員工匿名爆料:Uber使用軟體「Greyball」讓政府人員的app只看得到「幽靈車」或根本叫不到車!
員工匿名爆料:Uber使用軟體「Greyball」讓政府人員的app只看得到「幽靈車」或根本叫不到車!

Uber為了躲過世界各地政府單位的稽查,研發出一套名為「Greyball」的工具,自2014年啟用至今,已在美國及海外市場包括澳洲、中國、及南韓等地廣泛使用。

只看得見地圖上滿滿的「幽靈車」

根據《紐約時報》報導,Uber使用Greyball工具騙過各地的政府單位,此套工具使用Uber app收集到的數據確認政府稽查人員的身分,一旦被標記,這些人將下載到假的Uber app,上面顯示的多為並非實際存在的「幽靈車」,而有時則顯示為「附近沒有車輛服務」,一旦叫車成功,也很容易在下一秒收到取消通知,如果司機意外接到政府稽查人員的訂單,Uber也會立即聯繫,給予馬上結束服務的指示。

Greyball屬於名為VTOP(violation of terms of service)計畫之下,每當Uber入主新市場,將指派一位經理管理計畫相關事務,而他的工作即是使用各種方法確認稽查人員的身分。

Uber透過系統關注高頻率開啟並關閉app的使用者,並將其列入高度嫌疑名單;同時,他們也會過濾使用者的信用卡訊息,從中找出與政府單位相關的使用者;另外,政府單位為了稽查工作,常會到通訊行購買大量手機與號碼,Uber也會指派相關人員至通訊行取得號碼,列入嫌疑名單;更甚者,Uber為了確認使用者是否真的為政府執法人員,會透過社群軟體確認其身分。一旦身分確認,帳號將被標上記號並編碼,供Greyball辨識。

原本Greyball開發目的是為了保護司機避免遭攻擊

原本Uber開發Greyball的目的,並非作為躲避稽查的工具。在法國、印度和肯亞等國家,Uber司機常會成為當地計程車業者的攻擊對象,因此使用Greyball保護司機。Uber則聲明,Greyball是用來防止對司機的人身攻擊、競爭者的惡意干擾以及同業的不當檢舉。

《紐約時報》透過四位匿名的Uber現任與前員工獲得「灰球」及VTOP的機密文件,而在Uber內部至少有50位員工知情,此套工具也獲得Uber內部法務部門准許使用,對於此次「灰球」相關報導,法務總監Salle Yoo並沒有回應。

韋恩州立大學(Wayne State University)法律系教授Peter Henning則表示,Greyball很可能已違反「美國聯邦電腦詐欺與濫用防治法」,也有極大的可能觸犯各國法律,「規避稽查是很正常的反應,但Uber的作為已經超越界線,」他說。

此外,歐盟議會委員Marietje Schaake,也在上週五聲明,將申請調查「灰球」工具的使用是否合法。

然而,根據《哈芬頓郵報(The Huffington Post)》的報導,史丹佛大學法律系教授Robert Weisberg則認為,只要Uber沒有直接影響政府單位,在特定時執行某一項任務的事實,「我不覺得有什麼不合法的地方。」

資料來源:The New York TimesThe Huffington Post

關鍵字: #Uber
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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