Elon Musk zapowiedział na X, że Tesla zacznie dopasowywać FSD do konkretnego kierowcy, a nie tylko do „średniej” z całej floty. Chodzi o zapamiętywanie interwencji i preferencji, czyli sytuacji, w których użytkownik przejmuje auto nie dlatego, że system popełnia groźny błąd, ale dlatego, że jedzie „nie po jego myśli”.
FSD ma przestać być jednakowe dla wszystkich
Do tej pory konsumenckie FSD działało w dużej mierze jak jeden wspólny model zachowania dla wszystkich aut. Różnice wynikały z warunków drogowych, wersji oprogramowania i jakości danych, ale nie z tego, że samochód znał styl właściciela.
Musk twierdzi teraz, że to ma się zmienić. W odpowiedzi na skargę użytkownika Whole Mars napisał: „The car will start to remember your specific interventions and match each person’s individual preferences”. W praktyce oznacza to próbę przejścia z systemu „tak jeździ Tesla” do systemu „tak jeździ twoja Tesla”.
To ważna zmiana, bo spora część interwencji przy FSD nie wynika z zagrożenia. Często chodzi o drobiazgi, które kierowcę irytują: zbyt wczesny zjazd z pasa, wybór nie tego miejsca parkingowego, zbyt długie pozostawanie na lewym pasie albo trasa, której użytkownik po prostu nie lubi.
Najbardziej oczywisty cel: parkowanie
Tesla już wcześniej sygnalizowała, że największa liczba przejęć kontroli przez kierowców pojawia się podczas parkowania. I akurat tutaj personalizacja ma najwięcej sensu, bo preferencje ludzi są zwyczajnie różne.
Jeden kierowca zawsze cofa w miejsce. Drugi wjeżdża przodem. Trzeci szuka miejsca jak najbliżej wejścia, czwarty woli stanąć dalej, by uniknąć obitych drzwi. Ktoś zostawia większy odstęp od innych aut, ktoś inny wciska się tam, gdzie „na styk” jeszcze wejdzie.
Dzisiejszy system może być dobry technicznie, a jednocześnie irytujący, bo wybiera tylko jeden wzorzec zachowania. Jeśli Tesla rzeczywiście nauczy FSD kilku stylów parkowania, a potem zacznie przypisywać je do konkretnego użytkownika, liczba ręcznych korekt może mocno spaść.
Innew podobnym temacie
Szczególnie tam, gdzie auto codziennie trafia w te same miejsca: dom, biuro, szkoła, garaż podziemny. To właśnie w takich powtarzalnych scenariuszach pamięć wcześniejszych interwencji ma największą wartość.
Problem HOV i „dlaczego on zjechał właśnie teraz?”
Bezpośrednim powodem deklaracji Muska była skarga dotycząca pasów HOV, czyli carpool lanes. Użytkownicy od lat narzekają, że FSD potrafi opuścić taki pas w złym momencie i wjechać w wolniejszy ruch, choć lewy skrajny pas jedzie płynnie.
Tesla ma już ustawienie korzystania z HOV lanes w nawigacji. W nowszych wersjach są trzy opcje: Auto, Yes i No. Auto ma samo oceniać, czy auto spełnia lokalne warunki, między innymi czasowe i dotyczące liczby pasażerów, z wykorzystaniem kamer w kabinie. Yes wymusza korzystanie z takich pasów, a No je blokuje.
Tyle że samo ustawienie nie rozwiązuje wszystkiego. Kierowca może chcieć jechać pasem HOV dłużej, może akceptować późniejszy zjazd albo wręcz przeciwnie, woli wcześniej przygotować się do manewru. Jeśli FSD zacznie kojarzyć, że w podobnej sytuacji użytkownik regularnie przejmuje sterowanie i zostaje na pasie, system może próbować powtórzyć ten wybór następnym razem.
To brzmi sensownie, choć diabeł jak zwykle siedzi w szczegółach. Zapamiętanie „tu nie zjeżdżaj” jest proste jako idea, ale trudniejsze jako produkt, bo sytuacje drogowe nigdy nie są identyczne 1:1.
Tesla chce uczyć się z interwencji, nie tylko z danych floty
Najciekawsze w tej zapowiedzi jest to, że Tesla może wreszcie mocniej wykorzystać dane z disengagementów, czyli momentów przejęcia kontroli przez kierowcę. Firma już wyświetla po takim zdarzeniu formularz lub menu związane z wyłączeniem FSD. Dla użytkowników bywa to męczące, ale dla Tesli to bardzo cenne źródło informacji.
Jeśli system wie, że kierowca przejął auto podczas parkowania w garażu, przy zjeździe z HOV albo przy wyborze pasa na autostradzie, może próbować sklasyfikować przyczynę. A potem oddzielić błędy bezpieczeństwa od różnic w stylu jazdy.
To rozróżnienie jest ważne. Auto autonomiczne nie może „nauczyć się” złych nawyków, które obniżają bezpieczeństwo. Może za to dopasować się tam, gdzie istnieje kilka poprawnych odpowiedzi. Innymi słowy: wybór miejsca parkingowego to preferencja. Przejechanie na czerwonym już nie.
Personalizacja brzmi dobrze, ale rodzi kilka pytań
Pierwsze pytanie dotyczy granic tej personalizacji. Jeśli Tesla zacznie dopasowywać FSD do stylu właściciela, musi pilnować, by system nie stał się nieprzewidywalny. Auto ma być spójne, a nie „humorzaste”, bo jednego dnia zapamiętało, że kierowca lubi ostrzejsze włączanie się do ruchu.
Drugie pytanie dotyczy skali. Musk mówi o zapamiętywaniu interwencji i preferencji, ale nie podał terminu wdrożenia. Nie wiemy też, czy będzie to działało lokalnie w samochodzie, na poziomie profilu kierowcy, czy jako dodatkowa warstwa treningu w chmurze.
Trzecia sprawa to użyteczność dla kilku użytkowników jednego auta. W amerykańskich realiach Tesla bywa samochodem rodzinnym, więc sensowne byłoby przypisanie zachowań do konkretnego profilu kierowcy. Inaczej auto rano będzie parkować „jak tata”, a wieczorem „jak mama”, i z personalizacji zrobi się chaos.
To może być większa zmiana, niż wygląda na pierwszy rzut oka
Na papierze brzmi to jak kosmetyka. W praktyce może chodzić o jedną z ważniejszych zmian w całej filozofii FSD. Dotąd Tesla przede wszystkim próbowała zbudować model, który działa dobrze dla wszystkich. Teraz sugeruje, że równie ważne będzie, by działał dobrze dla konkretnej osoby.
To ma sens także z perspektywy psychologii użytkownika. Kierowcy częściej wyłączają FSD nie wtedy, gdy system popełnia spektakularny błąd, ale wtedy, gdy regularnie robi coś irytującego. Takie drobne tarcia zabijają zaufanie szybciej niż marketingowe wykresy o „milionach mil”.
Jeśli więc Tesla ograniczy liczbę tych małych konfliktów, FSD może być odbierane jako dojrzalsze nawet bez wielkiego skoku w samej „inteligencji” systemu. Czasem wystarczy, że samochód przestanie walczyć z właścicielem o to, gdzie zaparkować i kiedy zjechać z pasa.
A co z pełną autonomią?
Część komentatorów widzi w tym krok w stronę jazdy bez nadzoru. I faktycznie: system, który rozumie nie tylko przepisy i geometrię drogi, ale też preferencje pasażera, jest bliżej zachowania ludzkiego kierowcy.
Tyle że nie warto tu wpadać w zachwyt. Personalizacja nie rozwiązuje podstawowego problemu, czyli niezawodności w trudnych i rzadkich sytuacjach. Można świetnie nauczyć auto, gdzie ma stawać pod domem, a nadal mieć kłopot z nietypowym oznakowaniem, robotami drogowymi albo zachowaniem innych uczestników ruchu.
Do tego dochodzi stary problem Tesli: Musk lubi zapowiadać rzeczy wcześnie, a kalendarz później lubi się rozjechać z rzeczywistością. Na razie mamy więc deklarację i kierunek rozwoju, nie gotową funkcję.
FSD 15 może być pierwszym testem tej idei
W tle pojawia się jeszcze jedna rzecz: kolejna duża wersja konsumenckiego FSD, czyli v15, ma według wcześniejszych zapowiedzi dostać wyraźnie większy model, nawet z 10-krotnym wzrostem liczby parametrów. To nie jest jeszcze potwierdzenie funkcji personalizacji, ale taki skok obliczeniowy dobrze pasuje do ambitniejszego zachowania systemu.
Jeśli Tesla rzeczywiście połączy większy model z pamięcią interwencji kierowcy, może dostać coś więcej niż zwykły update. Nie „pełną autonomię”, bo to wciąż za duże słowo, ale FSD, które będzie mniej uniwersalne, a bardziej ludzkie w codziennym użyciu.
I to akurat może być dla użytkowników ważniejsze niż kolejne obietnice robotaksówek. Bo większość ludzi nie potrzebuje dziś auta bez kierownicy. Potrzebuje auta, które nie zjedzie bez sensu z dobrego pasa i nie zaparkuje w najgorszym możliwym miejscu.
Jeśli Tesla to dowiezie, będzie to jedna z bardziej praktycznych zmian w FSD od dawna. Pytanie tylko, czy wolicie system jeżdżący „po teslowemu”, czy taki, który zaczyna przejmować wasze własne nawyki za kierownicą?
Dołącz do dyskusji