當十字路口的日常，遇見剛硬的數位柵欄
最近，TVBS 播出了一則名為〈科技大執法時代！真的推進交通更加安全 還是逐漸倒退怠惰〉的專題報導，在社群上引發共鳴。報導中提到，全台灣已經建置了超過七百處的科技執法路口，雖然官方數據顯示交通事故確實減少了，但在真實的街道上，我們卻看見了另一種令人不安的「副作用」—有駕駛因為害怕被頭頂上的 AI 鏡頭開罰，竟然不敢禮讓後方鳴笛的救護車。
這則新聞在嘉義的我身有同感，因為嘉義市也遍佈了科技執法，我也曾遇過類似情況；常在上下班尖峰時段看見焦急的子女開著車，急忙停在日照中心或診所門口，滿頭大汗地攙扶患有失智症的母親下車。長輩步態蹣跚，關車門的動作怎麼也快不起來。但頭頂上的科技執法卻沒有「情境理解」的能力，它不懂得體諒這份照顧的焦急與無奈。系統判定違規，一張冷酷的罰單便自動生成１即使流程最後尚有後勤人員篩選過，但人員每天要篩選上千甚至上萬張的影像，不太可能會發現這樣的小事。
當一座城市的交通秩序，全權交給只會看秒數與紅線的演算法時，我們是真的變得更安全了？還是政府正躲在「科技」這面大旗背後，逐漸對「人的真實需求」感到怠惰？
跨越時空的「不教而殺」，從淡水舊罰單看見行政怠惰
這則新聞讓我想起在美麗淡水時候所經歷的往事。在那個是大學挑學生而不像現在學生挑學校的時代、少子化也尚未發生的年代，我正在淡水讀大學。當時的大學城周邊，學生機車滿為患，但都市計畫卻根本沒有給予足夠的停車位。警方為了解決亂象（或者說為了衝業績），經常跑到淡江大學與真理大學周邊瘋狂開單，而且是開了單就跑，導致許多學生連續受罰。
我身為苦主沒有選擇默默吞下，而是寫了一封雙掛號信給當時的台北縣長。在信中直言不諱：「政府依法行政，最主要的目的應該是讓人民了解他違反了哪一條法律，罰錢只是其次。不教而殺謂之虐。」
後來，警方的執法流程確實多了一張「告知舉發」的單子作為緩衝。但這個故事最真實、也最無奈的結局是：即便大家都知道錯了，但那個永遠不夠的停車位，政府依然沒有生出來。
記憶裡的那幾張「淡水罰單」，對照今日 TVBS 報導中的「科技大執法」，你會發現某些歷史軌跡驚人地相似。從當年拿著告發單、騎著機車的警察，變成了今天 24 小時不閉眼、精準無比的 AI 鏡頭，政府「開單的效率」呈現了指數型的噴發，但「解決問題的效能」卻依然原地踏步。
作為一個擁有 iPAS 資格的 AI 應用規劃師，深知 AI 影像辨識的強大。但在「AI 治理（AI Governance）」的專業倫理中，我們最忌諱的，就是把強大的科技，用來掩蓋結構性的缺陷。
當一個路口、一間醫院或一個日照中心周邊，每天都有大量車輛「違規臨停」時，這往往不是因為人民喜歡挑戰公權力，而是都市計畫與道路工程發生了嚴重的失靈。如果長照專車沒有專屬的避車彎可以停靠，如果帶著輪椅與助步器的家屬無路可退，科技執法就不過是一台高效率的「國庫提款機」。
它用極度精準的懲罰，掩蓋了政府不去重劃紅黃線、不去設計無障礙臨停區的行政怠惰。這正如 TVBS 報導中學者所呼籲的：科技執法應該搭配交通工程的改善，而不是只以開罰為目的。AI 應該是幫忙減輕社會負擔的工具，而不是增加一般民眾日常生活的恐懼。
人放回科技的中心，讓 AI 成為重新分配資源的智慧管理師
我一直相信，一座城市怎麼對待正在變老、正在遇到困難的人，決定了它的溫度 。面對滿街的科技執法，我們需要的不是退回沒有科技的原始時代，而是徹底改變我們使用科技的底層邏輯。AI 科技執法在各大路口收集到的龐大數據，不應該只是一條條連結到「罰款收入」的數據線，它應該連結到「城市規劃局的資源分配中樞」。
如果 AI 發現某個長照據點門口經常有車輛違停 5 分鐘： 執政者該做的不是調降開單秒數，而是透過這些數據，去重新規劃周邊的空間，劃設更友善的「開騎車空間」。
如果 AI 發現某個路口總是有長者違規穿越： 政府該去檢視的，是斑馬線的退縮是否不足？行人庇護島是否缺失？綠燈的秒數對步態蹣跚的長者來說，是不是根本走不完？
從當年淡水大學旁的機車違停，到今天嘉義市街頭的長照接送，時代變了、開單的工具變了，但人性的需求與對合理空間的渴望，從來沒有變過。
真正的交通安全與城市進步，必須建立在同理心與資源的合理分配上。如果我們的 AI 系統能學會「理解生活圈的隱性需求」，並將這些痛點轉化為空間改造的動力，那麼科技就不再是不教而殺的剛硬無情的機器，而是陪著我們、撐住我們安心變老的溫柔力量。
真正值得的科技轉型，從來不是為了提升開單的效率，而是為了讓每一個出門的人，都能安心地回家 。
