金融資安守門員!人工智慧防堵洗錢一把罩!(下)

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金融資安守門員!人工智慧防堵洗錢一把罩!(下)

交給人工智慧把關金融資安就對了!防堵洗錢樣樣行!(下)

 

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人工智慧應用於防制洗錢的方式:

從大數據中辨識可疑訊息

所有的網路資料,在一開始都是未整理的大數據,是非結構式的資訊。而人工智慧可以自動判別非結構式的網路資訊,如果偵測到跟金融交易或相關資訊,便能迅速提前通知,可以十分有效防範詐騙或是大量金錢的異常出入。

 

人工智慧挖掘交易者的人際關係

問題帳戶背後所呈現的個體、群體交易聯繫,可以讓人工智慧透過最短路徑算法搜尋洗錢個體之間的中介。比如:如果是企業與企業之間帳戶,直接交易百萬金額,其洗錢疑慮相較於較低;如果是百萬金額分批從數個不同公司轉出,但是共同轉入的相同的個人帳戶,其疑慮就比較高。

 

自然生成可疑活動報告(SAR)

根據 1970 年的銀行保密法(BSA),反洗錢技術通常不會在其他報告(例如:貨幣交易報告)下標記可疑活動。金融機構有責任在 30 天內就其認為可疑或異常的任何賬戶活動提交報告。如果有必要收集更多證據,可以延長不超過60天。

 

交易監控閥值

依循交易偵測需求(例如:金額、次數、天期…)可以依需求於系統上自行調整,即時監控可疑交易。(例如:個人帳戶與企業帳戶分類不同,交易的監控標不同)

 

如何判別疑似洗錢的客戶交易

當消費者進行免臨櫃的線上開戶,需要如何進行身份認證?如何確認消費者本人真的有交易的意願?歸功於人工智慧發展的突飛猛進,AI 擁有「了解你的客戶」(Know Your Customer,KYC)以及「了解你的員工」(Know your Employee,KYE)的反內部詐欺制度。

 

善用防制洗錢的人工智慧應用與技術,便能協助反洗錢的工作人員們能專心擬定更精明的應對策略、工作效率也能夠隨之更高!

 

 

 

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目錄

1. 機會伴隨風險,需投入洗錢防制人力

2. 金融資安守門員:人工智慧定義反洗錢新規則

3. 人工智慧應用於防制洗錢的方式:

3-1. 從大數據中辨識可疑訊息

3-2. 人工智慧挖掘交易者的人際關係

3-3. 自然生成可疑活動報告(SAR)

3-4. 交易監控閥值

3-5. 如何判別疑似洗錢的客戶交易

 

自從 2020 年開始,COVID-19 疫情所帶來的經濟破壞,導致消費者與金融機構間的交易迅速轉往線上支付。許多面臨物價通膨的民眾,在荷包不斷縮水的情況下開始思考,如果只能將錢存入銀行過於欠缺彈性,但是如果像是使用信用卡、銀行貸款或融資,卻侷限在個人的信用評比而有其限制。因此,非銀行體系的私人金融單位在前述狀況下得以興起;這些單位濫用網路的各種交易工具,利用個人以利滾利的投機心態,催生了購買資產、存入金融機構帳戶或匯至人頭帳戶等洗錢方式。

(示意圖/取自網路)

 

機會伴隨風險,需投入洗錢防制人力

獲得2020年度最佳「反洗錢解決方案」,全球數據分析領域領導者(SAS)、安侯建業聯合會計事務所(KPMG),及台灣反洗錢推廣協會(ACAMS)最新發布的反洗錢技術研究顯示,美國銀行業每年投入反洗錢的預算已高達 250 億美元,因此各國財政部試圖建立更加嚴謹且精準的反洗錢機制。台灣的金融監督管理委員會,作為主管反洗錢政策的政府機關,則是在2020年8月正式發布「金融科技發展路徑圖」,積極協助各金融機構尋求新的市場需求與價值,共同打造安全的金融科技生態圈。

 

目前大部分銀行均採用「規則基礎系統」(rules-based)的方法偵測非法洗錢。但是,面對系統每次數千甚至上萬筆警訊,卻只能先以人工過濾判斷。同時,隨著偵測技術與時俱進,相關工作人員也增加不少負荷心力。因此,在金融單位系統不見得有良好串接或資料管理,便需藉由新的科技工具主導改變環境。

 

 

金融資安守門員:人工智慧定義反洗錢新規則

在各國不斷構思下,經過改良的資安技術,不只可以用來保障網路安全,同時也能夠真正減輕人力負擔。SAS 在許多國外金融機構發展的經驗指出,人工智慧(AI)和機器學習技術(ML),在反洗錢趨勢下不斷成長,超過半數以上(57%)受訪者已經在反洗錢程序中部署 AI/ML,或預計在 12-18 個月內設置這項技術。因此,人工智慧的運用不只作為產品服務面的多樣化,更成為金融業發展洗錢防制的核心技術,有助於在大數據中找出共通模式與連結,實踐資安的核心價值。

 

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FloC將使用者分群,取代 Cookie個人識別

 

FLoC 將讓 Google 旗下產品不再仰賴 Cookie來紀錄分析個人使用行為。相較於識別「個人」行為的 Cookie, FLoC 是根據使用的網站瀏覽行為,將行為相似的人們分成多個群組,每個群組擁有一組 ID,廣告主就會再針對同一群組顯示相關的廣告。

 

FLoC 的作法雖然可以讓人們隱身在興趣相投的群組中,而且所有瀏覽歷史紀錄以及其他數據都將保留在本地。不過還是受到各界不同的質疑意見。Google 隱私沙盒的核心工程師 Josh Karlin 就將 FLoC 發佈至今所受到的爭議歸納成以下四點,並一一做出答覆:

 

爭議一、網站會被自動加入FLoC的廣告投放實驗中

Josh Karlin 回應:現在已經不會自動將網站加入 FLoC 的廣告投放實驗中,而是由網站選擇是否透過 API 加入。

 

爭議二、群組代號太抽象,無論是使用者與技術專家都不易理解

Josh Karlin 回應:為了能夠讓用戶、技術專家更好理解群組概念,他將改以基於領域的主題名稱(Topic)取代原本的群組代號(Cohort)。舉例而言:原本的群組代號為數字「21849」被「美麗與健康」這樣的興趣分類取代。

 

這些方式讓瀏覽網頁的使用者,清楚的理解自己怎麼被敘述,並且透過明確的主題內檢視是否涉及敏感的資訊。

 

爭議三、FLoC 的群組容易被數位指紋技術(註:fingerprinting,數位指紋提取,用以收集使用者手機、電腦型號等訊息)追蹤;

Josh Karlin 回應:說透過上述的主題標籤分類方式,預計可將原本的上萬個代號群組,減少至數百種的主題標籤群組,進一步降低群組被用於指紋追蹤的可能性。

 

爭議四、敏感性資訊仍有被洩露的疑慮。

Josh Karlin 回應:「這些主題名稱將由人為策劃,以確保它們不含敏感性資訊」。就長遠看來,分類方法最好由外界建置與維護。

 

Google還在考慮,未來新增讓用戶選擇不要加入特定主題的功能。

 

結論: Google 正在嘗試以主題取代群組分類的方法,減少外界對 FLoC 的質疑。相關更多信息,請參閱:

 

技術討論與議題追蹤:https://github.com/WICG/floc

關於隱私沙盒:https://privacysandbox.com

FLoC 詳情及分析:https://www.chromium.org/Home/chromium-privacy/privacy-sandbox/floc

 

 

 

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目錄

1. Google將棄Cookie廣告追蹤 新技術FLoC爭議多

2. 隱私權至上,廣告精準投放利器 Cookie 惹議!

3. FloC將使用者分群,取代 Cookie個人識別

3-1. 爭議一、網站會被自動加入FLoC的廣告投放實驗中

3-2. 爭議二、群組代號太抽象,無論是使用者與技術專家都不易理解

3-3. 爭議三、FLoC 的群組容易被數位指紋技術(註:fingerprinting,數位指紋提取,用以收集使用者手機、電腦型號等訊息)追蹤;

3-4. 爭議四、敏感性資訊仍有被洩露的疑慮。

 

Google將棄Cookie廣告追蹤 新技術FLoC爭議多

Google 聲明即將在 2022 年終止 Chrome 瀏覽器支援 Cookie,並且會以自家開發的廣告追蹤新技術「FLoC」取代(詳請可參考本文:Google 為保護隱私,棄 Cookie 卻改用人工智慧?),不過也引發了不小爭議 (參見:「恐怕會助長歧視」WordPress 與多家瀏覽器對 Google FLoC 喊停!)。因此 Google 隱私沙盒團隊資深軟體工程師 Josh Karlin 日前就針對四大爭議提出了初步的因應解方。

 

再了解這四大爭議之前,我們先來了解Cookie 的取代技術「FLoC 」吧!

 

隱私權至上,廣告精準投放利器 Cookie 惹議!

不管我們瀏覽什麼樣的網站,上面的廣告都跟曾經看過的產品/服務吻合!這一切都要歸功於瀏覽器所支援的第三方Cookie。Cookie 是經由造訪過的網站所建立的檔案,可以儲存個人的網站瀏覽行為。廣告業者可藉由 Cookie 所記錄的個人瀏覽足跡,精準投放「客製化的」廣告、並且檢視廣告成效,是撐起龐大數位廣告生態圈的關鍵之一。

 

隨著使用者隱私意識提高,Cookie 其實一直不斷備受爭議,目前已有多個瀏覽器響應阻擋第三方 cookie 的政策。但少了第三方的追蹤,將對數位廣告界帶來重大的變化。因此 Google 在 2019 年開始針對網頁隱私問題進行許多方式的改善,並且發起隱私沙盒(Privacy Sandbox)計畫號召各界提案,希望能在保護使用者隱私為前提下,又可以同時滿足廣告投放需求。

 

其中的第一個提案,就是Google力推的 FLoC 群組聯合學習技術(Federated Learning of Cohorts)。

 

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Origami Studio 打造出 FB 與 IG 的UIUX設計

臉書(Facebook)可說是用來打造Instagram的原型UI/UX設計工具。即使不會寫程式的設計師也能以最快速的速度建立App原型(Prototype),還可匯出原始碼給工程師使用,拉近設計師與工程師溝通的距離。臉書(Facebooke)旗下許多使用者介面是Origami Studio設計和建立而成,例如,Instagram、通訊軟體Messenger、社團功能Groups等。

 

臉書(Facebooke)在 2013 年推出了這個原型製作工具。起初建立在蘋果圖形視覺化應用程式Quartz Composer上的工具,是原生OS X的應用程式,但 Xcode 環境的那部分並不是最好的原型製作選擇。所以臉書(Facebooke)去年推出了 Origami Studio。

 

 

Marvel:產出APP的設計圖

設計者不需要會寫程式便能輕鬆製作「會動」的app,這裡的會動指的是能夠像真正的app那樣操作,但是只能呈現靜態的畫面,也無法在手機中真正運行,不過最大好處就是只要有設計圖,就能快速產生初版的Prototype,不需寫出真正的App就讓使用者體驗到UI/UX設計,如果想要修改畫面也能快速修改完成。

 

 

Justinmind 節省UI/UX設計的時間

快速一體化的原型UI/UX設計可以讓設計人員專注於用戶體驗。很容易與最廣泛使用的設計平台結合,包括Sketch和Photoshop,可從這些平台中、瀏覽器或檔案系統中來新增內容和影像,甚至可使用Justinmind建立自己的UI圖庫,並提供全套模板來創建高擬真原型。

 

 

上述任何一個設計平台,都很適合目前的UI/UX設計師,與其花時間思考使用哪一個平台時,仍還是需要思考問題的本質,「心態」材是最重要的,有健康的心,在面對挑戰時試著使用適合的工具找方法解決,讓這些平台為整個團隊工作,自己在使用上越駕輕就熟,就越有時間與團隊和諧地進行網站創建工作。

 

 

 

 

 

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Claritee:不會設計仍可從零上手

一款智慧型線框圖UI/UX設計工具,可以將想法轉換為可視線框圖,可以說是產品開發的關鍵一步,因為它提供一種低成本的可視化方法,不管設計者只有完成單個頁面還是整個網站,都可以自動查看互動式原型。這種方法是可以有效讓團隊提前評估資源創建跟投入時間外,還可以在原型設計呈現前解決問題。

 

 

InVision:讓團隊不失去方向,保持工作進度

在繁雜的團隊工作中,日復一日,總是容易迷失與工作效率低落,藉由這一款強化團隊溝通互動的原型UI/UX設計平台,簡化工作流程、掌握整體專案進度,縮短工作的流程與溝通。InVision提供從線框圖轉換到UI設計所需的所有元素,輕鬆實現團隊合作的呈現和原型設計。同時支持即時設計修改和收集團隊的快速反饋,設計師通常也會用來管理自己的工作流程及進度。

 

 

Axure RP:我很醜,可是我有脈絡

有別於Sketch介面的美觀,Axure更專注在使用者互動上,兩者各有特點,但是剛開始學習UI/UX設計容易過於注重表面的視覺呈現 (Visual Design) 而非核心的使用者需求 (User Needs)。Axure 的簡陋反而讓使用者能夠在產品設計前期排除視覺紛擾、專注在真正重要的事情上,快速繪製低擬真 (low-fidelity) 的 Wireframe,同時也可以做到中高擬真 (mid- to high-fidelity) 的互動原型 (Prototype)。

 

Axure RP將 SVG 導入、Sketch 和Adob​​e XD集成與原型製作功能相結合,輕鬆的將Adob​​e XD和Draw共享Axure RP原型和畫板,並且在螢幕頂部收集輸入。可以檢查佈局介面、獲取CSS片段和下載,同時將靜態圖像轉換為動態Axure Cloud原型。Axure RP還增加綜合文檔、自動化紅線和更完整的移交給開發人員,無需程式語言。

 

 

Framer:解決溝通上的煩惱

製作UI/UX設計原型最重要的目的就是「溝通」,近年來許多設計流程裡,開始重視”原型”的重要性,使用Framer原型設計中,使用者可以基礎的想法驗證,再根據測試結果來修正設計方向。這樣的測試循環,可有效降低部分設計錯誤。Framer所撰寫的語言則是 CoffeeScript,因此它的程式語言可以說是非常接近口語。但是使用介面與工作流程對初學者會有點複雜,需要開發人員和設計師投入大量時間來學習他們的方法。

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Figma:超人氣線上UI/UX設計

在和團隊討論進行時,腦袋靈光一現就可以立即記錄下來的線上工具,擁有自由拖曳的編輯器、框線創建,輕輕鬆鬆就將溝通內容即時落實在高擬真度的原型設計中!不僅如此,內建的動畫素材增添身歷其境的呈現效果。

 

Figma 從推出至今,愈來愈受到UI/UX設計師的青睞。這一款基於瀏覽器的協作式設計工具雖被廣泛稱為UX設計應用程式,但是也可使用於快速原型設計的軟體。其他功能包括 Figmotion 和 Autoflow 等外掛程式及Arc Tool和Vector Networks 的可用性。

 

 

Webflow:網站編輯,所見即所得

近年來流行的線上網頁架站平台,使用者大多介於「外行平面設計師」及「專業網站工程師」之間,即使不會 Coding 和切版,仍然可以輕鬆建置出個人風格強烈的網站。此平台提供乾淨、語意化的程式語言和設計可以有效加速開發人員的工作,內建程式為大眾皆可使用的零編碼,設計者便可直接創建網站的功能與版型,Webflow 會自動轉換為線上可使用的網站,因此不用等全部架構設計完成,便可以即時看見在網路上的呈現。

 

Sketch:歷久不衰的經典UI/UX設計工具

以簡單功能與UI設計專門為訴求,早期成為UI/UX設計師慣用軟體,較資深的設計者大多首選以此為主軸的設計流程。可以創建各種形式的使用者介面,例如瀏覽器、行動裝置或程式的按鍵執行,因此使用者目前已經達全球數百萬工程師。

 

Sketch提供流暢的設計介面與豐富的繪圖功能,設計師可以創建高質量圖像。強調介面性能的Sketch和可跨平台線上使用的Figma雖不同特點,但是能使設計者專注、快速的解決問題才是重點。

 

 

Mockplus:跨部門神器,讓不同團隊的人都看的懂!

簡潔易用並專注於原型設計的UI/UX設計軟體,非常適合跨團隊協作。可以有效幫助專案企劃有效的溝通網頁功能、軟體介面、App 互動,透過畫出原型,讓產品經理、設計師、程式開發、主管、客戶之間能夠了解產品本身的使用流程,把想像或文字化為具體可用的示範。

 

Mockplus支援不同平台 AxureSketchAdobe PhotoshopFigma and Adobe XD匯入原型設計。同時支援電腦版Windows和Mac的桌面應用程式及行動裝置系統iOS和Android應用程式,所有項目同步到 Mock PlusCloud,快速的組合中就能產生可以互動操作的原型圖。

 

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12個UI/UX設計工具神助攻,成為網頁設計大師真輕鬆!(1)
12個UI/UX設計工具神助攻,成為網頁設計大師真輕鬆!(1)

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目錄

1. 網頁設計、網頁開發、UIUX是什麼?

1-1. 網頁設計 (Web Design) 

1-2. 網頁開發 (Web development) 

1-3. 使用者介面設計(UI設計,User Interface)

1-4. 使用者體驗設計(UX設計,User Experience)

2. Adobe XD:整合在雲端上的UI/UX設計

3. Figma:超人氣線上UI/UX設計

4. Webflow:網站編輯,所見即所得

5. Sketch:歷久不衰的經典UI/UX設計工具

6. Mockplus:跨部門神器,讓不同團隊的人都看的懂!

7. Claritee:不會設計仍可從零上手

8. InVision:讓團隊不失去方向,保持工作進度

9. Axure RP:我很醜,可是我有脈絡

10. Framer:解決溝通上的煩惱

11. Origami Studio 打造出 FB 與 IG 的UIUX設計

12. Marvel:產出APP的設計圖

13. Justinmind 節省UI/UX設計的時間

 

網頁設計、網頁開發、UIUX是什麼?

隨著科技的進步,手機介面也越做越人性化,美觀大方的頁面讓你一頁接著一頁的滑。這時你不禁會想:只要會做網站的話,就能輕鬆設計出這樣美觀的介面嗎?其實未必!網站設計與開發的領域其實可細分成使用者介面(UI)、使用者體驗(UX)、網頁設計(Web Design)和網頁開發(Web development)領域,簡介如下:

 

網頁設計 (Web Design) 

網頁設計是一個廣泛的類別總稱,涵蓋各種關於網站視覺效果、網站可用性的領域,包含UI/UX設計等。

 

網頁開發 (Web development) 

製作網站的技術端部分,專注於 coding,也就是擁有第一段所述「做網站」的能力。網站開發可以分為網頁「前端」和伺服器端的「後端」。

 

使用者介面設計(UI設計,User Interface)

網頁設計的項目之一,處理人們與網頁、app互動的元件如按鈕、手勢識別等。

 

使用者體驗設計(UX設計,User Experience)

另一個網頁設計的項目之一,處理用戶在使用網站或應用程序時的行為和感受。其實UX 設計的日常工作中,視覺表現只能算是其中的一個項目。他們需要針對用戶進行深度研究,可說是人類學、心理學、人因工程學等的跨領域學問。

 

一個手機版的網頁,為要兼顧兼顧便利及美觀,因此對於頁面的動線、順序、流程與使用細節上都需要重視。並確認UI所設計出來的視覺,能傳達UX設計師展示的路徑。簡單來說,UI設計傾向於眼睛所看見的「外在呈現」,UX則致力於使用者的「內在使用感受」。UI可以是將UX理念實踐的美學工程師,可以透過以下12款常見的原型設計平台來執行:

 

Adobe XD:整合在雲端上的UI/UX設計

全名為 Adobe Experience Design,是UI/UX設計師最常見的向量繪圖程式,如果原本在平面設計上習慣使用Adobe 出的 Photoshop或Illustrator等軟體,使用 Adobe XD 時對於其操作介面會更直觀、容易上手。

 

框線構成的形式,整合設計師的思維、現有的工作流程,設計出電腦版、行動裝置的網站介面,可以隨時將原型設計圖輸出,直接分享給其他人觀看與操作,即時接收回饋並且修改。

影片連結:https://youtu.be/h4D0GGlYL1o

 

 

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OpenAI:共同維持單純生態讓程式社群「產生更高價值」

當被問及這些抱怨時,Greg Brockman回答:「新技術即將到來,確實需要這場辯論,即使會有別於過往社群的意見,我們將接受反饋並以不同的方式做事。」他認為人工智慧社群始終受益於Open AI的工作。「這會對生態系統有很大的價值,歸根結底,這些技術可以重塑我們的經濟,為所有人創造一個更美好的世界。」Brockman解釋道。

 

Codex 也肯定會為 OpenAI 及其投資者創造價值。2015年公司以非營利實驗室的身份起步,為了吸引外部資金,它在 2019 年轉為「利潤上限」 (capped-profit)模式,儘管Codex最初是作為免費API發布的,但 OpenAI 預期未來將會對使用者收費。

 

OpenAI表示它不想使用Codex構建自己的工具,因為它其實更適合改進人工智慧核心模型。Brockman說:「我們意識到如果追求成為任何一項工具,就會切斷任何其他路線。作為一家初創公司,可以選擇最擅長一件事。毫無疑問,此系統正為所有模型製作更好的版本。」

 

從 Codex 展示案例中猜測語言喜好

雖然 Codex 聽起來非常令人興奮,但在真正的工程師掌握之前很難判斷它的全部功能。但即使在不是工程師的情況下,確實看到 Codex 的運行情況,並且對人工智慧有一些想法。

 

OpenAI 的 Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示使用 Codex 創建網站遊戲,Brockman 在 Google 圖片上找到一個人的剪影,告訴 Codex 在貼上 URL 前「從頁面添加這個人的圖像」,剪影隨後出現在視窗上,然後 Brockman 修改它的大小,說道:「讓這個人變大了一點」、「現在可以用左右箭頭鍵控制它」。

OpenAI 的 Brockman 使用 Codex 創建網站遊戲 ,使用口語來「使喚」Codex 寫出相應代碼。

 

人工智慧藝術與科學般的對 Codex 下達指令

這一切都非常順利。人影開始在視窗上晃來晃去,但很快就遇到一個問題:它一直在視窗外消失。為了阻止這情況,Brockman額外下達指令:「不斷檢查這個人是否離開頁面,如果是就把它放回頁面上。」這阻止它移出視線,但很好奇指令需要多麼精確。我建議可以嘗試不同的方法:「確保此人無法退出頁面。」這這也有效,由於 Brockman 和 Zaremba 無法解釋的原因,它還改變圖形的寬度,將其壓扁在視窗上。

 

雖然此人工智慧應用實例很好的展現出來,同時也說明程式有一定的侷限性。OpenAI 並沒有聲稱它一定完全能夠讀懂人的大腦、完美的執行每個指令。相反地,它需要深思熟慮以及更多的反覆嘗試。Codex不會在一夜之間將不會撰寫程式碼的人變成專家工程師,但它肯定比任何其他程式語言更容易明白與學習。

 

 

 

 

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目錄

1. 人工智慧發展太快!Codex可將英文翻譯成程式碼

2. Codex:能將人話翻成Python等10多種程式碼的人工智慧應用

3. 程式設計中「最乏味」的關鍵步驟,人工智慧一把罩!

4. Codex 恐延續 Copilot 的代碼版權爭議

5. OpenAI:共同維持單純生態讓程式社群「產生更高價值」

6. 從 Codex 展示案例中猜測語言喜好

7. 人工智慧藝術與科學般的對 Codex 下達指令

 

人工智慧發展太快!Codex可將英文翻譯成程式碼

還在苦惱不會寫Python、Java這些程式碼,落後於其他人嗎?現在隨著人工智慧技術越來越強,未來程式設計不再是需要編寫複雜的代碼,甚至只要會說英文就能 coding!

 

馬斯克創辦、致力於人工智慧的研發公司 OpenAI 日前發佈一款新的機器學習系統「Codex」,可以將英語直譯成程式語言。期望這樣的人工智慧應用,能讓程式設計變得更簡單便利,為的是讓更多人能共同參與。

 

Codex:能將人話翻成Python等10多種程式碼的人工智慧應用

OpenAI 的 CTO 兼聯合創辦人 Greg Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示 Codex 的各式用途,揭開它神秘的面紗:簡約的介面、能夠將自然語言翻譯成 Python、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift 和 Shell 等 10 多種主流程式語言的能力。

 

Codex 就像是一位資料科學家,可以將資料下載、歸納後予以分析、製作圖表。還可以把人話翻譯成電腦程式碼,實現多種程式語言之間的互譯,更進一步建構出基礎的網站和遊戲。

 

舉例來說:使用者在指令欄中,使用英文「寫」出一個上方有大標、側邊有導覽列的網頁後,Codex 便會將此指令翻譯為完整的程式碼。雖然此系統並非萬無一失,操作執行時仍需要耐心,但已證明可為不同領域帶來更佳效率與價值。

 

程式設計中「最乏味」的關鍵步驟,人工智慧一把罩!

OpenAI 的 CTO 兼聯合創始人 Greg Brockman 說他們將 Codex 這項人工智慧定義為「增加工程師的人數」。他說:「編寫程式語言有兩個部分:首先,你必須認真思考、理解一個問題;之後將這些需要執行的片段——無論是函數還是API——轉譯成現有程式語言。」而後者的「轉譯」步驟是最乏味、但也是最關鍵的,這時就只能請出人工智能「Codex」為工程師消除繁重的工作。

 

Codex 恐延續 Copilot 的代碼版權爭議

OpenAI 使用早期版本的 Codex 為 GitHub 構建了一個名為 Copilot 的工具,這是一個微軟的原始碼儲存庫(因為微軟本身就是 OpenAI 的密切合作夥伴)。

 

Copilot 類似 Gmail 中輸入內容時修正拼字和文法錯誤的工具,藉此能夠提供開發者整行或整個函式的程式碼編寫、修正建議。不過 OpenAI 的新版 Codex 更加先進靈活,除了 coding 外,甚至還可以自行創建程式碼。

 

Codex 建立在 OpenAI 的語言生成,延伸 GPT-3 的模型,訓練資料包含自然語言,以及數十億的開放原始碼。GPT-3 本身就擁有閱讀、生成人類自然語言的能力,而 Codex 更是進一步地優化 GPT-3 原有的能力,甚至可從網路上抓取開放原始碼儲存庫並且進行培訓。

 

這樣的人工智慧應用與技術,卻有從工程師們的成果中謀利之嫌,已經讓 OpenAI 飽受爭議。例如過去的 Copilot 工具最受質疑的地方,就是對原代碼的版權侵犯問題。

 

有開發者表示:「我不同意 GitHub 在未經授權和未經許可的情況下,使用受版權保護的程式碼作爲機器學習產品『Copilot』的訓練資料庫 。Copilot 在未聲明原始碼所有權的狀況下,將這些受版權保護的原始碼放入用戶的軟體中⋯⋯這是對版權擁有者們的作品的的未經授權、未經許可的不當使用。」而 Python Flask 框架的創辦者 Armin Ronacher 更是因為 Copilot 的緣故而退出 GitHub。

 

同樣批評可能也將會針對 Codex,儘管 OpenAI 表示有受法律合理的保護使用。

 

 

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