Современная городская дорога нередко выглядит более понятной для автомобиля, чем для человека, сидящего за рулём. Камеры высокого разрешения, лидар, радар и ультразвуковые датчики создают плотную карту полос движения, пешеходов и транспортных средств, которая обновляется много раз в секунду. Такая система объединения данных датчиков зачастую превосходит по «зрению» человека в дождь, при слабом освещении и в плотном потоке машин.

Однако это преимущество в восприятии не превращается в полную автономность, потому что «видеть» — это только входной уровень. Гораздо труднее принимать решения в условиях неопределённости: предугадывать намерения велосипедиста, понимать импровизированные жесты регулирования, выбирать между резким торможением и перестроением, когда оба варианта связаны с риском. Модели машинного обучения оптимизируют функцию потерь; у них нет ни юридической ответственности, ни моральной субъектности. Когда неизбежная аварийная ситуация начинает напоминать реальную «проблему вагонетки», упирается всё не в пропускную способность сенсоров, а в этику и распределение ответственности.

Поэтому регуляторы продолжают оставлять человека в контуре управления, рассматривая продвинутые системы помощи водителю как инструмент, а не как замену. Обеспечение безопасности всё ещё наталкивается на комбинаторный взрыв редких и пограничных сценариев, которые невозможно полностью охватить никаким конечным набором испытаний, — своего рода регуляторная «энтропия», растущая с каждым новым датчиком и обновлением программного обеспечения. Городские улицы с их неформальными правилами и «договорным» приоритетом проезда остаются полигоном, где алгоритмы работают быстро, но ответственность всё ещё записана на человеческое имя.