Uber用AI揪出喝醉乘客,卻潛藏著隱私危機

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Uber近來被發現申請了一項專利,可以透過機器學習分析乘客行為,來預測該名用戶是否喝醉,但卻也暗藏隱私以及濫用AI的疑慮。

不論是周末狂歡或是周間應酬,一般人喝醉通常會叫車回家,或是使用酒後代駕服務,以順利返家避免酒駕,不過酒後乘車也時常引發許多衝突與意外。

許多人喜歡搭乘的Uber,近來被發現申請了一項專利,可以透過機器學習分析乘客行為,來預測該名用戶是否喝醉,這項作法的初衷雖然是希望讓服務更安全,但卻也暗藏隱私以及濫用AI的疑慮,究竟預測乘客喝醉是更安全,還是更容易讓人暴露在危險之下呢?

避免乘車衝突,Uber要用AI揪出喝醉乘客

本周Uber申請了一項「能透過機器學習來預測用戶的狀態」的專利,能透過機器學習(machine learning)去偵測乘客是否有潛在的行為異常。

簡單來說,Uber的App會偵測用戶打字的速度以及準確性、拿手機的角度、行走的速度,以及上下車的地點,並將這些資訊透過演算法計算,推測出乘客是否喝醉,並提前通知接單的司機預做準備。例如一名乘客在凌晨兩點叫車,地點又在酒吧很多的區域,加上用戶輸入目的地時速度緩慢且錯字很多,系統就會推測該名用戶可能是喝醉了。

Uber新專利能透過機器學習(machine learning)去偵測乘客是否有潛在的行為異常。
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系統識別出這類情況後,除了先行通知司機,還會有幾種做法,包括將該名乘客指派給受過訓練,或有處理酒醉乘客的司機,以及將上下車地點修改到光線較足的地方,並關閉共乘(Car Pool)功能,來達到專利申請書所描述的「避免安全意外以及個人衝突事件」。

新科技雖好,但依舊有隱私、安全疑慮

談到手機叫車,許多人都還有印象,今年(2018)五月中國一名21歲的空姐,使用了滴滴出行的順風車服務,卻慘遭司機性侵殺害,讓手機叫車安全性的爭議再度浮上檯面。

Uber這項專利的理想雖好,但仔細想想卻充滿個人隱私的疑慮,舉例來說,Uber的App為了判斷用戶是否喝醉,蒐集用戶行為的規模、時間都會擴大,包括所處的地點、使用手機的習慣都很有可能被記錄,Uber並沒有在專利書中說明,偵測用戶行為功能是否只在特定深夜時段才會開啟,以及紀錄的頻率又是如何,此外,乘客也有可能必須面對司機拒載的風險,影響乘車權益。

Uber這項專利的理想雖好,但仔細想想卻充滿以個人隱私的疑慮,也可能被有心人士作為性侵工具。
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不只是滴滴出行,過去幾個月Uber也身處性侵爭議,據CNN調查,全美國至少有103名司機,在過去四年曾經被指控性侵或性虐乘客,我們常說工具本身並沒有對錯,有問題的都是使用工具的人,試想,如果Uber可以事前告知司機乘客酒醉,那麼心懷邪念的司機,是不是就有可能藉機性侵得逞,或許在提升乘車安全之餘,Uber還需要多花時間想想如何避免新技術帶來的潛在威脅。

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