小米智慧攝影機漏洞被譏「監看鄰居功能」,引Google警覺、雙方合作喊卡
小米智慧攝影機漏洞被譏「監看鄰居功能」,引Google警覺、雙方合作喊卡
2020.01.04 | Google

透過一支手機、一台智慧音箱,便能控制家中所有的家電,甚至是遠端監測家中狀況,消費者對這樣的場景習以為常,但方便之餘,若個人與家庭資訊會「莫名外流」,則成了一場隱私災難。

Google與小米的智慧家庭合作,目前就出現如此的詭異情況。

1月初,一名美國網友在社群論壇Reddit上貼文,說自己透過Google Nest Hub的螢幕觀看「米家智慧攝影機」影像時,畫面裡看不到家人畫面,反而有「好幾個陌生人」。

這位名為Dio-V的網友說,他最近剛購入一台Google Nest Hub和小米智慧攝影機,兩者互相串接後,攝影機拍到的內容可以直接透過Nest Hub的螢幕查看。

但當他再次開啟該功能後,看到的卻是一連串陌生的影像,包括:封閉的走廊、一個坐在椅子上睡覺的人、一個在嬰兒床裡睡覺的嬰兒⋯⋯等等,全都不是家中會出現的影像。Dio-V還表示,這些影像內容顯示的時間,和自己所在地的時區都不相同。

事後,該名網友也寫信給了Google和小米,引起了Google的重視。Google發表聲明指出,「已經察覺到此情況,並正與小米聯繫以尋求解決方案。同時,我們將暫停所有裝置與小米服務的連結。」

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《數位時代》記者實測,目前在Google Home App中已經無法控制先前串接的小米家電,若要操作,會顯示「發生錯誤」的提示。
圖/ Google Home App

雖然台灣並未販售Nest Hub,但《數位時代》試圖透過Google Home App操控米家攝影機與小米家電,發現已會顯示「操作錯誤。」Google Home App的第三方支援裝置名單中,也已經找不到小米。

攝影機看到的全是陌生影像!小米官方回應了

針對此事,小米官方今(3)日下午也發布了聲明,除了表示抱歉,強調「用戶的隱私與資訊安全至關重要」外,也詳細說明了出包原因。

小米指出,這起事件是「為了強化攝影機線上串流品質,進行測試導致。」

官方強調,用戶需同時處在:

  1. 使用米家智慧攝影機(一般版)
  2. 透過Google Nest Hub連結
  3. 網路訊號微弱

這三個使用情境中,才會出現這種狀況,機率非常小,全球影響用戶數僅為1044人。

但這樣的回答仍讓大批網友對中國大陸產品安全性感到質疑,甚至有網友調侃,這可能是新推出的「監看鄰居」功能。

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小米官方聲明全文:

小米始終將用戶的隱私與資訊安全視為至關重要的。我們於2020年1月2日獲悉米家智慧攝影機(一般版)連接Google Home Hub時,會有極小機率出現接收到其他Google用戶帳號下攝影機串流畫面的情況。我們對因此而感到不便的用戶深感抱歉。

小米團隊已立即採取補救措施,並修正此問題。據調查,此問題係因於2019年12月26日進行新測試,以強化攝影機線上串流品質。我們已與相關團隊溝通,於2020年1月2日17時暫停該服務並修復了相關問題。

米家智慧攝影機(一般版)連動Google Home Hub功能是小米針對Google智慧家庭系統開發的功能之一,此問題僅限於米家智慧攝影機(一般版)連結Google Home Hub時,且僅發生於訊號微弱的網路情況下,才有極小機率出現。經查有相關使用場景的用戶數為1044人,其中只有極少數可能受到影響;而所有使用米家APP平台連接小米米家智慧攝影機的用戶則不受影響。

目前小米安全中心已與Google溝通並一同修復相關問題,待雙方共同測試確保完善無虞後,我們將適時重新上線該功能。小米始終極度重視用戶的安全隱私,並持續致力於保障用戶權益。

面對敏感的「隱私安全」疑慮,Google和小米合作暫停喊卡

對Google來說,這起事件可能讓他們的智慧家庭生態系發展遭受挫折。

去年11月,Google第一台在台灣開賣的智慧音箱Google Nest Mini正式亮相,主打可以和小米、LG、大同、飛利浦等多個品牌的家電連結,透過Google語音助理來控制,其中小米的可連結裝置最多,高達14款,包括:小米空氣淨化器、米家檯燈、燈泡、電風扇以及智慧攝影機。

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在第三方支援列表中,已經找不到小米。
圖/ Google Home App

即便小米已經給出解釋,並表示問題已經解決,但Google究竟還會不會恢復、何時會恢復和小米的合作,一切都是未知數,畢竟在「個資」和「隱私權」越發被看中的年代,任何一點小失誤,都可能會大大降低消費者的信任感。

責任編輯:蕭閔云

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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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