自動駕駛車輛：數據收集的兩面刃｜專家論點【張瑞雄】

作者：張瑞雄（台北商業大學前校長/全球品牌創新永續協會理事長）

隨著科技的不斷進步，自動駕駛車輛（Autonomous Vehicle）逐漸成為未來交通的趨勢。這些車輛具備強大的數據收集能力，可以在行駛中獲取大量有關交通狀況、道路危險和乘客行為的數據。但在這些技術帶來的便利背後，也存在著關於隱私和數據安全的嚴重擔憂。

自動駕駛車輛已在一些國家進行測試，並取得了令人矚目的成果。例如美國猶他州的公共交通系統利用車輛與基礎設施之間的通訊技術，透過與交通信號燈進行即時通信，優化了交通流量，顯著減少了擁堵。這種技術能夠讓車輛在道路上更安全地行駛，降低交通事故的發生率，甚至能夠幫助拯救生命。美國交通部的一項研究顯示，車輛與基礎設施的通訊應用可以防止多達六十幾萬次交通事故，每年拯救近上千條生命。

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隨著這些車輛不斷收集大量的即時數據，關於隱私的問題也隨之而來。這些數據包括車輛的行駛路線、乘客的行為模式，甚至是生物識別信息。儘管目前的數據收集主要是為了提高行車安全性，但也存在著數據被濫用的風險。例如車輛數據可能被用於追蹤個人的行蹤，或者被第三方用於廣告推送。

自動駕駛車輛所收集的數據遠不止於行駛資訊，還包括乘客的個人資訊。這些車輛可以追蹤乘客的地理位置、車內行為，甚至可以通過連接乘客的智能設備來獲取聯絡人列表和應用使用情況​。更令人擔憂的是，這些數據可能被共享給第三方，例如保險公司、廣告商，甚至可能成為網路攻擊的目標。

美國目前並沒有針對自動駕駛車輛數據收集的聯邦法律，只有一些州法規對這類數據的收集和使用進行了規範。加州的《消費者隱私法案》（CCPA）和《加州隱私權法案》（CPRA）對於個人數據的收集、使用和銷售設立了一定的限制，要求公司在收集和共享個人數據之前必須徵得用戶的同意，並提供退出機制​，但這些法律的適用範圍和強制力仍然有限。

面對這樣的挑戰，我們需要在技術發展和隱私保護之間尋求平衡。一方面，自動駕駛車輛的數據收集對於提高道路安全、優化交通管理具有不可否認的重要性；另一方面，如何在保障個人隱私的同時，讓數據發揮其應有的價值，仍然是亟需解決的問題。

數據匿名化技術的應用可以在一定程度上緩解隱私擔憂，使得個人資料在數據集中難以識別，可以在保護隱私的同時，讓數據得以有效利用。其次應加強對自動駕駛車輛數據收集的監管，在現有法律的基礎上，制定更為完善的法規，對數據的收集、存儲、使用和共享進行全方位的監管，並對違規行為施加更嚴厲的懲罰。

最後企業也應採取「隱私設計」的理念，在自動駕駛車輛的設計和開發階段就將隱私保護納入考慮。這包括在車輛中內置強大的加密和安全機制，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性，並提供用戶友好的數據管理和控制選項。

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