五十多個城市拆掉它的鏡頭：Flock Safety 風暴給台灣的三個治理問題

在伊利諾州一個社區的路口，一支不起眼的攝影機立了三年。它拍下每一台經過的車，辨識車牌，把資料傳回雲端。

社區裝它的理由很正當：附近偷車案變多了，居民希望警方能快點找到車。這個目的達成了。

沒有人想過的是，三年後州務卿的稽核會發現：源自伊利諾州的這批車牌資料，曾被外州的執法人員存取——用於監控墮胎相關行為，以及被與地方警方協作受到限制的移民執法人員取用。

技術做到了它被要求做的事。問題是，後來有人拿它去做別的事，而社區完全不知道。

事件背景：一家公司如何鋪滿全美，又如何被推倒

Flock Safety 做的是自動車牌辨識（ALPR）。攝影機架在路口與社區出入口，自動辨識經過車輛的車牌與外觀特徵，建立一個可搜尋的車輛移動資料庫，供執法單位查詢。

它擴張得極快，原因很簡單：佈建成本低、安裝快、對社區的說服力強——「幫我們找回失竊的車」是一句沒有人會反對的話。

然後 2026 年到了。

CNN 在 7 月刊出調查報導，直指警方對 Flock 車牌辨識攝影機的使用與濫用正在擴大。ABC News 報導這批攝影機在全美引發隱私與警方濫用的反彈。NPR 在 2 月的報導則追蹤了各城市取消合約的原因，其中移民監控的疑慮是關鍵因素。芝加哥公共媒體 WBEZ 在 8 月做了完整的說明報導。

除了伊利諾州稽核揭露的跨州存取問題，另有警員被指控利用這套系統跟蹤特定個人，而拆除攝影機的運動人士則被以竊盜起訴。

結果是：超過 50 個城市與郡取消或停用了這類 ALPR 攝影機。

本次重點：Flock 八月的讓步，以及 ACLU 為何仍不買單

面對壓力，Flock 在 2026 年 8 月宣布了一系列改變。

執行長 Garrett Langley 表示，許多原本「可選」的防護措施將變成強制，客戶須在 2027 年 1 月 1 日前完成。具體包括：

強制稽核工具。 所有執法單位客戶都必須啟用一套稽核工具，用來標記異常的查詢行為。系統偵測到異常時，該使用者會被鎖定，直到內部覆核完成。

資料保存期限縮短。 預設值從 30 天縮短為 7 天。

證據模式。 新增機制以保留與進行中調查相關的資料。

這幾項改變的方向是對的，而且相當精準地對應到已被證實的濫用型態——異常查詢行為被抓出來、資料在被濫用前就過期。

但美國公民自由聯盟（ACLU）的回應很直接：即使有這些「新」更新，Flock 的攝影機仍是對公民自由的重大威脅。

ACLU 的立場可以這樣理解：改善查詢紀錄與保存期限，處理的是「濫用之後怎麼辦」；但無差別蒐集所有車輛（包含從未涉案的一般民眾）移動軌跡這件事本身，並沒有改變。而且這些改變是在稽核揭露與輿論壓力之後才發生的——這代表公司的自律機制事前失效了。

市場影響分析

對台灣使用者

台灣民眾可能會覺得這是美國的事，但實情是：台灣的車牌辨識密度不見得比美國低。

停車場的車牌辨識已經是標配，道路監視系統覆蓋率高，警政單位也有車牌辨識網絡。技術上，把你過去三個月的移動軌跡拼出來，難度並不高。

差別在於，台灣幾乎沒有發生過同等規模的公共辯論。這不是因為台灣的系統更安全，而是因為沒有人問。

對企業應用

對在台灣提供或採購監控類 AI 的企業，這則新聞是一個非常具體的風險案例。

以我們站上收錄的 Flock Safety 為例，它示範了一件事：產品的技術風險可以管理，聲譽與政策風險不行。50 個城市取消合約，不是因為辨識準確率不夠，是因為信任崩了。

如果你的公司在賣或在用影像辨識系統（不限車牌——人臉、行為、工作場域監控都算），這個案例的教訓有三點：一是預設值很重要，「可選的防護措施」等於沒有防護措施；二是查詢紀錄必須留存且可被外部稽核；三是蒐集範圍要能對社區或員工說明。

台灣的個資法要求蒐集個人資料須有特定明確目的並讓當事人知悉，「後來拿去做別的事」在法律上就是目的外利用。相關的隱私與資安工具可以參考 AI 隱私與安全分類，導入前的盤點做法也可以看 任務指南。這一點在企業內部的員工監控上尤其容易踩到——我們在 Berry AI 這類門市影像分析工具的介紹裡也提過同樣的提醒。

對開發者

做監控類 AI 產品的團隊，該從這件事學到的是：把治理功能當成核心功能來做，而不是合規附加品。

Flock 被迫在 2026 年補上的東西——強制稽核、異常行為偵測、預設短保存期、證據模式——本來就應該是產品第一版的一部分。等到出事才補，成本是 50 個城市的合約。

未來發展趨勢

第一，「預設安全」會變成採購條件。 當公部門採購被輿論盯上，「防護措施是可選的」會直接出局。廠商必須把最嚴格的設定當成預設值。

第二，可稽核性會成為技術規格。 誰查了什麼、什麼時候查的、為什麼查——這些紀錄的完整度與可匯出性，會從加分項變成必要條件。

第三，跨轄區資料共享會被限縮。 伊利諾州的案例核心是「本地蒐集的資料被外地存取」。可以預期未來會出現更多對資料流出的地理限制。

TheAI學院 總結與評語

我對這則新聞的解讀不是「監控科技很邪惡」。車牌辨識確實幫忙找回過失竊車輛、確實協助偵破過案件，這些是真的。

真正的問題在於規模改變了性質。一支攝影機是工具；幾萬支連成網路、資料集中保存、任何有帳號的人都能查詢，那就不再是工具，而是一種權力結構。而權力結構需要的不是更好的演算法，是制衡。

伊利諾州之所以能發現濫用，是因為兩個條件同時成立：系統留有查詢紀錄，而且州務卿有權稽核。這兩個條件缺一，濫用就會永遠不被發現。

評語：技術沒有立場，但佈建規模有。當一套系統能重建任何人的移動軌跡，該問的就不再是「準確率多少」，而是「誰在看著看的人」。

給台灣讀者的具體建議：這件事沒有個人層次的解方，它是治理問題。但有三個問題值得你在社區會議、公司資安會議、或看到地方政府採購標案時提出來——

第一，資料存多久？ 存三年跟存七天，是兩種完全不同的系統。

第二，誰能查？ 只有承辦人，還是所有有帳號的人？外部單位能不能調？

第三，查了誰會知道？ 有沒有查詢紀錄、有沒有人定期稽核、稽核結果會不會公開？

這三題答得出來，系統可以用；答不出來，再高的準確率都是風險。台灣現在的處境是——多數人根本沒想過要問。

資料來源

• Flock announces changes amid backlash over its license plate reader network（ABC7 Los Angeles，2026-08）
• Inside the growing police use and misuse of Flock's license-plate reader cameras（CNN，2026-07-26）
• Despite 'New' Updates, Flock's Creepy Cameras Remain Major Civil Liberties Threat（ACLU）

依公開資訊整理、以官方與原始報導為準。本文為新聞評論，涉及之指控與稽核結果均引自公開報導，個別案件仍待相關程序認定。