導航 App 開始叫你繞遠路：Google 的分流實驗，把「最快」變成了「對誰最快」

2026 年 9 月 10 日，一篇發表在《Nature Cities》的研究被 Solidot 等媒體披露：Google 的研究人員在 Google Maps 上，故意向部分駕駛推薦比較長的路線。不是演算出錯，是刻意的。

實驗在西雅圖、鹽湖城、芝加哥、亞特蘭大等十座城市進行。結果是，被疏散的擁堵路段平均車速提高了 2%，通行時間縮短 0.7%。效果最好的案例出現在洛杉磯的高速公路路段，車速提升 4.6%；多數城市則溫和許多，高峯時段整體車速只提高 0.5%。

數字聽起來小。但這篇研究真正值得注意的地方，在數字之外。

你以為導航在替你找路，其實它有第二個客戶

先講機制，用一個日常比喻。想像一條市場裡最短的排隊動線，所有人跟著同一個指示牌走，結果那條動線反而塞死了。傳統交通工程的解法是設告示牌、廣播路況，勸你自己判斷。但 Google Maps 的作法不同，它等於把指示牌拆成幾百萬塊，每塊給不同的人看不同內容：你走原路，隔壁那輛車被建議繞兩條街。

關鍵在於，被繞路的那位駕駛，收到的畫面上並不會寫「你被犧牲了」。它看起來跟平常的路線建議一模一樣。這就是整個實驗最核心的設計：平臺知道哪些人該被分流，但使用者不知道自己正在被分配角色。

UCLA 都市計畫教授 Michael Manville 對此研究的評論是，Google 的發現證實了研究者長期的猜測：當一條幹道長時間壅塞，把少量車輛分流出去，就能產生不大但明顯的效果。換句話說，學界早就算得出這個答案，只是過去沒有人有工具能實際執行。現在有了。

減碳數字很小，但累積邏輯才是重點

研究也估算，車流順暢與通行時間縮短，每年約可減少一千公噸二氧化碳排放，相當於約兩百輛汽車的排放量。對大城市來說這個數字不算什麼，研究人員自己也用「九牛一毛」來形容。

但減碳在此比較像附加說明，而非主要賣點。真正的故事是：一座城市的交通效率，第一次可以被一家民營平臺以個別化的方式微調。過去這種事屬於政府交通局的職權，靠號誌時制、道路設計、公共運輸政策來調節。現在，演算法可以在不立任何法、不開任何公聽會的情況下，直接改變幾百萬人每天實際走的路。

所以呢：乘客、駕駛與城市的三角關係

對一般駕駛，這件事引出一個以前不存在的問題：當導航建議你繞遠路，你怎麼知道那是為你好，還是為整體路網好？短期的個人損失（多開五分鐘）換系統的整體改善（大家都快一點），這筆帳在經濟學上可能劃算，但前提是當事人知情並同意。目前 Google 的實驗屬於研究性質，一般使用情境下 App 並不會標示「這條路線是分流用」。

這也牽動監管視角。歐盟與美國近年對大型平臺的關注，多集中在壟斷與個資；但「演算法式交通治理」是另一種權力形態，它不賣你的資料，而是直接調度你的行為。若這類分流未來常態化，城市政府勢必得問：誰決定分流比例？被繞路的族羣是否集中在某些區域？這些問題目前沒有答案，因為提問的框架還沒建立起來。

可以確定的下一步訊號是，這類實驗不會只有一次。當平臺握有即時、個別化的行為調度能力，城市與平臺之間遲早要談出一套分工或問責機制。下次你的導航給出一條看起來不太對勁的路，它可能不只是演算法的意見，而是某種你沒簽字同意的公共政策的執行結果。