人工智慧訂位不再是夢?!Line Clova就是辦的到!(下)

人工智慧訂位不再是夢?!Line Clova就是辦的到!(下)
人工智慧訂位不再是夢?!Line Clova就是辦的到!(下)

人工智慧竟然可以幫忙訂餐廳?!聽說就是Line即將引進的新技術可以做到呢!(下)

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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人臉貓臉辨識不夠看!人工智慧現在還能辨識熊臉?!

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人工智慧能夠辨識人臉跟貓臉不稀奇了!現在竟連熊臉也能辨識出來?!

矽谷工程師用人工智慧開發「熊臉辨識」技術 準確率高達 80% 以上

全身毛茸茸的棕熊可愛的外表讓不少人十分喜愛,更有一對矽谷的人工智慧工程師夫婦因為非常喜歡棕熊,結果開發出熊專用的臉部辨識技術!

人臉辨識早已不是新鮮事、五官立體的貓也有「貓臉辨識」AI,但滿臉毛毛的熊臉,AI 能怎麼辨識出來呢?

▲ 百度開發的貓臉辨識門禁系統。

 

▲ 在矽谷任職的一對工程師夫妻開發出熊臉辨識 AI,來協助動物保育。(source:BearID 官網)

 

在美國矽谷擔任 AI 軟體工程師的埃德‧米勒(Ed Miller)和瑪麗‧阮(Mary Nguyen)是一對夫妻,像很多網友一樣,閒暇時喜歡看位於阿拉斯加的卡特邁國家公園(Katmai National Park)於 YouTube 上的直播,直播內容是國家公園內棕熊們的自然生態──從此這對夫妻就迷上這種可愛的生物。

巧的是,卡特邁國家公園正在尋找能夠用人工智慧技術來協助動物保育的專業人員;同時,夫妻倆人也有意尋找一個項目,來磨練他們的機器學習專業技術。

「機器學習真的非常擅長識別人臉,那如果是用在棕熊身上呢?」米勒表示。臉部辨識 AI 可以區分出不同熊的臉嗎?

以狗臉辨識為基礎 訓練出「BearID」 AI

▲ 在矽谷任職的一對工程師夫妻開發出熊臉辨識 AI,來協助動物保育。(source:BearID 官網)

除了米勒夫婦外,住在加拿大英屬哥倫比亞的 Melanie Clapham 博士也正在思考同樣的問題。

Clapham 是加拿大維多利亞大學的博士後研究員,與雨林保護基金會(Raincoast Conservation Foundation)的保育員 Chris Darimont 一起,探索如何將人臉識別技術應用在保育熊類上。但是他們的專長是生物學,而不是人工智慧

雙方在媒合技術人員與保育者的網站 Wildlabs.net 上一拍即合,展開密切的合作,眾人各自發揮自己的所長,自願利用業餘時間、耗費數年的時間耕耘這個充滿理想的項目。最終,他們在《生態與進化》(Ecology and Evolution)期刊上發表了成果──熊臉辨識系統「Bear ID」。

最一開始,他們採用可以識別出狗狗臉部的 AI 為基礎,用了超過 4000 張的棕熊照片讓AI模型訓練。每張照片都手動勾勒出每隻熊的眼睛、鼻子和耳朵,方便訓練 AI 如何找到這些特徵。

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▲ 讓 AI 辨識熊臉很有趣?瑪麗‧阮表示,勾畫熊臉的工作其實相當乏味。(source:BearID 官網)

經過訓練後,深度學習演算法就可以找到獨特的界標來區分每隻熊──也就是說,AI 能想出自己的方式來區​​分不同的熊。「棕熊的個體辨識難度較高,因為他們身上並沒有人類指紋的特徵,也沒有如斑馬、長頸鹿的獨特斑紋。」Clapham 博士表示。

找到熊臉後,AI 接著會將臉部調整以便提取、編號和分類臉部特徵。

最終,AI 模型不但可以自動判別出攝影機、相機陷阱等鏡頭捕捉到的是哪一隻棕熊,甚至準確率高達 84%。到目前為止,Bear ID 已經持續追蹤了 132 隻棕熊。

「現在的 BearID 只是個開始。」Clapham 博士表示。這套人工智慧系統能替保育工作者們追蹤世界各地熊隻的分布、健康與族群狀況,更有機會可以拓展應用到其他生物的保育。

「我們所希望的是,如果人們某天在某個地方上傳了動物照片,該系統不僅可以分析出照片中的物種,還可以告訴人們,這個動物的名字、性別和年齡等詳細資訊。」

 

 

 

 

 

 

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本系列文章為【為了被 AI 認出,你願意戴上「白面具」嗎?臉部辨識的隱憂】的下篇,上篇請點此

為什麼人工智慧不擅長辨識黑人女性?

▲ 科學期刊《自然》所刊之專文指出,被偏倚資料組訓練出來的演算法,通常僅會將左圖辨識成「新娘」。(圖片來自:Left:iStock/Getty;Right:Prakash Singh/AFP/Getty)

 

那究竟為什麼 AI 不擅長辨識黑人與女性呢?讓我們從波拉維尼的故事說起:

在 MIT 實驗室的某日,波拉維尼用自己的臉部照片測試了微軟、IBM 等公司的臉部辨識 服務,卻發現這些將自己宣稱的多先進的服務,有的將她誤認為男性、有的對她的照片沒有反應,根本辨識不出東西,錯誤率高到令她吃驚。

一直到她戴上白人面具,AI 彷彿恢復正常般,又可以辨識了。難道是因為她的臉部長相太特別、剛好是 AI 辨識不出來的特例?還是……這些辨識服務本身就有漏洞?

於是,波拉維尼決定進行更廣泛的測試。她輸入了超過 1000 張照片,包括不同種族、不同性別。結果發現一個明顯的趨勢:膚色愈白,辨識正確率就越高;另一方面男性的正確率遠比女性高。讓她明白為何臉部辨識幾乎無法認出她——因為她是一位具有「雙重弱勢」黑人女性,她這類人的辨識正確度,遠遠低於白人男性。

真相其實很簡單,歸根究柢就是因為在訓練演算法時,開發團隊並沒有提供多元的種族和性別資料給 AI 所導致。換句話說,AI 在「成長過程」中,認知到的世界就多由白人、男性所構成。

即使並沒有人刻意將人工智慧訓練成這樣,但它可能引發的後續問題,或許比存有種族偏見的街頭警察更加嚴重……

還沒有完善就直接上陣的演算法

這個問題多花點時間就可以修正,只要提供多元組成的資料給 AI 即可,但這些科技公司依然選擇讓不完全的臉部辨識服務上線。

而臉部辨識服務也不是唯一一個,會將存有偏見疑慮的 AI 服務投入實用的案例:

2018 年紐西蘭移民署(Immigration New Zealand)實行一項實驗計畫(pilot programme),藉由國家簽證申請程序蒐集移民的年齡、性別、種族、犯罪紀錄、醫療費用欠繳紀錄等等資料,預測這些居留者如果續留,有無犯罪的可能或是否帶來更多醫療支出。一旦 AI 認為,某些移民有治安或醫療方面的疑慮,他們將無法重新申請簽證,甚至會直接被驅逐出境。

消息一出立刻引發強烈抨擊,不少民眾與人權團體質疑這套演算法帶有偏見、背後隱藏著種族歧視,並且也鬧過荒謬的烏龍──一位印度裔移民的家屬被拒絕居留,只因移民署的 AI 認為他的母親過去曾經患有乳癌,但實際上他母親不曾患過任何關於乳房組織的疾病。

科技巨頭急煞車 將道德倫理納入考量

波拉維尼的研究成果公開後,IBM 於 2018 年投入解決 AI 歧視的問題、2020 年甚至直接宣布「不再開發、提供授權或研究臉部識別技術」;微軟則採納報告以改善誤差,並表示未來開發演算法時會納入道德倫理的考量。

▲ 波拉維尼之研究成果

 

2018 年微軟在官方網站上公布人工智慧開發應考量的六大倫理原則:公平性、可信賴性與安全性、隱私與安全、包容性、透明以及課責。並且透露微軟已成立「人工智慧與工程及研究倫理委員會」,負責研究人工智慧產品研發對人類和社會的影響。

IBM 2020 年 4 月新上任的執行長 Arvind Krishna 撰寫一封公開信致函美國國會:「IBM 堅決反對且不會容許任何技術(包括其他業者的人臉辨識技術)用於大規模監控、種族歧視、違反基本人權與自由,或不符合我們價值觀與《信任與透明度準則》的行為。」

反觀亞馬遜,一開始不斷否認自家臉部識別平台 Rekognition 存有缺陷,甚至指波拉維尼的研究為「詆毀」,直到 2020 年年中因非裔男子喬治‧弗洛伊德之死,讓美國種族膚色衝突白熱化,亞馬遜才宣布將暫停讓美國執法部門使用 Rekognition 一年,為了避免更嚴重的爭議。

臉部辨識技術雖然可以為人們的生活增添許多便利的地方,但同時公共安全與個人隱私之間的取捨、種族性別的偏見爭議,都為這個自發展初期即飽受爭議的 AI 技術,更是蒙上一層陰影。

 

 

 

 

 

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為了人工智慧辨識,你願意戴「白面具」嗎?臉部辨識的隱憂

人工智慧臉部辨識技術越來越成熟,能夠辨別出「你是誰」已經是基本款中的基本款了!越來越多 AI 辨識技術宣稱可以「從臉孔辨識出智商、性取向、政治傾向甚至是犯罪可能」。

看上去功能如此強大的 AI,卻遭披露「其實只擅長辨認白人」,讓臉部辨識的隱憂浮出水面。

AI 臉部辨識技術目前已被廣泛使用,也實際應用於執法:根據紀錄,從 2011 年起美國聯邦調查局(FBI)偵辦案件時就開始使用臉部辨識技術,至今累計了超過 39 萬次的臉部辨識搜索紀錄,是近年美國執法部門應用成長速度最快的系統工具。

但隨之而來的是被大力敲響的警鐘:一位麻省理工媒體實驗室的資料科學家喬伊‧波拉維尼(Joy Buolamwini)指出,臉部辨識技術其實十分容易誤認有色人種。

只擅辨識「中年白人男性」的 AI

 

In this Wednesday, Feb. 13, 2019, photo, Massachusetts Institute of Technology facial recognition researcher Joy Buolamwini stands for a portrait at the school, in Cambridge, Mass. Buolamwini’s research has uncovered racial and gender bias in facial analysis tools sold by companies such as Amazon that have a hard time recognizing certain faces, especially darker-skinned women. Buolamwini holds a white mask she had to use so that software could detect her face. (AP Photo/Steven Senne)

▲ (圖片來自:圖片來自:AP Photo/Steven Senne)

 

AI 臉部辨識技術已經成熟了嗎?或許真的該打上個大問號。

來自 MIT 實驗室的迦納裔資料科學家喬伊‧波拉維尼表示,根據她在 2018 到 2019 年間做的兩項研究,證實眾多科技公司開發的 AI人工智慧 目前都無法如辨識白人男性臉孔般、準確的辨識出膚色較深的女性臉孔。

其中,尤其以 IBM 系統失誤率堪稱最高,竟然高達 34 %;而亞馬遜的 Rekognition 會將 19 %的女性誤認為男性,如果分析對象為膚色較深的女性,誤判機會更是高達 31 %,同時該系統在分析膚色較白的人種時,錯誤率幾乎等於零。

波拉維尼發現,這些由科技巨頭如微軟、亞馬遜與 IBM 等公司研發出的臉部辨識 AI 演算法,對於判讀白人、黑人與女性竟然出現了差別待遇:「判讀白人的正確度比較高,判讀黑人與女性的正確性則較低。」

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人工智慧臉部辨識 不易分辨有色人種

▲ 被亞馬遜「Rekognition」 臉部辨識系統錯認的 28 位國會議員

 

其實人工智慧在辨識有色人種時,似乎常常出錯。像是 2018 年,美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union,ACLU)就對亞馬遜提供的「Rekognition」 付費臉部辨識服務做了一項測試。

ACLU 蒐集了 25000 張嫌犯照片做為臉部辨識的資料庫,並使用預設的設定,讓 Rekognition 逐張比對國會議員和資料庫裡的嫌犯照片。結果,最後有 28 名國會議員被誤判,在誤判的議員中,有 40% 的議員是有色人種 ── 即便有色人種在全部的國會議員中只占了兩成。

▲眾議員 Sanford Bishop(D-Ga.)被 Amazon Rekognition 臉部辨識系統錯認為罪犯

 

然而,「Rekognition」 臉部辨識系統也被美國警方使用。這是否會在不知不覺中侵犯到有色人種的權益?目前亞馬遜已因此問題,暫停提供這套系統給美國政府使用。

現有的臉部辨識技術,在分辨有色人種特別容易出錯,也許是以下原因所導致:

AI資料庫的白人照片比較多

美國喬治城大學法律中心(Georgetown Law School Center)的隱私與科技領域資深助理 Clare Garvie 表示,原因可能是出在工程師建立 AI 人工智慧的臉部辨識資料庫時,提供的白人照片相對比有色人種多而導致。

開發工程師以白人居多

一個研究顯示:人們在辨識另一種族的人員時,準確度會低於辨識與自己相同種族的成員。 而大部分 IT 產業的工程師多以白人男性居多,他們開發出的臉部辨識系統在辨識有色人種的準確度時,無形中也比白人還差 ── 即使他們無意為之。

其時除了臉部辨識的問題,使用人工智慧來取代真人撰寫、改編新聞,本來就爭議連連:

過去英國《衛報》曾將一則關於英國脫歐的新聞中,第一段中的一些句子餵給人工智慧,結果 AI 馬上產生「可信度高」的假新聞與文章 ── 文中的人名 (如政壇人物的名字)、地名與所提到的片段事件皆為真實存在,不過新聞的內容卻是將這些真實的元素移花接木而成,但是卻符合邏輯,因此非常容易被有心人士用來製造假新聞。(詳細報導:AI寫作能力強過人類,恐成為假新聞製造機?)

人工智慧太會捏造新聞,甚至有人懷疑之前馬斯克離開自己創立的 AI 人工智慧研究團隊「OpenAI」與此有關呢!(詳細報導:馬斯克宣布離開 OpenAI 的真正原因是…研發的 AI 太會寫假新聞?)

無論如何,AI人工智慧畢竟沒有靈魂,因此並沒有明辨是非的能力,所以生產出的文章都會跟現實有些出入。所以最好的方法還是把新聞的編輯、審稿的工作交還給人類,畢竟這個世界八卦與謊言已經太多了!我們需要真實的東西!

 

 

 

 

 

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▲ 普林斯敦大學的研究團隊結合人工智慧新聞編輯混淆了英國兩位有色人種歌手:Leigh-Anne Pinnock(左)和 Jade Thirlwall(右)。 

微軟用人工智慧編輯新聞!全球近百名員工飯碗不保?

日前微軟公司宣布:要讓 AI取代旗下近百位「真人」新聞記者與編輯,來為微軟新聞、MSN.com 等管道,挑選、編輯新聞。根據 Business Insider 報導,美國有約 59 人遭裁撤;衛報也則提到英國也有約 27 人遭裁,還有其他國家地區的辦公室,也有許多員工面臨飯碗不保的窘境。

沒想到這個 AI 人工智慧才上線一個月就出包,還牽扯到近期非常敏感的種族議題,引發人們對人工智慧的編輯新聞能力、整體臉部辨識科技產生疑慮。

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AI人工智慧錯置新聞配圖 女歌手指名「請加油吧」

根據英國《衛報》指出,微軟旗下的 MSN 新聞網站,近日轉載了英國《獨立報》有關英國流行女團 Little Mix(混合甜心)的報導,內容是關於其中一位成員 Jade Thirlwall 過去在學校中遭受種族歧視的心路歷程。

雖然這是一篇十分單純的採訪報導,但是經過微軟的 AI 人工智慧編輯及臉部辨識後,轉載結果出來的新聞配圖竟然不是採訪的對象 Jade Thirlwall,而是同團的另一名團員 Leigh-Anne Pinnock 與另一名男性的合照!

▲ 被人工智慧錯置配圖的新聞主角 Jade Thirlwall 在 IG 上表達對 MSN 新聞的不滿

 

AI 人工智慧造成的烏龍,引發新聞主角 Jade Thirlwall 的不滿。她在 Instagram 上標註 MSN 並抱怨說:「@MSN 如果你們要複製貼上別家正確的媒體文章時,至少應該要先確認一下配圖是否為正確的有色人種團員」。她還補充說:「這讓我很生氣,你們竟然沒辦法從只有 4 人團體中,區分 2 個有色人種女性?拜託你們,好好加油!」

目前仍然不清楚是什麼原因讓微軟 AI 人工智慧犯下如此錯誤,但微軟在最新的聲明中表示:這並不是「演算法偏見(註解如下)」的結果,而是自動化系統中的新功能測試。

所謂的「演算法偏見(algorithmic bias)」是指在看似沒有惡意的程式設計中,卻帶有程式設計人員的偏見、或者採用的數據是有偏見的。「演算法偏見」的結果當然帶來了各種問題:如 Google 搜尋被曲解、合格的考生卻無法進入醫學院就學、聊天機器人在推特 (Twitter) 上散佈種族主義和性別歧視資訊等等。

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