Uber用AI可識別醉酒乘客，但又引發隱私和安全風險

本文由人工智慧觀察編譯

譯者：Sandy

周末狂歡過後，喝醉酒的人通常都會選擇叫車回家，或是使用酒後代駕服務，以避免酒駕，不過酒後乘車也時常會引發一些衝突與意外。

最近，針對這一問題，Uber申請了一項專利，可以透過機器學習分析乘客行為，來預測該名乘客是否處於喝醉狀態。原本，這一項目的初衷是希望讓服務更安全，但其中卻暗藏著隱私以及濫用AI的疑慮。究竟預測乘客喝醉是更安全，還是更容易讓人暴露在危險之下呢？

避免乘車衝突，Uber用AI找出醉酒乘客

根據外媒報道，本周Uber申請了一項「通過機器學習來預測用戶的狀態」的專利，希望利用機器學習去判斷乘客是否有潛在的異常行為。

簡單來說，Uber的App會判斷用戶的打字速度、準確性、拿手機的角度、行走的速度，以及上下車的地點，並將這些信息通過演算法計算，推測出乘客是否喝醉，之後再提前通知接單的司機做好準備。舉個例子，一名乘客在凌晨兩點叫車，地點又在多酒吧的地方，再加上用戶輸入目的地時速度緩慢且錯字很多，系統就會推測該名用戶可能是喝醉了。

系統發現這類情況後，除了先行通知司機，還會有另外幾種做法，比如將該名乘客指派給受過訓練，或有處理酒醉乘客的司機，或者將上下車地點改到光線較足的地方，並關閉共乘（Car Pool）功能，來達到專利申請書所描述的「避免安全意外以及個人衝突事件」。

新科技雖好，但依舊有隱私、安全疑慮

對於網約車，很多人能想到的是在今年5月，一名21歲的空姐，使用了滴滴出行的順風車服務，卻慘遭司機性侵殺害。這一事件讓網約車的安全問題擺在了大眾面前。

現在，Uber的這項專利雖然是一個好的想法，但仔細想想卻還是充滿了個人隱私的擔憂。舉個例子，Uber的APP為了判斷用戶是否喝醉，會大量搜集用戶行為的模式、時間線也會拉的很長，此外，包括用戶所處的地點、使用手機的習慣都很有可能被記錄，然而，Uber並沒有在專利書中說明，判斷用戶行為功能是否只在特定的時間段（如深夜）才會開啟，以及紀錄的頻率是怎樣的。當然，不可避免的是，在這種情況下，乘客也有可能面臨司機拒載的風險，進而影響他們的乘車權益。

總的來說，不只是滴滴出行，在過去幾個月里，Uber也身處性侵爭議之中。據CNN調查，全美國至少有103名司機，在過去四年曾經被指控性侵或性虐乘客，我們常說工具本身並沒有對錯，有問題的都是使用工具的人，試想，如果Uber可以事前告知司機乘客酒醉，那麼心懷邪念的司機，是不是就有可能會藉此機會做一些犯法的事情呢？或許在提升乘車安全之餘，這些網約車公司還需要多花時間想想如何避免新技術帶來的潛在威脅。

（文中圖片來自網路）

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