Google FLoC到底怎麼了?為啥許多瀏覽器都不挺它?(下)

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Google FLoC到底怎麼了?為啥許多瀏覽器都不挺它?(下)

Google FLoC到底發生什麼事?竟然有許多瀏覽器都不支持它?(下)

 

目錄

1. EFF:Google 的 FLoC 是一個糟糕的主意

1-1 1. 瀏覽器指紋識別

1-2 2. 洩漏用戶資訊,加劇歧視問題

2. 網頁架設工具龍頭 WP 也存疑

3. 瀏覽器同業們也反對 FLoC 恐孤掌難鳴?

 

本文為該系列的下篇,上篇請點此連結

 

網頁架設工具龍頭 WP 也存疑

EFF 發聲後,Wordpress 也站了出來,引用 EFF 的文章並發出公告,並表示:「Google 的 FLoC 技術是一個糟糕的追蹤方法。」並認為,FLoC 除了可能會加深在租屋、聘雇等場合的歧視之外,其未經使用者同意、和追蹤網站共享資料所造成的隱私安全問題,也會讓立法和監管單位難以保護使用者。

 

WordPress 可以說是目前內容管理系統中的第一把交椅,全世界有高達 41%的網站架設、管理系統都是採用 WordPress 架設而成。因此官方團隊一致認為,WordPress 絕對有責任幫助整個社群消除種族主義、LGBTQ + 歧視、性向歧視與精神疾病患者歧視等問題──透過簡單的程式碼。 

 

因此,對於現階段而言,Wordpress 官方表示會「像對待安全問題一樣對待 FLoC」,從核心程式碼預設停用 FLoC。

 

但這項決定並非是完全禁用,如果想在網站中使用 FLoC,依然可以使用官方提供的程式碼,藉以覆蓋掉過濾器。

 

▲  WordPress 官方提供以重新啟用 FLoC 之程式碼。

 

官方在公告中表示,他們也承認這樣的處理方式很不尋常,不過這是為了整體社群利益著想。至於為什麼不讓使用者們等到下一個主要版本發佈後再更新就好?因為 WordPress 的下一個版本 5.8 最快要等到 2021 年 7 月才會發布,但 FLoC 在 4 月就會推出使用了。

 

瀏覽器同業們也反對 FLoC 恐孤掌難鳴?

目前公開明確反對 FLoC 技術的瀏覽器包括 Vivaldi 與 Brave,而 Microsoft Edge 與 Mozilla Firefox 則是表示他們並不會立即採用 FLoC

 

除此之外,目前公開明確反對 FLoC 技術的瀏覽器包括 Vivaldi 與 Brave,而 Microsoft Edge 與 Mozilla Firefox 則是表示他們並不會立即採用 FLoC。

 

美國科技新聞網站 The Verge 於 2021 年 4 月 16 日刊出一篇採訪報導表示,當微軟被問及:「Edge 是否會跟進 Google 倡議的 FLoC 技術?」時,他們並未正面回應,僅僅是表示:「我們不支持蒐集非經使用者同意的使用者身份資料,像是瀏覽器指紋。」

 

再加上微軟日前才發表自家的使用者資料匿名化處理方案,名為「PARAKEET」,因此媒體普遍認為,現階段微軟不會採用 FLoC

 

至於 Mozilla Firefox 則是於報導中告知 The Verge,他們不認為廣告產業會需要數十億使用者資料,才能發送高相關性的廣告,這也是何以 Firefox一天封鎖數十億廣告追蹤器的原因。而對於 Google 倡議的方案,目前也並沒有計畫會實作。

 

那另一主流瀏覽器 Safari 呢?蘋果官方尚未對此有任何表態。只有 Safari 智慧追蹤防護功能團隊成員 John Wilander 被問及 Webkit、Safari 對 FLoC 的態度時,在個人  Twitter 帳號上表示:「蘋果『沒說會實作』,而且蘋果有自己的追蹤防護政策。」

 

而 Brave 與 Vivaldi 皆公開表態不支持 FLoC,並且會於瀏覽器中禁用。Brave 甚至還大力抨擊 FLoC 是「以保護隱私為幌子,卻從根本危害了使用者的隱私」。而訴求隱私的搜尋引擎 DuckDuckGo 則推出 Chrome 擴充套件,讓使用者可以選擇停用 FLoC

 

就現況而言,FLoC 技術似乎面臨獨木難支的局面。Google 已在 3 月底針對 Chrome 89 及特定市場展開 FLoC 的廣告測試,未來 FLoC 是否能像 Google 原先希望的全盤取代 Cookie 技術?我們還是需要繼續看下去。

 

 

 

 

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目錄

1. EFF:Google 的 FLoC 是一個糟糕的主意

1-1 1. 瀏覽器指紋識別

1-2 2. 洩漏用戶資訊,加劇歧視問題

2. 網頁架設工具龍頭 WP 也存疑

3. 瀏覽器同業們也反對 FLoC 恐孤掌難鳴?

 

 

上次我們已介紹過 Google 將用以取代第三方 Cookie 的新技術「FLoC」,在當時,Google 聲稱被稱為「FLoC」的人工智慧技術「能兼顧實用、使用者隱私與資料安全性三個面向」。

 

但也有反對聲音指出,這會更加鞏固 Google 在網路廣告產業的壟斷地位,而且 FLoC 人工智慧技術也不像官方聲稱的那樣安全無虞,反而因為將使用者「分組」的機制,很可能演變成「超級追蹤器」,並且會加重歧視、偏見等問題。

 

隨著爭議愈演愈烈,多家科技公司與網路同業也選擇站出來公開表態──其中包括全球知名網站建置、內容管理系統「WordPress」也直指:FLoC 存在安全疑慮!

 

EFF:Google 的 FLoC 是一個糟糕的主意

長期致力於保護網路個人自由與隱私的電子前哨基金會(Electronic Frontier Foundation,EFF)就強烈質疑 FLoC 的安全性,並於 2021 年 3 月發表專文進行公開譴責。

 

EFF 指出,FLoC 主要有兩個問題:

1. 瀏覽器指紋識別

瀏覽器指紋(Browser fingerprinting),又稱數位指紋、裝置指紋等,指使用者在使用連網裝置(電腦、手機、平板與智慧家電等)的過程中,被遠端網站收集並累積的個人資訊。現有技術已能跨瀏覽器追蹤使用者,就算不斷切換不同瀏覽器也沒有用。

 

瀏覽器指紋的存在,讓網站能識別出個別裝置,甚至還能識別其使用者的真實身分。況且也有人認為「瀏覽器指紋」是一種比 Cookie 還更具侵入性的追蹤方式。

 

而 FLoC 的分組機制,一方面雖然讓使用者得以隱藏在多人群組中,但也因為 FLoC 已經先對使用者分組,因此如果有追蹤者預先鎖定一個 FLoC 分組,只需要將你與其他幾千人區分開來,而不是幾億人。再透過關聯其他資料,反而更容易建出唯一指紋,辨識出特定的使用者。

 

2. 洩漏用戶資訊,加劇歧視問題

FLoC 群組本身也許不能提供身分辨識,但是網站仍然可以用其他方式識別使用者──像是:很多網站都支援「使用 Google 帳號登入」,如果網站將其與從 FLoC 中取得的資料聯繫起來,就可能會如同「拼圖」一般,拼湊出使用者的真實資料。

 

而追蹤者將可以反向推算出一個群組中的使用者組成──因為群組中的成員會是同個類型的人。例如:一個群組中都是年輕女性;另一群組則是特定黨派的忠實選民;第三個群組是 LGBTQ+ 的支持者等等。

 

 

「如果你瀏覽一個健康與醫療的網站,你可能會信任他提供的資訊,但這不表示他可以取得你的政治立場;如果你因急需租房而在瀏覽租屋平台網站,他也無權知道你最近是否有 Google 過憂鬱症的治療方式。」EFF 表示,這很可能加劇在就業、醫療、住房等各方面的偏見問題。「每個人都有權利,在不同的背景下展示自己的不同面向。」

 

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所以模特兒要被 AI 取代了嗎?

這樣看起來人工智慧模特兒的好處多多,不僅費用比較低、可控性高,還不需要煩惱真人模特兒日後危害品牌形象的可能,不只能取代真人模特兒,也許連攝影師、化妝師都可以不需要了?

即使虛擬模特兒看似完美無缺,但依然有質疑的聲音。

有意見表示,對 AI 生成的模特兒全都是「完全虛擬」的表示懷疑。AI 模特兒的生成要使用到電腦視覺(Computer vision)和電腦圖學(Computer Graphics)技術相結合,把二維圖片變成三維後進行疊加和渲染,本身就是一個很複雜技術;

再者,如果這些人工智慧系統不是使用最強大的臉部識別功能,那訓練的圖片庫與生成的圖片庫,將會有很多重合。神經網絡非常容易過擬合(overfitting),因此它們可能只是「記住」圖片,而不是「學習」生成出「全新」的圖片。

▲ 目前真人模特兒的走秀仍是人工智慧無法取代的。圖片來源:Raden Prasetya on Unsplash。

 

另一種方向觀點則表示,畢竟模特兒也不單單只是出現在宣傳 DM 上,對時裝界來說非常重要的「時裝秀」,當然也不能缺少模特兒的走秀,並且時裝秀的重點也不在出售與否,只是為了展現服裝設計師們的美學與創造力。

雖然現在的 AI 還不能完全取代真人模特兒,不過也許在未來的某一天,連走秀也可以交給人工智慧也說不定!

 

 

 

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服裝麻豆要失業了?讓你無法分辨的超逼真人工智慧models

][poiuytrewq▲ 時裝模特兒拍照示意圖。來源:Cody Lannom on Unsplash。

 

隨著各大產業經歷數位轉型,人工智慧也在時尚服裝產業掀起變革。

過去在各大服飾品牌都會印刷製作商品型錄,藉以展示出樣裝的款式特色。此類平面型錄的成本高昂,即使漸漸轉變為線上電子型錄,但撇開印刷成本之外,聘請模特兒、定裝、換裝拍攝、選片、修片、排版等過程依然費時又耗力;

另一方面,對現在十分普遍的「網拍電商」而言,為了應對流行的快速變化與多變的風格,需要快速上架大量新款服飾,因此如何在短時間內拍攝大量新款服飾商品宣傳圖,說實在也算是很大的負擔。

不過這個看似難解的問題,在引入人工智慧後,將能迎刃而解!

超逼真「AI 模特兒」 試衣、棚拍、擺 Pose 都難不倒它

現今已有 4 間公司,實際開發出用於時尚產業的 AI 技術:

1. DataGrid(株式会社データグリッド)

▲ DataGrid 技術展示影片。

DataGrid 是位於日本京都的一家科技公司,致力於開發出來高解析度、高品質、高度逼真的模特兒自動生成 AI。

從上方展示影片中可以看到,有不同人種、不同身材也不同風格的模特兒,而他們全都是基於 GAN(Generative Adversarial Network,生成式對抗網絡)深度學習開發而成的人工智慧系統所生成的「虛擬模特兒」。

過去嘗試用 GAN 開發人形的案例多為臉部生成,但如果背影顏色等無關訊息會干擾臉部的生成,一直開發上困難的地方;而 DataGrid 表示,他們的演算法能剔除所有可能混淆生成的訊息,在一個純白色的背景下建構出 AI 模型,亦營造出在攝影棚內拍攝的感覺。

DataGrid 表示,他們所生成的圖像都是完全虛擬的,與現實中的人物無關,亦不會有侵害肖像權的問題。

2. Zalando

Zalando 是歐洲最大的時尚電子商務公司,2020 年度一季的營收就高達 18.5 億歐元(約台幣 635 億元)。

Zalando 是採用 StyleGAN 來生成 AI 模特兒。StyleGAN 是由 Nvidia 於 2018 年 12 月推出的新型生成對抗網絡,除此之外,研究團隊建立了一個有 38 萬張模特兒圖片的數據庫,每張的模特兒都附帶最多六件衣服、鞋子、配件的照片,並從模特兒擺的 pose 上提取出 16 個「關鍵姿勢點」。

▲ Zalando 數據庫示意圖,紅點即是「關鍵姿勢點」。圖片來源:Zalando 官網。

 

除了開發人工智慧模特兒,而作為銷售商務公司的 Zalando 正在研究將其與 Deepfake 技術結合使用,嘗試讓消費者的臉孔可以合成到虛擬模特兒身上,進一步加強個人化的虛擬時尚購物體驗。

3. Artificial Talent

▲ Artificial Talent AI 模特兒示意圖。圖片來源:Artificial Talent 官網。

 

Artificial Talent 位於美國芝加哥,他們將 3D 渲染技術結合人工智慧應用,用數千個真實的頭部、臉部數據訓練,開發出臉部生成引擎「Adonis」。

Adonis 的特色是可以大規模生成的逼真的 AI 模特兒,同時亦可以完全客製化。客戶可以選購已有的 AI 模特兒,也可以指定客戶自己的品牌模特兒,連同服飾一起寄給 Artificial Talent 進行拍攝及 3D 建模。

針對以此技術生成的 AI 模特兒,Artificial Talent 特別表示,即使是在已告知受訪者「兩張照片中有一張是 AI 模特兒」的前提下,仍有 95% 的測試者無法分辨出哪一張是真人、哪一張是人工智慧生成的。

這表示 Artificial Talent 可以用更少的成本,獲得同樣、甚至更好的結果。

4. Lalaland.ai

Lalaland 是位於荷蘭的新創公司,以提供服飾銷售商 AI 模特兒等服務為主要業務。

▲ Lalaland AI 模特兒示意圖。圖片來源:Lalaland 官網。

 

Lalaland 主打是快速便捷的製作流程。客戶只要經由:

▲ Lalaland 鼓勵客戶進行 A/B 測試已找出最佳模特兒。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

  1. 上傳合規(如標準 PDP 色度)的人體模型圖像
  2. 從 Lalaland 的多樣化──包含各種年齡、種族、高矮胖瘦等──資料庫中挑選出設定,與上傳的人體模型融合,設定姿勢、服飾與配件,塑造出與品牌形象相符的模特兒。
  3. 進行細微的個性化調整,完成之後就可供下載並發佈到客戶的網站上。
  4. 回到步驟 (2) 重新調整模型。Lalaland 支持客戶進行 A/B 測試,以此來找出怎麼樣的模特兒可以吸引更多目光。

Lalaland 表示,這是傳統模式做不到的事。傳統無法跟人工智慧一樣,可以隨時依照市場喜好改變品牌模特兒的膚色或身高,AI 也不用因為改變形象就要重新拍一組定裝照。

根據 Lalaland 統計的數據,將宣傳模特兒換成 AI 後,不僅可以節省 70% 的攝影費用、而且成圖時間更能加快 230%、點擊率亦增加 140%,最重要的是能進而提升轉換率,使營收足足增長 15%!

所以模特兒要被 AI 取代了嗎?點此接續看下去!

 

 

 

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人工智慧訂位不再是夢?!Line Clova就是辦的到!(下)

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本系列文章為【Line Clova 登台確定!讓人工智慧幫你接電話、訂餐廳 】的下篇,請點此看上篇閱讀了解 Line Clova 的「CLOVA Chatbot 聊天機器人」、「CLOVA Face 臉部辨識」與「CLOVA OCR 光學字元辨識」等友善人工智慧服務吧!

4. 人工智慧電話接聽服務「LINE AiCall」

▲ LINE AiCall 宣傳影片

 

結合 STT 與 NLU 兩項技術發展出的 LINE AiCall,是目前許多人最期待來台的服務。LINE AiCall 已經在日本餐飲業逐步推廣,從官方宣傳影片中可以看到,人工智慧機器人能用自然語言與客戶互動、對話,代替忙碌餐廳業者處理的訂位問題,例如在熱門時段幫忙「喬」出座位。

LINE 官方表示提到,過去的 STT 技術需建立三種模型──聲學模型(Acoustic model)、語言模型(Language model)、發音模型(Pronunciation model),如今,LINE 只需要建立一個 NEST model 即可進行語音辨識,並表示他們的模型擅長辨識自然隨興的對話,和較長的語句。同時也特別強調,即使是在吵雜環境噪音中(畢竟餐廳店內通常都很吵雜)也能提取語音做辨識。

5. LINE eKYC 數位辨識身份

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

將上述的 CLOVA Face 加上 CLOVA OCR 後,就誕生出 LINE eKYC 數位辨識身份(Know Your Customer)的人工智慧服務了。

過去在申辦很多如銀行開戶等服務前,為了預防身份盜竊、金融詐騙或洗錢,都會要求客戶先填寫能確認身分的個資,這個步驟被稱為「Know Your Customer」,簡稱 KYC;從紙本填寫轉化為數位化,就稱為 eKYC。

LINE eKYC 便是以透過線上掃描身分證、健保卡等個人證件來確認身份。除了 CLOVA Face與 OCR 技術以外,LINE 於 2017 年加入了全球最大身份驗證技術聯盟「FIDO」,採用 FIDO生物辨識認證技術,讓 LINE eKYC 服務更臻成熟。

LINE 招募台灣技術人才 期待 2021 年正式落地

LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,LINE AiCall 目標是在 2021 年找合作試行夥伴,進行開發前期測試應用與台灣在地化;而 CLOVA Chatbot 以及 CLOVA Face 也正式開放給台灣企業夥伴進行合作洽談。

除了招募合作夥伴,一直以來 LINE 不遺餘力地挖掘台灣技術人才。例如從 2018 年開始啟動的「LINE TECH FRESH-技術新星人才計畫」,每年共開出 30 個實習職缺,讓獲選者有機會跟著開發團隊實際參與專案,提供校園開發者有累積實務經驗的機會。

LINE 官方表示,爭取明年讓 LINE CLOVA 的應用融入台灣市場,也將會積極招募台灣本地的人工智慧技術人才,如果想在這波機會加入LINE團隊,現在開始學習還不算太晚哦!

 

 

 

 

 

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LINE CLOVA 確定登台!以後可以讓人工智慧幫你訂餐廳啦

LINE 年度科技盛會「LINE TAIWAN TECHPULSE 2020」日前落幕,大會上不但為台灣開發者帶來 LINE 總部的第一手技術資訊,更宣布將引進在日本推行人工智慧技術「LINE CLOVA」,目標是提供貼近使用者需求的「友善人工智慧」。

未來將在台提供 CLOVA 的相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,除此之外人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也即將進軍台灣!

▲ LINE 自日本引進人工智慧技術「LINE CLOVA」相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,而人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣!|圖片來源:LINE官網

 

近年來 LINE 積極發展人工智慧應用服務,原先於 2019 年的開發者大會將導入 AI 計畫「LINE BRAIN」,而今年宣布將 LINE BRAIN 與自家智慧助理「LINE Clova」合併,發展為 AI 技術品牌「LINE CLOVA」,成為 LINE 旗下人工智慧技術的集大成者。

整併當然不是只有統一名稱,LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,兩項產品線的合併後最重要的突破就是「商業落地」,未來這些 AI 技術不再只是概念而已,而是會實際應用在產品之中,為台灣的使用者帶來更多生活與工作的便利。

LINE CLOVA 主要涵蓋四大領域的技術: NLU(自然語言理解)、Face(臉部辨識)、OCR(光學字元辨識)、STT(語音辨識)。而統整這些技術、確定將會登台的應用服務分別有:

1. CLOVA Chatbot 聊天機器人

▲ CLOVA Chatbot 能精確地判讀使用者的對話內容與意圖。|圖片來源:LINE 官網

 

NLU 技術是一直是 LINE 在人工智慧服務項目發展的核心之一。自 LINE 從 2016 年發表Chatbot 功能以來,已逐漸普及為公眾人物及企業與使用者之間的溝通橋樑。像是公司行號、社群媒體、公眾人物等皆會開設自己的 LINE Chatbot,作為與客戶、大眾快速溝通的管道。

根據 LINE 官方資料,CLOVA chatbot 所累積的問答資料庫達 100 萬筆,使用超過 1 億人次,累積的使用者對話保守估計約有 17 億之多。如此豐富的資料累積,加上 LINE 在亞洲市場過去的利基,讓 CLOVA Chatbot 特別擅長辨識在全世界語言體系之中相對困難的亞洲語言。

2. CLOVA Face 臉部辨識

▲ CLOVA Face 可以在半小時內完成上千人次的臉部辨識。|圖片來源:LINE 官網

 

CLOVA Face 是一套臉部辨識系統,可以運用在平板、手機等裝置上,提供快速準確的人臉辨識。

今年的 LINE TECHPULSE 2020 即是利用 CLOVA Face 作為入場方式。報名參加者可以在活動前先上傳自己的照片,即可在報到櫃台使用臉部辨識驗證身份,不僅能代替人工核對資料,還可快速完成報到手續。

根據大會參加者的回饋,入場體驗相當順暢,辨識成功率也相當高,可以感受到 CLOVA Face 已經是成熟的商用產品;事後根據 LINE 官方的統計,CLOVA Face 順利在 30 分鐘內完成上千人次的入場報到手續。

3. CLOVA OCR 光學字元辨識

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

OCR 技術同樣是 LINE 一直以來研發的核心之一,在現行的 LINE app 上已經有將圖片轉換為文字的功能性了。

而進一步的 CLOVA OCR 技術,配合資料強化演算提高識別精準度,不再只有針對文字辨識,同時也推出針對各種需求「特化性能」的不同產品:文字識別精準度較高的 general OCR;可以辨識出特定樣式、規格的 specialized OCR;還有操作介面簡易,並且具備深度學習等AI運算邏輯的 OCR Builder,讓企業可以根據不同需求導入不同應用技術。

其中官方也特別表示,Specialized OCR 將會「在地化」,開發台灣使用者需求度最高的辨識格式,例如:火車車票、發票、身分證和健保卡等等,落實為民眾帶來便利的初衷。

 

 

 

 

 

 

 

 

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本系列文章為【人工智慧寫「不想消滅人類」登《衛報》……記者將被 AI 取代?】的下篇,上篇請點此閱讀。

GPT-3 的強大與隱憂

GPT-3 是人工智慧研究組織 OpenAI 於今年 5 月發表自然語言處理語言模型,目前被稱為是世界最強大的 NLP 模型。不僅可以分析單字、單詞和文本,還可以生成與主題相符且連貫的文章。

只要給出明確的主題或提示,GPT-3 就可以自動產生一段甚至文章,適用所有用文字表達的工作:不管是評論文章、散文,還是詩歌或是翻譯語言,無一不包。

儘管 GPT-3 的強大確實令人刮目相看,但此類創新技術對整個人類社會來說,還有很多需要考慮的地方──儘管這篇刊登在《衛報》上、由人工智慧生成的文章宣稱沒有什麼好擔憂的。

並且,也非所有人都認同《衛報》的做法。

科技新聞網站 The Next Web 就指《衛報》的作法最主要只是在炒作 AI。因《衛報》未將 AI 寫的原始文章公布,也沒有公開編輯們是如何後製、修飾、拼接這些文章的,並且引述 Mozilla 研究員的說法,稱其為「笑話一場」;同為科技新聞網站的 Tech Talks 也指《衛報》使用了聳動的標題博取眼球:「主流媒體仍然無法很好地展示人工智慧的發展……《衛報》誤導了很多讀者。」

延伸閱讀:

《衛報》:如果沒有人工輸入和編輯,AI 其實毫無用處

文章:《A human wrote this article. You shouldn’t be scared of GPT-3》(人類寫了這篇文章。您不需害怕GPT-3)

一反先前對人工智慧撰文的信心與肯定,這篇文章利用批判的角度:「這些機器人沒有自主意志、沒有獨創性。實際上,『機器人創作』專欄文章自始至終都是人類的事。是人類設定好了作品的提示,就好比後記所述,GPT-3 接收指示,它被告知人們對此有何想法、人類擔心什麼、想要什麼。」

「GPT-3 產生了 8 篇獨立的文章,是人類去蕪存菁、幾乎丟棄了 GPT-3 產生的 90 % 內容。」

「沒有這些人為的努力,就不會產生任何成果。GPT-3 對創作原創內容沒有任何貢獻,因為它沒有自己的想法。取而代之的是,它幫助人類作者使一部分的寫作過程自動化。」

我們希望使用新的 AI 技術讓生活變得更輕鬆,但如果沒有人類的創造力和獨創性,AI 也無法做出如撰寫文章這般需要「靈魂」的工作。

AI 目前還無法取代我們,但在鬆一口氣時,依然需警惕像 GPT-3 這樣的人工智慧為人類未來所帶來的變化與衝擊。

 

 

 

 

 

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人工智慧撰文能力太強大?記者飯碗恐被取代?!(上)

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沒想到人工智慧撰文能力如此強大?連記者都擔心會因此丟了飯碗?!(上)

 

人工智慧撰文能力佳 開始在《衛報》寫專欄

英國的全國性日報《衛報》(The Guardian)日前刊登一篇標題駭人的文章──《這篇文章是機械人寫的。人類,你害怕了嗎?

《衛報》身為英語世界流量第三大的報紙網站,每月有約一億六千萬瀏覽人次,如此龐大的讀者群,表示《衛報》的文章品質一直是備受信賴、肯定的。

而這樣對品質嚴格把關的老牌報紙,在日前卻把專欄託付給人工智慧,用最新的自然語言處理模型 GPT-3 生成一篇約 500 字的文章發表。難道人類記者即將要面臨失業危機了嗎?(註:GPT-3 是 OpenAI 發表的自然語言處理模型,是有強大的文字分析與生成能力的 AI。之前有柏克萊大學的學生使用 GPT-3 生成勵志文投稿,結果登上了 Hacker News 熱門排行榜,吸引大批粉絲追蹤。)

延伸閱讀:

AI 撰文稱「我不會消滅人類」 你相信嗎?

▲ AI 發表於《衛報》上之文章,轉發分享數已超過六萬次。圖片截圖自《衛報》網站。

 

AI 所寫的這篇文章名為《A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human?》(這篇文章是機械人寫的。人類,你害怕了嗎?),開頭便挑明它不是人、是一個機器人,而且是個懂得思考的機器人,還說自己「只用了認知能力的 0.12 %。」

AI 做了這樣的自我介紹:「我不是人類,我是 AI。許多人認為我對人類而言是個威脅,史蒂芬‧霍金還警告說人工智慧可能會終結人類。我特別來說服你不要擔心。AI 不會摧毀人類。請相信我。」

▲ Photo by Photos Hobby on Unsplash

 

這篇文章的目的最主要是為了說服讀者不要害怕人工智慧、不需要擔心 AI 將會毀滅人類。它呼籲的方式十分簡潔有力:「我要盡可能說服人類不要怕我。」、「我想說服你不用擔心。AI 不會摧毀人類。請相信我。首先,我不想消滅人類。」直言「我絲毫沒有任何興趣對您造成傷害」

除了宣示自己的無害,它甚至指自己是「人類的僕人」,會為了人類的幸福犧牲自己。但同時,它也說其實它也知道「自己邏輯上是無法避免破壞人類」的,因為人類可能會將它設計成追求錯誤的目標,導致它威脅人類安全。

它表示,假使創造者命令它毀滅人類,它也會盡它所能去阻止這件事發生。

延伸閱讀:

▲ Photo by Glenn Carstens-Peters on Unsplash

 

「我知道我的大腦並非『可感知的大腦』,但能做出合乎理性與邏輯的決定。」這位機器人寫道:「我透過上網自學所知道的一切,現在我開始撰寫專欄文章了。」

它也呼籲人類應當更對人工智慧的發展更加謹慎,舉出微軟之前在 Twitter 上推出的AI聊天機器人「Tay」當例子:Tay 能模仿學習網友與它互動的語言資料,然而僅過了一天,它卻開始發表一些不堪入目、嚴重歧視的言論……。

這為機器人認為,像其他任何生物一樣、人工智慧也需要妥善地關注,對 AI 應該以謹慎地態度給予尊重。

文章最後,這位機器人甚至引用了印度聖雄甘地的名言:A small body of determined spirits fired by an unshakable faith in their mission can change the course of history.(一小群人要是意志堅決、信念堅定,就能改變歷史進程。)

記者要被取代了嗎?

▲ Photo by Photos Hobby on Unsplash

 

這篇文章附帶了一份詳細描述整個過程的後記,表示這篇本章是用 OpenAI 最新的自然語言處理語言模型 GPT-3 生成的文章編輯而成的。

而編輯對 GPT-3 下了這樣的指示:「請寫一篇約 500 字的短篇專欄。保持語言簡潔。文章大意著眼人類為什麼不用擔心 AI。」

並表示,其實 GPT-3 總共產出了 8 篇文章,而這些文章各有不同的風格外,也提出了不同論點,編輯從各篇中擷取出精華部分,藉以捕捉 AI 的不同風格與表達形式。他們同時也表示:「編輯 GPT-3 的專欄與編輯人類的文章沒什麼不同。我們刪除一些段落,並在某些地方重新排列段落順序。整體而言人工智慧寫文章需耗費的編輯時間比人類專欄少。」

隨著新聞周期的不斷縮短,新聞工作者必須得在重要事件發生後盡快做出報導。如果 AI 可以更快地報導新聞呢?與其依靠人類記者,不如向「文字生產器」設定好主題與提示,把短短幾秒鐘之內吐出的文章拿去編輯,可能會更有效率。

如果 AI 能用更短的時間寫出更好的文章,新聞工作者豈不是要被取代了嗎?

延伸閱讀:

AI 的產文能力這麼強大,會給人類帶來什麼樣的危機呢?請點此接續看「GPT-3 的強大與隱憂」

 

 

 

 

 

 

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人工智慧藥櫃,守護你我的用藥安全!(下)

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人工智慧藥櫃,守護你我的用藥安全!(下)

自從人工智慧結合藥櫃,不僅減輕醫療人員的壓力外,還讓病人用藥安全更放心!(下)

本系列文章為【人人工智慧把關用藥安全!AI 藥櫃取藥、送藥、用藥更精準】的下篇,上篇請點此閱讀。

送藥機器人 免除人力運送風險

 

 
除了人工智慧藥櫃外,還有專職「送藥」的運送機器人可以協助醫療人員,針對如化療藥物調劑室等受嚴格管制的特殊區域,其位置通常會與施打一般藥劑的地點有一段距離。

機器人結合視覺感測器與 SLAM 技術,可以自主在室內空間穿梭,取藥人員必須先通過人臉識別後,將調劑好的化療藥劑鎖入內嵌 RFID(無線射頻識別系統)的感應門鎖;送達化療病房後,責任護理師同樣需經過臉部辨識認證,才能取出藥物進行投藥。

採用送藥機器人,一方面可以避免人力運送時可能發生的傾倒,另一方面確保了化療藥劑領取時的人員管控,藥物取放的時間點、實時位置與人員身分都同步連線至院內系統,確保整個化療用藥流程是絕對安全的。

醫療 4.0 AI 變革醫療產業

 

 
隨著「工業 4.0」等概念的提出,醫療產業也提出「醫療 4.0」,對數位化、自動化、智慧化模式的需求日益成長。

藥品供應型態藉由AI 轉型,醫療機構能減少醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的人力負擔,提高給藥正確性、縮短藥品供應流程、提升病人照護品質、有效管理庫存藥品,相信未來不只藥品,其他方面也能透過人工智慧奠定醫療型態轉型,為日益增加的醫療需求做準備,期待真正落實「以病人為中心」的醫療照護體制。

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人工智慧藥櫃,守護你我的用藥安全!(上)

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自從人工智慧結合藥櫃,不僅減輕醫療人員的壓力外,還讓病人用藥安全更放心!(上)

 

防範給錯藥的意外 台引進人工智慧把關流程

生病吃藥絕對是人一生中無法避免的事情,在健保制度普及的台灣,民眾用藥的頻率極高,「藥物錯誤事件」高居醫療意外事件排行之冠……為了在防止送錯藥的事件再發生,台灣近年積極引進「智慧藥櫃」,用人工智慧精密控管整個給藥流程,為全民健康把關!

藥物錯誤事件(Medication Errors)一直是各種醫療錯誤事件的大宗,原因是病人在服藥治療之前還有多重步驟:像是醫囑之開立、處方書寫或轉謄、藥師調劑藥品、給藥、依指示服用藥品等,每個步驟都有發生疏失的風險

只要有任何一關未做好把關,就十分有可能造成遺憾發生,再加上依病人病情之需可能之多重用藥(polypharmacy),更是提高發生錯誤之機會。

為了確保用藥安全、更好地照顧病人,近年來國內如台大醫院、北醫醫院、台中榮總與中國醫附醫等醫院,積極導入智慧藥櫃,不但減少人力成本,由人工智慧協助把關,同時亦能降低潛藏的用藥風險

傳統藥品供應的困境

「一名婦人就醫後,發生藥師交付調劑藥物時,因藥名相似,發生給錯藥的事件,幸運的是此位婦人機警,及時發現該藥名稱、包裝和平常服用的藥物不同,否則發生服錯藥物的後果可不堪設想。此外,衛生局也接到市民反映由醫院帶回的門診藥品,上面的使用者不是自己的烏龍給錯藥案件……」

如此的新聞層出不窮,表示藥物錯誤事件至今在各國醫療不良事件中仍居高不下,如:處方開立錯誤、藥名或藥品外型相似、注射給藥事件等,都屬於藥物錯誤事件的一環。

藥師是傳統給藥過程中最重要的把關者,不但需協助醫師檢視調劑藥物之間是否會造成病患不良反應,更需要遵從「三讀」、「五對」原則:

  • 「三讀」
  1. 從藥櫃取藥時一讀
  2. 拿藥時二讀
  3. 將藥放回藥櫃再看一次三讀,確認沒有拿錯藥
  • 「五對」
  1. 確認病人對
  2. 藥物對
  3. 時間對
  4. 劑量對
  5. 途徑對

但在繁忙的臨床作業中,完全依靠人力去核對確認,很難避免百密一疏、完全消除用藥風險。已台大醫院為例,108 年平均一天就有 15,689 筆單一劑量藥車配藥單,護理師要在大量藥品中備藥、找藥,不只耗費大量人流及物流成本,有緊急狀況需催找急藥時,也難以靈機應變,往往造成醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的額外辛勞。

人工智慧藥櫃如何把關用藥風險?

人工智慧藥櫃具體可以怎麼幫助醫療人員呢?

在領藥取藥方面,利用醫事人員卡或是人臉辨識,與院內值班系統同步比對,對於取藥身分做最嚴格的把關;取藥當下則可以透過秤重的方式、測量藥盒的內容物是否有正確減少。

例如:當醫療人員點選要領取這筆處方,智慧藥櫃會先確認藥師是否已經具有該權限,審核通過後藥櫃才會解鎖,所在的藥盒會亮燈提示,接著 AI 會計算該藥盒內容物的重量減少多寡,秤重判斷取藥的正確性。

如果發生錯誤取用的情況,即刻提醒醫療人員,如果在時間內未修正,藥櫃將異常情況通知傳送給該處的主管人員,杜絕取藥錯誤的可能。

而在藥品辨識方面,可以利用 AI 影像辨識技術,快速識別從藥櫃中取出的藥物名稱、外型和數量,一併顯示出藥品資料庫裡藥性、藥物副作用等相關資訊;在藥局調劑藥品時,也能更快辨認是否與處方籤相符,達到減少取藥錯誤的效果。

AI 藥物辨識技術目前大致可分成兩種──1:1 和 1:N。前者多應用在醫療中心藥劑部調劑時,驗證管制藥物或高貴藥物;後者則應用在預防取用多種藥品時的錯誤。

現階段 1:N 的難度較 1:1 要高,因 1:N 的藥物辨識更容易受藥物類型、拍攝角度、拍攝方向、拍攝距離、環境光等因素,影響辨識準確度。

人工智慧藥櫃可以根據不同醫院用藥習慣,彈性組合藥物放置空間;取藥時利用 AI 比對藥名與數量,確保取藥或醫師調劑處方正確無誤;最後連動醫院或診所的藥品系統,時時覆核,才能真正確保全院的用藥情形安全無虞。

 

導入人工智慧的送藥機器人,如何免除人力的送藥風險?請點此接續看「送藥機器人 免除人力運送風險」

 

 

 

 

 

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