台鐵豐原站人臉辨識功能夭折!當自我隱私遇上社會安全,你的選擇是?
台鐵豐原站人臉辨識功能夭折!當自我隱私遇上社會安全,你的選擇是?
2019.11.08 | 物聯網

日前鐵道局為了乘客安全的理由,在豐原站先行測試上路的「智慧型影像監控系統」,其中一項人臉辨識系統的功能,因為可以建構大型人臉資料庫,並主動過濾黑名單確認身分,引起乘客恐慌,認為個人的肖像權、隱私權可能蕩然無存,要求停止這項系統。

這樣的疑慮或許其來有自,由於反送中持續在香港發酵,過去也曾有媒體報導中國政府為掌控參與遊行示威者,在香港布下了「天羅地網」,用各種攝錄影機的方式進行人臉辨識,並傳送到海關,讓遊行示威者無所遁形。雖然遊行民眾仍能透過變裝、戴口罩等方式避開人臉辨識的鎖定,但此一功能也讓開始讓全球開始關注個人肖像權在人工智慧(AI)時代下的安全性。

香港反送中shutterstock_1502847776.jpg
日前反送中傳出大陸在香港佈下天羅地網的攝影機,要透過捕捉示威遊行民眾的影像,進行後續的「追蹤」。
圖/ Shutterstock

專注於影像應用研發的「輿圖行動」創辦人林宗立指出,目前人工智慧在應用領域上表現比較出色的屬 電腦視覺自然語言數據分析 ,其中自然語言由於難度過高,要讓機器達到跟人類一樣的情況還有很大發展空間;而在數據分析的領域上,則是取決於我們給了何種有質量的資料讓機器進行訓練,數據分析才能有最大效益的發揮。至於像是安全監控、智慧工廠等導入的人工智慧,有很大一部分跟影像脫離不了關係。

對於此次台鐵局人臉監控的AI應用,他認為其實民眾毋須過度緊張,如果擔心隱私疑慮,可以戴上帽子或口罩,將五官遮蔽至少3個部位,機器就無法辨識。

歐洲機場也有人臉辨識,乘客登機後就會銷毀資料

他進一步指出,目前我國法規對這部分的定義尚未明確,但就以歐洲等先進國家所採用的新版個資法GDPR來說,機場透過人臉辨識來掌握乘客的行蹤,主要是確保乘客都有登機,同時過濾機場內的可疑人士,在登機後或24小時之後也會主動刪除人臉資料,不會另做其他用途。

而他目前有跟校園合作進行安全監控的人臉辨識,採「編號」的方式進行,每個被記錄的資料不會以名字建檔,而是用編號的方式歸類,避免個資外洩,而且會先徵得家長同意。當然,若不同意的家長其兒童就無法體驗人臉辨識所執行的安全監控。

輿圖行動創辦人林宗立
林宗立表示,目前人臉辨識在我國法規尚無特殊規範,使用上除了特殊場域進行用戶的同意外,也會透過編碼的方式進行分類、避免個資,他也建議民眾可以透過戴帽子、口罩的方式避免被捕獲人臉影像。
圖/ 簡永昌攝影

智慧城市影像處理應用將落地,不須因噎廢食

在AI影響解析應用上也有研究的工研院博士連俊宏說,在公共場合其實很難有個人肖像權的問題,而且當智慧城市等各種透過影像處理的應用即將落地、協助生活更加方便的此時,民眾不需要因噎廢食。他提醒大家要擔心反而是居家監控的攝錄影機,由於可以遠端監控,因此若是被駭客入侵,很容易被掌握居家環境的資料和個人隱私,建議平時沒有使用的時候,最好用蓋子關閉螢幕確保安全。

工研院連俊宏博士
連俊宏認為公開場合並無隱私權的問題,反而將矛頭指向居家安全監控的機器,若是被駭客入侵更需要擔心居家安全跟個人隱私的疑慮,建議不用的時候要用蓋子蓋上鏡頭。
圖/ 簡永昌攝影

連俊宏指出,未來幾年,影像的應用不止人臉,各種圖像的辨識將更遍地開花,民眾應該要以更開放的心態迎接新科技時代的到來,不需要因為少數不合理的應用而扼殺了科技的可能性。

或許國內法律的規範跟不上技術的進步,但政府也可以在執行這些政策的時候,將如何使用人臉影像的細項透明,讓民眾可以知道政府的動機跟目的,並且會如何處理獲得的影像檔案,如此民眾或許也更能放心,而這些新技術也才能更有機會協助我們迎向更便利的生活。

責任編輯:林美欣

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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