近期，有關特斯拉及其CEO埃隆·馬斯克的自動駕駛愿景引發了業界廣泛關注。據知情人士透露，盡管馬斯克一直希望將特斯拉打造為一家AI公司，但其自動駕駛數據采集系統的實際表現卻令人擔憂。
自動駕駛技術的開發遠比打造類似ChatGPT這樣的自然語言處理模型更為復雜。ChatGPT通過爬取互聯網上的海量詞匯進行訓練，雖然能夠提供可靠的信息和答案，但其結果卻時常令人尷尬。相比之下，自動駕駛AI的出錯后果則可能是致命的。駕駛過程中涉及的變量眾多，如路況、天氣、施工情況等，這些都需要自動駕駛AI能夠迅速作出反應。
一位不愿透露姓名的自動駕駛公司高管表示，特斯拉的自動駕駛系統在常規路況下或許能夠平穩駕駛，但一旦遇到異常情況就顯得束手無策。更令人擔憂的是，如果自動駕駛AI只是簡單地模仿人類行為，那么它甚至可能會習得一些不良駕駛習慣，如闖紅燈等。
特斯拉的競爭對手，如Waymo，則采用了不同的技術路徑。他們使用激光雷達和雷達來構建3D環境模型，以提高自動駕駛系統的安全性和可靠性。Waymo的研究主管德拉戈·安杰洛夫曾指出，僅靠攝像頭方案來實現自動駕駛是高風險且不必要的賭注。
meta首席AI科學家楊立昆也對特斯拉的數據優勢表示了質疑。他認為，數據量的邊際效益會遞減，即使數據翻倍，自動駕駛系統的可靠性也仍然遠遠達不到人類的水平。他指出，目前尚無企業能夠實現L5級全自動駕駛，而青少年僅需20小時的練習即可掌握駕駛技能，這暴露出現有AI架構在理解世界和高效學習方面的重大缺陷。
Snorkel AI首席執行官亞歷克斯·拉特納也強調了數據質量的重要性。他認為，雖然獨特的數據確實具有優勢，但“垃圾進，垃圾出”的法則依然適用。如何區分優秀與糟糕的駕駛者視頻數據至關重要，因為自動駕駛模型會學習最常見的行為。
楊立昆還犀利地批評了特斯拉在AI研發界的缺席。他指出，特斯拉不參加學術會議，不發表論文，仿佛在AI界隱形。相比之下，Waymo已經在美國四個城市運營了700輛自動駕駛出租車，并預計2024年營收將超過1億美元。而特斯拉的自動駕駛系統則頻繁出現危險操作，引發了公眾的廣泛擔憂。
盡管馬斯克曾承諾將在奧斯汀啟動機器人出租車試點項目，但楊立昆對此并不看好。他認為特斯拉缺乏頂尖的科研團隊，自動駕駛技術的突破不太可能來自他們。他預測實現類人自主智能還需十年時間，并強調讓AI像人類一樣通過視頻理解世界需要范式變革。
