以AI之名重演《1984》!特斯拉搜集的車主資料屬於誰,會變成監控工具嗎?
以AI之名重演《1984》!特斯拉搜集的車主資料屬於誰,會變成監控工具嗎?

美國電動車大廠特斯拉(Tesla)在近年快速崛起,主打銷售配備有自動定位、輔助駕駛與網路服務等功能的汽車,並在2021年成為全球最暢銷的充電式汽車公司。儘管特斯拉為民眾帶來全新的駕駛體驗,但其在車內資料蒐集衍生出來的隱私問題卻成了外界的隱憂。

開去哪、車速多少、有沒有握方向盤,系統通通有紀錄!

根據The Markup的統計,全球共有37家汽車製造商,蒐集了數百萬台車輛的數據,通常這些資料包括系統狀態、所在位置等,進而形成龐大的資料產業。但唯獨特斯拉會定期儲存有關車子的所有資訊,並且不間斷地回報給總公司,荷蘭鑑識研究院(Netherlands Forensic Institute)研究員Francis Hoogendijk 也表示,特斯拉應是目前市面上蒐集最多即時數據的汽車公司。

《IEEE Spectrum》針對特斯拉的資料蒐集進行了一連串的調查,為大家整理出汽車上三個主要的資料來源:

一、行車紀錄器(Event Data Recorders, EDRs)

幾乎99%的特斯拉汽車都有配備行車紀錄器,這些黑盒子(Black Box)會因為感應到任何碰撞而開始蒐集資料,包括車速、加速度、煞車使用、轉向輸入、自動煞車和穩定控制,來分析與調查本次撞擊的情形。

二、汽車日誌(Gateway Log)

為了永久存放資料,特斯拉在車上的多媒體控制器(Media Control Unit, MCU)設置SD卡,其中有時間戳記的檔案被稱為日誌,裡面記錄包含安全帶狀態、輔助駕駛(Autopilot)、巡航控制系統、駕駛的手是否放在方向盤上,以及車輛識別號碼(VIN)。由於裝置更新頻率低,因此SD卡可以儲存數年以上的資料。

當駕駛將汽車連上Wi-fi網路(例如回到家裡車庫或維修廠),以便更新功能或修復錯誤時,系統也會定期上傳這些日誌到特斯拉總部。在近期佛羅里達州的死亡車禍中,特斯拉正是藉由調閱該台車輛的歷史日誌資料,提供事故發生前的詳細時速紀錄。

三、獨立自動輔助駕駛(Autopilot)系統

此系統會藉由車輛外部鏡頭來偵測路況,並執行導航控制、車道維持或顯示碰撞警示等輔助功能。如果駕駛利用USB連接車子,則可以保留行車紀錄,與設定哨兵模式(Sentry Mode),即使在停車時也能對車輛的周遭環境進行錄影。不過這些資料似乎沒有上傳至特斯拉。

如果安全氣囊偵測到車輛碰撞,或是遇到特殊情況,自動輔助駕駛就會擷取快照(Snapshots),目的在於辨識特定駕駛行為或情況,而發生衝撞時,GPS的位置資訊也會被一併保留下來。除了影像之外,快照資料也包含高畫質的日誌數據(類似通道日誌,但更新頻率更高)。這些數據會在車子連上網路後,被上傳到特斯拉,並在完成傳輸後自動從儲存空間中移除。

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自動輔助駕駛:協助道路行駛、判斷路狀等。

此外,在2017下半年後出廠的特斯拉中,只要車輛由停車狀態轉成駕駛模式,自動輔助駕駛甚至會記錄下完整的旅程日誌(Trip Log),內容包括車速、道路類型等一系列麵包屑般的導航軌跡(GPS breadcrumb trail)。無論車主是否有開啟自動輔助駕駛(或Full self-driving,全自動駕駛),旅程日誌都會持續記錄資訊,並且和快照一樣上傳內容至特斯拉後,便會刪除本地端的數據。

利用巨量資料訓練自動輔助駕駛,安全性仍有待考驗

特斯拉已經在全球售出約300萬輛汽車,大部分的車輛每天都在為公司提供數十億英里的駕駛數據、GPS追蹤以及數百萬張影像。其中最具爭議性的服務當屬自動輔助駕駛(Autopilot),開發的背後正是仰賴這些客戶提供的資料。

一般製造電動車的廠商是利用測試模型車的數據,提供神經網路與機器學大量的資料,以提升駕駛功能。雖然這種方式可以有效模擬道路與天氣情況,其自駕車的安全性仍遠不及人類駕駛,像是動物衝到路間等少見的突發狀況,並沒有足夠的樣本讓機器了解應該如何應對。

不同於其他製造商,特斯拉是利用眾多車主提供的長尾數據,改善自駕系統的整體安全性,這個方法稱為影子模式(Shadow Mode),意指自動輔助駕駛系統在沒有開啟的情況下,會模仿人類駕駛過程,並透過快照紀錄與預測不同的情況(如車速或其他參數),以及任何碰撞故事,接著上傳至特斯拉。

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影子模式(Shadow Mode):預測、模仿人類駕駛行為。

取得這些快照後,研發團隊就會開始辨識自駕系統想要模仿的行為,製作成訓練資料,但是如遇到無法識別的路標(像是剛好被樹木遮住),工程師會設計出特定的場景偵測裝置,提供給車主安裝於系統。如此一來,偵測器一旦捕捉到類似路標的圖示,就會立刻上傳到公司,這種訓練模式也能有效得到大量的影像資訊。

自動輔助駕駛的確在幾年訓練下逐漸改善,但根據美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)統計,2021年七月以來,391件電動車車禍中,近七成的意外與自動輔助駕駛有關。除了技術層面問題,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)也表示,部分車主太相信這套系統,雷達系統製造商Luminar Technologies的產品經理Dr. Matthew Weed則認為,影子模式僅能捕捉一小部份的情況,系統故障的細節仍難以掌握。

雖然自駕系統尚未達到人類駕駛的安全等級,也引起NHTSA的密切關注,特斯拉依然會持續擴大市場,利用海量數據蒐集改善系統。但是如同Google、Facebook等科技巨頭,特斯拉未來也會面臨資料使用的問題,包括資訊隱私疑慮、駕駛的數據控制權,以及第三方的存取權等。

去識別化不完全!你的資料還可能會被共享給誰?

一名專門研究特斯拉數據的車主Green指出,特斯拉車內的GPS會記錄駕駛的旅程軌跡、行駛英里與座標,儘管這些資料會進行去識別化,如果將這些片段拼湊起來的話,就能找出特定的駕駛。同樣地,旅行日誌和其他自動輔助駕駛擷取的快照,也會在去除車輛識別號碼後,標記隨機ID進行上傳。這些暫時的ID僅會保留幾天或幾週,將所有傳輸完畢的數據連接在一起。

Future of Privacy Forum的政策副總經理John Verdi表示,因為旅程日誌會保留所有住家、學校、工作場所之間的行車紀錄,在蒐集、保存與共享的過程中,要在個人化數據上做到完全去識別化幾乎不太可能。雖然不清楚特斯拉在隱私保護的配套措施是否縝密,但顯然外界已經發現了漏洞。

另外,在隱私權聲明中,特斯拉表明不會轉賣資料,但會依法與服務供應商、業務合作夥伴、關係企業、車主授權的第三方(金融機構、第三方維修中心等),以及相關政府部門分享這些數據。聲明中亦提及,車主或車輛的相關資訊也可能會被傳送至美國,或是原始資料蒐集所在地的特斯拉。

一般來說,如果車主想要控制資料授權,可以要求特斯拉撤銷部分資料的使用。若想要完全退出數據蒐集,也能要求公司停用連線功能,但這同時也會無法使用空中下載更新、遠距服務與車載功能(例如網路廣播、定位搜尋、語音指定、瀏覽器功能),特斯拉亦無法及時了解車輛故障等問題。

各國政府反彈、市場隱憂不斷,特斯拉恐違反歐盟GDPR

安全疑慮以及資料透明性問題早已在全球引起風波,重視國家安全的中國早在去年(2021)對特斯拉祭出禁令,導致其銷售量一度大幅滑落。為消除外界擔憂,特斯拉在同年5月宣布在中國建立資料中心,承諾所有蒐集來的數據,都將直接儲存於本地,並提供用戶檢視全部車輛資料。只是中國政府依然嚴禁特斯拉進入重要軍事相關領域,防止任何資訊被傳回美國。

部分國家也針對特斯拉的哨兵模式做出管制,儘管該系統旨在防止竊盜或破壞,以色列的法律堅決不允許電動車啟動此功能,德國警察也在上個月禁止特斯拉停靠於警局附近,避免車輛擅自蒐集周邊資料,造成數據洩露或隱私問題。

sentry mode.png
哨兵模式:駕駛可於停車後啟動此功能,進行碰撞偵測、錄影等。

德國巴伐利亞資料保護監督辦公室(Bavarian Data Protection Authority for the private sector, BayLDA)的報告顯示,在歐盟《一般資料保護規則》(簡稱GDPR)的管制下,特斯拉車主具有資料控制者(data controller)的身分,應持有法律依據才能開啟哨兵模式隨機錄影。

德國數據專家則在一份研究中指出,哨兵模式有違反GDPR第五條《個人資料處理原則》的疑慮,因為此功能未符合資料最小化的要求,以及數據處理的必要性,特斯拉除了對不受限的監視攝影負連帶責任,也應該明定車主(資料控制者)的權利,例如規範影像儲存期限等。

特斯拉無疑是所有汽車生產商中,擁有最龐大資料量的企業,也因此免不了面對資料蒐集、使用與分享帶來的挑戰。雖然有價值的數據可以為技術研發帶來正面影響,但是若沒有建立完善的管理系統與安全機制,便可能招致隱私外洩或不當利用。

在現代社會中,汽車可能已經不只是一種交通工具,而是變得像智慧型手機一樣強大,能夠掌管使用者的多種資料,而這些產品背後的公司,遲早也得面臨監控、隱私與問責制的種種挑戰。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #特斯拉
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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