路透：为什么特斯拉的AI训练师不信任其全自动驾驶技术

摘要（来自路透社经Gemini翻译的报道，作者雨枫转载） 要点概览 - 路透社调查质疑特斯拉对其全自动驾驶（FSD）安全性的宣称（如“比人类驾驶安全10倍”或“碰撞减少约85%”），认为其支持数据存在严重方法学缺陷和误导成分。 - 路透采访了多名前特斯拉数据标注员（9人）和1名前自动驾驶工程师，内部人员普遍不信任FSD，称经常看到系统在基本场景失败（未避让应急车辆、不在校车前停车、未识别行人或动物、匝道未刹车、超速等），且有时接近造成人员伤害的情况。 数据与方法问题 - 特斯拉将“安全气囊弹出”的碰撞率与联邦使用更宽泛标准（如需拖车）的碰撞率对比，形成“苹果与橘子”比较，夸大优势。经研究者重新对比，若比同类事件，特斯拉仅约为普通车辆的3倍，而非10倍（也并非说明FSD真比人更安全）。 - 其它问题还包括未校正车辆年龄（特斯拉平均车龄远低于美国平均）、只统计FSD开启或关闭后5秒内的碰撞（政府要求为30秒）、以及把Autopilot与FSD混用等，均扭曲结果。 - 特斯拉对未来能减少数万死亡和数百万伤害的估计被认为基于极不现实的假设（全部车辆被FSD特斯拉替代且每天表现稳定优越）。 内部运作与演示实践 - 为了公开演示和在奥斯汀启动robotaxi，特斯拉动员大量人工绘制和标注路线（与马斯克宣称不依赖高精地图的说法不符）。在犹他州的数据标注团队数量一度增至约300人，进行大量手工标注以确保在有限区域内的稳定性。 - 有专门的“创伤小组”审查险些撞到行人的片段；管理层对视频访问严格控制，员工只能看到分配片段。 - 员工称为展示和应对媒体报道常临时改变优先级、延长工作时间，且标注工作枯燥、人员流失严重。 - 实际部署规模远小于高管宣称：奥斯汀robotaxi在运行近一年后约50辆、覆盖受限地图区域且仍配有人类安全监视员；其他城市测试也存在可用性和送达范围问题。 监管与法律 - NHTSA对Autopilot/FSD有多项调查（包括多起未在红灯停车等案件），2023年曾要求召回并进行软件升级。特斯拉也面临多起诉讼，包括一宗判决赔偿约2.43亿美元的致死事故（特斯拉上诉中）。 - FTC被请求调查特斯拉的营销说法，但截至报道未采取执法行动。 对比同行 - 路透指出Waymo在安全统计上方法更严谨：限定市场、调整道路类型、关注特定严重碰撞类型、公开不足并与外部同行评审合作，区别于特斯拉仅发布头条式统计并将底层数据保密的做法。 结论 - 路透社综合内部人士采访、研究人员分析和监管/法律背景，认为特斯拉现有的FSD距离能在大规模范围内安全交付仍有显著差距，其对外宣传的数据存在夸大或误导的成分。 - 报道中提到特斯拉未就细节问题回应。 附：评论区三条短评，均为用户对特斯拉或其他厂商（比亚迪）智能驾驶的简短观点/转发。