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第11部分（第1页）

一次车。他指出：〃即使启动车辆时，他们的表现也比先前温和很多，转弯时速度还是有些快，不过已经好过入门水平。〃

青少年们的身上到底发生了什么？他们害怕和父母之间产生纠纷吗？还是他们不过想和这个系统赌一把，像做高考答题一样？麦吉说：〃我觉得你看到的是在这种纯行为心理的环境下，司机自己变成了传感器，汽车这种小型加速计就摆在那，他们希望感受到加速计的极限。〃DriveCam的维斯认为，〃一个孩子说〃我知道如何应付这个系统：朝前看看路，注意是否有车辆出现，转弯处我就减速，我一个月之内就学会了。〃〃不管他意识到没有，他的行为可以说明他认为自己是个好司机。

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第41节：为什么你车开得不像你想的那么好？（12）

可是撤走DriveCam设备会怎样呢？默勒说过，〃我不敢说DriveCam只代表一种外部的激励系统。〃他承认在早期的DriveCam实验过程中，仅仅安装了摄像头司机就会小心驾驶，这就是著名的〃霍桑效应〃（Hawthorne　effect），是说在实验过程中，人会改变自己的行为，因为他们知道在做实验。不过因为没有任何的后续训练，没有〃反馈环节〃，实验结果会开始变质。〃司机开始觉得〃摄像头再不会打扰他们〃，什么事情都没有了…就是因为这样，为了防止出车祸，需要进行记录，还需要追究责任，〃默勒说道，〃你对他进行辅导时，他就觉得冒险驾驶行为会产生直接和确定的后果。对于多数人来说，20秒的隐私曝光已经足以说明问题。〃

DriveCam也发现，在大多数情况下，连司机教练自己都没有掌握真正的驾驶技巧，就像转弯和排除故障的技术。过于自信会导致人犯错。由维斯与明尼苏达梅奥医学院连同救护车公司共同进行的试验中，有一个最让人震惊的案例，其目的是提高接送病人的〃驾驶经验〃。　可能人们会认为如果发生紧急情况，DriveCam就会启用，司机可以打开车灯和警笛，能够把病人迅速送到医院，在转弯处可以直接闯红灯。然而实际情况却并不如此。维斯解释说：〃结果，虽然打开红灯鸣响警笛，车开得更加平稳，但也惹出更多事，转弯处不减速，违规驾驶…他们我行我素。〃维斯曾经做过救护车司机和医护人员，他自己知道原因：〃和正常驾驶很大的一个不同点在于：打开红灯和警笛之后，你会受到关注。他们想看看别人有什么危险，没有人看见他们时，他们就会减速看看怎么回事。打开了红灯和警笛就可以更顺利更迅速地驾驶。〃

多数人的车上都没有警笛和警灯，所以我们的驾驶方式也不会发生什么特别的变化。我们经常按照惯例行事，想尽办法创造一切可能性…我们能跟前面的车跟多紧，转弯可以转多快，也学会适应每一种新情况。我们忘记了在试图教会机器人驾驶的过程中，斯坦福大学的研究者们学到的经验：真实情形复杂得多。里斯克早上回顾了一系列撞车报道，他说〃多数人都没有足够的空间，或者不够谨慎，缺少很传统而优秀的基本驾驶技能。〃

他给我看了一个片段：司机从车道上快速开到一处收费站，道路两侧都是排着队的汽车。里斯克说〃司机以为出口大开，这反映的是踢球时的心态：即使障碍再多也可以绕过。〃司机似乎自认为已经超过很多排成队的车，能够直接通过收费站。然而存在一个问题：所有这些司机都迫不及待地想通过同样的收费站。里斯克说：〃因为他们被困在一个很突然的拐角，需要减速慢行。〃〃我们看过很多撞车事故，都是因为在靠近高风险的开放通道时，司机们没有把速度减下来。〃

这可以解释为什么公路上的易通收费系统（EZ…Pass）在理论上可以减少事故高发区的车祸事故的发生…司机不需要变更车道…但事实上，车祸率却不断上升。司机们到达付费处时车速很快，没有什么阻拦，他们直接快速开过收费处，其他司机觉得自己所在的车道是〃错误〃的，于是从这条车道上冲出来，反复变换车道。使用过去的操作系统时他们很少这样做，在旧的交费系统中，找到队伍中车辆少的车道并不容易。

每个月，DriveCam收到的这种出事片段达5万多件，默勒说这使他们成为世界上最大的〃冒险驾驶行为的资料库。〃　对于现有的多数汽车来说，摄像技术可以捕捉到封闭世界的瞬间：司机的内部世界。

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第42节：为什么你车开得不像你想的那么好？（13）

〃驾驶行为〃可以通过先前的驾驶模拟程序、试车跑道，或者研究员手里拿着剪贴板直接坐在车内来测试（不过，这些都不同于真实情境的驾驶）可以通过高速立交桥上安装摄像头，或者通过实验室助理，能够从车外可以看到车内，不过这样做依旧不清楚司机的行为。对车祸的研究多数都建立在警察的侦查和目击者的叙述上，这都可能造成曲解，尤其是后者。

研究表明，人们常常把严重事故的责任归咎于他人。另外一项调查中，研究人员让一组人观看有关车祸的影片。一周之后，研究人员让这些人来判定电影中出现的各种车的速度。如果询问者提问时用到〃撞碎〃（smash），而不是用〃碰〃或者〃接触〃这类词汇时，这些人就判断车速很快，多数人听到瓶子要被〃撞碎〃时会想到瓶子碎了，实际上并没有。司机经常希望自己少负责任（可能为了保持个人形象，同时逃避法律的制裁）。〃贝克原理〃（Baker〃s　law）［根据车祸后重建专家杰·斯坦纳德·贝克（J。　Stannard　Baker）的名字命名］指出，司机〃往往在维护自己的声誉，承担最小的法律责任的前提下叙述交通事故〃…他们能侥幸编造出最让人信服的情节。

最难捉摸的是，在开始使用DriveCam这样的设备之前，撞车事故就险些发生了。无从判断事情为什么险些（或者没有）发生，也无法了解这种险些出事的情况多久发生一次。如果三角的顶端很模糊，那么三角底部也像大洋底部最深处的一个巨大谜团。通过DriveCam一样的技术，这种情形已经得到改变，大规模的调查为司机的行为提供了新的认识，最重要的是，这更深刻地了解了我们在路上遇到麻烦的原因，其答案并不像道路标志警告的那样复杂：桥上风疾或者有鹿穿过高速路；也不都是因为发生了爆胎事故、刹车不当或者是鲁莽的司机回忆的那种〃机械事故〃（据说90％的撞车事故属于〃人为因素〃）；原因同样不在于是否理解交通标志的〃司机的熟练程度〃或者我们的能力。

〃斯坦利〃和其晚辈〃佐尼〃在驾驶过程中显得过于自信，也缺少意见反馈，这是两位斯坦福大学蹩脚的机器人司机的不可避免的局限性。除此之外，最大麻烦在于：首先我们感觉和看待事物的方式和车辆不同。和这个过程一样奇怪的是，我们其实不能正确理解事物，而我们意识不到这一点。其次，路上的我们与　〃斯坦利〃、〃佐尼〃的区别在于：我们不是驾驶机器，我们不能一直处于警觉状态。一旦觉得一切尽在掌握时，我们的行为就开始发生变化：朝车窗外看看，或者拿出手机。很多麻烦的产生是因为我们在认识上有局限性，也因为我们粗心大意，这些放在下一章讨论。

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第43节：在路上，我们的眼睛和大脑如何背叛了我们？（1）

第三章

在路上，我们的眼睛和大脑如何背叛了我们？

在路上，我们要专心：为什么专心关注道路这么困难？

如果一个人在亲吻一位漂亮姑娘时还可以安全驾驶，那么，他亲吻时的注意力一定不够集中。

…阿尔伯特·爱因斯坦（Albert　Einstein）

这种道路经历很常见：你行驶在高速路上，路上没有什么人；或许你在自己家附近的安静街道上开车，突然之间自己〃在车里醒过来〃，随后你感到十分惊讶又心有余悸，记不起刚刚过去的一段时间做了什么…也不知道〃走神〃多久。你坐在驾驶座上自问，像〃传声头像〃（Talking　Heads）乐队曾经问过的：〃我怎么到这儿来了？〃

这种现象有很多称呼，从〃高速路综合征〃（highway　hypnosis）到〃时间差体验〃（time…gap　experience），五花八门。它长久以来一直困扰着研究驾驶的人们，对此他们无法完全理解。我们已经知道，这种情况经常发生在单独一个人驾车时，或者在熟悉的驾驶环境中。有些科学家认为这是因为人们经常睡意蒙眬，我们甚至可以在车上〃短暂昏睡〃（microsleep）。

同样，我们也不了解在遭遇高速路综合征的时候，自己如何能够专心看路。这段时间内发生的一切，我们也不知道有多少被忘记。可能你好奇为什么自己还在远路上驾驶。或许你很幸运。一次模拟驾驶的调查表明：实验对象开了几个小时车（感到很无聊）之后，五分之一的司机都会经历〃无意识驾驶〃，通过分析他们的脑电波图，测量眼部活动可知：司机有三分之一的时间偏离了自己的车道。如果你心不在焉时，有车辆（自行车或者小孩）驶进你的车道，你知道会发生什么吗？对此你能够及时做出反应？这段时间会不会出点事故，这些事故一直以来都被你淡忘了？

回忆一下DriveCam监视到的那些司机迷迷糊糊的眼神，为什么在道路上专心致志这么困难？我们的眼睛和大脑如何在道路上背叛我们？

对于多数人来说，驾驶被看成心理学家所谓的一种〃超量学习〃（overlearned）活动。我们勤于练习，无需进行很多有意识的考虑，驾驶使生活变简单，我们也掌握了驾驶技术。想一想专业网球运动员就可以知道：发球是一项很复杂的技巧，包含很多不同的部分。不过我们越熟悉发球，做每一步动作时我们需要考虑的就越少。这个例子来自巴里·坎特威茨（Barry　Kantowitz），他是密歇根大学的心理学家和〃人类因素〃研究专家。多年以来，坎特威茨与美国国家航空航天管理局的飞行员以及核电站的操作人员一起工作，共同探索人与机器之间最为安全有效的互动方式。他说：〃学习和专注有意思的地方在于：一旦它进入自动状态，一连串迅速发生的事件会带动它运转。如果你想专心致志，反而会把事情搞成一团糟。〃打个比方：最优秀的击球手不见得是最好的教练，原因就在于教练需要解释怎么做；查理·刘（Charley　Lau），一位富有传奇色彩的棒球教练，他写过一本经典的书叫《艺术击球300招》（The　Art　of　Hitting。300），而他自己的击球次数根本不到300次。

如果对某项活动了解得越透彻，那么它强加给人的认知工作量就越少…虽然研究表明，即使像换挡这类最平常的动作也不是在完全自动的状态完成的。这种工作总是需要花些精力。一方面，减少工作量是件好事，如果在驾驶途中我们处理了所有潜在的危险，对每个动作和决定仔细分析，把每一次行动分解成零部件，我们会立即崩溃的。进行模拟驾驶的研究人员发现了下面一些事实：〃我们不是让每位司机都对驾驶任务百分之百的警觉，因为这样的话，他们从车里出来时会浑身大汗淋漓〃，杰弗里·木塔特（Jeffrey　Muttart）这样说道，他是马塞诸塞大学撞车方面的研究员。〃如果有人从模拟驾驶测试中走出来，几乎他们做的第一件事就是深吸一口新鲜空气，因为他们备受煎熬。在10分钟的时间里，他们需要全力以赴。〃

但工作量太少也会引发问题：我们感到无聊，也很累，会再次患上高速路综合征，也会犯错。如果有人（像我一样）曾经穿错袜子，或者开启咖啡机，却没有在里面加咖啡或者水，他就可以察觉到这种现象。在行动绝对自由的状态下，我们的大脑开始神游。有一条经典的心理学原则…叶克斯…多德逊法则（Yerkes…Dodson　law），认为人们受到的〃激励〃太少或者太多，其学习能力都会受损。这种观点也可以应用到人类的表现中。人们在北达科他州的弯道处喜欢在低处行驶，而在德里却喜欢在高处，而实际上，理想状态可能介于两者之间。

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第44节：在路上，我们的眼睛和大脑如何背叛了我们？（2）

可是这种状态在哪？常常在驾车时，我们不希望高负荷工作，于是听听收音机，望望窗外；我们打电话或者读手机短信息的情况也越来越多…在加州发生的一次致命车祸，死去的司机可能在驾车时正在使用笔记本电脑。或许我们可以改变驾驶方式，我们可以高速驾驶，因为道路上车辆并不是很多。如果我们正巧处于叶克斯…多德逊弯道的中间，这是件好事。不过驾驶的问题在于：我们始终不能确定何时事情会发生迅速变化；不了解讨人喜欢又没有行人的道路（打手机聊天看上去很安全）何时变得障碍重重；不知道那些次要行动会占据我们多少工作量。

坎特威茨说：〃在笔直的路上驾驶相对容易些。你甚至可以做算术题，同时不干涉到你开车。如果你在弯路上驾驶，尤其是急转弯，你需要很专心才可以在路上安全驾驶。如果让你在弯路上做心算，心算的速度很慢同时效果也不好，或者说你可以做心算，但是不能很好地驾驶。〃丹麦的一位学者发现：在乡下驾驶时，完成同种类型的算数题要比在高速路上花费的时间更多。

还有另外一个问题：研究者观察了人们在做其他事情时如何影响到开车。不过研究也表明，即使工作不重要，它也会受到干扰。我们的驾驶技术越来越差，交流效果也每况愈下。肯定有人遇到过这种情况：一个喜欢走神的，在路上听着音乐的司机，还在接听电话（新闻记者就常让人在开车时接受糟糕的采访）。坎特威茨将此理解为〃没有免费的午餐〃。

坎特威茨告诉我：〃我已经研究这种情形近40年，我认为人基本上没有办法进行〃分时（time…share）〃。你只能看到表象，就像快速阅读一样。阅读速度很快，可是理解得不好。如果信息很简单，你就会有分时的幻觉。可是通常我们都没办法分时工作。〃可以想一想CNN和其他新闻网放在屏幕底部的提示，这种设计让人讨厌。我们认为人们用这种方法处理信息，好像我们已经经过基因改造，突然之间就可以处理很多任务似的。尽管如此，调查显示屏幕上的信息越多，我们真正记住的反而越少。

多数驾驶相对容易，所以我们觉得可以抽空做点其他事。实际上，这些〃其他事〃，像听广播，虽然可以缓解因驾驶造成的疲惫，然而一方面，我们想了解处理很多任务的秘密，一方面却不知能多做些什么，或者不知道在收看电视新闻时错过了什么。司机的内心世界开始成为关注点，很明显，路上唯一的重要问题不是精力不集中，而是我们的精力〃有多么〃不集中，对此我们并不清楚。

我们进行过一项最大型的驾驶方式的调查，这是由弗吉尼亚技术运输研究院同美国国家公路交通安全管理局一同进行的研究。华盛顿特区和北弗吉尼亚州的100辆汽车上都安装了摄像头、全球定位系统以及其他监控装置，记录下一年的时间内〃撞车前的真实驾驶?

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