路透社在週四發佈的一項深度調查中，揭示了特斯拉內部對其全自動駕駛系統存在的不信任感。該報道基於對超過二十名前員工的採訪，包括曾負責數據標註和工程開發的人員。這些員工在離職後表達了對公司自動駕駛技術安全性的擔憂，特別是對用於訓練系統的數據質量提出了質疑。

據調查，部分前數據標註員指出，他們在工作中面臨巨大壓力，需快速處理大量駕駛場景數據，這可能導致標註錯誤或遺漏。這些數據被用於訓練特斯拉的神經網絡，以識別道路上的車輛、行人和障礙物。有前員工聲稱，不準確的數據可能使系統在實際駕駛中做出錯誤判斷。此外，一些前工程師對特斯拉公開宣稱的安全統計數據表示懷疑，認為這些數據可能無法全面反映系統的真實性能。

特斯拉的自動駕駛技術一直是其市場估值的關鍵支撐。公司首席執行官埃隆·馬斯克曾多次強調，全自動駕駛能力是特斯拉區別於傳統車企的核心優勢，並承諾通過軟件更新實現完全無人駕駛。然而，此次路透社的調查並非首次引發外界對特斯拉技術透明度的質疑。過去幾年，美國國家公路交通安全管理局已對多起涉及特斯拉自動駕駛系統的事故展開調查，監管機構正逐步加強對高級駕駛輔助系統的審查。

從市場角度看，這一報道可能加劇投資者對特斯拉技術落地時間表的疑慮。儘管路透社的採訪對象均為離職人員，其觀點可能帶有主觀色彩，但內部員工對安全流程的擔憂仍值得關注。值得注意的是，報道中未包含特斯拉官方對具體指控的詳細反駁，僅提及公司曾強調其安全文化和對數據的嚴格管理。對於關注馬斯克生態的讀者而言，此事凸顯了在快速推進技術迭代與確保公共安全之間的持續張力，也反映出科技公司在人工智能倫理和數據治理方面面臨的普遍挑戰。