Sainsbury's 暫停門市 AI 臉部掃描：今年第二起誤判事件

英國最大連鎖超市之一被迫在倫敦一家門市暫停即時人臉辨識（Live Facial Recognition, LFR）系統，原因是店員根據 AI 警示錯誤地將一名無辜顧客驅逐出場——這是該連鎖超市今年第二起誤判事件，也是一則關於人類判斷力被委託給不透明黑名單的警世寓言。

事件經過

2026 年 8 月 6 日，46 歲的喜劇宣傳企劃 Matt Arnold 正在 Sainsbury’s 位於倫敦南部的 East Dulwich 大型門市購物。他在自助結帳台請店員協助核准酒類購買。然而前來的不是例行的年齡確認，而是兩名門市經理——他們拒絕為他服務，並將他與當週稍早的一起事件連結在一起。Arnold 被告知，門市的人臉辨識系統已將他識別為與先前一起犯罪行為有關的人，隨後他被帶離賣場。

離開時，Arnold 回頭看見他認為是一則安全警示的畫面，他的臉被紅色圓圈框住。

「他們走過來說我必須離開，」Arnold 向 BBC 表示。「店員說我被 AI 識別出來，攝影機標記了我。一個順手牽羊的小偷不會推著滿滿一車購物、不會掃描結帳、也不會刷 Nectar 會員卡。但真正讓我不安的是，我意識到這可能就是未來——人們只是聽機器告訴他們該做什麼，而不去思考後果。」

到了 8 月 17 日，這則新聞已登上 BBC、《The Register》與零售產業媒體的全國版面。Sainsbury’s 證實已暫時停止該門市的 LFR 警示，同時檢視內部流程並考慮加強員工訓練。

「是人為疏失，不是技術問題」

Sainsbury’s 將此次事件歸因於人為疏失，而非 Facewatch 系統（該技術的供應商）誤判。「我們已聯繫 Arnold 先生，為他在我們 Dulwich 門市的遭遇致歉，」發言人表示。「此事件是由人為疏失造成，而非人臉辨識技術。顧客可以放心，Facewatch 系統的準確率為 99.98%，且每一次比對都由受過訓練的經理審核。」

Facewatch 方面則表示，其技術「在此事件中並無過失。正確的警示已發送給零售商，但零售商在處理與溝通該警示時發生了人為錯誤。」

《The Register》曾詢問 Sainsbury’s 所謂的人為疏失究竟為何，該公司並未回覆。

這樣的說法值得推敲。如果系統永遠沒有錯、錯的永遠是人，那麼系統宣稱的 99.98% 準確率就變成無法否證的數字——每一次失敗都在事後被重新歸類為操作人員的錯誤。而當媒體追問「人為疏失」的具體內容時，Sainsbury’s 選擇了沉默。

是模式，不是個案

這是 Sainsbury’s 今年第二起此類事件。今年 2 月，Warren Rajah 在該連鎖的 Elephant & Castle 門市被誤認而遭驅離。與本次事件相同，Sainsbury’s 當時也堅稱 Facewatch 系統運作正常——系統正確識別了一名與先前竊盜有關的人，但回應警示的店員找錯了人。Rajah 描述，三名手持智慧型手機的門市經理走向他，看看螢幕、再看看他，叫他離開，並指向張貼在入口附近的人臉辨識公告。

涉及該技術的其他誤判干預事件，也曾見於英國其他零售商，包括 B&M、Budgens、Costcutter、Iceland、Southern Co-op、Spar 與 Sports Direct。

200 家門市擴張的背景

這次暫停對 Sainsbury’s 而言時機尷尬。就在上個月，這家超市才宣布大規模擴張 LFR 部署，確認計劃在 2026 年底前將該技術安裝至多達 200 家門市，以打擊店內竊盜。該系統目前運作於 55 家門市，Sainsbury’s 宣稱經系統識別的人中有 90% 不會再回到該店。

那個 90% 的數字本身就很說明問題：它描述的是被列入黑名單者的行為——一個他們從未同意加入、也沒有任何正當程序可以除名的名單。長期反對這套部署的隱私倡議團體 Big Brother Watch 批評：「Sainsbury’s 與 Facewatch 正在把顧客加入秘密黑名單，沒有任何正當程序，意味著人們被誣告」——他們將此過程形容為未經審判的懲罰。

自動化偏見的問題

此事件暴露的更深層問題是自動化偏見（automation bias）——人類在壓力下傾向於順從機器的判斷。門市經理收到即時警示、看到紅圈中的臉，只有幾秒鐘決定是否攔下顧客。系統的呈現方式已經完成了所有的詮釋工作：這個人被標記了，所以這個人有嫌疑。Arnold 自己的觀察一針見血：「人們只是聽機器告訴他們該做什麼，而不去思考後果。」

值得注意的是，Sainsbury’s 與 Facewatch 都同意機器運作正確，卻也都承認結果是錯的。「正確的警示」與「錯誤的驅離」同時成立——這正是 human-in-the-loop 系統理應防止的失敗模式。Sainsbury’s 引以為據的「受訓經理審核」保障，正是 Rajah 與 Arnold 兩案中失靈的同一道防線。

後續觀察重點

有三件事讓這則新聞值得持續追蹤。第一，East Dulwich 的暫停會成為永久措施，還是會在新聞熱度消退後悄悄恢復——今年稍早的 Elephant & Castle 案件就是走過類似的「檢討後恢復」流程。第二，英國監管機關或法院是否會對零售 LFR 施加實質的準確率或正當程序要求；這項技術目前處於監管真空地帶，警方使用 LFR 已在上訴法院層級的法律挑戰中過關，而民間零售部署面對的卻幾乎是自願性的自律。第三，在一年內發生兩起公開的錯誤驅離之後，200 家門市的擴張計劃是否仍會如期推進。

對於一個急著將 AI 判斷力植入日常零售營運的產業來說，East Dulwich 事件精準示範了實驗室等級的準確率統計與街頭實際結果之間的落差。一個帳面上 99.98% 準確的系統，仍然產生了令人難堪的錯誤驅離——而且發生了兩次——因為模型的準確並不等於結果的正確。環節中的人類信任了機器，機器的供應商說機器是對的，而那位顧客依然因為買菜這個「罪行」被押出了賣場。