◎ 台北用路人
近日遇到一案例，行人於夜間在新北市一處路口，於綠燈後開始穿行馬路，遇左方汽車高速闖越紅燈，幸因行人提前聽到遠方汽車加速聲，轉頭瞥見有車燈快速接近，快速跑向分隔島，該車從行人後方擦身而過，方才避免造成傷亡。
行人走在斑馬線上，於綠燈後開始穿行馬路，若遇左方汽車高速闖越紅燈非常危險。示意圖。（資料照）
撇開個案不談，近年台灣多起道路事故影像顯示，高速闖越紅燈是都市交通中的重大威脅。一般的闖紅燈固然會干擾交通秩序，但當行為者以時速七、八十公里甚至更高的速度衝入路口，其公共危險性遠非普通違規可比；此類行為往往使綠燈通行的車輛與行人完全失去反應時間，一旦發生事故，將造成重大死傷。這種高度危險的交通暴力行為，理當被視為獨立於一般闖紅燈之外的重大違規，並應有更積極的執法手段。
目前台灣在行政法規上，將高速闖紅燈與一般闖紅燈混為一談，使得警方在沒有事故、沒有外部蒐證者的情況下，難以主動調閱公共監視器舉發違規；這種制度上的限制，使得極端危險的行為得以在監視器前堂而皇之地發生，但卻無法依法追究。高速闖紅燈的本質是對社會公共安全的嚴重挑戰，它不僅危害個別路人，更讓整個交通承受不可接受的不確定性，執法體系理應正視其獨特性。
在公共危險性明顯高於一般違規的情況下，調用路口監視器主動舉發高速闖紅燈是必要。其理由首先在於風險不可逆：以高動能衝入路口者會使事故的時間尺度縮短到毫秒等級，使受害者幾乎沒有迴避可能；其次，受害者往往無力自行蒐證。多數高速闖紅燈的事故即便未造成碰撞，併行車輛與行人也難在瞬息之間取得證據，政府若要求民眾自行負擔蒐證責任，實際上等於讓此類高風險行為絕大部分無法被偵測，造成更多心存僥倖的黑數；第三，高速闖紅燈的監視器調閱屬公共利益，符合必要性與比例性，且遠低於刑案調閱的侵害程度，並無逾越隱私之虞。
更重要的是，現代科技完全能使此事自動化，不需大量人工介入。以AI影像辨識結合車牌辨識（LPR）與速度估測技術，可以自動判定車輛是否在明確停車線前未減速且高速闖越，並可依路口限速與紅燈時間自動分類違規程度；世界多國早已使用自動化闖紅燈監測設備，台灣本身亦具備足夠技術能力與監視器網絡密度。透過自動化系統，警方不需人工逐筆審查，可將最危險的交通行為即時蒐證並舉發，既能減輕人力負擔，也能大幅提升道路安全。
科技執法兼具取締超速、闖紅燈、未禮讓行人，搭配AI車牌辨識系統進行舉證告發。（資料照，彰化縣警局交通隊提供）
總而言之，高速闖紅燈具有高度社會風險，其潛在危害遠超一般闖紅燈，應被視為可主動調閱公共監視器並自動化偵測的重大違規；同時若能透過科技手段即時偵測與舉發，將能有效遏止此類造成重大死傷的交通暴力行為，讓台灣的道路更接近安全與文明的標準。
（作者為研究人員）
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