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 Times、The Huffington Post

關鍵字: #Uber
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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