Google Maps 真的會故意讓你繞遠路！研究發現演算法會「隨機獻祭」駕駛來解決塞車問題

開車通勤開啟 Google 地圖（Google Maps）導航時，不少駕駛都曾遇過令人費解的場景：明明前方直行就是最近的大幹道，系統卻突然彈出提示，硬要你切入動線彆扭的替代支線，甚至預估抵達時間還比原本多出幾分鐘。

許多用路人第一時間往往歸咎於 GPS 定位偏差或即時路況延遲，但日前刊登於權威期刊《自然城市》（Nature Cities）的一項研究，揭開了科技巨頭背後的深層演算法邏輯。

這項由 Google 研究團隊（Google Research）耗時半年、橫跨全美 10 座大城市的實地實測證實：導航演算法並非單純為每位個別駕駛追求極致的「個人最短時間」，而是在幹道瀕臨崩潰的邊緣，策略性地將極少數車輛當作調節閥「獻祭」分流，用少數人多花幾分鐘的代價，換取整座城市動脈免於陷入雪崩式癱瘓。

只要抽走 1% 車流，整條幹道就能起死回生？

在這項針對舊金山、洛杉磯、西雅圖及芝加哥等都會區展開的實測中，Google 團隊在每座城市鎖定了約百處極易打結的交通瓶頸。

研究團隊並非全面推翻既有的導航路徑，而是採取極高精準度的「點狀分流」。以舊金山尖峰時段為例，當 101 號公路即將飽和時，系統僅會挑選極少數駕駛，建議他們切換至路程稍遠的 280 號州際公路。這些被引導繞道的駕駛平均多耗費了數分鐘車程，但留在主線上的數千輛車行駛速度隨即提升，平均每輛車省下 30 秒以上的通行時間。在快速公路路網極其密集的洛杉磯，整體壅塞路段的提速幅度甚至高達 4.6%。

加州大學洛杉磯分校（UCLA）城市規劃教授邁克爾·曼維爾（Michael Manville）分析指出，這項實驗完美印證了交通工程領域經典的「非線性臨界點」理論。在離峰時段，路面上多出幾十輛車對通行效率幾乎毫無影響；但當通勤車流逼近道路容量的極限值時，系統就如同繃緊的琴弦，哪怕只是多擠進三、五輛車，一記煞車燈就會引發連鎖反應，讓整條高速公路在瞬間陷入完全停滯。Google 的演算法正是搶在臨界點崩塌的前一秒，精準抽走這幾根「壓垮駱駝的最後稻草」，讓整段路網得以維持流動。

數據顯示，這種邊際調度若長期運作，每年光是在受測城市就能省下逾 1,000 公噸因怠速走走停停所產生的碳排放。然而，演算法的數學公式再漂亮，也無法掩蓋一個殘酷的現實：為了全體路網的利益，那幾位被演算法隨機或精準選中的「幸運兒」，確實實打實地承擔了額外的燃油與時間成本。

不能通得太順暢！一旦打破「誘發需求」紅線，反而招來更大塞車潮

既然局部抽離車流的效果如此顯著，導航系統為何不乾脆大刀闊斧，把所有車流均勻攤平到市區的每一條毛細血管？

該研究共同作者、加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）資訊科技研究中心主任亞歷山大·貝恩（Alexandre Bayen）指出了交通治理中極其詭譎的「誘發需求（Induced Demand）」陷阱。如果一套演算法把主幹道梳理得過於順暢無阻，短期內看似皆大歡喜，但不出數週，原本搭乘捷運、公車或刻意錯開尖峰出門的用路人就會敏銳察覺「開車變快了」，進而紛紛重返駕駛座。新湧入的車流會瞬間灌爆剛釋出的道路餘裕，讓塞車惡夢以更龐大的規模捲土重來。

正因如此，Google 的演算法必須像走鋼索般維持極度克制的「邊際微調」。系統精算分流比例，讓改善幅度剛好足以維持路網運轉，卻又不能順暢到足以改變大眾的長遠通勤習慣。

更重要的是，系統絕不能把成千上萬名用路人同時導向同一條「理論最佳替代路線」，否則原本清幽的支線將在五分鐘內癱瘓成新的大型停車場。唯有依據即時巨量資料，將車輛極其分散地配速、稀釋，才能在個人時間與群體承載力之間求得動態平衡。

演算法暗中接管城市動脈：住宅區巷弄被當成洩洪道

然而，這項看似高效的智慧交通實驗，也踩中了科技巨頭介入公共治理的敏感神經。Google Maps 在全球擁有超過 20 億活躍用戶，如此龐大的市佔率意味著演算法只要調整一行權重參數，就能實質左右一座現代都會的動脈血流。

爭議在於，Google 在長達半年的跨城實驗期間，既未向各地市政交通機關事前報備，更未徵得被調度駕駛的知情同意。這種民間商業平台暗中主導公共秩序的行徑引發反彈，加州議員布菲·威克斯（Buffy Wicks）隨即提出第 2015 號法案（AB 2015），要求交通主管機關全面介入調查導航軟體對城市道路安全與救災應變帶來的實質衝擊。

舊金山資深交通工程師里卡多·奧萊亞（Ricardo Olea）更直言點出社區居民的切身之痛：導航系統為了幫高速公路擠出幾十秒的通行效率，經常不分青紅皂白將過境車流灌入缺乏人行道、未經抗噪設計的寧靜住宅區與學區窄巷。這種「以鄰為壑」的洩洪機制，本質上是將幹道的塞車代價，強行轉嫁給社區長幼的通行安全與生活品質。

奧萊亞強調，實體道路的吞吐上限絕不可能單靠演算法重新排程就能無限擴張，健全的大眾運輸、友善的自行車步行路網以及遠距彈性工時，才是都市減壓的真正解方。

當「全體效益最佳化」成為演算法的最高指導原則，甚至在未經任何公眾審查與民意授權的情況下由科技巨頭私下代行時，科技便利與公民權利之間的界線已然模糊。下一次當 Google Maps 再次冷不防跳出繞遠路的指示時，你不妨心裡有數：自己究竟是幸運避開了堵塞，還是已經悄悄成為演算法棋盤上，那顆被主動犧牲的棋子。

原始來源：https://www.cnbeta.com.tw/articles/tech/1577338.htm