Uber終於解釋App隱私爭議！還加入新功能讓搭車更有趣|數位時代 BusinessNext

Uber：位置存取問題，與iOS「地圖擴充」功能有關

Uber多次傳出隱私的爭議，本月初為了要讓司機與乘客可以更精準的確認彼此的所在位置，因此更新了自家的App，但卻被爆出乘客即使在沒有使用Uber服務時，系統仍會在背景蒐集位置資訊，當時Uber聲稱是ios系統本身的問題，並不是Uber的App導致，並提供了用戶解決的方法。

不過近期有越來越多的Uber用戶都注意到Uber的位置存取受到iPhone設定的影響，Uber就表示，這是因為蘋果在九月份新增了「地圖擴充」功能所引發的狀況，跟Uber最近的軟體更新或App本身並沒有關連。

使用者位置存取的隱私問題一直令許多Uber使用者感到困擾，不僅僅是自己的隱私被侵犯，而是擔心Uber會不會逾越了隱私的界線。Uber在過去就有多次侵犯用戶隱私的不良紀錄，包括對於乘客資料的保護不夠完備、利用內部監測工具「God View」秘密窺探乘客乘車位置，包括Uber員工的前任情人、分明星都受害。

根據網站Daringfireball的文章指出，在iOS的功能中可以讓使用者知道在下車的五分鐘後是否持續被Uber追蹤所在位置，以及哪一個App正在存取你的位置資訊。iOS用戶只要從「設定」→「隱私」再進到「位置服務」中，就能看到有被存取過位置的App列表，如果在最近有備存取過位置資料，在icon旁就會出現一個箭頭標誌，在24小時內被存取過的箭頭會呈現紫色，如果上次存取的時間已經超過24小時箭頭就會呈現灰色，有Uber用戶就利用著樣的方式做測試，並沒有發現Uber有濫用權限的情況。

@daringfireball yeah I haven't taken an uber in almost a week, app isn't even running in the background. Concerning. pic.twitter.com/AQYyPXRtkB

— Chris Harber (@britishchris) 2016年12月22日

Uber整合蘋果地圖方便叫車，面臨便利、隱私兩難

但實際上並不是每個人都是這樣的狀況，在Daringfireball貼出的第二篇文章中，提到有許多讀者將螢幕截圖寄給他們，證明了即使上一次使用Uber是好幾天甚至一週前，App仍會追蹤用戶位置，這就直接打臉了先前Uber的說法。

Uber內部也立刻展開調查，調查結果指向是九月分加入的iOS地圖擴充功能所致，Uber也解釋地圖擴充功能都是依據蘋果的隱私協議為基礎所設計。Uber發言人就表示：「讓Uber的App與iOS地圖綁訂的用戶，一定要分享位置資訊才能叫車，地圖擴充功能在默認的情況下是禁用的，用戶可以選擇在iOS的設定中將他們打開。」

換句話說，這不是Uber的失誤，而是iOS功能的一部分，不幸的是這讓非常在意自身隱私的用戶相當為難。其實Uber並不是唯一一個與蘋果地圖整合第三方App，像是共享車平台Lyft、線上評價網站OpenTable、Yelp也都是。

外媒TechCrunch就評論到，iOS系統應該要用不同顏色標示出App是否正在蒐集位置資料，或者僅是地圖擴充功能讓App看起來像是在蒐集位置資訊，畢竟如果iOS的這項功能是要讓用戶可以掌控自己位置的隱私資料，應該要標示的更清楚才是！

將「人」變成目的地！搭Uber也可以很有趣

另外本週三Uber也推出了一系列新功能，包括結合Snapchat、線上評價網站Yelp及將朋友位置設為目的地功能，要讓搭乘Uber變得更有趣！

結合Uber的Snapchat雖然濾鏡較為單調，但可以讓使用者不必離開Uber的App就能玩！這項新功能的特色是，當使用者上車後就會獲得特殊濾鏡，例如可以將預計的抵達時間放在照片濾鏡上分享給朋友，跟Snapchat的時間濾鏡有點類似；另外還有神秘版的濾鏡會隨機變化。外媒The Verge測試這項功能時，就得到了一個將乘客名字秀在金色杯子上的貼圖。

新增的功能中最有趣的就是可以將「人」的為至取代傳統地址做為目的地依據！與Uber合作的Snapchat就說：「人，就是新的目的地！」，現在要去找朋友不必再問地址，可以一切交由Uber搞定，但要使用這項功能使用者必須將手機中的通訊錄存取權限交給Uber，而你的朋有也必須同意分享位置資訊給Uber，如果對方也是Uber用戶就會在手機中收到確認通知，如果不是的話則會收到簡訊通知要求存取所在位置，只有雙方都同意才能夠啟用這項功能，同時你的朋友也會收到預計抵達時間。

這項新功能雖然讓搭乘Uber看起來變的更有趣了些，但還是又回到了「隱私」的老問題，因為更加「社交化」被後所代表的就是Uber能夠掌握更多用戶資訊。這些看似好玩、有趣得新功能，如果你是非常注重隱私的人，要使用前可要好好想清楚了！

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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