3D 圖形仍是潮流不減，尤其是當 UI/UX 設計師創建更容易和快速。Oganes 說道在今年最喜歡的 3D 趨勢之一，是將現實生活中的人類描繪成藝術卡通人物。它創造一種美學上令人愉悅的設計，與我們每天在屏幕上看到的逼真圖像不同。我們公司經常將 3D 元素添加到 2D 照片中，以創建比平面照片更多細節的深度。
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！」
接著團隊在 1,000 個樣本上測試此 AI 模型，其中樣本有一半為健康者的咳嗽聲，另一半為確診肺炎者的咳嗽聲。在測試中，人工智慧準確地辨識出 98.5% 的確診患者，且辨識出 100% 的無症狀感染者，展現令人歎為觀止的準確性。
▲就算是新冠患者未表現出圖中的症狀，人工智慧演算法仍可從咳嗽聲辨識無症狀感染者。 （示意圖，與本事件無關／Photo by UN Response to COVID-19 on Unsplash)
論文共同作者之一的蘇比拉納表示：「即使患者看似無症狀，一旦染上 COVID-19，其產生聲音的方式也會發生變化。」但他同時也強調，雖然該 AI 能夠檢測出不健康的咳嗽聲，但依然需謹慎使用，因為該工具是以「篩選條件」的方式找到相符的疾病，因此也可能出現偶然地完全符合篩選條件，卻不是 COVID-19 的狀況，不論是個人或醫療人員都須謹慎判斷。
團隊盼推出檢測 APP 民眾在家也可免費自我篩檢
▲團隊盼能開發出應用此 AI 的免費應用程式。 (Photo by Brian McGowan on Unsplash)
目前團隊正在與多家醫療機構合作，以利建立起更多元的數據庫，使預測更精準。
除此之外，研究團隊也正嘗試開發出應用此 AI 的免費應用程式，如果獲得 FDA（美國食品和藥物管理局，Food and Drug Administration）的許可，接下來團隊將會與私人企業合作，開發手機 APP。該 APP 將可能成為一個免費、便捷、居家性的病毒預先篩檢工具，特別是能夠識別出無症狀感染者。使用者可以將咳嗽聲以手機錄製後，上傳提供 AI 分析，就能得知是否有被感染的可能性，再進行正式的新型冠狀病毒篩檢。
長期關注人工智慧相關議題的作家和演講家卡倫姆‧柴斯（Calum Chace）表示，這個能通過咳嗽聲音辨認新冠病毒疾病的演算法是「AI 人工智慧的經典範例」，他過去也曾就 AI 對人類帶來的衝擊提出警告，但這一次柴斯表示：「這是運用 AI 幫助人類的一個好例子，單就這件事來看，我看不出 AI 會帶來什麼危險。」
該方法的關鍵是分析人的「咳嗽聲」。MIT 研究人員在電氣電子工程學會（IEEE）的《醫療生物工程》（Engineering in Medicine and Biology）期刊上發表一篇論文，文中表示他們發現無症狀感染者發出的咳嗽聲、與身體健康的一般人有所不同，或可幫助協助辨識出感染病毒的患者，使預篩變得更加容易。雖然人耳無法辨認這種細微的差異，但人工智慧 AI 可以。
