人工智慧將主宰司法領域?這樣就能實現正義嗎?(下)

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人工智慧將主宰司法領域?這樣就能實現正義嗎?(下)

人工智慧涉及領域越來越大~今天的文章要來介紹愛沙尼亞即將用AI取代法官!!有興趣的同學快往下看吧!!(下)

本文為下篇,上篇請點人工智慧將主宰司法領域?這樣就能實現正義嗎?(上)

其實人工智慧早已進入司法領域

讓 AI 法官替代人類法官作出判決,是個頗具有爭議的決定,但愛沙尼亞並非是第一個嘗試引進人工智慧、協助法律審理及判決的國家。

美國法院近年已廣泛採用 AI 風險評估系統「COMPAS」,來幫助法官評估被告成為累犯的可能性。

這是一套由商業公司開發的人工智慧,作為量刑的準據,COMPAS 會依據被告回答、年齡、過往犯罪紀錄與類型等各項資料,根據「累犯風險演算法」,推估被告的再犯率,交由法官作為量刑參考,以及是否要給予假釋──即如果 AI 將你評估為「高危險性」嫌犯,認為你很可能會再犯,則法官可能會判下較重的刑罰。

COMPAS 的支持者認為,有這類危險評估 AI 的存在,可以消彌人類法官的偏見、情緒或個人主觀意見對判案的影響,因此更為「公平」。

▲ (圖片來源:Photo by Tingey Injury Law Firm on Unsplash)

 

非盈利新聞調查網站 ProPublica 為了調查能左右法官判決的「COMPAS」是否隱含偏見,追蹤調查了美國佛羅里達州布勞沃德郡 10,000 多名刑事被告,將 COMPAS 預測的再犯率和兩年間的實際再犯率進行比較。

最後他們發現:

1. 黑人被告被 AI 預測的再犯機率,往往高於他們實際的再犯率;而相反地,白人被告的實際再犯率往往低於預測的再犯率。

2. 黑人被評為高危險性的比例,是白人的 2 倍;另一方面,白人被告被分類為「低機率再犯」、卻於兩年內再犯的機率為 63 %。

這表示 AI 繼承了開發者─也就是人類─的意志,使 AI 做出帶有偏見的判斷。

AI 有辦法取代法官嗎?

人工智慧若運用得宜,不論應用在任何職業上都好處多多:除了節省人力成本,AI 能短時間內處理大量資訊、降低工作量,流程效率、準確度及一致性都得以提升。在司法領域上,AI 可以協助司法研究、輔助審查、擬定契約,最終目標是代替人類判刑。

但 AI 有可能真的取代法官嗎?

對於法官與律師這些職務,大眾會認為他們需要具備獨立思考、批判的能力,同時也希望他們善於溝通與傾聽,更希望他們正直正義、在飽讀詩書之時也不忘對社會的關懷,才能維護正當程序與平等的價值。正是因為人民對法官有期待與信任,才能構成一個國家的司法體系。

同時,AI 使用不當亦可能會對「公平」產生更大的衝擊。許多 AI 工具屬於機器學習,若使用不當,這些演算法可能宛如黑箱,進一步造成人們的偏見、衝突與誤解。不僅不可靠,還可能原先所追求的公平正義背道而馳。

人工智慧進入司法,不表示法官就會被 AI 取代,除了技術層面還有許多未解的隱患外,也是因並非用數據化與資料化就足以判案,背後涉及文化背景、地方風俗、人情世故、情境常識等等,有其不可取代之處。

若擔心工作未來會被 AI 取代,藉由不斷學習、精進自己,造就出獨一無二的價值,才能免於被人工智慧取代的一天。

 

 

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掌握原告被告生殺大權 法官也將被人工智慧取代!??

從經典的《王牌大律師》到近期當紅的《Legal V 勝訴女王》;從《無照律師》到律政相關從業者也大推《金權遊戲》,律政司法題材似乎一直是收視率長青樹,犀利的律師為了勝訴據理力爭、言之鑿鑿,而法官必須不徇私情、明察秋毫。雙方在法庭上交鋒的同時,被告的人生也彷彿操之在他們手中。

司法題材會成為備受觀眾喜愛的類型,想必看法官如何審理案情是一大原因。但敲下法槌的,從有血有肉的人突然變成「人工智慧」,你能接受它的判刑嗎?

人工智慧當法官?愛沙尼亞計畫啟用!

愛沙尼亞,是一個對台灣人來說相對陌生的遙遠國度。總人口只有台北市的一半、土地是波羅的海三小國中最小的國家,被英國《經濟學人》雜誌稱為「科技領導者」,除了 IT 產業蓬勃發展,更是常由政府帶頭,將最新科技應用在日常生活中。

如台灣有年輕的「數位政委」唐鳳,以數位化政府聞名的愛沙尼亞也有一位 28 歲的首席資訊長(Chief Data Officer)──Ott Velsberg。

Velsberg 致力將人工智慧技術引入政府機構,為公民們提供更好的服務。該國司法部也請 Velsberg 帶領團隊設計 AI 法官,協助清理積存已久的小型訴訟案。

 

Ott Velsberg at Big Data Toronto 2019 (CNW Group/Corp Agency)

▲ 愛沙尼亞首席資訊長 Ott Velsberg。圖為其參加 2019 年多倫多大數據年度會議。(圖片來源:CNW Group/Corp Agency)

 

愛沙尼亞司法部對「AI 法官」的期望是:裁定低於 7,000 歐元(約 24 萬台幣)的小額錢債糾紛案。雙方各自上傳證明文件和其他必要資料,交由 AI 進行分析與做出裁斷。

引入 AI 法官的最終目的是提升人類法官的審理效率、替法官和法院書記人員清除積壓的案件,讓他們能專注在更加棘手的大案件上;另一原因是,目前大約有 22 %的愛沙尼亞人民從事公務員或為政府工作,但愛沙尼亞政府擔憂公務員人數過多,希望導入 AI 至各公部門領域,希望用 AI 取代人力、減輕部分人事負擔。

對此 Velsberg 表示:「有些人擔心未來若國家減少了公務人員人數,大眾得到的服務品質就會受到影響,而 AI 可以幫助我們解決這個問題。」

由 AI 法官做成的任何裁決都具有法律約束力,但當事人若不滿意判決,可以向人類法官提出上訴。此系統尚在實驗建置中,預計完成後,先給法官、律師適用,再依據他們的意見加以調整。

雖然愛沙尼亞不是第一個結合人工智慧與法律的國家,卻是第一個賦予 AI 法律決策權的國家。

 

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真相大白

Porr 的部落格人氣居高不下,甚至有別的平台轉載了這些假文章。在感到訝異之餘,他決定是時候讓一切真相大白了。

最後,Porr 終於發表了自己寫的文章──標題為《What I would do with GPT-3 if I had no ethics》(如果我沒有道德、將如何使用 GPT-3)

▲ (Photo by Patrick Fore on Unsplash)

 

這篇文章敘述了這個「假部落格」的始末,包括他如何用 GPT-3 批量生產這些文章。他解釋這全都是實驗的一部分,而一開始只是想嘗試證明 GPT-3 可以冒充人類作家。

Porr 表示:「這種技術可以輕易更大量產出平庸的網路文章,讓網路文章的內容價值大大降低。」「這是一件超級簡單的事,但老實說,這也是最可怕的地方。」同時也點出 GPT-3在科技倫理上的問題,與遭到有心人士惡意使用的後果。

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GPT-3 的隱憂

人工智慧技術越強大,網路上的萬事萬物就越不可信任。

而明德大學蒙特雷國際研究學院(MIIS)專門研究恐怖主義、極端主義和反恐的研究中心表示,GPT-3 能自主生產各類文本的能力,很可能被用來激化個人暴力、極端主義思想和行為。

2020 年美國總統大選越來越近,2016 年選舉時發生的「劍橋分析事件」還歷歷在目:透過盜用 Facebook 五千萬用戶個資,了解他們的偏好,進而預測選民心理、主導美國社會輿論,最後左右大選結果。

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即使 OpenAI 表示,正嘗試在 API 層級上設下類似「毒素過濾器」(toxicity filters)的安全措施,但未公開透明的研究讓人們更加擔憂和懷疑。

GPT-3 是否也會成為蠱惑人心的道具?這值得我們所有人持續關注,與警惕任何網路上的事物。

 

 

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過去討論「哪些工作 人工智慧搶不走?」時,有一說是 AI 無法取代文字創作者,因為機器不可能寫出感動人心的文章,但這個說法或許已被打破了。

日前,一位加州大學柏克萊分校的大學生使用 GPT-3 生成一篇篇文章,不但未被察覺是人工智慧寫的假文,還登上了 Hacker News 熱門榜、吸引大批粉絲追更……

▲ 一個正在寫經卷的機器人(示意圖,與本文無關。)

 

非營利人工智慧研究組織 OpenAI 於 2020 年 5 月發表自然語言處理語言模型 GPT-3( Generative Pretrained Transformer 3)的研究成果。這個號稱是目前世界最強大的 NLP 模型,由 1750 億個參數組成,可以分析單字、文本和數據序列,並藉以自行擴展,生成與主題相符且連貫的文章或圖像。

簡單而言,只要你給出明確的提示,GPT-3 就可以自動產生一段文字甚至文章。這讓 GPT-3 幾乎可以勝任所有用文字表達的工作:從回答問題、寫文章與詩歌、翻譯語言到編寫代碼,一應俱全。

但如此強大的功能也讓 GPT-3 自釋出以來就令人擔憂,若遭有心人士、極端團體惡意利用 GPT-3 製造散播假消息,後果不堪設想。上一代版本 GPT-2,OpenAI 就為避免濫用問題,拒絕對外公開演算法;GPT-3 則是選擇開放 Beta 版本僅供特定人士私測。

他們的擔心或許不是沒道理的──日前就一名美國大學生,用 GPT-3 產出了一篇篇假文,不只登上了全球知名技術論壇「Hacker News」的熱門文章,騙到了一批讀者,其中更有人成為粉絲、訂閱追更。

妙筆生花的人工智慧

雖然 GPT-3 目前沒有開放給一般大眾使用,只有開放 API 給學術研究人員,但目前就讀美國加州大學柏克萊分校的 Liam Porr,找到了一位申請過 API 的校內博士生,共同合作進行這項實驗。

Porr 提供了一段有標題和簡介的腳本, GPT-3 便輸出了幾篇完整的文章。Porr 化名「adolos」創建了一個部落格,從 GPT-3 輸出的幾篇文章中挑出一篇,僅僅是調整一下排版、未對內文做任何修改,就複製貼上到 Hacker New,開始他的實驗──這篇文章的標題是:《Feeling unproductive?Maybe you should stop overthinking》(感到效率不佳?也許你應該停止過度思考)。

這篇文章受到熱烈歡迎,在短短幾個小時內就獲得超過兩萬次點擊量,更是衝上了Hacker News 熱門文章的榜首。Porr 表示:「從我想到這個想法並與那個博士生取得聯繫、創了一個部落格、到發出一篇堪稱病毒式行銷的文章——這大概只花了幾個小時。

▲ 這篇由人工智慧 GPT-3 所生成的文章一度被推到榜首。

 

即使底下的有幾則留言質疑這是用人工智慧生成的,但隨即被一面倒的好評給淹沒。大多數人非但沒有察覺、更有人大讚道:「這篇文章就跟 Ethan Hawke 在 Ted 的演講一樣深刻動人!」

首戰告捷後,Porr 每兩天寫一篇……或說用 GPT-3 生成一篇文章發表在他的部落格,幾乎都是與「樂觀正念」、「自我激勵」、「職場成功方式」等心理勵志的文章,俗稱「心靈雞湯文」。如:《Boldness and creativity trumps intelligence.》(大膽和創造力勝過智慧)、《The reading habits of successful people》(成功人士的閱讀習慣)、《Visual thinking isn’t just for artists》(視覺思維並非藝術家的專利)等等。

為什麼人工智慧特別懂心靈雞湯?

為什麼 Porr 挑了心理勵志類的文章讓 GPT-3 生成呢?這要歸因到 GPT-3 的優缺點。

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如果說以前的語言模型是專才,那 GPT-3 就是一個通才,樣樣都做得還不錯,只是不擅長處理邏輯性問題。引用 Porr 的話:「它很擅長創造漂亮的語言,但不太擅長邏輯和理性。」因此,他選擇了一個不需要嚴格邏輯,只需要華美詞藻與豐沛情緒、而且一直受部分讀者喜愛的流行文類——「心理勵志」。

▲ (Photo by Aaron Burden on Unsplash)

 

Porr 有個簡單的方法來決定要餵給 GPT-3 的腳本,他在 Medium 和 Hacker News 上翻來翻去、看看有什麼受歡迎的文章,把一些相似的文章資料放在一起,就可以餵給 GPT-3 了。

Porr 表示,每篇發表的文章他幾乎都沒有編輯或修改過,都是直接複製貼上生成的內容。

即使 GPT-3 缺乏邏輯,但善於渲染情緒、鼓舞人心,倘若是想將文章化為表達特定意識形態、政治傾向的工具時,GPT-3 的強大功能恐怕會成為煽動情緒、掀起對立的武器。

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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,錯誤率高得令她吃驚。

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,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,以避免更嚴重的爭議。

臉部辨識技術雖然為人們的生活增添許多便利,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加成熟,能辨別出「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,根據她於 2018 到 2019 年間做的兩項研究,證實眾多科技公司開發的 AI 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,尤以 IBM 系統失誤率最高,竟高達 34 %;而亞馬遜的 Rekognition 會將 19 %的女性誤認為男性,若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,錯誤率幾乎為零。

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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全球最年輕人工智慧專家 14 歲的巴克西

他今年 14 歲,是全球最年輕的人工智慧專家。過去 Tanmay Bakshi (以下簡稱巴克西) 已經撰寫過無數個 APP、出版過一本書、主持過 TEDx Talk、在全球包含芬蘭、紐西蘭、丹麥、澳洲等國的 IBM 人工智慧超級電腦 「Watson」高峰會上暢所欲言。

▲ 現任職 IBM 軟體開發的巴克西,年僅 14 歲,是全球最年輕的人工智慧專家。

5 歲開始寫程式、7 歲開 YT 頻道教人寫程式

巴克西 11 歲就已經獲得 IBM 技術高層的注意。但是早在他 5 歲時,就受到身為程式設計師的父親影響,開始對程式語言深深著迷。現年 14 歲的巴克西解受美國新聞頻道 CNBC 的訪問,回憶說:「電腦讓我著迷,因為它真的能『作一些事情』。我想了解它背後的運作,並且學著操作它。」巴克西的父親教他如何撰寫程式,巴克西自己也會主動找書學。

 

 

7 歲時,巴克西已在 Youtube 上教大家撰寫程式、網站開發,獲得上千粉絲的迴響,可說是一位小「網紅」。巴克西也不吝惜分享所知,回答來自全球粉絲關於寫程式的種種問題。此時巴克西察覺到,網路上關於撰寫程式與機器學習 (Machine Learning) 的資訊很有限,於是他就以「幫助 10 萬個兒童/初學者學習撰寫程式」為使命,來經營他的 Youtube 頻道。至今,它的 Youtube 頻道早已超過 33 萬訂閱次數。

11 歲找到 bug 獲 IBM 高層注目

隨著時間流逝,巴克西對於撰寫程式的熱情也跟著消退。「當時我覺得,科技實在是非常有限。我總是覺得:當下你輸入某些東西進去,但最後,這些東西都會過氣。」好在 11 歲時,巴克希在他的科技專家生涯中,出現新的轉機:有一次他在上傳 YouTube 影片時,無意間注意到一份關於 IBM 的 AI 超級電腦「華生 (Watson)」 ,使用驚人的問答機制來挑戰 「Jeopardy」益智遊戲節目的紀錄片。這才開啟了巴克西的人工智慧專家之路。

巴克西開始對人工智慧產生濃厚的興趣。巴克西說:「當時的我,只想盡力趕快跟 IBM 的 Watson 搭上線!」於是巴克西在短短的一個禮拜之內,完成了他的第一套 APP,取名為「詢問 Tanmay 」。這套 APP 會協助「華生」針對問題過濾出最佳答案。

不久後,巴克西也察覺到 IBM 的一項從 PDF 轉換成 HTML 的轉檔服務有 bug。於是他便把這個發現公開在程式設計的網站與 Twitter。這些貼文引起 IBM 的技術單位關注,並主動與巴克西聯絡。

巴克西獲得 IBM 技術部門的大量關注,IBM 非常積極地與這位天才聯絡。其中兩位關鍵人物也成為巴克西的導師,並大力支持巴克西與 IBM 合作。很快的,這位科技巨頭 IBM 開始讓巴克西在 IBM 主持的會議上嶄露頭角,擁有許多發言的機會。在一場 IBM 的 Interconnect 會議上,巴克西還在 25000 人面前擔任主講人呢!另一場在印度孟買的 IBM 開發者會議中,巴克西也在一萬人面前演講。

儘管巴克西當時還不是不是 IBM 的員工,但是已經與 IBM 合作多個案子,他的智慧聰明讓 IBM 的高層專家們感到驚艷。值得注意的是,巴克西現在的導師就是 IBM 的人工智慧超級電腦華生 (Watson) 的首席技術長 Rob High 。

與 IBM 的 AI 首席技術長一起主持「AI 世界」

Rob High 稱讚他「吸收新知像海綿一樣快,尤其在學習『深度學習』與『人工智慧』時,更是主動。」Rob 更與巴克西主持了 Facebook 直播會議及其他的演說會。在最近一次的會議直播,是在波士頓的 AI 世界 (AI World)這場會議中,他們討論了社群媒體分析中所應用的人工智慧。

巴克西非常樂於分享關於人工智慧的資訊。在 2017 年杜拜的知識高峰會演講後,阿拉伯聯合大公國的總理所創辦的基金會,更頒發「知識大使獎」給巴克西。除了在人工智慧領域成就非凡外,巴克希同時也是 IBM Cloud (IBM 雲端平台) 的推廣者與榮譽顧問。

但在世界各地奔波演講,只是巴克西在 人工智慧領域所貢獻的一部分。他的最終目標是想把人工智慧應用在改善他人的生活上。想進一步了解這位早慧又早熟的青少年,可以點此連結進入巴克西個人的 Linkedin 進一步了解。

 

 

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圖像神經網路將道路視為一個圖形,路線對應節點(nodes),而邊線位於「連續道路」和「通過交叉路口連接的道路」之間。路段實際上是與交通密度成比例地、隨機採樣的道路子圖(subgraph),並通過訊息傳遞演算(message-passing algorithm)計算邊緣與節點之間的相互影響。

每個路段的長度和複雜度都有所不同,從兩條道路到包含數百個節點的路線都有。DeepMind 表示,將相鄰道路之間的交互關係納入考量後,也使得預測準度有所提升:「例如我們思考一條小巷的堵塞如果溢出,將如何影響主幹道的交通」。

▲ Google 地圖人工智慧分析計算道路交通之演算法示意圖。

 

DeepMind 也表示,在訓練時自動調整學習率,該模型不僅可以達到更高的成效,還能自動調整學習率,獲得更穩定的結果。

除了新模型,Google 地圖也一併考慮其他因素:如道路速限、道路面積、道路品質(如礫石地、柏油或泥地)、道路施工、天候氣象(如下雪、下暴雨或土石流等)、使用者回報的交通事故、封路、出現彎道或紅綠燈路口的頻率等等,以及因應新型冠狀病毒疫情隨之而來的交通管制。

疫情之下 Google 地圖受到的沖擊

Google 表示疫情爆發後,全球路上交通流量減少了 50 %,隨著疫情持續,仍有不少地區維持交通管制。

這種影響範圍擴及全球的特殊狀況下,為了不讓預測失準,AI 會自動優先考量近期的車流量記錄,將更早之前的車流量模式列為次要考量,讓導航結果的預計抵達時間更為精準。

這次事件展現出 Google 地圖與現實世界有多麼息息相關。Google 執行副總裁 Jen Fitzpatrick 也親自撰文表示,他們將會推動 Google 地圖發展新的技術,因為世界不斷在變化──公車班次的增減、新的道路被開拓、自然災害永久地改變通行路線等等。「這就是為什麼地圖需要更新、確保全面性和準確性的原因。人工智慧的重大突破改變了我們製作的地圖方法,也讓我們能將高品質地圖更快地帶到了世界各個角落。」

除了導航之外 其他有賴人工智慧的地圖功能

除了導航功能之外,其實 Google 地圖還有許多實用的功能都是靠人工智慧完成。

如 Google 曾公開他們如何利用深度神經網路,自動且準確地辨識街道名稱、模糊人臉與車牌。在自然場景中由於視覺偽影,如失真、閉塞、定向模糊、雜亂的背景或不同的角度等狀況,讓傳統的光學字符識別(OCR)難以完成辨識。

而為了保護用戶的隱私,Google 團隊致力於解決這一問題,使用神經網路自動模糊了街景圖像中的人臉和車牌,而經過足夠的標記數據訓練後,AI 也能自動升級 Google 地圖相關的最新信息。

另一應用在於描繪地圖上代表建築的幾何陰影。Google 利用了多層次技術,第一層人工智慧負責從衛星照片中辨識出建築物;第二層的人工智慧負責分辨建築物的輪廓,並去除四周雜物;第三層則是根據輪廓來描繪出最有可能的建築物狀態。這套系統從 2018 開始,已經繪製了超過 1 億個新建築到 Google 地圖上了。

這套系統在低度開發國家尤有效用,在政府資訊難以取得的國度,Google 團隊利用衛星圖和街景的影像,繪製出了奈及利亞大城市拉哥斯(Lagos)的地圖,填入了 20,000 條街道名稱、50,000 個新地址、與 100,000 間新商家的資訊。

像繪製地圖這樣巨量又繁瑣的工作,果然還是得靠AI的協助才有可能完成的呢。

 

 

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新冠疫情爆發,導致全球交通運輸模式受到影響。各種交通管制、居家隔離甚至是封城 等措施,使全世界車流量大幅減少。

為了因應全球範圍的交通模式改變,Google 近日表示,將與 DeepMind 攜手運用人工智慧技術, 強化路途預定到達時間預測(ETA),甚至能還沒發生塞車,就先預測你會不會受影響。

Google 地圖的導航功能一直備受大眾喜愛,近年隨著行動裝置的普及與網路速度的提升 ,有越來越多民眾不另外裝載車用衛星導航、而直接使用 Google 地圖作為外出行車的主要 導引,更是讓 Google 地圖與人們的生活更加緊密。

至於 Google 是怎麼做到導航、判斷車流量與偵測交通阻塞的呢?背後還是有賴人工智慧的幫 助!

不只靠公開資料分析 每個使用者都能回傳位置資訊

有些導航服務是根據政府提供之公開資料來計算車流量,而 Google 地圖的優勢在於── 眾多的使用者。

Google 地圖全球每日用戶超過 10 億人,每個使用者進行導航時都能匿名傳回位置資訊, 計算這些資訊就能統計出當前的道路狀況,以此分析出道路的車流量、是否有交通堵塞等等 ,並即時在導航結果中呈現。

▲ 圖片來源:The Keyword | Google

 

Google 地圖使用路上行人、行車中的地點資料來顯示當下路況,這種模式雖然簡單好用,但如果要進一步預測未來 10、20 分鐘,甚至一個小時之後的路況,或要提供預定到達時間(Estimated Time of Arrival,ETA),就必須將既有歷史交通數據、即時車流量的改變情況,配合AI人工智慧進行分析預測。

與DeepMind合作人工智慧技術 強化路況預測能力

為了強化路況預測能力,Google 宣布將與 Alphabet 旗下的人工智慧研究公司「DeepMind」合作,更新 Google 地圖的演算法。

Google 表示,新的預測模型將加權過去 2 到 4 週的歷史資料,而越舊的資料權重會越低;並稱 Google 地圖的 ETA 預測在 97 %以上的旅程都有穩定準確率,而與 DeepMind 的合作能使準確率更加提升。

Google 地圖採用名為圖像神經網路(Graph Neural Networks,GNNs)的機器學習架構,大幅降低預測失準率,在柏林、雪梨、東京及華盛頓特區等等交通繁忙的地區,依然能維持精準的預測率,讓使用者能在出發前更方便規劃行程。

▲ Google 不斷提升世界各地之 ETA 預測精準度,圖可見「台中市」提升高達 51 %。圖片來源:VentureBeat

 

Google 地圖將錯綜複雜的道路網路劃分為一個個「路段」(segments),各個路段皆包含大量的交通流量資料,並能彼此共享;AI 分析這些巨量的資料,再通過圖像神經網路模型預測每個路段的行駛時間。

 

 

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人工智慧這次又要來造福貓咪惹~這次是照顧無家可歸的流浪貓~一起來看看是個怎麼樣的造福法吧!!(下)

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病貓、絕育貓識別系統



人工智慧能辨別病貓,可在 0.3 秒內分辨四種常見浪貓疾病並通知志工。

 

人工智慧鏡頭掃瞄貓臉開門時,也會即時啟動病貓暨絕育貓識別功能。人工智慧能檢測 4 種常見的貓咪疾病:包含貓口炎、傳染性貓鼻氣管炎 (俗稱「貓感冒」) 、皮膚病、外傷),並且透過流浪貓耳上的標籤,300 毫秒內判斷是否已絕育。

如果發現進入庇護所的新貓隻沒有絕育或有傷病時,系統會主動通知管理的志工,帶貓隻就醫。



▲ 在掃描貓臉的同時時,人工智慧能辨別貓咪是否生病或結紮。

 

人工智慧溫控與空調系統

▲流浪貓在寒冷的冬天,會因為碗裡的水結凍而無法喝水。因此整個貓窩的溫度,均保持在27度左右,為貓咪體感溫度的最佳狀態。

 

人工智慧能偵測貓窩中溫度與空氣,並自動調節至最佳狀態。

 

AI人工智慧貓窩內裝有溫濕度傳感器,並可藉由行動裝置來控制。當貓窩內溫濕平衡出現異常時,AI智能恆溫系統會自動調節至平衡。

人工智慧溫濕度傳感器能偵測貓窩中溫溼度並自動調節,或是藉由行動裝置來人工控制。

 

貓窩是一個相對密閉、狹小的空間,而「人工智慧新風系統」會對貓窩氧氣、二氧化碳的濃度進行實時監測和分析,並適時給貓窩換氣,以保持貓窩室內的空氣清新

人工智慧新風系統能偵測氧氣、二氧化碳的濃度,並適時換氣。

 

▲ 人工智慧恆溫系統能偵測冷暖乾溼變化

 

研發工程師晚兮在視頻中表示:「熱愛的事情不應該只是隨便說說,能用我寫的代碼為我身邊的人和事物帶來一些改變,這已經足夠讓人興奮了。」。下面的影片為兩位「貓窩推手」的防談,一個為動物救援專家、另一為百度 AI 工程師晚兮。看著這兩個充滿愛心、幹勁又有專業知識的年輕人,為了讓浪貓在寒冬中得以存活、溫飽,而將自身的能力奉獻出來,你的心是否也感動了起來?真的實現了「科技始終來自於人性」!