当机器能够在飞行途中做出决策，一个根本性的问题浮现出来：机器应该拥有多大的自主权？
AI很快可能在飞行中承担更多决策工作，这也引出一个核心问题：我们应该给予机器多大的决策权限？
先进空中出行要想真正落地，必须明确谁能从中受益、谁承担风险，以及当自动化决策造成损害时谁应负责。
航空业下一阶段的发展，不应止步于为智能机器做认证，还需要界定这些系统运行所依据的权限边界。
空中出租车可能是最早一批在没有飞行员在场监督每一项操作决策的情况下运行的载人飞机。但即便这类先进空中出行（AAM）飞行器能够计算航线，当飞行途中情况发生变化时，它们又将凭借什么权限去选择新的航线？
长期以来，航空业的基本假设是：人来做重要决策，机器来协助执行。而随着先进空中出行的发展——美国联邦航空管理局（FAA）将其描述为高度自动化、电力驱动、可垂直起降的飞行器——这一假设正在被打破。
当然，现代飞机已经依赖自动化系统运行，但为先进空中出行设计的下一代无人机和电动垂直起降（eVTOL）飞行器走得更远。它们能够运用软件来解读环境状况、识别风险并做出决策。
航空业如何让AI更安全？
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但即便一架飞机作为单独的机器运行，航空本质上是一个系统。想象一下：一辆自主飞行的空中出租车正在密集的城市上空飞行，突然遭遇雷暴天气，无法按原计划航线飞行。如果此时通信状况恶化，又有另一架飞机进入同一航道，谁有权决定这架飞机接下来该怎么做——是机载AI、远程操作员，还是空中交通管制？
航空业正在学习如何为智能机器做认证，但尚未决定应赋予它们多大的权限。当一套AI航空系统必须在几秒钟内针对空中环境的变化计算出若干应对方案时，谁来定义什么才是"最安全"的？
航空领域的AI："人在回路"
随着先进空中出行从概念阶段进入监管筹备阶段，这一问题变得愈发紧迫。
2024年10月，美国联邦航空管理局发布了一项关于动力升力飞行器驾驶员的最终规则（这类飞行器可以垂直起降，再像普通飞机一样向前飞行）。该机构还为其eVTOL整合试点项目选定了八家合作伙伴。联邦航空管理局正在利用"人在回路"仿真测试，研究eVTOL飞行器如何与传统飞机共享空域和机场设施。
长期以来，航空监管体系都是围绕人的角色来构建的：机长、AI系统操作员、空中交通管制员、飞机制造商以及监管机构。而AI让这套体系变得复杂，因为它不会总是单纯执行预先设定的指令——一旦飞行途中情况发生变化，它可能必须权衡相互冲突的风险，并在多个应对方案中做出选择。
要规范这种转变，航空业需要的不仅是对AI系统技术能力的测试。它还需要关注五项治理条件：
权限——该系统是否在法律和操作层面被允许做出某项特定决策。
保障——是否有证据支持该系统在既定范围内的性能表现，从而建立信心。
可追溯性——该决策、其输入信息以及任何交接过程日后是否能够被还原重建。
适应性——当天气、数据质量、软件行为或服务可用性发生变化时，原有的授权是否依然有效。
可问责性——确保有相关人员或机构能够在AI航空系统采取行动时作出解释、纠正并承担responsibility。
这是一套建议性的治理框架，并非现有的国际规则体系。这些层面揭示出一个关键区别：一个系统可能具备做出某项决策的能力，却未必被授权去做；同样，一个人可能被正式赋予责任，却可能没有足够的时间、信息或技术手段去控制最终结果。
能够做出决策，并不等同于有权做出决策。
这一区别至关重要，因为AI系统的决策逻辑反映的是开发者、制造商、运营商和监管机构所做出的种种选择。我们需要知道，是谁定义了它的优先级，谁批准了这些优先级，谁又有权力去改变它们。被指定承担责任的人，必须拥有足够的信息、能力、时间和技术手段，才能真正影响AI系统决策过程的结果。
治理AI的决策逻辑
当然，并非每一项AI决策都需要人工逐一批准，否则就违背了自动化的初衷，甚至可能带来安全隐患。相反，监管机构和运营商应当划定不同层级的授权范围，明确哪些决策可以自动完成，哪些决策需要人工确认，以及哪些紧急情况下可以自主决策、事后再加以审查。
这意味着AI航空系统应当记录重大飞行决策，包括它接收到的信息、它考量过的各种备选方案，以及它为何最终选择了某一特定方案。运营商、机载系统与数字服务之间的任何交接，都应被视为受到治理约束的事件，而不是一次无人察觉的技术性过渡。
而且，问责必须贯穿整个决策链条，而不能仅仅停留在驾驶舱里。这一链条可能包括：定义系统目标的设计者、整合系统的制造商、部署系统的运营商、批准运营的监管机构，以及被期望在必要时进行干预的人工监督者。算法的存在，不应成为责任出现空白的理由。
国际协调同样不可或缺。飞机、运营商、软件和数据日益跨越国界流动，而航空安全离不开统一的标准。国际民用航空组织（ICAO）已经认识到，创新需要及时制定全球性的政策与标准，并离不开各国、产业界与学术界之间的合作。该组织的《全球空中导航计划》为协调全球、区域与国家层面的做法提供了一种可行模式。
AI时代的航空业
因此，航空业的下一阶段发展，不应止步于为智能机器做认证，还需要界定它们运行所依据的权限。监管机构应当明确哪些决策可以被授权下放。AI航空系统的运营商应当维护一条可核实的人类问责链条。制造商应当确保与AI相关的重大决策具备可追溯性和可审查性。
这不仅仅是航空业需要关心的问题。社会各方——包括受AI辅助航空影响的乘客、航空从业人员，以及生活在飞行航线下方的所有人——都应当共同决定：谁从中受益，谁承担风险，以及当自动化决策造成损害时，谁必须承担责任。随着软件的角色从辅助人类决策转变为对现实物理世界行使被授予的权限，航空业或许能为社会治理AI提供一次早期的试验场。
飞行的未来，不仅取决于机器能够做出什么样的决策，更取决于谁赋予了它们这样的权限——以及谁将为后续的结果继续承担责任。
Q&A
Q1：先进空中出行（AAM）具体指什么？
A：先进空中出行是美国联邦航空管理局描述的一类高度自动化、电力驱动、可垂直起降的飞行器，空中出租车和eVTOL飞行器都属于这一范畴，它们能够运用软件解读环境、识别风险并自主做出决策。
Q2：当AI驾驶的飞行器飞行途中遇到突发状况，谁来决定下一步怎么飞？
A：这正是航空业当前面临的核心难题。目前尚无统一答案，可能是机载AI、远程操作员或空中交通管制，这需要通过明确的权限划分、问责机制和国际协调来共同解决。
Q3：美国联邦航空管理局在先进空中出行监管方面做了哪些工作？
A：2024年10月，美国联邦航空管理局发布了关于动力升力飞行器驾驶员的最终规则，并选定八家合作伙伴参与eVTOL整合试点项目，利用"人在回路"仿真测试研究eVTOL飞行器如何与传统飞机共享空域。