誰說只有人才能搞發明?人工智慧也能辦到還獲得發明專利!(下)

誰說只有人才能搞發明?人工智慧也能辦到還獲得發明專利!(下)
誰說只有人才能搞發明?人工智慧也能辦到還獲得發明專利!(下)

真的不能小看人工智慧!能夠自己發明東西還獲得發明專利,真的很不簡單耶!(下)

 

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南非遭到爭議性的專利審核

在南非專利局受理之前,DABUS 這項專利曾經慘遭美國專利商標局、歐洲專利局、英國知識產權局和澳大利亞專利局駁回。美國法官表示「對於 AI 機器在專利法下是否有資格成為創作者,明確的答案就是『不行』」。他認為,由於科技發展日新月異,未來 AI 細緻複雜的程度可能媲美公認的發明人資格,但是「這樣的時刻尚未到來。一旦時機來臨,將由國會決定如何擴大專利法的適用範圍。」

 

令國際社會大吃一驚的是,南非專利局和智慧財產權委員會授予該專利,承認 DABUS 是發明者。該專利於2021年7月的專利期刊上正式發表,包括泰晤士報在內的新聞機構都對此事進行報導。

 

DABUS 的發明專利在南非的授予受到智慧財產權專家的廣泛反對。批評者認為,這是法律上的錯誤決定,如果南非有一個實質性的檢索和審查制度,DABUS 專利申請就會被拒絕。因為人工智慧缺乏成為發明家的必要法律地位。

 

人工智慧應用在生活許多地方,發展也一日千里,現在還能自主發明物品。但是是否能能成為合法的「發明者」,並申請專利,仍受爭議。

 

DABUS:「有知覺的」自主學習人工智慧

DABUS 被認為是「有知覺的」人工智慧應用,擁有創造性神經系統,無秩序性地刺激多數神經網絡以產生潛在的想法,並且從判斷中強化學習,這個過程被稱為「機器學習」(machine learning),而且一但系統經歷了「機器學習」,它就能夠在沒有人類干預的情況下「自主性」地開始進行發明,並推向最富有成效的方向。

 

這些發明是由「機器學習」構思出來的,根據自己的累積經驗,判斷想法的價值。儘管如此,該系統確實自主選擇性地將眾多元素的組合,強化為更複雜的概念。任何連結的概念都會啟動一系列記憶,被認為等同於人類的主觀感受(即感覺)。透過這種方式,DABUS 在構想中產生欣賞的情感。

 

AI 人工智慧能夠解決許多人類無法解決的問題,速度也比人類快得許多。多年來,出現了多種創意機器。在 DABUS 之前,Thaler構建了另一個AI,它創造了新穎的樂譜,他發明交叉刷毛牙刷設計,申請專利獲得了授權。證明AI是有足夠能力可以產生符合專利標準的新穎發明。然而,當時 Thaler 將自己列為發明者,而不是AI人工智慧。

 

DABUS 人工智慧影響了專利制度的改革

Thaler 的法律團隊表示,他們之所以會將「DABUS」列為專利申請中的發明者,是想要測試專利制度的極限,並藉此促進相關改革。

 

其中,法學專家 Abbott 指出:「授予自然人為發明者的法律是為了給予人們應該有的信任。另一方面,這些法律的制定並不考慮機器發明未來的可能性。因此現在是時候調整,我們必須從鼓勵人們發明東西,轉變成鼓勵人們創造出那些可以發明東西的AI。」

 

「在發明東西的時候,AI 在某些領域或許比起人類擁有更大的優勢,例如遇到需要使用大量數據,又或是廣泛的電腦計算資源時。」

 

專利制度對於投資者的影響

ABC 新聞則提到,只要將人工智慧列為發明者,便容易受到各國的專利制度阻止。這一點不確定性,也影響人們對於人工智慧應用與技術領域的投資意願。

「我們想要一個專利制度,它能充分鼓勵人們研發 AI,並讓那些人工智慧發展出具有社會價值的創新發明。」Abbott 說。

 

 

 

 

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真的不能小看人工智慧!能夠自己發明東西還獲得發明專利,真的很不簡單耶!(上)

 

 

目錄

全球第一取得設計專利的人工智慧! DABUS 的 AI 系統設計者非人哉

非人類的專利發明者-DABUS人工智慧技術

DABUS 獨立思考能力強!人工智慧定義已超越機器人

能自主研發的DABUS,是否也能自行申請專利?

南非遭到爭議性的專利審核

DABUS:「有知覺的」自主學習人工智慧

DABUS 人工智慧影響了專利制度的改革

專利制度對於投資者的影響

 

全球第一取得設計專利的人工智慧! DABUS 的 AI 系統設計者非人哉

人工智慧應用於諸多領域,而且發展速度真的遠遠超越我們想像,竟然連 AI 都能成為研發新產品的主力!各國的人工智慧應用與發展的專利申請數不斷提升,但人工智慧本身竟能成為合法的「發明者」?

 

 

非人類的專利發明者-DABUS人工智慧技術

南非專利局和智慧財產權委員會宣布一項名為「DABUS」的人工智慧應用技術,DABUS 竟然也已經自主完成兩項發明!這兩項分別是:「Neural Flame(一種以新穎且創意的方式閃爍,以吸引注意力的警示燈)」和「Fractal Container(一種便於堆疊與機器手臂操作的碎形幾何的食品容器)」,可以說是有資格取得發明專利的 AI。

 

DABUS 所發明的碎形幾何食品容器,其形狀有利於堆疊與被機械手臂操作

 

DABUS 獨立思考能力強!人工智慧定義已超越機器人

「DABUS」為「device for the autonomous bootstrapping of unified sentience」的縮寫,直譯即「統一感知自動引導裝置」,此系統研發者為美國 AI 專家塞勒 (Stephen Thaler),並提出「當人工智慧滿足發明人的標準時,人工智慧發明的專利申請應將人工智慧列為發明人」。DABUS 使用廣泛的人工神經系統創建專利,透過自己累積的學習經驗來構思發明。

 

DABUS 的出現,打破了過往我們對人工智慧定義只局限於「機器人」。

 

過往人們常將人工智慧定義為機器人。

 

能自主研發的DABUS,是否也能自行申請專利?

都能自主發明東西了,那 DABUS 是否能以「人工智慧」的身份自行申請專利?很可惜的是,DABUS 無法自行申請專利,因此得到英國薩里大學(University of Surrey)和國際律師團隊的協助完成。律師團隊認為,發明這兩項專利技術的都是 DABUS,而 Thaler 本人並未具備任何與容器或警示燈相關的專業知識,因此也不該由 Thaler 擔任發明人。

 

參與「人工發明者專案」(Artificial Inventor Project)的專利律師 Ryan Abbott 則說,AI 系統的確不會憑空出現,一定是經過大量的資料和程式碼的訓練,但是這並不見得可以讓 AI 系統所發明的東西都能追本溯源到人類,假設IBM 的 Watson 系統在解決問題的過程中,使用了一個可申請專利的技術,那麼可能會牽涉到數百或數千名工程師。

 

 

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心理治療師會被人工智慧取代嗎?安啦!

看到這裡,不禁會讓人擔心:連心理治療都要被人工智慧取代了嗎?別擔心!網路上已經有一些使用過 Woebot 的試用者,使用心得大致如下:

 

一、人工智慧還是不了解你!狀況外的 Woebot

很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的。

 

以 Woebot 目前自然語言處理能力,人工智慧還是比不上真人的心理師。Woebot 的回應,會讓使用者明顯的感受到自己面對的是機器人。很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的,就算是「聊」到最後進入到用文字輸入的階段,也感覺它的回應是「自己說自己的」。

 

二、隱私變成大數據的隱憂

做心理治療時,因為需要當事人的自我揭露,所以這一塊領域的從業者,保密原則可以說是非常重要的。然而透過 AI 聊天機器人時,使用者所傳的每個文字內容都儲存在網路的數據庫中,誰有權使用這些資料、這些人是否能盡到保密原則等,都是未知數。

 

AI即時諮商:彌補心理治療資源不足,連專家都看好

根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病

 

儘管如此,但是AI人工智慧還是能彌補現有心理治療資源的不足。根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病(數據如上圖圖表)。但是心理治療花費高,加上大部分患者不會主動尋求治療,因此有超過三分之二的病人仍然沒接受過任何治療,此時 Woebot 就可派上用場了!

 

吳恩達在 Twitter 上發文,公開自己加入 Woebot 的團隊呢

 

Woebot 並非為了取代傳統心理諮商而生,但可以讓即時需要的患者,多一項立即可用的醫療資源,在某些狀況下(如夜深人靜時患者需要幫助,但是生命線卻無法撥通)甚至可以救人一命!難怪連 Andrew Ng (中文名字為吳恩達,是前 Google Brain 電腦科學家、也是人工智慧領域的權威)都在 Medium 上宣布加入 Woebot 的團隊呢!

 

 

 

 

 

 

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目錄

1. 想不開嗎?人工智慧「Woebot」心理治療App隨時待命!

2. 讓心理師 AI 與你談心!一問一答的「認知行為療法」

2-1. 淺談「認知行為療法(CBT)」—當代主流的心理治療方法之一

2-2. 人工智慧如何配合「認知行為療法」?

3. 心理治療師會被人工智慧取代嗎?安啦!

3-1. 一、人工智慧還是不了解你!狀況外的 Woebot

3-2. 二、隱私變成大數據的隱憂

4. AI即時諮商:彌補心理治療資源不足,連專家都看好

 

想不開嗎?人工智慧「Woebot」心理治療App隨時待命!

 

一名男子剛跟自己即將分手的女友吵完架,在觀察到自己即將情緒失控的同時,即時拿出手機,對著聊天人工智慧機器人 App「Woebot」打出了「I just want to kill myself(我不想活了)」。沒想到,Woebot 竟秒回覆「You can call 911(你可以打911)」。這樣「跳痛」的反應,讓這名男子覺得好笑,瞬間怒氣全消!他回應 Woebot「我在中國呢!」

 

這個非典型的聊天人工智慧機器人 App 叫做「Woebot」,是由史丹佛大學的臨床心理學家 Alison Darcy 於 2017 年首創。其創造原理是利用認知行為療法(CBT)來輔助治療使用著的心理症狀。只要你心情不好時,就開啟 App、跟他對話即可。

 

下方影片為 Woebot 的 CEO 兼創始者 Alison Darcy 在 SuperBot 2018 上講述 Woebot 的發展史以及見解:

 

讓心理師 AI 與你談心!一問一答的「認知行為療法」

淺談「認知行為療法(CBT)」—當代主流的心理治療方法之一

認知行為療法的說明圖

 

認知行為療法(Cognitive Behavioral Therapy,CBT)」的理論是基於我們的思想、感受、行為、生理會受到外在環境影響。因此讓人們覺得困擾的不一定是「事情本身」,主要是「對事請產生的想法」。例如你今天跟某人約會,他遲到了,你可能就對他的觀感就不佳;但是,如果你的想法是「他可能遇到塞車,真是辛苦了」就不會有不滿的感受產生。

 

CBT 的目標,就是藉由改變想法,來協助當事人處理現階段的情緒狀況。典型的 CBT 療法中,治療師除了需要分析、評估案主現階段的想法、情緒、行為如何互相影響之外,也需要與案主共同努力,例如要求案主在日常生活中練習某些技巧、做情緒紀錄等。CBT 目前是主流的心理治療方式之一,執行起來也比精神分析、存在主義等治療方式等更目標導向。

 

人工智慧如何配合「認知行為療法」?

Woebot 主要是希望藉由 AI 與使用者對話之間,來辨識使用者所傳遞的內容,並且駁斥消極的、非理性的扭曲認知。比如說,當你傳:「我真的很沒用!」,Woebot 就會反駁這個病態想法,並且讓使用者了解這是自我挫敗(self-defeating)行為,會妨礙後天的發展。開發者 Darcy 將這款 AI 的角色設定為兼具同理心與幽默感的機器人,並且希望透過這款人設引導人們遠離負面情緒。

 

Darcy 曾經找了 70 名患有憂鬱症、焦慮症的學生做實驗,並分成兩組:實驗組與 Woebot 聊天;對照組則是讀心理衛生所治療憂鬱症的電子書。兩個星期後,Woebot 組的學生症狀明顯減輕,雖然實驗結果比預期的好,不過 Darcy 也坦言尚未與傳統的心理諮商師治療進行比較。

 

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特斯拉自研發超高效能晶片D1,訓練人工智慧效率光速快!

你能想像訓練人工智慧的超高效能晶片D1,竟是出自特斯拉自行研發的嗎?

 

Vehicle Automobile Car Road Tesla Auto White Car

 

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Dojo D1:超越以往自駕的晶片運算

 

電動車大廠特斯拉(Tesla)於上個月舉行的 AI 日(Tesla AI Day)上,發布 2 項重要產品:一是機器人「Tesla Bot」、另一個是由特斯拉自動駕駛硬體高級總監 Ganesh Venkataramanan 宣布自行研發的 AI 晶片「Dojo D1」,用來訓練資料中心,是特斯拉 Dojo 超級電腦晶片的一部分。

 

Dojo D1 晶片的研發讓特斯拉不僅是一間汽車公司、人工智慧的業者,還是一家晶片供應商!Tesla 和 Intel、Nvidia、Graphcore 等科技大廠,同為 AI 訓練模型的晶片供應者。

 

電動車大廠特斯拉(Tesla)於上個月的 AI 日(Tesla AI Day)上發布自行研發的 AI 晶片「Dojo D1」,可以用來訓練資料中心,是特斯拉 Dojo 超級電腦晶片的一部分。

 

Dojo 計畫負責人 Ganesh 說 「D1 晶片——從架構到封裝——完全是由特斯拉團隊所設計。其晶片就像 GPU,但是又有『CPU 等級』的靈活度,上下載頻寬還是網路晶片的兩倍⋯⋯」因此 D1 晶片已經超越了單純的 CPU 與GPU,而直接被稱為「Pure Learning Machine」(純學習機器)。

 

訓練人工智慧模型,需要大量的運算能力,而 D1 晶片的效能,對 AI 模型的訓練來說,可以說是是綽綽有餘的。像是車內攝影機所蒐集的各種影像,Dojo 晶片未來將協助自駕 AI 處理、應對處理路上的狀況。

 

特斯拉 CEO 馬斯克表示:特斯拉將在 2022 年投入 Dojo 的營運,目標是能夠實現真正的 100% 全自動駕駛。特斯拉稱 D1 晶片的頻寬是當前網絡中使用的晶片的兩倍。通過設計這樣一款高性能晶片,該公司希望保持低延遲和最大頻寬。

 

Dojo D1:超越以往自駕的晶片運算

D1 號稱由 500 億個電晶體構成,超越 AMD 的 EPYC Rome(395.4 億個電晶體),並略少於擁有多達 540 億個電晶體的 Nvidia GA100 Ampere SoC。D1 的大小約 645mm²,每 mm² 的整合高達 7750 萬個電晶體的有效電晶體密度,功率密度高於 Nvidia 的 A100 GPU 並略低於 Apple 的 M1 晶片。

 

一塊 D1 晶片由 354 個訓練節點組成,每個訓練節點內部都起碼有以下部分:

1. 64 位元 4 路多線程的CPU

2. 1.25MB SRAM 緩存

3. 低延遲數據交換結構;

4. SIMD 單指令多數據流的浮點/整數單元

 

D1 晶片訓練節點的一大特點,就在於「低延遲數據交換結構」:有一個叫做「 NOC Router」的結構,這是訓練節點之間交換數據的工具——特斯拉近乎苛求地給每一個小節點,都設計了上下左右各 64bit 的通道。

 

D1 晶片是 AI 訓練晶片,當然也有高效能的運算能力:單片 FP32 的運算能力高達每秒 22.6 兆次的浮點運算(單位為TOPs)、BF16 運算能力更是達到 262 TOPs——每秒 262 兆次。特斯拉展示:單顆 D1 晶片,其神經網路運算能力已超越一張顯示卡,也就是說性能比 Nvidia 的 GPU 或 Google 的 TPU 更強。

 

 

Tesla 一手打造的 D1 晶片是 AI 訓練晶片,有高效能的運算能力:單片 FP32 的運算能力高達每秒 22.6 兆次的浮點運算(單位為TOPs)、BF16 運算能力更是達到 262 TOPs——每秒 262 兆次。特斯拉展示:單顆 D1 晶片,其神經網路運算能力已超越一張顯示卡,也就是說性能比 Nvidia 的 GPU 或 Google 的 TPU 更強。

 

目前將每 25 個 D1 晶片組合成一個 Training Tile(訓練磚),而每個 Training Tile 的每秒浮點運算次數又為驚人的九千兆次(9 PFlots) ,每 12 個 Training Tile 又組成一個伺服器機櫃,每秒浮點運算次數總共為十億八千兆(108 PFlops);最後再將幾個伺服器機櫃搭配成擁有超高效運算能力的 Dojo 超級電腦,且擁有 50 多萬個訓練節點,超過 17 公里的內部電路連接,完整滿足其 AI 人工智慧的訓練需求。

 

 

Tesla 將每 25 個 D1 晶片組合成一個 Training Tile(訓練磚),每個 Training Tile 的每秒浮點運算次數又為驚人的九千兆次(9 PFlots)。

 

D1 將採用 7 奈米製程生產,可能將由台積電代工;但是三星也為特斯拉製造 HW3 晶片,所以由他們代工 D1 的可能性也很高。

 

 

 

 

 

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蘋果用AI把關兒童情色照同時,又該如何顧及隱私,真的很兩難的!(下)

 

因著智慧型手機的發展、網路越來越快、雲端越來越普及,導致有心人士大量散發兒童色情圖片。近幾年,全球兒童色情犯罪事件層出不窮⋯⋯因此蘋果使用 AI 人工智慧——這種無人的方式來把關兒童色情圖片的傳播(詳情請看上篇連結),想不到這個 AI 太厲害,竟引發隱私權方面的爭議!

 

拓展 Siri 搜尋功能,新增「提醒、干預」

蘋果表示,他們將對 Siri 功能與搜尋進行更新,利用AI 以提供有相關困擾的監護人與未成年人使用者協助。

 

例如:當使用者詢問該如何回報 CSAM 相關問題時,蘋果將會結束導向相關機構的聯絡方式,或是提供指引來幫助使用者。

 

除此之外,如果像是有使用者像要查詢有關 CSAM 或是敏感、有害的內容,系統也會進行干預,跳出警示告知使用者。

 

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圖片來源:蘋果官網。

 

難以揮去的隱私疑慮

這些功能,預計今年將會在 iOS 15、iPadOS 15、watchOS 8 和 macOS Monterey 的更新中推出。

 

在以往,相對於 Android 使用者,蘋果的支持者們最自豪的便是 iOS 的高穩定性與嚴密的隱私保障,而這也是蘋果公司不斷強調的優勢所在。

 

不過現在,蘋果這次的做法與過往似乎有了很大的不同。

 

即使這些措施雖然是為了保護未成年、減少兒童與青少年私密照外流所帶來的傷害,但同時還是帶來不少隱私與資訊安全的隱憂。

 

對此,有許多資訊安全專家與機構組織都表示疑慮或反對,認為這項作法「如同在牆上打洞、裝上門後再鎖上。」

 

雖然有門鎖,但是風險依然存在,況且要是鑰匙不慎流出,駭客便會暢行無阻。

 

除此之外,也有一些人擔心此先例一開,蘋果未來可能因為各國家政府的法律規定和要求,調整審查標準、成為監控工具。例如同志相關內容、政治敏感資訊等等,極權國家的使用者更是有此擔心。

 

隱私保障與資料運用的平衡難題

兒童色情內容經常被視為犯罪的證據,未成年人通常是在被威脅、利誘或哄騙的情況下拍攝這些內容,而流傳於網路上更是二次傷害。

 

蘋果此舉,或許是希望透過提高取得相關資訊的門檻,進而減低可能的需求,進而減少類似的兒童性犯罪再度發生。

 

然而,當檢警要搜查民宅前都須先向法院申請搜索票的法治社會下,蘋果直接以人工智慧審核使用者彼此之間的私人訊息和個人儲存空間等方式,來試圖達成防治的目的,是否有符合比例原則?個人的隱私考量與社會整體的治安,該如何平衡呢?

 

或許是個需要大眾不斷思考與討論的問題。

 

 

 

 

 

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目錄

1. 兒童色情照太氾濫 人工智慧來把關

2. 一偵測到情色照,AI 立馬傳模糊照給父母

3. 兒童色情照上雲端?人工智慧來守門

4. 拓展 Siri 搜尋功能,新增「提醒、干預」

5. 難以揮去的隱私疑慮

6. 隱私保障與資料運用的平衡難題

 

兒童色情照太氾濫 人工智慧來把關

兒童情色的相關犯罪防治,一直都是社會上一項十分重要的議題,尤其在歐美國家,政府與民間組織皆十分重視,並且投入相當大的資源在預防犯罪上,法規與刑責也更為嚴峻。

 

然而,縱使有嚴重的刑責,相關新聞依然層出不窮,尤其近年來智慧型手機、網際網路發展迅速,同時衍伸出許多拍攝、散播兒童情色照片的犯罪行為。

 

例如,在今年的 7 月 29 日,有一名居住在紐澤西州的男子,被警方查獲他的電腦內存有 110 個未成年性愛、裸露相關的影片和圖像。而其住處對面,正是當地的公立學校,令人不寒而慄。

 

在去年 2 月,也有一名美國空軍上校,遭檢警查獲他利用手機瀏覽未成年色情網站、保存圖片,他也坦承,自己使用 iPhone 手機下載未成年兒童的裸露照片高達 441 張,最後被判處 5 年有期徒刑與 15 年強制管束。

 

由於此類事件層出不窮,也讓蘋果決定調整目前的做法,希望能藉由其影響力,擴大對兒童的保護。

今年 8 月,蘋果在他們的官網上宣布有關保護兒童的新措施、功能,主要可歸納為三大類,分別是:Message 訊息內容偵測、iCloud 檔案掃瞄檢查、拓展 Siri 和搜尋功能的提醒和干預。

 

一偵測到情色照,AI 立馬傳模糊照給父母

未來,蘋果手機內的 Messages app 將會裝上新的工具「Helping with Communication Safety」,當 AI 偵測到使用者收到、發送色情等敏感內容的照片時,警告兒童和他們的監護人。而這些敏感內容的照片與圖像,也將會自動進行模糊處理。

 

如此一來,如果今天未成年使用者遭遇到惡意騷擾,就能夠有相關的保護措施。除此之外,蘋果也會提供資源與建議,告訴孩子遇到這樣的事情不是你的錯,不想查看或發送也沒關係,並鼓勵他們進一步尋求協助。

 

但是如果未成年使用者還是想要查看或是發送敏感內容,此時系統就會發送提醒給家長。

 

蘋果也特別表示,這項新功能是透過手機設備上的 AI 去分析、辨別圖片內容,並強調蘋果公司不會、也無法去查看這些內容。

 

圖片來源:蘋果官網。

 

兒童色情照上雲端?人工智慧來守門

雲端硬碟是現今常見的儲存資料方式,將個人照片備份在雲端,也能夠避免因為手機或電腦的損壞或遺失,導致相片和回憶一起不見。

 

然而,亦有有心人士藉由將違法的兒童色情內容存放在雲端硬碟中,並加以散播傳閱。

 

為了解決這個問題,蘋果將在 iOS 和 iPadOS 中新增一個新的系統,命名為「neuralMatch」。

 

這個系統將會允許蘋果檢測使用者儲存在 iCloud 當中的照片,並且與美國失蹤兒童及童工保護中心(NCMEC)的資料庫進行比對,確認其中是否有涉及兒童性虐待的內容(Child Sexual Abuse Material,CSAM)。

 

為避免使用者有隱私上的疑慮,蘋果說明將不會直接在雲端上掃描,而是將資料庫的圖片經過演算法轉換為雜湊值(Hash Value),這些真人無法辨識的資料數值會儲存在使用者的設備上。

 

每當使用者上傳相片至雲端硬碟,便會啟動 AI 人工智慧來評估配對,這段過程將會以私有集交集加密技術(Private Set Intersection)進行加密,而比對結果與加密憑證會一起儲存在 iCloud 中。

 

最後要如何決定使用者是否有違規,則是由一項名為「閾值秘密共享」的技術來處理。

 

如果是使用者的檔案中,有超過一定數量的圖像被 AI 人工智慧判斷為符合 CSAM 內容,蘋果系統就會把所有可疑的照片解密後,交由相關人員進行人工審核。

 

一旦審查屬實,蘋果將會停用該使用者的 iCloud 功能,並向有關單位進行通報。

 

Photo by niu niu on Unsplash

 

蘋果好意開發的兒童色情守門員 AI,竟引發隱私權方面的爭議!相關內容請看下篇連結

 

 

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賽跑破紀錄的不公平優勢!東奧場上的黑科技跑鞋再惹議

此次東京奧運真的也是各國頂尖科技的競技場!除了前面所述的 AI 人工智慧應用於場內的訓練選手、場外的無人駕駛、同步翻譯之外,其實還有許多意想不到的黑科技,應用於選手的服裝、運動鞋上。尤其是各家運動鞋廠牌所開發的先進材質,更是引發了選手間「不公平競爭」的疑慮。

 

前三名都有穿此款跑鞋!沒穿 Vaporfly 的跑者紛紛抗議

早在 2016 年里約奧運馬拉松,3 名男獎牌得主都穿了 Nike Vaporfly 4%樣版鞋!專家認為 Vaporfly 可提高「跑步效率」(running economy) 到 4%、表現可以增強 3%。自從 Vaporfly 在 2016 年起推出後,世界前 50 名馬拉松跑者的表現平均改善 2%,歸功於其碳纖維板鞋底。

因此,許多沒有穿著此款鞋的職業選手們向國際田徑總會(IAAF)投訴,以確定它們是否為跑者提供了不公平的優勢。

 

金牌選手腳上的 F1 跑鞋 EvoSpeed Future Faster+

而今年方才結束的東京奧運上,Nike 仍以黑科技跑鞋「Air Zoom Maxfly」大出風頭,許多身穿 Air Zoom Maxfly 的選手表現突出,連 400 公尺跨欄金牌、挪威的 Karsten Warholm 都批評奪銀的美國選手 Rai Benjamin 穿 Air Zoom Maxfly 簡直是「在鞋底墊彈簧床」。

 

但其他品牌跑鞋也都推陳出新,紛紛展現致勝的技術,像是上述的金牌得主 Karsten Warholm 自己也穿黑科技跑鞋:Puma 應用賓士 F1 賽車團隊研發的 EvoSpeed Future Faster+,如下圖影片:

 

Ralph Lauren 美國隊的全新穿戴式調溫技術

美國代表隊開幕禮進場服裝為 Ralph Lauren 操刀,加入全新穿戴式調溫技術 RL COOLING,與全球最先進的電腦降溫系統相同的技術。透過精密的裝置監察體溫,使用內建的微型遙控器調節至最佳水平,為穿著者的皮膚散熱,讓他們即使身處酷熱環境,仍可保持長時間涼爽。

 

OMEGA 為奧運選手提供最完美的計時

像游泳、體操和沙灘排球等項目都在使用 Omega 計時器,該計時器結合電腦視覺(Computer vision)、運動傳感器和機器學習等技術,使運動員能夠時時跟蹤他們的動作並將其直接分析到比賽中。

這次日本東京奧運,都史無前例的大量導入 AI 人工智慧機器學習等技術。這一創舉將改變日後選手的訓練方式、相關體育競賽、以及強化比賽公平性的里程碑。這些高科技在未來將協助選手在體育賽事上取得更佳成績,成為未來奪牌的關鍵。

 

 

 

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AI 即時翻譯提升溝通的精準

VoiceTra:日本政府研發.人工智慧即時翻譯 31 種語言

奧運賽事的 16 天內,東京每天湧入約 920000 名海外遊客。為此能夠溝通順利,日本政府開發了一款使用AI 人工智慧結合機器學習,打造出多國語言即時翻譯 App 「VoiceTra」。

 

VoiceTra 結合雲端運算系統與機器學習改善翻譯品質,目前可以提供 31 種語言的文本翻譯,讓來自不同語系國家的人們能順暢溝通。

 

Fukidashi:雙螢幕的面對面翻譯對話框

針對面對面的多國語言溝通,Panasonic 推出了造型像漫畫中的對話泡泡、大小如 iPad 的「Fukidashi」平板。

 

「Fukidashi」可以裝在支架上立於桌上,設備的正反面都有螢幕,可以讓雙方以不同的語言溝通。例如 A、 B 雙方各以英語與日語交談的狀況下,A 方用英語說了一句話,靠近 B 方那側的螢幕就會顯示日文翻譯, B 方用日文回答後,靠近 A 方的螢幕就會將 B 方所說的話用英文呈現。目前 Fukidashi 可以支援日語、英語、韓語和中文四種語言哦。

 

除了用於面對面交流的 Fukidashi 外,Panasonic 還推出適用於機場、展場、觀光導覽區的多國語言翻譯大聲公「Megahonyaku」,可以透過人工智慧即時將日文翻譯成英文、中文以及韓語,傳遞到各種公共場合。

 

 

 

除了AI 人工智慧之外,選手們的服裝、鞋子上的黑科技也是致勝的關鍵喔!點此篇看看某些得牌選手的鞋子為何引發其他選手的抗議吧。

 

 

 

 

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目錄

1. Intel 推 3DAT 運動追蹤, AI 加速處理分析動作

1-1. 雲端攝影追蹤 x AI加速處理分析,不需任何穿戴裝置!

2. AI 透過 40000 影片分析,造就日本柔道金牌

3. 東奧內自由行駛的 AI 自駕車

4. AI 即時翻譯提升溝通的精準

4-1. VoiceTra:日本政府研發.人工智慧即時翻譯 31 種語言

4-2. Fukidashi:雙螢幕的面對面翻譯對話框

5. 賽跑破紀錄的不公平優勢!東奧場上的黑科技跑鞋再惹議

5-1. 前三名都有穿此款跑鞋!沒穿 Vaporfly 的跑者紛紛抗議

5-2. 金牌選手腳上的 F1 跑鞋 EvoSpeed Future Faster+

6. Ralph Lauren 美國隊的全新穿戴式調溫技術

7. OMEGA 為奧運選手提供最完美的計時

 

本來要在 2020 年舉辦的日本東京奧運,因為 Covid-19 疫情史無前例地推遲至 2021 年舉行,儘管經歷了許多風風雨雨、充滿不少爭議,但此次舉辦的東京奧運卻也是結合科技實力的一個重要展現:將最新的 AI 人工智慧技術導入於選手的訓練、提升參賽運動員和觀眾的體驗,以及解決賽程中所面臨的問題等。

 

Intel 推 3DAT 運動追蹤, AI 加速處理分析動作

晶片龍頭大廠 Intel(英特爾)開發了 3D 運動員追蹤技術(簡稱為 3DAT ,全名為 3D Athlete Tracking),用於追蹤短跑比賽等項目。它以攝影機拍攝選手的體型、動作並上傳到阿里巴巴的雲端上,以姿態估測演算法(pose estimation algorithms)做選手身體動作的生物力學分析後,再將「幾乎同步」的分析資料疊加在即時轉播的影片上。

 

雲端攝影追蹤 x AI加速處理分析,不需任何穿戴裝置!

DAT 的運用能為參賽選手提供訊息和洞察分析:像是運動的姿勢、阻礙他們前進的因素等。此項技術使用4部雲端的攝影機拍攝全身主要關節位置,發送給內建 Intel 人工智慧加速功能「Deep Learning Boost AI」的處理器進行分析。教練收到分析報告和圖表後,就能更清楚地了解選手弱點、如何更精準的調整運動姿勢、規劃訓練等,來幫助選手充分發揮潛力。

 

另外,使用 3DAT 追蹤時,選手不需要穿戴任何感應裝置,自然也不會影響到訓練過程。

 

AI 透過 40000 影片分析,造就日本柔道金牌

東京奧運柔道項目中,日本選手高藤直壽在 60 公斤男子柔道項目中奪金,讓拿下銀牌的台灣選手楊勇緯忍不住落淚。原來,高藤奪金的秘密之一,在於背後有著 AI 透過 4 萬支影片的大數據分析!

 

在 60 公斤量級金牌戰拿下銀牌,而日本選手金牌得主高藤直壽,和日本隊連續奪得多枚金牌背後的關鍵是什麼呢?

 

其實,自 2016 年里約奧運後的國際賽事,日本柔道隊都會分析人員到場拍攝與分析超過四千名選手的動作,解析他們的招數、技巧、優劣勢,像是何時進攻、何時該防守、如何抓住對方的道服等,讓教練、選手隨時都能藉由影像來反覆練習確認。

 

像是近期兩場的世界錦標賽上,日本隊分析後得知:過往柔道得分率最高的「過背摔」和「內股」等主要招數,多數選手逐漸傾向以固定規則較少的「空氣摔」來取勝。高藤直壽及其教練古根川實掌握此分析訊息,並精心研究了對策,成為日本隊奪得金牌的重要原因之一。

 

 

東奧內自由行駛的 AI 自駕車

在2020年底,豐田正式推出專為 E-Palette 打造的移動服務平台「MSPF」之全新功能,包含結合車輛的無人駕駛自主移動管理系統(AMMS)和同時監管多車的e-Palette任務分配平台(e-TAP)。

 

AMMS可依實際交通需求和行駛情況,調度和安全管理車輛;e-TAP 導入可視化管理,實現一人同時監管多台車輛的高效管理。

 

「e-Palette」的空間可承載20名乘客和4輛輪椅,里程可達150公里,並採用平穩加速和自動剎車的技術,車體本身還能檢測周圍車輛或行人,內外塗佈對抗 covid-19 的防護層,避免接觸感染。因此在防疫期間,e-Palette車隊仍可進入會場。

另外,「e-Palette」的座車還能根據運動員的身高而調節扶手,地板也為提高視障人士的能見度而以對比色塗裝。

 

雖然是人工智慧加持的無人駕駛,但是為了安全起見,每輛車還是配備一名駕駛員以確保安全、並且應付緊急事件。

 

人工智慧除了用於訓練選手、載運奧運選手、工作人員與會眾之外,還可以擔任即時翻譯人員,讓多國語言的溝通零障礙!請點此篇連結

 

 

 

 

 

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