「整個家就像失控了!」 智慧型家電濫用變家暴?
「整個家就像失控了!」 智慧型家電濫用變家暴?

近日,《紐約時報》的一篇報導指出,有越來越多家庭暴力的案例和物聯網(Internet of Things, IoT)、智慧型家庭科技產品遭濫用有關。一名受害者便形容道,這種經驗就像是整個家失控了一樣。

電子鎖、電鈴到空調都有

有人指出,她發現自己家門的電子鎖每天都會被改密碼,也有人說她的經驗是IoT電鈴會一直響,但門外並沒有人。

也有人提到,她發現家裡的智慧型空調會自己關掉,最後她不得不選擇把牆壁裡的智慧型溫度調節系統拆掉。

類似的案例還有智慧型照明設備或IoT喇叭,這些例子背後的原因,都是因為有人利用網路遠端遙控家裡的科技產品。

小補充:什麼是物聯網(IoT)

物聯網指的是讓實際存在的物體,例如:家電、汽車、各式機器、零件,可以透過網際網路相互傳遞訊息。

曾有一家英國軟體公司,利用物聯網技術研發出一款智慧型手環,只要使用者花錢超過預算,這個智慧型手環就會電擊使用者。

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科技讓生活越來越便利,但在另一方面,如果科技產品遭到濫用,也可能會演變成情緒上的家庭暴力。
圖/ 地球圖輯隊

科技濫用造成心理上的壓力和困擾

雖然上述這些例子並不會對當事人造成身體上的傷害,目前也沒有正式的統計數據可以指出這種例子有多普遍,但隨著這些案例的出現,也讓越來越多人意識到物聯網等科技產品遭濫用確實有可能造成當事人心理上的壓力或困擾,進而控制當事人的行徑。

加州帕羅奧圖(Palo Alto)的警察局長佩隆(Zach Perron)表示,他非常相信這類型的案件真實存在著。他說:「以我對家庭暴力心理學的理解,這完全合情合理。家庭暴力主要和控制有關──人們想到身體上的暴力,但也有情緒上的暴力。」

家暴受害者被科技產品跟蹤、監視

早在《紐約時報》的報導出來以前,一直以來都有不少和科技濫用有關的案例出現。

2014年,美國公共廣播電台(NPR)曾經針對美國國內70多個家暴庇護中心進行調查,結果發現當中有85%的家暴受害者曾有過被GPS全球定位系統跟蹤的經驗,另有75%的受害者指出,對方是利用行動裝置的APP來監視他們的行動。

2015年,NPO維多利亞州家庭暴力資源中心(Domestic Violence Resource Centre Victoria)的研究發現,有98%的受訪者表示,他們曾經有過科技產品被濫用、跟蹤監視的相關經驗。

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圖為SoftBank開發的機器人Pepper,Pepper是一款號稱可以讀懂情感的機器人。

科技濫用問題分兩類

這些因為科技產品而起的濫用問題,主要可以分成兩大類型。第一種類型是利用IoT產品,利用遠端遙控技術打擾當事者的日常生活,造成當事者過度緊張或焦慮的情緒。像是電子鎖、或IoT電鈴、喇叭都是此類。

第二種問題則是受害者和加害者之間,存在著對於科技產品熟悉度的差異。

時間點和發生頻率也有影響

IoT科技遭到濫用的時間點或發生的頻率,也會和影響程度有關。

以智慧型溫度調節裝置為例,如果在冬天無法將室內溫度調高,或夏天時室內空調溫度還比屋外更高,對於當事者來說都很痛苦。如果電子鎖密碼又被改掉,而無法離開家裡,整件事情又會變得更加棘手。

被偷拍才有法律可管

如果換成屋內的攝影鏡頭、相機來監控當事人的行為,還能即時拍到或錄影下有利於加害者的影像,進而以這些照片或影像羞辱當事者。

目前,只有這種濫用私人影像的案例有法律可管,但其他關於IoT科技的濫用問題,並沒有明確的法律可以預防或應對。

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在科技濫用造成的家庭暴力事件當中,當受害者不擅於使用科技產品時,加害者就能利用自己才會操作這類型產品的優勢,進而掌控家中的IoT電器產品。
圖/ 地球圖輯隊

受害者不太會使用科技產品

IoT科技可以被有心人士濫用的另一個問題,就是加害者比起受害者更熟悉IoT產品的使用方式。在不少案例當中,受害者並不太會使用家裡這些IoT產品。

受害者相信不能沒有加害者

英國薩里大學(University of Surrey)網路安全教授伍德沃德(Alan Woodward)指出,如果是由他人協助安裝智慧型裝置時,就有更大的可能性遭到加害者濫用。

他表示,當加害者發現受害者不太會操作這類型的科技產品時,加害者就能讓受害者相信,受害者需要加害者的存在,因為只有加害者才會操作這類型的產品。

讓受害者提早發現

NPO終結家庭暴力全國網路(National Network to End Domestic Violence)的負責人奧爾森(Erica Olsen)便指出,有不少人到她們的組織詢問該如何解決這樣的問題才好。

對此,倫敦大學學院(University College London)製作了一份文件,在6頁的內容當中列出了常見的IoT裝置的功能和用途,希望能讓受害者能提早發現,自己很有可能遇到IoT科技濫用的情況。

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多數人遇到新科技,都會認為生活因此變得更安全,但對於家暴受害者來說,科技卻危害到他們的生活。
圖/ 地球圖輯隊

專家:分手後要整組換掉

專門研究IoT安全的研究員沐恩羅(Ken Munro)表示,他知道不少同居伴侶分手之後,前任伴侶可以利用IoT等科技欺負當事人。

建議,在這種情況下應該要徹底檢查並汰換掉家裡所有的IoT產品,「即便是前任對科技不太熟悉,他/她也是可以利用像智慧型電鈴的追蹤功能漏洞來跟蹤你」。

在家暴者身上,生活沒有因為科技更安全

美國全國家庭暴力熱線(National Domestic Violence Hotline)的首席執行官雷-瓊斯(Katie Ray-Jones)說,當人們發現新科技時常常會想著:「哇,我的生活會變得更安全」,但「我們常常在家暴受害者身上看到相反的結果」。

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本文授權轉載自:地球圖輯隊;作者時穿

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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