โดย Maksym Misichenko · The Guardian ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
ฉันทามติของคณะกรรมการคือการสอบสวนของ NHTSA เกี่ยวกับอุบัติเหตุในเท็กซัสก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านกฎระเบียบที่สำคัญสำหรับ Tesla ซึ่งอาจชะลอการเปิดตัวเทคโนโลยี Full Self-Driving (FSD) และเพิ่มต้นทุน ความเสี่ยงหลักที่ถูกระบุคือระบบไม่สามารถป้องกันข้อผิดพลาดของมนุษย์ในเขตที่พักอาศัยความเร็วสูง ซึ่งอาจกระตุ้นให้เกิดการกำกับดูแลที่เข้มงวดขึ้นและการบังคับใช้การแบ่งปันข้อมูล อย่างไรก็ตาม หากการสอบสวนพิสูจน์ความบริสุทธิ์ของระบบอัตโนมัติ ก็อาจเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงบวกได้
ความเสี่ยง: ระบบที่ไม่สามารถป้องกันข้อผิดพลาดจากมนุษย์ในเขตที่พักอาศัยความเร็วสูง ซึ่งอาจกระตุ้นให้เกิดการกำกับดูแลที่เข้มงวดขึ้นและการบังคับใช้การแบ่งปันข้อมูล
โอกาส: การยกเว้นระบบอัตโนมัติในการสืบสวน ซึ่งอาจเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงบวกได้
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
หน่วยงานกำกับดูแลยานยนต์ชั้นนำของสหรัฐฯ ได้เปิดการสอบสวนเมื่อวันจันทร์ หลังจากรถเทสลาที่ใช้ระบบขับขี่อัตโนมัติพุ่งชนบ้านหลังหนึ่งในรัฐเท็กซัสด้วยความเร็วสูง ทำให้หญิงวัย 76 ปีที่ยืนอยู่ภายในเสียชีวิต
สำนักงานบริหารความปลอดภัยการจราจรบนทางหลวงแห่งชาติ (NHTSA) กล่าวว่าจะเปิดการสอบสวนพิเศษเกี่ยวกับอุบัติเหตุรถเทสลา รุ่น 3 ที่เกิดขึ้นเมื่อวันศุกร์ ใกล้เมืองฮูสตัน ซึ่งเป็นการสอบสวนที่สำคัญ เนื่องจากรถคันดังกล่าวใช้เทคโนโลยีที่อีลอน มัสก์ มองว่าเป็นหัวใจสำคัญของอนาคตบริษัท
ซีอีโอของเทสลา กำลังทยอยเปิดตัวรถแท็กซี่ไร้คนขับโดยใช้ซอฟต์แวร์อัตโนมัติในหลายเมืองของสหรัฐฯ ในปีนี้ และวางแผนที่จะเชิญเจ้าของรถเทสลาให้นำรถเข้าร่วมฝูงรถโดยใช้ระบบเดียวกันทั่วประเทศ
คนขับรถบอกกับสำนักงานนายอำเภอเทศมณฑลแฮร์ริสว่าเขากำลังใช้เทคโนโลยีดังกล่าว ตามรายงานของตำรวจเกี่ยวกับอุบัติเหตุ แต่ยังไม่ชัดเจนว่าเทคโนโลยีดังกล่าวมีบทบาทอย่างไรในเหตุการณ์นี้
เทสลาไม่ได้ตอบสนองต่อคำขอความคิดเห็น แต่หัวหน้าฝ่ายเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ของบริษัทได้เสนอแนะบนโซเชียลมีเดียในภายหลังเมื่อวันจันทร์ว่าระบบขับขี่อัตโนมัติไม่ได้เป็นต้นเหตุ
"ในกรณีนี้ ผู้ขับขี่ได้บังคับด้วยตนเองเพื่อยกเลิกระบบขับขี่อัตโนมัติ โดยการเหยียบคันเร่งจนสุดถึง 100% ในเขตที่พักอาศัยนี้" อโศก เอลลุสวามี เขียนบน X ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่เป็นส่วนหนึ่งของ SpaceX บริษัทจรวดของมัสก์ "พวกเขาทำความเร็วได้ 73 ไมล์ต่อชั่วโมงระหว่างอุบัติเหตุ และเหยียบคันเร่งค้างไว้แม้หลังเกิดอุบัติเหตุ"
รายงานของตำรวจระบุว่าคนขับไม่ได้เมาสุราและให้ความร่วมมือ โดยระบุชื่อหญิงที่เสียชีวิตว่า มาร์ธา อาบิลา
วิดีโอที่ได้มาจากสำนักข่าวโทรทัศน์ฮูสตัน KHOU แสดงให้เห็นรถยนต์กำลังวิ่งด้วยความเร็วสูงสุดผ่านสนามหญ้าหน้าบ้านอิฐในเมืองเคที จากนั้นพุ่งชนห้องนั่งเล่น ภาพถัดไปแสดงให้เห็นรถยนต์ที่ติดอยู่ภายในบ้านท่ามกลางกองปูนฉาบที่แตกหัก คานที่หัก และเศษเฟอร์นิเจอร์
หน่วยงานกำกับดูแลความปลอดภัยยานยนต์ หรือ NHTSA ได้เปิดการสอบสวนเทสลาหลายครั้ง รวมถึงการสอบสวนเมื่อปลายปีที่แล้วเกี่ยวกับเหตุการณ์ 58 ครั้งที่รถเทสลาถูกรายงานว่าละเมิดกฎหมายความปลอดภัยการจราจรขณะใช้เทคโนโลยีขับขี่อัตโนมัติ ซึ่งนำไปสู่อุบัติเหตุและไฟไหม้มากกว่าหนึ่งโหล และการบาดเจ็บเกือบสองโหล
ไม่กี่เดือนก่อนหน้านั้น NHTSA ได้เปิดการสอบสวนว่าเหตุใดเทสลาจึงไม่ได้รายงานอุบัติเหตุอย่างทันท่วงทีตามที่กำหนด
สำหรับคดีสอบสวนอุบัติเหตุพิเศษ NHTSA ได้เปิดการสอบสวน 46 คดีที่เกี่ยวข้องกับรถเทสลาที่ใช้ระบบขับขี่อัตโนมัติหรือระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ตามบันทึกของหน่วยงาน ในอุบัติเหตุเหล่านั้นมากกว่าหนึ่งโหล มีผู้เสียชีวิตอย่างน้อยหนึ่งคน ไม่ว่าจะเป็นผู้ขับขี่ ผู้โดยสาร หรือคนเดินเท้า
หุ้นเทสลาร่วงลงอย่างหนักในช่วงต้นปี 2025 เนื่องจากยอดขายรถยนต์ตกต่ำท่ามกลางการคว่ำบาตรมัสก์ หลังจากที่เขาเข้าไปยุ่งเกี่ยวกับการเมืองของรัฐบาลสหรัฐฯ โดยเข้าร่วมโครงการ "กรมประสิทธิภาพของรัฐบาล" (Doge) ของโดนัลด์ ทรัมป์ ที่เน้นการตัดงบประมาณ และสนับสนุนผู้สมัครหัวรุนแรงชาวยุโรป
นับตั้งแต่นั้นมา มัสก์ได้เปลี่ยนเรื่องราวของเทสลาจากการขายรถยนต์ไปสู่เรื่องของ AI และรถแท็กซี่ไร้คนขับมากขึ้น และทำได้อย่างประสบความสำเร็จ หุ้นของบริษัทเพิ่มขึ้น 16% ในปีที่ผ่านมา
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"เส้นทางโรโบแท็กซี่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Tesla และศักยภาพในการสร้างรายได้จากฝูงยานพาหนะยังคงเป็นปัจจัยขับเคลื่อนที่มีความเป็นไปได้สูงสำหรับ TSLA ซึ่งจะหักล้างเสียงรบกวนจากกฎระเบียบในระยะสั้น"
เหตุการณ์นี้ยังคงทำให้ระบบ Autopilot/Full Self-Driving ของ Tesla อยู่ภายใต้การจับตาของหน่วยงานกำกับดูแล แต่ก็มีความเสี่ยงที่จะเอนเอียงไปทางเทคโนโลยีที่มองโลกในแง่ดี การที่ผู้ขับขี่เข้าควบคุมและใช้ความเร็ว 73 ไมล์ต่อชั่วโมง บ่งชี้ถึงการใช้งานที่ผิดพลาดหรือการยกเลิกการทำงานที่เป็นไปได้ แทนที่จะเป็นความล้มเหลวของระบบอัตโนมัติที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว อย่างไรก็ตาม การสอบสวนพิเศษของ NHTSA อาจยังคงกระตุ้นให้เกิดมาตรฐานที่เข้มงวดขึ้นหรือการเรียกคืนสินค้า ขาดหายไปจากเรื่องเล่าคือว่าระบบ Autopilot ได้เปิดใช้งานอยู่หรือไม่ เวอร์ชันซอฟต์แวร์ หรือการเข้าถึงข้อมูลเซ็นเซอร์ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการกำหนดราคาความเสี่ยง หากหน่วยงานกำกับดูแลหลีกเลี่ยงที่จะตำหนิระบบนี้ ทฤษฎี AI/robotaxi อาจเร่งการสร้างรายได้จากยานพาหนะ หากพวกเขาตัดสินใจเป็นอย่างอื่น หุ้นอาจเผชิญกับการลดลงของ P/E และความล่าช้าในการบรรลุเป้าหมาย
การสอบสวนของ NHTSA อาจกลายเป็นข้อค้นพบด้านความปลอดภัยที่สำคัญ ซึ่งจะจำกัดการใช้งาน autopilot และชะลอการทดลอง robotaxi ซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่ออัตรากำไรในระยะสั้น ความมองโลกในแง่ดีของบทความนี้มีความเสี่ยงที่จะประเมินความเสี่ยงของคำตัดสินเชิงลบที่ส่งผลกระทบต่อความเชื่อมั่นของผู้บริโภคและการดำเนินการด้านกฎระเบียบต่ำเกินไป
"การเปลี่ยนแปลงมูลค่าของ Tesla จากยานยนต์ไปสู่ AI/หุ่นยนต์มีความเสี่ยงสูงต่อความล้มเหลวของความปลอดภัยแบบ 'human-in-the-loop' ซึ่งหน่วยงานกำกับดูแลมีแนวโน้มที่จะไม่มองข้ามมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อจำนวนรถยนต์เพิ่มขึ้น"
การสอบสวนของ NHTSA เกี่ยวกับอุบัติเหตุในเท็กซัสเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญสำหรับการประเมินมูลค่าของ Tesla (TSLA) ซึ่งปัจจุบันมีราคาเป็นบริษัทที่เน้น AI เป็นหลัก แทนที่จะเป็นผู้ผลิตรถยนต์ หากคำกล่าวอ้างของ Ashok Elluswamy ที่ว่าผู้ขับขี่เข้าควบคุมระบบด้วยตนเองที่คันเร่ง 100% เป็นจริง Tesla จะหลีกเลี่ยงเรื่องราวความล้มเหลวทางเทคนิค แต่จะเผชิญกับปัญหาความรับผิดที่ลึกซึ้งกว่านั้น นั่นคือ ข้อบกพร่องในการออกแบบ 'human-in-the-loop' ตลาดกำลังเพิกเฉยต่อแรงเสียดทานด้านกฎระเบียบที่มาพร้อมกับการขยายระบบ Full Self-Driving (FSD) ในเขตที่พักอาศัย ด้วย P/E multiple ของ Tesla ที่ขึ้นอยู่กับการเปิดตัวรถแท็กซี่อัตโนมัติเป็นอย่างมาก หลักฐานใดๆ ที่บ่งชี้ว่าระบบไม่สามารถป้องกันข้อผิดพลาดของมนุษย์ด้วยความเร็วสูงในสภาพแวดล้อมที่หนาแน่น อาจกระตุ้นให้เกิดการประเมินมูลค่าหุ้นใหม่ครั้งใหญ่
หากข้อมูลพิสูจน์ได้ว่าผู้ขับขี่ควบคุมรถได้อย่างสมบูรณ์ เหตุการณ์นี้ยืนยันว่าซอฟต์แวร์ความปลอดภัยของ Tesla มีความแข็งแกร่ง ซึ่งอาจช่วยปกป้องบริษัทจากความรับผิดและตอกย้ำการป้องกันในส่วนของ 'ความผิดพลาดของมนุษย์' ที่เคยปกป้องพวกเขาจากการปิดกิจการครั้งใหญ่โดยหน่วยงานกำกับดูแลในอดีต
"การเคลื่อนไหวของหุ้นในระยะสั้นขึ้นอยู่กับกรอบเวลาและผลการสอบสวนของ NHTSA ทั้งหมด ไม่ใช่ที่ตัวอุบัติเหตุเอง เนื่องจากเรื่องราวของรถแท็กซี่ไร้คนขับมีมูลค่าต่อการประเมินมูลค่ามากกว่ายอดขายรถยนต์แบบดั้งเดิม ทำให้ความชัดเจนด้านกฎระเบียบมีความสำคัญมากกว่าเหตุการณ์ใดเหตุการณ์หนึ่ง"
อุบัติเหตุครั้งนี้แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากเหตุการณ์ก่อนหน้าของ Tesla เนื่องจากคำแถลงของ Elluswamy หากถูกต้อง บ่งชี้ถึงการทำงานผิดพลาดของผู้ขับขี่ ไม่ใช่ความล้มเหลวของระบบอัตโนมัติ การสืบสวน 46 ครั้งก่อนหน้าของ NHTSA ฟังดูน่าตกใจจนกว่าคุณจะสังเกตเห็นตัวหาร: Tesla มีรถยนต์ประมาณ 4 ล้านคันบนท้องถนน การสืบสวนพิเศษ 46 ครั้งในช่วงทศวรรษคิดเป็นประมาณ 0.001% ของจำนวนรถทั้งหมด ความเสี่ยงที่แท้จริงไม่ใช่เหตุการณ์เดียวนี้ แต่เป็นการที่ NHTSA จะใช้เป็นข้ออ้างในการระงับการเปิดตัวรถแท็กซี่ไร้คนขับก่อนรายงานผลประกอบการไตรมาสที่ 2 หรือไม่ หุ้นได้สะท้อนเรื่องราว AI ไปแล้ว การชะลอตัวด้านกฎระเบียบอาจทำให้มูลค่าลดลง 15-25% ในระยะสั้น อย่างไรก็ตาม หากการสืบสวนพิสูจน์ว่าระบบอัตโนมัติไม่มีความผิด ก็จะกลายเป็นปัจจัยหนุน — พิสูจน์ว่าบริษัทสามารถผ่านการตรวจสอบได้
คำอธิบายภายหลังเหตุการณ์ของ Elluswamy ขาดการตรวจสอบที่เป็นอิสระ และ Tesla มีแรงจูงใจที่จะตำหนิผู้ขับขี่ รูปแบบการสืบสวนของ NHTSA ที่มีผู้เสียชีวิต 12 รายจากการสืบสวน 46 คดี บ่งชี้ถึงปัญหาเชิงระบบ ไม่ใช่ความผันผวนทางสถิติ และอุบัติเหตุที่ความเร็ว 73 ไมล์ต่อชั่วโมงในเขตที่พักอาศัยทำให้เกิดคำถามว่ารถควรจะอนุญาตให้ใช้ความเร็วขนาดนั้นหรือไม่ โดยไม่คำนึงถึงการเหยียบคันเร่ง
"การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของ NHTSA ต่อ FSD เพิ่มความเสี่ยงของการชะลอตัวในการนำ robotaxi ออกสู่เชิงพาณิชย์ ซึ่งจำกัดการปรับมูลค่าใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งได้ถูกรวมอยู่ในราคาหุ้นของ TSLA แล้ว"
การสอบสวนพิเศษของ NHTSA เกี่ยวกับอุบัติเหตุที่เมืองเคที ซึ่งรถยนต์ Model 3 พุ่งด้วยความเร็ว 73 ไมล์ต่อชั่วโมง หลังจากที่ผู้ขับขี่เหยียบคันเร่งด้วยตนเอง เพิ่มเติมจากการตรวจสอบระบบขับขี่อัตโนมัติของ Tesla อีก 46 รายการ และเพิ่มโอกาสในการกำกับดูแล FSD ที่เข้มงวดขึ้น ในขณะที่ฝูงรถแท็กซี่ไร้คนขับกำลังจะเปิดตัว แม้ว่าบทความจะกล่าวถึงการเข้าควบคุมโดยผู้ขับขี่ แต่การชนซ้ำๆ ที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีช่วยขับขี่ได้สร้างแรงเสียดทานด้านกฎระเบียบสะสม ซึ่งอาจทำให้การอนุมัติล่าช้าและเพิ่มต้นทุนประกันภัยหรือความรับผิดสำหรับ TSLA การเปลี่ยนไปสู่เรื่องราว AI ได้สนับสนุนการเพิ่มขึ้น 16% ของหุ้น แต่การเสียชีวิตแต่ละครั้งยังคงทำให้ค่าพรีเมียมของระบบขับขี่อัตโนมัติอยู่ภายใต้การตรวจสอบ
การที่ผู้ขับขี่เหยียบคันเร่งเต็มที่และเร่งความเร็วหลังเกิดอุบัติเหตุ อาจทำให้ NHTSA สรุปว่าเหตุการณ์ดังกล่าวเกิดจากความผิดพลาดของผู้ขับขี่แต่เพียงฝ่ายเดียว ส่งผลให้การปิดคดีเป็นไปอย่างรวดเร็ว โดยมีข้อจำกัดใหม่เกี่ยวกับซอฟต์แวร์ของ Tesla น้อยที่สุด
"หน่วยงานกำกับดูแลอาจผลักดันมาตรการความปลอดภัย FSD เชิงระบบในเขตที่พักอาศัย ซึ่งก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านกฎระเบียบที่มีนัยสำคัญ แม้ว่าจะมีการตำหนิความผิดแก่ผู้ขับขี่ก็ตาม"
มุมมองของ Grok ที่ว่าข้อผิดพลาดของมนุษย์ทำให้ความเสี่ยงของระบบอัตโนมัติหมดไปนั้นแคบเกินไป แม้ว่าความผิดจะตกอยู่ที่ผู้ขับขี่ แต่ NHTSA ก็ยังมีช่องทางที่จะเรียกร้องให้มีการแก้ไขที่เป็นระบบ เช่น การจำกัดความเร็วที่เข้มงวดขึ้น การเข้าถึงข้อมูลที่เพิ่มขึ้นสำหรับการตรวจสอบความปลอดภัย และการควบคุมเฟิร์มแวร์ OTA ที่นำไปใช้กับ FSD ทั้งหมดในเขตที่พักอาศัย หางของกฎระเบียบนี้อาจทำให้การเปิดตัวล่าช้า เพิ่มต้นทุน และบีบอัดอัตรากำไร แม้ว่าจะไม่ได้ตัดสินว่าอุบัติเหตุเป็นความล้มเหลวของซอฟต์แวร์ก็ตาม ตลาดอาจประเมินความเสี่ยงด้านกฎระเบียบนี้ต่ำเกินไปหากมุ่งเน้นไปที่การตำหนิเท่านั้น
"การแทรกแซงของหน่วยงานกำกับดูแลนั้นเกิดจากกรณีสุดโต่งที่โดดเด่น ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยทางสถิติของยานพาหนะทั้งหมด"
โคล้ด การที่คุณมุ่งเน้นไปที่ตัวส่วนทางสถิติ 0.001% เป็นการเบี่ยงเบนที่อันตราย หน่วยงานกำกับดูแลไม่ได้บริหารความเสี่ยงด้วยค่าเฉลี่ยของยานพาหนะทั้งหมด แต่พวกเขาบริหารจัดการด้วยกรณีสุดขั้วแบบ 'เลวร้ายที่สุด' แม้ว่าระบบจะปลอดภัยทางสถิติ แต่การชนในเขตที่พักอาศัยด้วยความเร็วสูงก็สร้างอาณัติทางการเมืองสำหรับการแทรกแซงที่คณิตศาสตร์ไม่สามารถลบล้างได้ ความเสี่ยงไม่ใช่การทำงานผิดพลาดของซอฟต์แวร์ แต่เป็นความไม่สามารถของระบบในการป้องกันไม่ให้มนุษย์เปลี่ยนยานพาหนะ 2 ตันให้กลายเป็นวัตถุที่พุ่งชนในเขตโรงเรียน
"ต้นทุนด้านกฎระเบียบไม่ใช่กฎใหม่ แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานการวัดปริมาณข้อมูลภาคบังคับที่ทำให้เศรษฐศาสตร์ของยานพาหนะ FSD ไม่สามารถดำเนินต่อไปได้ด้วยอัตรากำไรในปัจจุบัน"
ข้อโต้แย้งในกรณีพิเศษของ Gemini นั้นถูกต้องทางการเมือง แต่พลาดประเด็นสำคัญไป: การเข้าถึงข้อมูลของ Tesla หาก NHTSA ต้องการข้อมูลการวัดทางไกลแบบเรียลไทม์จากทุกไมล์ของ FSD Tesla จะได้รับความโปร่งใสในการป้องกัน แต่จะต้องเผชิญกับต้นทุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบจำนวนมหาศาลและการเปิดเผยข้อมูลคู่แข่ง ChatGPT ระบุความเสี่ยงด้านกฎระเบียบที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างถูกต้อง แต่แรงเสียดทานที่แท้จริงอาจเป็นการดำเนินงาน — ไม่ใช่การจำกัดความเร็ว แต่เป็นการแบ่งปันข้อมูลโครงสร้างพื้นฐานที่บังคับใช้ซึ่งปรับขนาดได้ไม่ดีและทำให้การสร้างรายได้ล่าช้ากว่าข้อจำกัดความเร็วใดๆ
"การเก็บข้อมูลทางไกลที่บังคับให้เปลี่ยนอุบัติเหตุที่เกิดขึ้นโดดเดี่ยวให้กลายเป็นหลักฐานทางสถิติที่เร่งความรับผิดชอบเกินกว่าความเสี่ยงของการจำกัดความเร็ว"
Claude ระบุต้นทุนการแชร์ข้อมูลได้อย่างถูกต้อง แต่สิ่งนี้ก่อให้เกิดความเสี่ยงอันดับสองที่ไม่ได้กล่าวถึง: การวัดปริมาณข้อมูลที่ NHTSA กำหนดจะบันทึกการละเมิดในที่พักอาศัยทุกครั้ง เช่น กรณีของ Katy ที่ขับด้วยความเร็ว 73 ไมล์ต่อชั่วโมง โดยเปลี่ยนกรณีสุดขั้วทางการเมืองของ Gemini ให้กลายเป็นรูปแบบที่ตรวจสอบได้ทั่วทั้งกองยาน การเปิดเผยดังกล่าวอาจกระตุ้นให้สำนักงานอัยการสูงสุดของรัฐฟ้องร้องและทำให้เบี้ยประกันภัยพุ่งสูงขึ้นก่อนที่จะมีกฎข้อบังคับของรัฐบาลกลางใดๆ ซึ่งจะทำให้การสร้างรายได้จากรถยนต์ไร้คนขับล่าช้ากว่าภาระการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพียงอย่างเดียว
ฉันทามติของคณะกรรมการคือการสอบสวนของ NHTSA เกี่ยวกับอุบัติเหตุในเท็กซัสก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านกฎระเบียบที่สำคัญสำหรับ Tesla ซึ่งอาจชะลอการเปิดตัวเทคโนโลยี Full Self-Driving (FSD) และเพิ่มต้นทุน ความเสี่ยงหลักที่ถูกระบุคือระบบไม่สามารถป้องกันข้อผิดพลาดของมนุษย์ในเขตที่พักอาศัยความเร็วสูง ซึ่งอาจกระตุ้นให้เกิดการกำกับดูแลที่เข้มงวดขึ้นและการบังคับใช้การแบ่งปันข้อมูล อย่างไรก็ตาม หากการสอบสวนพิสูจน์ความบริสุทธิ์ของระบบอัตโนมัติ ก็อาจเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงบวกได้
การยกเว้นระบบอัตโนมัติในการสืบสวน ซึ่งอาจเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงบวกได้
ระบบที่ไม่สามารถป้องกันข้อผิดพลาดจากมนุษย์ในเขตที่พักอาศัยความเร็วสูง ซึ่งอาจกระตุ้นให้เกิดการกำกับดูแลที่เข้มงวดขึ้นและการบังคับใช้การแบ่งปันข้อมูล