務管理”、“秩序穩(wěn)定”和“汽車市場的穩(wěn)健發(fā)展”。（11）

第二，公眾參與和透明度不夠。或許是因為覺得智能網(wǎng)聯(lián)汽車監(jiān)管需要相當專業(yè)的知識，所以我國相關(guān)政策和地方立法，幾乎沒有規(guī)定公眾參與，也沒有規(guī)定成立決定哪些智能網(wǎng)聯(lián)汽車公司可以在沙盒中進行測試的多方參與的審查委員會，遑論其成員是否應該有非政府組織的專家和學者。同時，智能網(wǎng)聯(lián)汽車中黑匣子算法所導致的信息不對稱盡管是一個麻煩的難題，但是信息公開是解決途徑之一，然而在現(xiàn)有的地方立法中少見這方面的規(guī)定。信息披露規(guī)則體系是我國相關(guān)立法缺失的一環(huán)。

第三，后端的責任制度的缺陷?，F(xiàn)有規(guī)定對發(fā)生事故的責任劃分還過于粗糙，主要以智能網(wǎng)聯(lián)汽車上有無駕駛?cè)藶闃藴蕘韯澐重熑巍Ｓ旭{駛?cè)藙t由駕駛?cè)藖沓袚熑?，無駕駛?cè)藙t由車輛所有人、管理人承擔責任。當汽車存在缺陷時，生產(chǎn)者、銷售者承擔最終責任。（12）但是，這并沒有仔細考量智能網(wǎng)聯(lián)汽車的復雜性，尤其是隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的日益完善，駕駛?cè)嘶蜍囕v所有人在其中發(fā)揮的作用會越來越低，而法律卻讓其承擔首要責任，顯失公平。此外，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的生產(chǎn)者、銷售者不同于傳統(tǒng)汽車的生產(chǎn)者、銷售者，其智能控制系統(tǒng)可能是由算法和網(wǎng)絡提供者所控制。這時，基于產(chǎn)品責任的主體更為多樣化，而不僅是生產(chǎn)者和銷售者，還包括軟件設計商、智能網(wǎng)聯(lián)提供商等。

注釋：

（1） 參見閆海、王洋：《算法規(guī)制工具的功能悖論及其法治實現(xiàn)》，《法治研究》2022年第2期。

（2） Council Conclusions of 16 November 2020 on regulatory sandboxes and experimentation clauses as tools for an innovation-friendly， future-proof and resilient regulatory framework that masters disruptive challenges in the digital age 12683/1/20 REV 1 （2020） 13026/20.

（3） 參見孔祥穩(wěn)：《面向人工智能風險的行政規(guī)制革新——以自動駕駛汽車的行政規(guī)制為中心而展開》，《行政法學研究》2020年第4期。

（4） 參見張進華：《汽車領域“監(jiān)管沙盒”的國際經(jīng)驗及啟示》，《中國質(zhì)量監(jiān)管》2022年第4期。

（5） R. Parenti， Regulatory Sandboxes and Innovation Hubs for FinTech， Study for the Committee on Economic and Monetary Affairs， Policy Department for Economic， Scientific and Quality of Life Policies， European Parliament， Luxembourg， 2020， at 24.

（6） Jean-Fran?ois Bonnefon，Who's Afraid of Driverless Cars？ ?Jun. 21， 2022.

（7） 參見［美］托馬斯·卡思卡特：《電車難題：該不該把胖子推下橋》，朱沉之譯，北京大學出版社2014年版。

（8） E. Desapriya， J. M. Kerr， D. S. Hewapathirane， D. Peiris， B. Mann， N. Gomes， K. Peiris， G. Scime， J. Jones， Bull Bars and Vulnerable Road Users， Traffic Inj Prev， 2012， 13（1）， pp.86-92.

（9） Directive 2005/66/EC.

（10） Dan Quan， A Few Thoughts on Regulatory Sandboxes， Stanford University， Stanford PACS， 2019.

（11） Chang-Hsien Tsai， Ching-Fu Lin & Han-Wei Liu，The Diffusion of the Sandbox Approach to Disruptive Innovation and Its Limitations，Cornell International Law Journal， 2020， 53.

（12） 參見《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》第53、54條。

作者簡介：鄧文娟，華中師范大學經(jīng)濟與工商管理學院博士研究生，湖北武漢，430079；高圣平，中國人民大學法學院教授、博士生導師，教育部長江學者特聘教授，北京，100872。

（責任編輯 李 濤）