智慧城市為什麼不被支持?三個保護隱私權與建立公民信任的國際案例
智慧城市為什麼不被支持?三個保護隱私權與建立公民信任的國際案例
2021.10.26 | 智慧城市

「比起城市需要科技的程度,科技公司更需要城市。」——《被科技綁架的智慧城市》

攤開世界上大型都市的施政白皮書,十個裡面或許有九個是以打造智慧城市為目標,企圖冠上智慧的名號,已有歷史的城市會從推行小規模的試驗開始,而從無到有建立起的都市,像是非洲與中國的新興都市,則是在一開始就規劃建設智慧的基礎設施和城市中樞。

在《被科技綁架的智慧城市》一書中提到,智慧城市最誘人的一點,就是其創新的願景,是啊,有誰會不想住在創新的城市呢?

即便智慧城市以創新的科技,解決了市民遇到的健康、安全、平等、糧食等議題,了解這些科技的「侷限」也是同等重要,畢竟公民才是最終決定要以怎樣的科技來打造更好的城市的人。比起城市需要科技的程度,科技公司更渴望找尋一大群使用者以及大量的生活場景,作為其產品與服務實踐的場域,但別忘了,公民才是這裡的主人。

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即使科技市打造智慧城市的重要元素,但最終,公民才是這裡的主人。
圖/ Vasin Lee via shutterstock

既然智慧城市如此誘人,為什麼卻相繼失敗?

每當我們想到智慧城市,總是不自覺聯想到科技應用,但智慧城市大部分的阻礙並非來自科技本身,而是在科技背後,更深一層的平等、公民賦權、公民信任與隱私權議題,甚至是牽涉到社會契約的改變。

今天我們就先來談談「隱私權」以及「公民不信任」對智慧城市實踐的影響,了解為什麼保護隱私權是推動智慧城市必要的基石。

人們對於生活的需求幾乎沒有變過,馬斯洛的需求層次理論很好地說明這一點,其他在以不同速度變動中的則是我們的社會制度、商業環境還有科技。而智慧城市中最常被提及的科技,就是有「大人物」之稱的大數據、人工智慧與物聯網。

其中物聯網更是在永續與健康的都市發展訴求下,成為重要的一環,因其扮演了實時搜集人類行為、建成環境的角色。有了這些數據以後,我們有機會深入研究、改善城市的運作,甚至是提出新的解決方案或產品設計,進而更加滿足人類的生活需求。

大數據
AI人工智慧、大數據等,是時下各公司都想掌握的科技能力。
圖/ shutterstock

然而,隨著都市變得越來越智慧,我們的生活環境卻開始被「看不見的科技」所包圍,不論是物理現象的感測器、攝影機或照相機,都可能充斥在街道、校園、商場、捷運、公共自行車,甚至是在每個人身上的手機或電腦中、隱身於免費服務的背後。

物聯網中的感測設備(sensor)通常是在使用者不知情的情況下運作的,要取得所有使用者的同意更是困難,像是很難在人們踏入公園的同時,先要求他們簽署一份隱私權同意書。除此之外,大多數的人也不會知道感測設備正在搜集哪些種類的數據、搜集以後會被作為怎樣使用、有沒有完善的數據倫理在支持。

有些人較擔心政府取得過多資訊,變成國家懲罰個人的統治工具,有人則擔心企業擁有過多資料,主宰不公平的社會發展,讓商業利益凌駕於社會利益之上。在許多實際案例中,這些問題都引發了居民對大型智慧城市計畫的反彈,強烈的不信任感最終也促使計畫失敗。

最廣為人知的案例,是由Google母集團Alphabet所投資的智慧城市子公司Sidewalk Lab,於2015年首次宣布的Sidewalk Toronto計畫。該計劃旨在於多倫多東部濱水區開發永續且宜居的智慧城市。

預計提供大量的可負擔住宅與高科技工作機會,同時建立自駕車系統、智慧的水、電、綠網等基礎設施,以及社區的數位平台以整合即時資訊。在公共空間的治理上,會隨時監控車流與人流的使用情形,用來即時調整不同的用路權與紅綠燈,並監測空氣與噪音品質;在廢棄物管理上,則是採用自動垃圾搜集系統,並會依照使用者丟棄的量體,決定收費標準。

Sidewalk Toronto_智慧城市
Sidewalk Toronto的Master Plan及示意圖。
圖/ Sidewalk Toronto官網

看似如此有效率的都市運作,卻招到龐大的隱私權課題的質疑,且在這項專案的數位顧問Ann Cavoukian宣布辭職以後,公民的不安感來到最高點。Ann Cavoukian提到在一場會議中了解到第三方公司有權得到可識別的個人資料,與當初Sidewalk Lab承諾會進行資料去識別化的想法相去甚遠,因此決定退出團隊。

儘管在2018年Sidewalk Lab即提出透過第三方機構「公民數據信託」(Civic Data Trust)來統一管理所有去識別化的資訊,但是整個專案除了Sidewalk Lab以外,仍包含了多倫多政府、聯邦政府、其他科技公司的運作,Sidewalk Lab無法強制要求每個人都遵守共同規則。

另外一個案例是紐約的LinkNYC,2016年時,Sidewalk Labs將原本的電話亭改建為wi-fi服務亭,提供免費網路給大眾使用,此舉除了為政府創造收益外,自身也獲得大量資料可供相關企業使用。儘管LinkNYC並未搜集任何「個人可識別資訊」,但卻被專家學者發現,仍是有「資料再識別風險」,例如透過交叉比對兩個不具敏感資料的資料集之後,竟然還是能有很高的比例能辨識出個人資訊,顯示出過去的保密典範的不足。

英國公共電話亭
英國公共電話亭:已逐漸變為公廁或wifi服務站等使用。
圖/ 作者提供

無獨有偶的,英國的BT電信集團(即是經營英國鼎鼎有名的紅色電話亭的公司),在2017年開始提供InLink UK服務,InLink提供免費wifi、免費電話、查詢地圖等服務,然而會搜集使用者的email、MAC位址、設備機型;在InLink UK的電子看板中,也內建了感測器能搜集街道微氣候、空氣品質、聲音與光線。

根據官方的說法,InLink是依靠大型螢幕的廣告來盈利,然而亦有專家質疑,InLink是否有使用內建攝影機判斷使用者的性別年齡,用以操作精準廣告投放,甚至是將資料與廣告商、相關企業分享,包含了InLink的其他投資人——Primesight與Intersection,而後者的投資人也是前述的Sidewalk Labs。

從「看不見的科技」走向「看得見的科技」。

在使用手機App時,你會認真看完隱私權政策嗎?對我來說,這些隱私權條款實在令人感到枯燥、冗長又充滿難以理解的名詞。儘管手機App擁有一個實體的介面,讓消費者可以「看見」這些條款,我想多數人仍是沒有閱讀的習慣,更何況在智慧城市的應用場景中,常常沒有一個可以被看見的介面以跟「被觀察者」或「終端使用者」溝通或互動。

就像是食品包裝上面的營養及產地標籤一樣,隱私權政策也能夠透過標準化的視覺圖像,來傳達重要的隱私權條款,不僅能減輕民眾的負擔,還能提升公民的隱私權意識,甚至是成為「以公民為中心的智慧服務與產品設計」的基礎。

DTPR即是在這樣的概念下而生,最初,DTPR是由Sidewalk Lab所發起的專案,目前則是轉由第三方機構Helpful Places負責營運。DTPR期望建立共通的隱私權標示系統,凡是有部署物聯網設備的公共場所,都可以透過這些標示讓人們知悉。

智慧城市_DTPR標籤
DTPR對六大元素的說明與ICON設計,可於官方網站找到說明。
圖/ DTPR官方網站

此標示系統將都市科技拆解為六個元素,包含目的、科技、資料型態、資料處理、使用權以及儲存。舉例而言:

1.目的:

為提升規劃設計品質、安全性、火災及緊急事件應變、廢棄物管理、景觀生態、可及性、交通、水資源管理、健康、網路、物流等品質。

2.科技:

影像辨識、相片、音訊、紅外線、LiDAR、Radar、RFID、NFC、分貝、空氣品質、微氣候、水資源品質、土壤品質等。

3.資料型態:

數值、影像、空間資訊、表格、布林值。

4.資料處理:

去識別化、加密、原始資料、內部檢視、管制資料、AI預測等。

5.使用權:

允許下載、允許第三方使用、僅允許個人使用、不允許供應商使用等、允許販售、允許相關組織使用等。

6.儲存:

存於第三方雲端平台、存於本地伺服器、存放24小時、1個月、3個月等。

DTPR應用實例
DTPR應用實例。網站中還設計了七個情境作為範例。
圖/ DTPR官方網站

我認為建立通用的圖像化標準是提升公民隱私權意識的重要一步,但光有這些仍是不夠的。如同Apple於今年初規範App Store需要有「隱私權標籤」,同樣希望透過圖像化方式減輕理解的障礙。

不過對大眾來說,簡單圖像背後代表的意涵為何、資料敏感程度為何,仍是不夠清晰。公民隱私權意識的提升,若沒有足夠的公民參與、互動與溝通的機制,仍僅是往前半步,而後面兩個案例,或許是一些答案。

whatsapp隱私權規範
Apple App Store中WhatsApp的隱私權規範,已採用icon示意。
圖/ 作者提供

維基解密創辦人Julian Assange:保護秘密最好的方式就是根本不要擁有它。

對於政府及企業來說,想要減少使用者不必要的隱私風險,最好的方式就是不要搜集超過服務或產品需求本身的內容,如果打從一開始即避免搜集過多資料,就不需要擔心有被不當利用的風險。

由芝加哥政府、芝加哥大學以及阿岡國家實驗室合作的Array of Things (AoT)是一個很好的例子,AoT是一個「城市的健康追蹤器」,用於追蹤環境狀況,例如空氣品質、溫度、人流和車流量,因其是由政府及學術研究單位所主導,所以更加著重在追求公眾利益。

整個專案從規劃階段開始,就召集了隱私權專家組織委員會,針對系統如何蒐集與儲存資料進行討論,同時也召開多次公開會議,向市民說明AoT如何運作、如何保障隱私、如何改善生活環境,讓民眾有機會了解為什麼我們需要這些科技、科技能幫助我們什麼。

除此之外,AoT也秉持著「資料最小化原則」(GDPR的資料保護原則之一),不去蒐集計畫範疇以外的資訊,並且刻意將部分訊息以不精準的方式儲存,例如不紀錄地址,僅記錄郵遞區號等,在專案結案之後,也需要將不使用的資料刪除。

此外,有許多城市開始進行隱私權影響評估,就像是開發新商場會需要進行交通影響評估一樣,每當有新的都市科技要落實時,能經由一定程序探討對使用者之隱私權影響,關於各大都市如何進行資料隱私權的規範,可以參考紐約市的IoT準則以及倫敦市的資料信託計劃。

Array of Thing (AoT) 概念
Array of Thing (AoT) 概念。
圖/ AoT官方網站

藝術是喚起大眾對資料隱私權認知的重要媒介

最後,是在英國曼徹斯特的City Verve計畫,該計畫希望將市民放在智慧城市發展的核心,因此導入了使用者經驗團隊,並透過工作坊及策展的方式,在生活中即讓市民成為設計解決方案的一環;並且,研究使用者經驗有助於設計物聯網世界的互動介面,儘管看不見的科技很具有未來感,但是看得見的科技才會讓人意識到自我,並產生更多想像。

City Verve也設計互動的裝置藝術,表達出物聯網感知器所感受到的城市樣貌,讓民眾意識到所處環境如何受到科技影響,資料如何在空間中流動及利用,是倡議隱私權議題的重要媒介。

我相信越是在地化的解決方案,就是越智慧的解決方案,只有當更多人對隱私權有所關注,我們才能建造一個可以滿足人性需求,且能保障公平社會的都市科技,關於此議題,後續將用另一個篇章來討論如何利用科技工具,協助公民挖掘在地的議題與集體智慧。

責任編輯:吳佩臻、陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

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圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

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圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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