この状況での一回の事故は、彼らの統計を完全にぶっ壊すことになる。500,000マイルでの一回の事故は、ただ人間のドライバーと同じレベルになるだけ。50,000マイルごとに一回の事故があったら、まるで私の妹が運転しているみたいだ。次の保険会社には、彼女は悪いドライバーじゃないって伝えておくよ。彼女はたった一台の小さなフリートを運転している一人の人間なんだから！サイバータクシーが人間のドライバーだったら、仮免許の7ヶ月目にダブルポイントを貯めている状態で、9回の事故には絶対に至らなかっただろう。最初の2、3回の事故で免許が取り消されて、運転を続けたら「スコフロー」として刑務所に入れられてたはず。

本当に重要なのは、ロボタクシーは実際には存在しないってことだね。正確に言うと、テスラのロボタクシーは本当に存在しないってこと。

ちょっと待って、君の主張は「事故が9件しかないから、評価するには9,000件になるまで待とう」ってこと？それはめちゃくちゃ危険だよ。少なくともそのうちの3件はすでに危険そうだし、テスラが安全だと納得させるのは彼らの責任だよ。今のところは統計的な異常かもしれないけど、代替案の9倍でうろうろしてるのは自信を持たせないね。

でも、ディープラーニングは統計のことでもあるからね。だから、事故の統計が不十分だと、ディープラーニングを信頼できないよね。

あなたの統計に関するコメントを考えれば考えるほど、意見が変わってきたよ。最初は、あなたが正しいと思ってた - こういうのは（ありがたいことに）稀な出来事だよね。だから、事故率はポアソン分布になる。こんなに低い率だと、真の平均が何かを知るのは本当に難しいから、テスラの性能がどれくらい良いか悪いかを知るにはもっと時間が必要だと思う。おそらく、時間とともに安全性が増してると思うけど、やっぱり…もっとデータが必要だね。でも、こういう稀な出来事に対処するための統計モデルはあるよね。ただ、あなたの「6ヶ月で30台しか動いてない」というコメントを考えると、納得できる部分もある。個々のドライバーのフリートを持ってるわけじゃないからね。これらのロボタクシーは同じソフトウェアを使ってるはずだから、統計的には1人が50万マイル運転してるようなものだ。これってすごい距離だよ！僕は30年以上運転してるけど、そんなに走ったことないよ。これで比較するには十分なデータだと思う。テスラの事故率を人間と一貫して比較するなら（事故分類）、それは有効な比較だよね。だから、こういうことになると思う：事故率が1/500000だとしたら、同じ距離を走った人間は約9回事故を起こす確率が~1 x 10^-6。 （ネットで生の計算はしない方がいいけど、これが正しいと思う）。彼らがもっと良くなることを願ってるよ。

ここでの証明責任はテスラにあると思う。彼らは自分たちのロボタクシーが安全だと人々を納得させるべきだ。もしすべての事故の詳細を隠して、誰が悪いか分からなくしているなら、それはテスラだけの問題だ。

「保険報告された」や「損傷/修理が必要」って基準の方が、「警察報告された」よりも問題のある出来事の判断にはいいと思う。

実際、もうこれらの報告を無視し始めてる。自動運転技術には、どの側も悪意が渦巻いてて、クリーンでコントロールされたデータを出すのはほぼ不可能だし、客観的な意見なんてさらに難しい。今のところ、保険会社が自動運転に対して保険料を上げたり下げたりするかどうかだけが、意見を持つ基準になるかな。だって、そうすれば彼らがデータを持ってて、利益を最大化するために計算をちゃんとしてるって確信できるから。

テスラはいつでもリアルで完全なデータを共有できるはずなのに、そうしないってことは、データが良くないってことの可能性が高いね。

比較は本当に同じ条件ではないね。これは事実の声明だけど、この前提に基づいている：> 低速接触イベントは、人間のドライバーにとっては警察報告された事故として現れないことが多い。前提は両方の方向で同じように機能するよ。マスクとテスラは、広告の基にしている実際の数字に関して常に不透明だった。過去の透明性の欠如や完全な嘘を考えると、複数のソースで独立して検証できないテスラが提供するデータは、テスラに有利に大きく偏っていると考えるのが安全だね。テスラが出す安全数字は、実際にはもっと悪いって賭けてもいいよ。