以人工智慧代替洗錢防制人力好輕鬆?!(下)

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人工智慧為大家帶來許多生活上的便利~也能提供許多省時省力的服務!!今天的文章要來帶大家了解如何將這項技術運用在反洗錢上!!(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,最初都是未整理的大數據,是非結構式的資訊。而人工智慧可自動判別非結構式的網路資訊,若偵測到跟金融交易或相關資訊,便能迅速提前通知,以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:若是企業與企業之間帳戶,直接交易百萬金額,其洗錢疑慮較低;若是百萬金額分批從數個不同公司轉出,但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。如有必要收集更多證據,可延長不超過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,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、工作效率也隨之更高!

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人工智慧為大家帶來許多生活上的便利~也能提供許多省時省力的服務!!今天的文章要來帶大家了解如何將這項技術運用在反洗錢上!!(上)

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,若只將錢存入銀行過於欠缺彈性,但是使用信用卡、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,不只可用來保障網路安全,同時也能減輕人力負擔。SAS 就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 旗下產品不再倚賴 Cookie來紀錄分析個人使用行為。相較於識別「個人」行為的 Cookie, FLoC 是依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,廣告主再針對同一群組顯示相關的廣告。

FLoC 的作法雖然可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,並加以答覆:

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)。例如: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:

 

 

 

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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!

無論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 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,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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寫程式超簡單?只要會說英文,剩下的人工智慧幫你搞定!!(下)

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有了這項人工智慧技術再也不會嫌寫程式麻煩了!!只要說幾句英文~人工智慧幫你搞定!!是不是很不可思議!!(下)

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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
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,同時也說明程式的侷限性。OpenAI 沒有聲稱它依定完全可讀懂人的大腦、完美的執行每個指令。相反,它需要深思熟慮和反覆的嘗試。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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人工智慧發展太快!Codex可將英文翻譯成程式碼

你還在苦於不會寫程式碼,落後於其他人嗎?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,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,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 更是近一步地優化 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,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 表示受到法律合理的保護使用。

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人工智慧領域延伸到突擊步槍:如何運作?

 AI 人工智慧驅動的電腦整合到突擊步槍的前握把中後,運行軟體及其他的應用程式後,這台微型電腦就會接收、執行從士兵的視野(如同 EO 瞄準器所接收的)中收到的數據、來自 C2 系統的作戰訊息、來自隊中其他 ARCAS 用戶的數據和步槍的機械訊息。作戰訊息以直觀的擴增實境(AR)模式呈現給士兵:此 AR 影像的圖層位於步槍上的 EO 瞄準器或是頭盔目鏡所顯示的影像的最上方。士兵們可用安裝於步槍前方的搖桿和受遊戲世界啟示的 GUI(圖形使用者界面)來操作該系統。

Elbit Systems 總經理 Oren Sabag 表示:「ARCAS 是我們為步兵提供的進階解決方案中,一個重要的部分。這種解決問題的新式方案,是我們不斷努力和研發投資的一部分成果,目的在於讓步兵和特種部隊的成效與生存能力有重大進展。」

設計成「開放式架構法(open architecture approach)」的 ARCAS 有兩種配製方法:它的系統可以包含一個熱瞄準鏡(thermal sight)或微光瞄準鏡(low light sight)並連接到任何現有的 EO 瞄準器。ARCAS 可以根據客戶需求,運行其他和第三方的應用程式。

士兵使用 ARCAS 和目鏡辨識別藏在隱密位置(角落後方)的目標

關於 Elbit Systems

跨國科技公司「Elbit Systems Ltd」在全世界從事國防、國土安全和商業等相關項目。Elbit Systems 和其子公司,從事的業務範圍包含以下領域:航空、陸地和海軍系統、指揮、管制、通信、資訊、情報、監視和偵查(C4ISR)、無人機系統、先進光電、光電空間系統、電子戰套件、信號情報系統、數據鏈路和通信系統、無線電、基於網絡的彈藥系統等。該公司還致力於升級現有平台,研發國防、國土安全和商業應用的新技術,並提供一系列包含培訓以及模擬系統的支援服務。

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「當兵會變笨」在台灣太常聽見了。原因並非是台灣男性不願保家衛國,而是社會對軍隊的疏離與不信任;再加上國家遲遲未回報給軍人應有的保障與安全:軍人半生戎馬夙夜匪懈捍衛國家安全,退伍後卻得不到當年說好的 18% 年金、加上台灣的軍武因老舊等各種原因,導致意外頻傳,光是去年非戰爭時期,十個月內竟有包含參謀總長在內的十五位官兵罹難!

如何重新打造當兵的尊榮感,不要讓人民感覺當兵是在浪費、甚至白白犧牲生命,我們可以借鏡以色列——這個自建國以來,從未輸過一場戰爭的國家。現今人工智慧發展到不可一世的地步,戰績輝煌的以色列當然不免俗地把AI人工智慧應用於軍事領域,協助軍方增強保家衛國能力的同時,也能夠保護自己!

人工智慧技術升級傳統步槍 秒變「數位網路作戰武器」

今年九月九日,以色列一間致力於國防、國土安全的跨國科技公司 Elbit Systems 宣布推出一款內置的電腦人工智慧驅動系統「ARCAS」。ARCAS 可與步槍的光電 (EO) 瞄準器、頭盔目鏡和步槍組件連結,為士兵提供即時的、直觀的、可實際操作的戰鬥信息。透過人工智能,ARCAS 將突擊步槍轉化為數位網路作戰機器,讓步兵無論在白天或黑夜時的殺傷力、任務效能與生存能力都有很大的進展。

ARCAS 為步兵以及特種作戰士兵提供前所未有的作戰能力,像是被動範圍偵測、自動彈道修正、火源探測、動態影像偵測、能夠在轉角周圍以及從屋脊處拍攝的能力、與作戰指揮控制(C2)對接、導航協助、敵我辨識,並且無需開槍就可執行瞄準歸零與射擊故障等的偵測。

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日前報導全球第一起人工智慧本人獲設計專利首例就在南非!!虛幻的身分也能成為專利擁有者嗎?一起來了解一下吧!!(上)

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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「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。

法律象徵示意圖
人工智慧發展一日千里,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,從判斷中強化學習,這個過程被稱為「機器學習」(machine learning),而一但系統經歷了「機器學習」,它便能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 人工智慧能夠解決人類無法解決的問題,速度也比人類快得多。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有能力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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虛擬的人工智慧本身也能成為AI系統專利擁有者?(上)

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日前報導全球第一起人工智慧本人獲設計專利首例就在南非!!虛幻的身分也能成為專利擁有者嗎?一起來了解一下吧!!(上)

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

人工智慧發展速度超越我們想像,連 AI 都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,通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」。

過往人們往往將人工智慧定義為機器人
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,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,一定是透過大量的資料和程式碼的訓練,但這並不見得可讓 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。

本篇為上篇, 下篇請點虛擬的人工智慧本身也能成為AI系統專利擁有者?(下)

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