Google放棄Cookie真的能保護用戶隱私嗎?(下)

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Google要改變追蹤網頁的方式了?平時有在關注隱私問題的同學們不要錯過今天的文章喔!!(下)

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即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告

所以 FLoC 要如何替廣告主鎖定特定客群、投放廣告呢?

透過 FLoC,Chrome 仍可以追蹤用戶在網路上的瀏覽習慣,當使用者造訪不同網站時,瀏覽器會根據使用者習慣與偏好將他們分組(cohort),放入「受眾群體」或稱「同類群組」中。廣告主再將他們的廣告直接投放給特定的群組。

與 Cookie 的個別追蹤不同,FLoC 採群體追蹤,「把一棵樹隱藏在一片森林中」,廣告商不會知道群組內的特定個別使用者是誰,因此 Google 將其稱為一項「隱私至上」、「興趣為主」的廣告透放技術。

圖片來源:Google Ads & Commerce Blog

至於群體追蹤如何才有效,就有賴 FLoC 把用戶分類的精準度。對使用者來說,同一個群組中的使用者越多、隱私性就越高,儘管對廣告商來說,要投放個人化廣告的成效就會越差。

Google 聲稱,與原本的廣告技術相比,FLoC 現階段約具有 Cookie 追蹤 95% 的成效,同時 Google 也表示廣告商擁有和使用 Cookie 追蹤相同的投資報酬率。

Google不只將人工智慧用在投放廣告上

聯盟式學習不是一個全新的技術,他最早在 2017 年在 Google AI Blog 中提出。除了應用在智慧型手機上、讓使用者獲得更優秀的手機客製化操作體驗外,注重病患個資隱私安全的醫療產業也能見到聯盟式學習的應用。

因為病人的資料隱私在醫療產業中極度重要,聯盟式學習可以使病人的影像照片、病歷等私人資料不需要被傳輸、轉移至其他醫療機構,就能參與人工智慧的運算。除了 Google,NVIDIA 近年來也投注了大量心力在醫療產業的聯盟式學習技術之中。

一方面保護個資,一方面讓人工智慧的研究可以應用到實務的診斷上,達到不錯的效果。

機器學習取代「餅乾」的隱憂

這樣聽起來 FLoC 似乎是取代 Cookie 的最佳方式,既能保護使用者隱私、又能讓廣告商繼續向特定族群投放廣告。但就目前而言,FLoC 技術尚未獲得一致認可。

一派聲音擔心認為「將使用者分組」可能會加重偏見與歧視問題,也容易引發有心人士針對特定群組進行網路攻擊。

如廣告技術公司 Criteo 的資深機器學習工程師 Basile Leparmentier 就表示:Google 提出的 FLoC 群集演算法是由他們自己開發處理,且對所有網路使用者通用的,因此,Google 有權在任何需要的時候修改演算法。更奇怪的是,如果其他瀏覽器開發商想要採用 FLoC 群集演算法,它們也能自行更改分組供自己使用。

亦有聲音擔心此舉是變相進一步鞏固 Google 的廣告科技龍頭的地位。以「維護用戶隱私」而聞名的搜尋引擎「DuckDuckGo」公關副總裁 Kamyl Bazbaz 表示:FLoC 是透過用戶的瀏覽歷史記錄,將用戶分類給基於相同興趣群組,而這樣分類機制最後會形成類似「超級追蹤器」的結果,這比許多網站都已使用的 Google Analytics 更為恐怖。

Google 最快會在 2021 年 3 月正式導入 FLoC 到 Chrome 上測試,而 FLoC 的實際運作的成效與後續產生的效應,或許都還要靜觀其變。

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Google棄Cookie改用機器學習追蹤!人工智慧能保護隱私嗎?

Google搜尋引擎首頁

Google 近日於在官方部落格中刊出一篇文章,表示旗下服務將逐步汰除第三方「Cookie」技術。即將取而代之的是,Google 預計於 2021 年啟用被稱為「FLoC」的人工智慧技術。

文章內表示,此舉是因使用者們不斷增加的隱私要求,以及迅速變化的政策監管機制,使得開發自家的 Cookie 平台不再值得長期投資的選擇。

Cookie 技術目前普遍應用於數位廣告,是當代數位網路必備的追蹤工具,但 Google 旗下的 Chrome 瀏覽器有極重的市場占比,因此其淘汰 Cookie 的決定將對網路及數位廣告生態,造成巨大的影響。

Cookie是什麼?

圖片來自:internetcookies.org

你是否疑惑,為何我在電商平台搜尋「逗貓棒」、「貓砂」,接下來社群網站就出現一排寵物用品的廣告? 或是當再次打開訂房網站,發現網站保留了你前一次逛的飯店紀錄?這些都是「Cookie」的功用。

多數網站為了識別使用者,會產生一個小型文字檔案,記錄用戶的來源、身分、點閱足跡等資料,日後同一使用者再次造訪時,可以保持登入狀態、記住偏好設定和提供所在地相關內容等等,提供更流暢、更方便的使用體驗,這個檔案就被稱為「Cookie」。

Cookie 可以分成「第一方 Cookie」以及「第三方 Cookie」兩種。第一方 Cookie 是由使用者存取網站隸屬的網域所發行,用於記錄限定於該網站的瀏覽紀錄等資訊;第三方 Cookie 則會跨網域獲取使用者的瀏覽紀錄等資訊,用來推送該使用者可能關注的廣告。目前全球千千萬萬的大小型企業透過 Google 投放廣告,取得龐大的使用者數據,就是透過 Cookie 蒐集。

而「第三方 Cookie」常常造成網路隱私的爭議。許多證據都指出,Cookie 會在使用者不知情的情況下遭第三者利用,使用者不知不覺間被出售了個人資訊與網路足跡,隱私受到侵害。

接連爆出的隱私爭議,讓身為網路廣告巨頭的 Google 早有移除第三方 Cookie 的想法。

2019年,Google 提出 Privacy Sandbox(隱私沙盒)實驗計畫,目的是在保護用戶隱私的前提下,持續為廣告商和企業提供個性化的網路廣告。這次的最新聲明則表示:確認不會研發這類用於標示用戶身份的工具,也不會在包括 Chrome 在內的所有自家產品提供類似服務 。

機器學習或成壓垮「餅乾」的一大把稻草

根據調查統計機構 Netmarketshare 最新調查表示,全球瀏覽器占比第一依舊是 Google Chrome,握有 69.18% 的市占率。而掌握快7成客戶的 Chrome 將淘汰第三方 Cookie,廣告業者未來要怎麼辦呢?其實,Google 只是換一種方式繼續下廣告而已。

Google 將以人工智慧技術「FLoC」取代 Cookie。FLoC(Federated Learning of Cohorts)是一個基於聯盟式學習(Federated Learning)的架構,與傳統的機器學習不同,聯盟式學習的概念為:資料不需要離開設備,可以各自在自己的設備訓練,並透過通過加密機制,在雲端上建立一個共有的模型進行更新。

Google 介紹聯盟式學習(Federated Learning)之示意圖。

聯盟式學習的概念可分為四個步驟:

  1. 每個設備各自使用自己收集的資料來訓練模型,不會與其他的設備共享、流通。結果會先經過加密,再上傳到中心模型。
  2. 中心模型整合、更新各個設備上傳的結果。
  3. 將中心模型更新後的結果回傳給各個設備。
  4. 各設備更新各自的模型。

因此,FLoC 能兼顧隱私性、實用性與資料安全性三個面向。

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華裔工程師用人工智慧精準預測疫情獲肯定!!(下)

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你以為用人工智慧就樣樣準確嗎?那可不一定~今天要來介紹的華裔工程師就用了人工智慧打敗專業機構~快來看看!(下)

本篇文章為下篇,想了解 Youyang Gu 這位年輕的人工智慧/機器學習專家的背景,以及他為何要使用人工智慧技術來預測 Covid-19 疫情,請點華裔工程師用人工智慧精準預測疫情獲肯定!!(上)了解事情始末!

不求複雜繁複,只要能做出精準預測的就是好模型

「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。
「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。

談到是如何建構預測模型時,Youyang Gu 表示他原先考慮了確診人數、住院人數等等許多因素之間的相互關係。但接著,他發現各州和聯邦政府的官方報告資料居然並不一致,其中較可信的資料是每日死亡人數。「其他機構的模型採用了很多種資料,但我決定用過去的死亡人數,來預測未來的死亡人數。」

這讓 Youyang Gu 的預測模型與其他預測系統相比之下十分單純,他表示這個決定是有原因的:「我把『死亡人數』作為唯一的輸入資料,有助於讓機器學習在雜訊中過濾出有用、可靠的資訊。」他表示,如果輸入的資料與事實不符,那麼資料越多,輸出的預測結果當然就越差。

從 2020 年 4 月開始,Youyang Gu 投入了幾千小時在這個工作中,人工智慧接連精準的預測結果也逐漸吸引到許多目光,其中不乏領域專家與權威人士。

準到美國疾管中心也採用

「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。
「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。

最早注意到 Youyang Gu 的專家是華盛頓大學生物學教授 Carl Bergstrom,他在個人 Twitter 上分享了 Youyang Gu 的模型。

接著,全球最大資料科學社群平台 Kaggle 與人工智慧教學網站 fast.ai 的創始人、在資料科學領域享有盛名的 Jeremy Howard 表示:「我看了 Youyang Gu 的網站和資料後覺得太神奇了。他是唯一一個真正去查看資料、並且做得正確的人,這是他為什麽成功的原因。他是迄今為止唯一認真做這件事的人。」

最後,美國疾病管制與預防中心也也在其網站上發布了 Youyang Gu 的預測資料!這之後,他的網站達到了空前的瀏覽數,每天都有數百萬人的人造訪,來看他的預測。

疫情之下的另一種可能

儘管獲得了許多掌聲與讚美,但去年 11 月時,Youyang Gu 決定要結束他現階段的任務。

但他不是要完全結束他用心經營的計畫,而是打算休息一段時間,邁向新的階段。接下來,他打算將目標放在預測「美國有多少人口確診」、「疫苗推出的速度有多快」、「美國何時能達到群體免疫」等等。他預測今年 6 月,約有 61% 的美國人口會獲得一定程度的免疫力——無論是來自疫苗還是因為曾經感染。

Youyang Gu 表示,他過去一直希望他的工作能對社會產生巨大貢獻,並且能避開政治、偏見以及大型組織有時候不得已的負擔。他也表示,在疫情爆發的這個特殊情況下,有很多缺點可以透過和他一樣背景的人來改善。

Youyang Gu 的故事,打破了很多人對工程師或理工背景專業人士的既定印象,很多人沒有想到在對抗 COVID-19 疫情的全民戰爭中,還有這種善用人工智慧技術的方式貢獻一份力,成為了另類的抗疫英雄。

 

 

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用人工智慧預測疫情神準 華裔工程師獲美媒肯定

疫情大流行至今已一年有餘,許多人都迫切的想知道,究竟要到何時疫情才能趨緩?什麼時候才能恢復正常生活呢?

在沒有絕對可信預測機制的當前,一位沒有醫學背景的 27 歲資料科學家「Youyang Gu」憑一己之力,做出了精準度遠超過專業機構的預測模型,更讓美國知名新聞機構彭博社(Bloomberg Businessweek)稱他為「COVID-19 資料的超級巨星」。

美媒《彭博商業周刊》譽27歲的Youyang Gu為「COVID-19 資料的超級巨星」

美媒《彭博商業周刊》譽27歲的Youyang Gu為「COVID-19 資料的超級巨星」

在介紹這位年少有為的 Youyang Gu 之前,先讓我們話說從頭、把時間倒回 2020 年年初。

英美兩大專業機構 預測新冠疫情失準

當時新冠疫情已然爆發,在各國之間大流行,每個人都想知道冠狀病毒接下來造成的影響會有多大。當時多數人都將期望放在兩家專業機構建立的預測系統:一是倫敦帝國理工學院(Imperial College London),二是位於西雅圖的健康指標與評估研究所(IHME)。

但這兩家備受期待的機構,卻產生了截然不同的預測結果。倫敦帝國理工學院警告說:「到夏季時,美國的死亡病例可能會達到 200 萬人」;相較之下,IHME 的預測則保守許多:他們估計到 8 月時,美國死亡人數約為 6 萬人。

但後來事實證明,兩者都離實際數字頗有差距──8 月初時,美國的死亡人數約為 16 萬人。

一般民眾可能感嘆個兩句「結果居然這麼差這麼多!」就置之腦後了,但對於有專業數據分析背景的 Youyang Gu 來說,這件事成為他展開未知旅途的契機。

以機器學習來理解資料

在看到專業機構的結果後,Youyang Gu 毅然決然地選擇自己打造出一個使用人工智慧來預測疫情死亡人數的模型。2020 年 4 月中旬, Youyang Gu 僅僅耗費了一週的時間,就建構出預測模型,還架好了可以展示預測結果的網站,取名為「covid19-projections.com」。

預測Covid-19結果的網站:covid19-projections.com
預測Covid-19結果的網站:covid19-projections.com

即使他沒有任何醫療或公共衛生的專業背景,但他認為用演算法進行的資料預測分析──正也是他的專業──可以在此時大展身手。「我就是單純地認為,數學和統計知識可以應用到生活中的任何方面,那當然也可以用在預測疫情。」Youyang Gu 表示。

Youyang Gu 大學和碩士皆畢業於 MIT,擁有電腦科學與數學雙學士學位、電腦科學的碩士學位,畢業後則進入遠近馳名的 MIT 電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL),在 NLP 小組中進行了一年的研究,並在 NLP 領域的頂尖會議「EMNLP」上發表論文。從此他開始接觸大數據,也開始累積建立統計模型、預測數據的能力。

隨後他離開校園,進入金融行業,為銀行的高頻交易(英語:high-frequency trading,HFT,指利用電腦以快於毫秒的速度快速押注買賣股票、期貨等,從那些人們無法利用、極為短暫的市場變化中尋求獲利的自動交易系統。)系統編寫演算法,而金融交易資料講求的精準與量化,使 Youyang Gu 建造模型的能力與對資料處理的理解又更上層樓。離開金融產業後,他進入了體育界,繼續進行大數據領域的研究,這讓他除了懂得更加精準地建模,也累積了能應對全新領域的跨學科經驗。

Youyang Gu 表示,他的專長是「使用機器學習來理解數據,將資訊與雜訊分離,並做出準確的預測」。

準到怕!人工智慧預測死亡人數幾乎命中

▲ Youyang Gu 親自講解自己一手打造的 Covid-19 預測網站

重點來了,那 Youyang Gu 使用機器學習技術的預測結果如何呢?

在模型建立完成後,他預測了 5 月 9 日美國將有 8 萬人死亡──而當天的實際死亡人數總計為 79,926 人!這個極微小的誤差,與 IHME 預測的「2020 整年的死亡人數不超過 8 萬」相比,真可以說是神準至極了。

接著,他預測在 5 月 18 日死亡人數會達到 9 萬,而到5 月 27 日,人數將達到 10 萬。後來比對當天的實際人數,都相差不大、十分精準。除了數據資料外,Youyang Gu 也考量許多現實情況,例如當時有許多州從封鎖狀態轉為開放,於是預測到將出現第二波大規模的感染和死亡案例。

Youyang Gu 是用了什麼特殊的方式,讓疫情預測如此神準?請見華裔工程師用人工智慧精準預測疫情獲肯定!!(下)

 

 

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人工智慧彩妝為愛美的女性朋友帶來福音啦!!高科技技術不只可以虛擬試妝~還能克制化你的保養品喔~

隨著 Covid-19 疫情如火如荼蔓延,全球眾多國家推行居家防疫,增加了女性到商場試妝、購買的困難度。一些彩妝大廠因而導入人工智慧,透過遠端試妝、下單,甚至是虛擬彩妝或居家客製化保養品為解決方案。

膚質差難上妝?人工智慧 PERSO 替你客製化保養品與彩妝

▲ L’oreal 推出的「Perso」裝置可藉由人工智慧技術分析肌膚狀態後,客製化專屬的保養彩妝品。

照著美妝 KOL 網紅、youtuber 的建議,卻畫出悲劇底妝? 萊雅 L’oreal 推出的「Perso」裝置可藉由人工智慧技術分析你的肌膚狀態後,讓裝置內存的保養品、三款粉盒,自動調配出合適的保養品以及調製出合適色調的粉底。

「Perso」曾於 CES 2020 展示過,使用者能透過手機的藍芽連接該裝置,並使用 APP 操作。
「Perso」的人工智慧除了可依照使用者的皮膚狀況調配出保養品、粉底外,也能讓你於手機上的圖片選取唇色,讓「Perso」使用內置的唇膏混合出圖片中唇膏的顏色。

人工智慧x臉部辨識:遠端開會隨時自帶彩妝好氣色

▲ 透過資生堂與微軟聯手推出的「Tele Beauty」裝置,就算是素顏也能自帶精緻妝容參加線上會議。

因應尚未歇息的新冠肺炎疫情,全球已有許多公司正進行遠端工作方式,以預防新冠病毒的接觸傳染。

即便是在家工作,在視訊上還是要保持乾淨體面的面貌示人,才能顯現出工作的專業。因此日本微軟與資生堂攜手合作「Tele Beauty」人工智慧應用功能,透過臉部辨識技術,使用者使用商用版 Skype 開會時,能自帶被修飾過的好氣色、甚至是職場上的精緻妝容。

透過「Tele Beauty」的人工智慧,女性工作者在線上開會時,隨時都能保持服貼的精緻妝容、而男性透過此 AI 功能,則能保持好氣色。

口紅顏色不跳 tone!可藉整體造型遠端挑口紅的香奈兒 App

香奈兒(Chanel)推出 Lipscanner App,讓消費者可藉由相機拍攝衣物、包包顏色,為消費者在同品牌眾多口紅色系中挑選合適顏色、也能虛擬試妝,方便消費者遠端挑選口紅並線上下單。

照目前局勢看來,疫情可能還會持續一段時間。Covid-19 也影響了人際互動、工作、生活,消費模式也由實體轉為線上,連過去必須親自試用的彩妝產品也不例外。未來,會有更多的廠商導入人工智慧、臉部辨識、甚至是 AR/
VR 等科技,讓消費者能透過線上挑選、試用、購買等。

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最適合工作的IT公司(下):Facebook才第五?!

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Facebook 是2021最想工作的公司第五名~你感到驚訝嗎?一起來看看其他進榜的公司吧!!(下)

本篇文章為下篇,想回顧前四名 NVIDIA、Google、Microsoft 與 HubSpot 這些公司為何成為美國科技人最想去的公司,請點最適合工作的IT公司(上):第一名NVIDIA,前十名有…看精采介紹!

第 5 名:Facebook

Facebook LOGO

Facebook 拿下高分的原因之一同樣與疫情應對有關。在 2020 年 5 月,馬克·祖克柏宣佈 Facebook 在未來 5-10 年有 50% 的員工會實現永久遠程辦公。員工從漫長的通勤時間抽身,可以在任何地方上班,遠距工作也能讓人才招募不再受限,全國甚至全球的人才都可以應徵。

一名在 Facebook 負責用戶隱私項目的專案經理表示:「薪資、福利和工作與生活之間的平衡非常棒!有很多機會可以從事富有意義的項目。在經歷了 COVID-19 的衝擊後,管理高層向遠距工作的員工提供了大力的支持。」

第 6 名:LinkedIn

LinkedIn LOGO

LinkedIn 是一款商業型社交服務網站,使用者在完成註冊後可以自動產生電子名片,是專門為商業人士設立的社群網路服務,擁有超過 4 億的使用者。

一位在 LinkedIn 工作超過 5 年高級軟體工程師這樣寫道:「LinkedIn 就像一個完美的小泡泡,每個人都很友善,文化也很棒!公司特別關心員工的健康,尤其是在受到 COVID-19 影響後。在這邊工作的優點很驚人:工程師有權獨立做出重要決定。LinkedIn 已經相當成熟,因此可以在大型項目中學到很多東西。」

第 7 名:DocuSign

DocuSign LOGO

DocuSign 是一個雲端電子簽名平台,供企業用戶建置多重安全管理機制,保障簽核機密、,加速文件簽核流程,更快速執行合約。DocuSign 是少數在 COVID-19 影響下反而逆市大升的公司,因疫情危機迫使許多企業加快採用電子簽名和雲端協議管理,讓 DocuSign 第一季的收入增長 39%、訂單增長 59%。

「我在這裡工作了一年多,對公司印象深刻。DocuSign 的銷售文化十分具有競爭力,我所有的同事與主管都展露出他們是真心關懷我的成功。 公司在 COVID-19 期間也應對得很好,努力確保員工在家中工作時也能獲得成功。

第 8 名:KnowBe4

KnowBe4 LOGO

KnowBe4 是一家資訊安全培訓公司,提供企業培訓員工安全意識、模擬網路釣魚和其他安全威脅等服務。KnowBe4 創始人兼 CEO Stu Sjouwerman 曾表示:「網路釣魚、勒索病毒和其他形式的資安問題威脅著大眾的同時,也正表示資安培訓的市場快速增長。」

一名 KnowBe4 員工在評論標題打上「我永遠的工作!」,內文寫道:「KnowBe4 在疫情危機初期提供了我在家工作的機會。他們的入職過程和員工訓練非常出色,KnowBe4 提供了比我待過的任何公司都更加出色的培訓,即使它是完全線上進行的也是如此。我們的 CEO Stu Sjouwerman 確實具備成為該領域最佳領導者的條件。非常感謝這次機會!」

第 9 名:Salesforce

Salesforce LOGO

Salesforce 是一個提供個人化需求進行客戶關係管理(CRM)的公司,其雲端型 CRM 軟體適用於銷售、服務、行銷及眾多用途。Salesforce 占據了 CRM 20% 的市場,世界 500 強公司中有 83% 使用 Salesforce 的軟體。

「高薪水高福利,能擁有最聰明的同事,在 COVID-19 的應對上也很出色。」、「如果你有能力售出大量產品,那你就能賺進大把鈔票。有高品質的醫療保健制度,和慷慨的員工股票購買(ESPP)計劃。」「擁有漂亮的辦公室和友好的同事。通過內部招聘會可以有很多機會在公司內部流動。」

第 10 名:RingCentral

RingCentral LOGO

RingCentral 是整合雲端通信產業中的老牌標竿企業,提供「統一通信」(Unified communications)服務,讓企業將所有的通訊工具與手段,都整合在同一套雲端系統內。

RingCentral 過去三年間的營收每年穩定成長 33–34%,尤其是在疫情爆發後,來自世界各地業務需求如雪片般飛來,但 RingCentral 選擇第一時間關閉辦公室,讓所有員工遠端辦公,成為少數在疫情衝擊下「逆風高飛」的公司。

「我在 RingCentral 待了一年多,從第一天起,我的工作(無論大小)都能得到讚賞。團隊文化也不同於我以前經歷過的任何公司,他們是真的希望員工成長茁壯並感到幸福!」、「即使在疫情大流行的困境中,也讓員工保有積極良好的工作環境與學習機會」

以上就是 2021 年最想去的 IT 公司前 10 名,這次評比最高的公司包括幾項共通點:疫情期間的應對、彈性工作環境、工作與生活的平衡、資深領導的透明度、良好的健康福利、聰明且合作的同事、清楚的企業方向、升職機會等。

 

 

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NVIDIA穩居2021最想工作的公司第一名~你也嚮往這家公司嗎?一起來看看其他進榜的公司吧!!(上)

美國徵才與工作評論網站「Glassdoor」日前發布一份報告,名為〈2021 年最適合工作的科技公司〉(Best tech companies to work for in 2021),藉由分析其網站內的上百萬條評論資訊,調查出前 10 名讓員工最想去的 IT 公司。

如 Google、Microsoft 和 Facebook 等巨頭紛紛上榜,由 NVIDIA 拔得頭籌、高居第一;但讓不少人驚訝的是,Apple 連前 10 名都沒有!

2021 年最適合工作的科技公司

Glassdoor 是一個匿名的雇主評價和職場資訊分享平臺,讓企業員工可以在上面曝光個人薪資與公司情況、評價雇主等等,提供其他求職者參考,並強調不會讓企業有機會修改員工的評論。此外,Glassdoor 也積極發佈各種企業職場的相關報告。

而這次〈2021 年最適合工作的 IT 公司〉排名,同樣也是基於內部員工的反饋評分得來,具體評量項目包括:薪資報酬、福利制度、升遷管道、企業價值觀、工作氛圍以及與個人生活的平衡等等。

最後,根據 7000 萬名以上的員工針對超過 130 萬家企業評論數據,Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司如下:

2021 年最適合工作的科技公司前十名

▲ Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司。資料來源:glassdoor.com

第 1 名: NVIDIA

NVIDIA LOGO

NVIDIA 是矽谷的 AI 運算公司龍頭。共同創辦人黃仁勳也因其台裔身分而廣為台灣人所熟知。

多年來 NVIDIA 締造了多項紀錄:2010 年推出全球最快的超級電腦 Tianhe-1A、2011 年全球 GPU 出貨突破 10 億顆、2016 年推出引領人工智慧革命的 Pascal 架構、2018年 推出開創光線追蹤世代的 Turing 架構、2020 年則推出歷代 GPU 中,最大效能躍進的 Ampere 架構等等。

除了這些傲人的成績,許多 NVIDIA 員工也對公司的內部文化給予肯定,在 Glassdoor 上留下許多五星好評:「公司文化開放友好,在這裡我能與聰明的同事們一起致力於頂尖技術的開發。」、「在這裡工作,能良好的平衡工作與生活品質」、「這家公司的確讓我覺得會在背後支持我,是真心的關心員工。」

第 2 名:HubSpot

HubSpot LOGO

HubSpot 是美國的軟體產品開發商和銷售商,服務有社交媒體營銷、潛在客戶開發、Web 分析、SEO 搜索引擎優化、客戶服務和支持等。

HubSpot 在疫情時思慮周全的因應計劃,讓它拿了不少分數,得以高居第二:「高層通過完善靈活的計劃,支持員工在家工作,展現出這家公司的水準。」也有員工留下對本身文化的稱讚:「從 C-Suite 到基層員工,HubSpot 的每個人都願意共享資訊,收集和處理回饋並把握成長機會。」

第 3 名:Google

Google LOGO

Google 豐富的員工福利一直相當出名,例如豪華又免費的員工餐點,幅員廣闊的公司園區中常可見遊戲間、淋浴間、健身房、游泳池等設施、免費通勤專車等等,都常被新聞媒體報導。

至於 Google 員工自己最重視哪些呢?根據 Glassdoor 上的評論,許多人提及「同事都非常聰明,而且有進取心」、「團隊成員之間就像是朋友,工作氣氛非常積極」、「你將與業界之內最聰明、最具創意也最勤奮的頭腦一起工作。」等等,優秀的員工讓 Google 本身得到許多讚賞。

第 4 名:Microsoft

Microsoft LOGO

同為老牌科技巨頭,Microsoft 雖然略低 Google 一名,但依然搖搖領先大多數 IT 公司。一名在 Microsoft 工作了 5 年以上的專案經理在 Glassdoor 上留下這樣的評價:「工作與生活品質之間能平衡。重視團隊合作,能靈活地完成工作目標,對提升個人潛力而言是很好的挑戰。」

 

 

 

鼎鼎大名的 Facebook 與 LinkedIn 也在 Top10 的名單內!那其他還有哪四間上榜公司,擠下頻果 Apple 而上榜?請見下篇!點最適合工作的IT公司(下):Facebook才第五?!

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Waymo和特斯拉兩大自駕車龍頭隔空較勁!!誰才是第一?(下)

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時下熱門產業自駕車興起~到底誰才稱得上是自駕車龍頭呢?來看看Waymo和特斯拉是怎麼互嗆的吧!!(下)

本篇文章為下篇,想回顧 Waymo 對特斯拉嗆聲的精彩內容,請點Waymo和特斯拉兩大自駕車龍頭隔空較勁!!誰才是第一?(上)了解事情始末!

馬斯克本人推文反擊 Waymo 和特斯拉隔空叫陣

 

馬斯克在推文上反擊Waymo
▲ 馬斯克推文反擊 Waymo,說特斯拉的人工智慧硬體比 Waymo 優。截圖自推特(twitter)頁面。
 

 

而 Waymo 執行長採訪的新聞一刊出,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)使用自己的推特帳號公開反擊:「讓我驚訝的是,特斯拉的 AI(人工智慧)硬體和軟體都比 Waymo 更好。」(To my surprise, Tesla has better AI hardware & software than Waymo (money))

 

馬斯克對自家的技術一向不吝於展露自信,過去也在接受矽谷技術新聞網站「Recode」的採訪時發下豪語:「雖然聽起來有些過於自信,但我想不到哪家廠商能在自動駕駛超過特斯拉。」

 

Tesla執行長Elon Musk
▲ 特斯拉執行長馬斯克一向熱愛使用社群媒體發表看法。圖片來源:美聯社(ASSOCIATED PRESS)
 

 

除此之外,懷抱「讓大眾都能負擔得起一台特斯拉」的馬斯克也針對 Waymo 的高昂成本嗆聲。

 

Waymo 執行長曾說過,若將 Chrysler Pacifica Van 或 Jaguar I-Pace 配備上 Waymo 系統,價格約落在 18 萬美元(約新台幣 500 萬元)左右,約等於一台賓士 S 級轎車;而近期正式開賣的 Tesla Model Y 一台起價為 49990 美元(約新台幣 130 萬元)起,相較之下的確是更親近消費者。

特斯拉 VS Waymo 誰才是自動駕駛行業的第一把交椅?

說了這麼多,那特斯拉與 Waymo 到底誰更勝一籌呢?

 

自動駕駛巨頭相互 diss?Waymo 槓上特斯拉 嗆「根本不是對手」
▲ Waymo One 與 Waymo Via 是 Waymo 的主要業務之一。圖片來源:Waymo 官網。
 

 

Waymo 在自動駕駛領域起步較早,誕生於 2009 年,至今已深耕 10 多個年頭。從2018 年開始 Waymo 自駕計程車服務也正式在美國鳳凰城上線,並成為加州 60 多家拿下自動駕駛測試牌照的公司中、第一個可以撤除安全駕駛員的公司。

 

除此之外,Waymo 還有強大的模擬器,能在虛擬世界訓練自動駕駛系統,挑戰各種複雜的情況。據了解,Waymo 的模擬器每天就能累積 1,000 萬英里的測試里程,測試總里程超過 70 億英里。

迄今為止,Waymo 車隊的自動駕駛里程已超過 1,000 萬英里,測試總里程超過 70 億英里。其光學雷達的 360 度感知技術可檢測多達 300 碼外的行人,生成周圍環境精確的 3D 地圖,辨識人類、分類物體並預測下一步動作。

▲ 乘坐 Waymo 自駕車示範影片

當然,Waymo 也並非十全十美。其自駕系統曾被指出有「優柔寡斷」的「個性」,尤其是在車輛換道時不夠果斷,容易造成事故發生。

目前,Waymo 提供的兩項服務:全自動駕駛叫車服務(Waymo One)與貨物運送(Waymo Via),在市場上還未有強而有力的競爭對手。

 

特斯拉自駕示意圖
▲ 特斯拉自駕示意圖。Photo by David von Diemar on Unsplash
 

 

特斯拉最初版的駕駛輔助系統 Autopilot 誕生於 2014 年,當時還是與以色列自駕技術公司 Mobileye 合作、採用其提供的系統,2 年後才換用自行研發的產品。透過不斷的加強、升級,進入「Hardware 2.0」版本後,馬斯克當時宣稱已支援全自動駕駛。

 

與其他廠商相比,特斯拉有一大優勢,就是販售的車型都是聯網車型,因此特斯拉能用這幾十萬台車採集的數據來訓練 Autopilot 系統,並找出自動駕駛的「門道」,隨後再透過推送提升龐大車隊的自動駕駛能力,單論這部分而言,可能是靠購置他牌車輛再改裝的 Waymo 無法匹敵的。

不過,其實在 2018 年時特斯拉官網就悄悄撤下「全自動駕駛」(full self-driving)選項,只剩下「增強自動駕駛輔助」選擇;馬斯克也在 Twitter 上澄清:「全自動駕駛」引起太多困擾,因此才下架。全自動駕駛功能準備好之前,不會再出現選單中。這也表示,即使 Autopilot 的功能確實很強大,但距離全自動駕駛的願景依然十分遙遠。

所以要論誰輸誰贏呢?如果是以真正的「全自動駕駛」而言,兩家都離實現目標有段距離,美國國家公路交通安全管理局也表示:「至今為止市面上還沒有出現車輛是能夠完全自動駕駛的」;若是以市場占有率而言,現階段的市場尚未成熟,誰能拿下這塊大餅?或許一時半刻還無法見真章!

 

 

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自駕(self-driving cars)是近十年來人工智慧發展的重要應用之一,不但內含巨大商機,也顛覆了產業生態及競爭型態。這也讓許多走在自駕最前端的科技巨頭們也明爭暗鬥、針鋒相對。其中,深耕自駕領域多年的 Waymo 和勢頭強勁的特斯拉更是其中佼佼者。

只是沒想到,這些矽谷巨頭之間的傾軋會浮上檯面,在社群媒體上你來我往、唇槍舌劍,白熱化程度堪比 Roast Battle!

Waymo 開出第一槍 直言「特斯拉稱不上對手」

 

Waymo執行長John Krafcik
▲ Waymo 執行長 John Krafcik 日前接受採訪時的犀利言詞引發一陣討論。照片來源:路透社(Reuters)
 

 

自駕車公司 Waymo 與知名人工智慧公司 DeepMind 同為 Alphabet 的子公司,已研發自駕技術數年,2020 年推出的第五代「Waymo Driver」,讓一般車輛可以「變身」成自駕車,以自主行駛模式將乘客與貨物安全運送到目的地。

 

而面對預計於 2021 年推出「全自動駕駛」訂購方案的電動車大廠特斯拉(Tesla),Waymo 執行長 John Krafcik 接受德國商業雜誌《經理人雜誌》(manager magazin)採訪時表示:「特斯拉根本稱不上是個競爭對手。」(For us, Tesla is not a competitor at all),並表示 Waymo 與特斯拉的方向根本不一樣:「只有 Waymo 是開發全自動駕駛的系統,而特斯拉只是生產需要有照駕駛監控的『駕駛輔助系統』。」

John Krafcik 的這番發言或許早有準備。

在更早之前,Waymo 於官方部落格宣布,即日起將不再使用「自駕」(self-driving)一詞於旗下產品,將改以「全自動駕駛」(fully autonomous driving)形容自家開發技術。

Waymo 官方表示,這次更換用詞是為了「挽救生命」,也是為了精確區分 Waymo 開發的「全自動技術」與「駕駛輔助技術」兩者的不同。「駕駛輔助技術」常被誤認為「自駕」技術,讓社會大眾與消費者產生錯誤印象,甚至在使用時做出將雙手放開方向盤等高風險動作,危害個人與全體用路人的安全。

Waymo 此聲明一出,不少媒體都認為公告內特別提及「駕駛輔助技術」是衝著特斯拉而去──因特斯拉車款所配備的駕駛輔助系統「Tesla Autopilot」一直遭批評取名有誤導之嫌, 過去有多次交通事故都涉及駕駛怠忽職守,將輔助系統啟用後就開始分心,最後造成憾事。

 

 

 

那特斯拉的馬斯克如何回應 Waymo 的嗆聲呢?請見下篇!點Waymo和特斯拉兩大自駕車龍頭隔空較勁!!誰才是第一?(下)

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人工智慧也懂觀落陰?和已故親人聊天AI辦得到?

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人工智慧也會傳統民俗的觀落陰?!讓已逝親人和你聊天?!一起來看看是怎麼回事吧~

微軟最新專利 人工智慧能讓已故親人「復活」跟你聊天

在科幻電影《雲端情人》中,男主角的人工智慧虛擬助理「莎曼珊」既風趣又開朗,能夠藉由言語和男主角溝通,有獨特的個性也富有情緒。她與男主角從相談甚歡到墜入愛河,展開出一段人與 AI 的獨特關係。

這樣的情節或許不再僅存於電影之中──根據微軟最新申請的專利,可以讓人工智慧學習一個人的語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文與網路足跡等等資料,建立出一個語調與用字習慣都彷如真人的聊天機器人。

美國專利商標局通過微軟的專利申請,該項技術透過大量收集一個人在網路留下的「社交數據」──包含照片圖象、語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文等紀錄,在機器學習這些數據後「重建」出與真實人類相仿的聊天機器人。

Griefbot示意圖

其實這項專利早在 2017 年就由微軟公司的兩位研究者 Dustin Abramson 和 Joseph Johnson jr. 著手開發。他們想設計出一個可以學習亡者生前形象的 AI,並且能依照資料的完整程度,再現出一個幾乎接近亡者在生時的模樣、語氣的聊天機器人。根據技術的成熟度,達到旁人不覺得是在跟機器人說話、甚至是在跟熟稔的親人聊天的程度。

有評論表示,微軟的這項專利以商業角度來看,應該會應用在改善如「Cortana」等的智慧型個人助理。但亦有嗅覺靈敏的媒體認為,以 Cortana 市場表現不佳的情況看來,微軟的新專利應該不只是想做個語音助理而已。

不只能模仿個性、語調或口頭禪 還可以建立 3D 模型

該專利可幫助創造出特定人格的機器人,做出性格差異化;也能用於訓練聊天機器人以特定人的性格來交談、互動。

人工智慧掌握一定程度的個人資料後,更可以生成指定的語音腔調、語言習慣,像是將你至親好友的說話方式模仿得唯妙唯肖,再現每個人不同的遣詞偏好、習慣用語跟口頭禪等等。而若是相關主題的資料不足以應付,AI 會透過網路資料庫補足對話中的內容。

 

▲ 3D 投影技術讓美國已故總統雷根,活靈活現地呈現在世人面前

 

此外,也支援使用真人照片、影片或 DeepFake 技術等方式建出 2D 影像,也可以透過臉部辨識分析親人的臉孔來製作出 3D 模型。

這讓 AI 不僅是「栩栩如生」,它有著與你的親人相似的外貌、相似的語氣,與活生生的人沒什麼兩樣了。

新技術背後的倫理危機

說至此或許有些人會感到毛骨悚然。

的確,在專利中並沒有特別討論到隨之而來的倫理爭議,如「我有沒有權利拒絕自己死後被做成聊天機器人?」「死者家屬是否有權拒絕死者變成聊天機器人?」「這項技術會不會如 DeepFake 一樣,成為詐騙與假新聞的溫床?」

面對這些問題,微軟的人工智慧策略和道德規範負責人Tim O’Brien 也承認,他們目前還沒有任何明確計畫可完美解決問題,將該專利付諸實踐。

也許科幻電影中的情景在現實中上演還有一段距離。

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