自动车辆获得环境信息是通过一系列传感器，如视频摄像机、超声波传感器、雷达和激光雷达（激光测距）。在加利福尼亚州，申请自动车测试牌照 要向机动车管理局提供碰撞前30秒的所有传感器数据，工程师可以凭着这些数据精确重现碰撞事故场景。利用汽车的传感器记录，就能推知它决策背后的逻辑。发 生车祸后，监管机构和律师能根据这些记录，坚称自动车辆有着超人的安全标准，通过了严格的审查。制造商和软件开发商也将以目前人类司机无法想象的方式，为 无人驾驶车的行为辩护。
所有驾驶都会涉及到风险问题，但这些风险如何在司机、行人、骑自行车者之间分配，甚至风险的性质都有着道德的成分。无论对工程师还是对一般公众来说，最重要的是自动驾驶汽车的决策系统，它决定了汽车行为中所含的道德成分。
对于道德上模棱两可的情况，在遵循法律的同时尽量减少损失。这种策略很有吸引力，因为它允许开发人员为肇事车“不作为”的行为辩护，也向立法者传递了定义道德行为的责任。但不幸的是，这方面的法律尚未完善。
在大多数国家，法律依赖于人类的常识，对自动驾驶汽车编程也应遵守法律规定：不得越过双黄线，即使有撞上一个醉汉的风险，即使另一边车道上只有空的无人驾驶车——法律很难为紧急情况制定例外，汽车开发商无从确定何时越过双黄线是安全的。
在道路车辆自动化伦理学上，这并非不可解的难题。可以借鉴其他领域的大量案例，来安全合理地处理类似的风险和利益。比如，给病人捐献器官， 依据它会带来更有质量的生命还是残疾的生命，还增加了一些对社会更有用的职业。自动驾驶车辆面临的更大挑战是，它们必须在信息不完全、程序员常常考虑不到 的情况下，利用编码在软件中死板的道德条规，迅速做出决定。
幸运的是，公众并没有过分地期望超人智慧，考虑到伦理道德的复杂性，只要对自动车行为有个合理的判断就可以了。一种解决方案不一定要完美无瑕，但应该是多方考虑、合情合理的。
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