自动驾驶致死事故频发，引发了公众对于是否应该完全信任AI的广泛讨论。以下是对这一问题的详细分析：

一、自动驾驶技术现状

自动驾驶技术近年来取得了显著进展，许多汽车厂商和科技公司都在积极研发和推广自动驾驶汽车。然而，尽管技术不断进步，但自动驾驶汽车仍然面临着诸多挑战和限制。

二、自动驾驶致死事故案例

1. 高速事故：某司机在高速开启自动驾驶功能后打盹，结果撞毁收费站，整车报废仅剩残骸。

2. Uber无人车事故：2018年，亚利桑那州一辆Uber无人车撞死行人，AI系统因无法识别横穿马路的外卖骑手而酿成惨剧。

3. 测试车事故：2020年，国内某车企测试车在高速上偏离车道，工程师紧急接管失败致死。

4. 视觉传感器误判：某厂的自动驾驶技术将白色卡车误认为天空，类似的事故发生了4起，导致2死2伤。

这些事故表明，尽管自动驾驶技术在某些方面表现出色，但在复杂和多变的交通环境中，其可靠性和安全性仍然有待验证。

三、自动驾驶技术的局限性

1. 技术限制：自动驾驶汽车依赖于各种传感器和算法来感知和判断周围环境。然而，这些传感器和算法在复杂环境中可能存在误判和漏判的情况。

2. 成本限制：由于成本限制，一些自动驾驶汽车可能无法采用足够昂贵的传感器和算法，从而影响其感知和判断的准确性。

3. 法规和标准：自动驾驶汽车的法规和标准尚不完善，这可能导致一些安全隐患和法律责任问题。

四、是否应该完全信任AI

1. 技术成熟度：尽管自动驾驶技术取得了显著进展，但仍然存在许多技术难题需要解决。因此，在技术尚未成熟之前，不应完全信任AI。

2. 人类干预：自动驾驶汽车需要人类驾驶员的干预和监控。在紧急情况下，人类驾驶员需要能够迅速接管车辆控制权，以确保安全。

3. 伦理和道德：自动驾驶汽车的决策算法可能涉及伦理和道德问题。例如，在紧急情况下，算法应该优先考虑乘客的安全还是行人的安全？这些问题需要在技术设计和法规制定中得到充分考虑。

五、结论与建议

综上所述，自动驾驶致死事故频发，表明自动驾驶技术仍然存在许多挑战和限制。因此，我们不应该完全信任AI。为了确保自动驾驶汽车的安全性和可靠性，需要采取以下措施：

1. 加强技术研发：继续投入资源研发更先进、更可靠的自动驾驶技术。

2. 完善法规和标准：制定和完善自动驾驶汽车的法规和标准，确保其安全性和合规性。

3. 加强监管和测试：对自动驾驶汽车进行严格的监管和测试，确保其在实际道路环境中的安全性和可靠性。

4. 提高人类驾驶员的意识和技能：加强人类驾驶员对自动驾驶技术的了解和培训，提高他们的意识和技能水平，以便在紧急情况下能够迅速接管车辆控制权。

总之，自动驾驶技术是一个复杂而具有挑战性的领域。在享受其带来的便利和舒适性的同时，我们也需要保持警惕和谨慎态度。