當時，各界紛紛提出疑問：在 AI 時代，難道不能透過大數據提前預警？或讓監視器自動辨識、攔截嫌犯？然而，在追求科技保障安全的同時，也有另一股聲音憂心這會演變成全民監控，導致個人隱私徹底淪喪。
目前的智慧安防技術發展到什麼程度？台灣為何尚未大規模導入相關系統？台灣該如何在公共安全與個人隱私之間找到平衡點？當意外不幸發生，如何透過「數據對接」縮短辦案時間，並提升城市受創後的復原韌性？
本集未來城市邀請台北巿電腦商業同業公會國際合作中心執行長李鎮宇，從過去擔任台北市智慧城市專案辦公室主任的經驗，分享對智慧安防技術與實務的觀察。
未來城市Podcast EP.120
▹ 未來主持人：未來城市頻道資深總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓：台北巿電腦商業同業公會國際合作中心執行長 李鎮宇
▹ 訪談精華：
主持人問（以下簡稱問）：去年台北捷運發生隨機攻擊事件，大眾希望透過AI人臉辨識或提前示警來預防犯罪，在技術與實務上這是否可行？
李鎮宇（以下簡稱李）：雖然社會大眾容易將單一事件映射到技術期待上，但針對利用AI進行人臉辨識攔截嫌犯的討論，這在台灣是一條非常重要的紅線。
在談論智慧城市時，核心不只是安全與富足，更在於對「人」的尊重，確保科技不會監控或箝制人權。目前國際上有不同流派，例如歐洲派就極度注重人權，其建設前提絕對是不以侵犯人權為優先。
台灣政府與人民的期望也較偏向尊重人權，因此人臉辨識在台灣很難大規模、無差別地實施。
我認為這條紅線不能踩，因為系統一旦踏上去，人民的許多權利就會在不知不覺中被沒收、消失或被取代。雖然有人認為AI或跨監視器追蹤（Re-ID）可以追蹤逃竄路線以預防進一步傷害，這聽起來很像科幻技術，但整個系統不應僅為單一事件服務，而是要服務全民。
從技術面來看，人臉辨識需要有「黑名單」資料庫，對於沒有前科、突然犯案的隨機攻擊者，這項技術往往難以發揮預防效果。
此外，要定義「怪異行為」也非常困難，例如疫情後大家戴口罩已是常態，誤判率會非常高。因此，科技只能作為降低機率的工具，不能被當作一打就中的「銀色子彈」（Silver Bullet）。
問：既然人臉辨識在台灣被視為紅線，那麼在現行法規下，這項技術能在哪些場域合法使用？「主動式」與「被動式」偵測的差別又在哪裡？
李：在台灣，目前人臉辨識是被允許的，但有一個至關重要的前提：必須取得所有用戶的同意。這意味著我們不能無差別地在路邊設置攝影機對所有人進行辨識，這在現行法規中是不合法的。
目前常見的應用場域包括私人場所或公司內部，例如員工簽署同意書後使用人臉辨識進出，或者個人購買手機後同意使用臉部特徵開鎖。在這種明確告知目的並獲得同意的情況下使用，是沒有問題的。這類應用屬於「被動式」的使用，用戶理解蒐集的目的與範疇。
相對而言，所謂「主動式」偵測則是無差別的行為掌控，常見於一些專制的國家。從治安角度看，這種做法對於防治犯罪非常有幫助，因為系統能讓每個人無所遁形，即便闖紅燈也能精確抓捕。
但在台灣，如果我們採用大規模無差別的人臉辨識，雖然對犯罪防治有絕對幫助，但這項「公器」何時會被誤用在不對的地方，是巨大的風險。
我們必須確保科技的使用是建立在「使用者同意」與「理解目的」的基礎上，否則原則上在台灣都是違法的。
台灣智慧安防需守住隱私權界線，不能在公共環境下對所有人進行無差別的人臉辨識。圖片來源：Shutterstock
問：如果不使用無差別的人臉辨識，台灣目前如何利用科技提升偵查效率？在不侵犯隱私的前提下，還有哪些精進的做法？
李：台灣的攝影機部署其實非常密集，主要載體就是遍布路口的攝影機。雖然我們沒有主動追蹤系統，但當重大刑案發生時，警方可以用「被動式」的方式調閱資料。
過去警方的「鷹眼識詐聯盟」是靠人工肉眼觀察，例如根據嫌犯在某路口的頭像，一個一個調閱後續路口的畫面，過程極其辛勞。
為了精進效率，目前已有工具可以在不侵犯隱私的前提下運作，例如使用過濾（filter）工具，將影像縮減到只有特定特徵（如：穿黃色衣服、紅色背包）出現的片段。
這樣原本需要花兩小時看完的影片，可能縮短到五至10分鐘就能搞定。這類科技的重點在於提高效率，而非去追蹤特定個人的身分。
事實上，我認為影像調閱與隱私是可以分開討論的，只要不踏過人臉辨識這條界線，單純的影像記錄並不會產生太多爭議。
問：這次北捷事件也暴露出系統銜接的問題，未來在不同單位間的資料對接該如何精進？
李：這次事件凸顯了「跨單位資料對接」與「系統聯動」的不足。
在智慧城市的運作中，即便同樣是政府機關，警察局要調閱交通局或捷運公司的攝影機資料，往往缺乏順暢的SOP與授權機制。我們應在不侵犯隱私的前提下，思考如何建立區域連動機制，這對於天災疏散或突發事件的情緒掌握會很有幫助。
我們不需要為了安全而侵犯隱私，更應該討論如何建立「資料對接」，設定明確的「觸發條件」（Trigger）。
例如重大案件發生後，系統能自動授權相關單位快速存取影像資源，消除資訊落差，不僅對打擊犯罪有幫助，在災害疏散時也能發揮極大作用。
問：有學者建議修改《刑事訴訟法》以容許重大案件使用即時人臉辨識系統，要如何在「隱私」與「安全」之間取得平衡？
李：這類人臉辨識系統「一旦打開就關不起來」，因為這是一個連續的過程，若要讓系統發揮作用，就必須預先採集所有公民的生物特徵，這等於讓人民在不知不覺中被沒收了隱私權。
雖然主動式偵測對防治犯罪極具效率，但「公器」被誤用的風險也非常大。就算有嚴格程序，誰能保證系統不會被偷偷開啟？除非弊端爆發，否則民眾根本無從得知。
人臉辨識不是不能做，而是必須在極明確且嚴格的規範下才能執行，否則我們可能會被推向一個危險的境地。
若僅因單一事件的恐懼而全面開放監控，其背後隱藏的濫用風險是我們無法掌握的。
問：除了事前的預防，智慧城市在面對攻擊後的「韌性」概念是什麼？國際上有無借鑑？
李：「韌性城市」（Resiliency）的觀念強調「前、中、後」的處理，而意外發生當下（中）往往是最難即時反應的，因為有太多即時工作要做。
因此，我們應該從兩方向努力：一是降低發生機率（前），例如透過攝影機的震懾效果降低犯罪動機；二是快速恢復與回應（後）。
以北捷事件為例，事後的快速環境清除、警力圍捕以及對民眾的心理建設，都是韌性的一環。大眾感到懼怕時，加派警察巡邏能提供安心感，這種心理撫慰也是恢復的一部分。
我們需要建立的是一套標準作業程序（SOP）與更好的系統來強化事後作為，而不是單純追求高風險的即時辨識。
問：國際上有哪些案例可以作為台灣的借鏡？針對這類隨機攻擊，智慧城市技術的極限在哪裡？我們應該如何分配資源？
李：國際上確實有一些案例，例如日本開發了「異常行為偵測」，但這並非廣泛性的監控。
日本是針對「政要保護」特定範圍，監測政要附近的人是否有異常動作，以防範前首相安倍晉三刺殺事件重演。英國倫敦雖然監控密集，但也多是針對特定犯罪或恐怖分子進行篩選，而非無差別監控。
智慧城市涉及「資源分配」的問題。我們必須冷靜思考，雖然隨機殺人案的新聞渲染力很大，但若因此投入數百億資源卻無法根本解決，反而會排擠到其他更急迫的公共安全預算。例如，台灣每年酒駕造成的死亡人數遠勝於無差別攻擊，為政者應思考資源分配的有效性。
我們不應因為單一重大事件而產生資源排擠，而是要從底層逐步優化系統，提升單位間的資料調閱速度，確保意外發生時能即時處理，這才是提升城市安全最務實且長遠的做法。
聽懂未來：關於AI時代的公共安全與隱私界線，我還想知道更多⋯
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