AI趨勢周報第172期:是誰在亂灌水?臉書測試AI工具要助管理員揪出惡意灌水人
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(0, 0, 255);">重點新聞(0611~0617)</span></h3> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">臉書 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 惡意留言 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 灌水 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>是誰在亂灌水?臉書測試AI工具要助管理員揪出惡意灌水人</strong></span></p> <p>臉書推出一系列新工具,要來幫助臉書社團管理者管理社團內的言論,其中包括一項還在測試階段的ML工具:衝突警報(Conflict Alert),要來揪出有爭議或不健康的留言。<a href="https://www.theverge.com/2021/6/16/22534643/facebook-group-admin-moderation-tools-ai-flag-comments-fighting">臉書發言人告訴一家外媒</a>,該功能用機器學習模型,來計算特定使用者的回覆時間和留言量,來判斷該使用者的行為是否為惡意。</p> <p>除了這個功能,臉書還提供留言審查功能,管理員可根據某些使用者的帳戶成立時間或曾經違規等因素,用來限制發言,或是限制特定言論的出現,而非只能在事後刪除。此外,該功能也能幫助管理員減少推銷內容的出現,包括貼文和留言。<a href="https://www.facebook.com/community/whats-new/new-tools-features-nurture-community/">(詳全文)</a></p> <p><img alt="" src="https://scontent.ftpe11-1.fna.fbcdn.net/v/t39.8562-6/197336797_225276205809685_3273903893416970426_n.png?_nc_cat=109&ccb=1-3&_nc_sid=6825c5&_nc_ohc=a87Cn8wLKNcAX9rA2gu&_nc_ht=scontent.ftpe11-1.fna&oh=67ad508ca6cf588eb5c9db4058852c9e&oe=60F101EC" /></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 蘋果 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> iOS 15 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 雲端運算 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>不需雲端運算!蘋果推出iOS 15相片AI文字辨識功能,還能自由搜尋</strong></span></p> <p>蘋果在自家技術發表大會WWDC上宣布一項iOS 15新功能Live Text,可在iPhone、iPad和Mac等裝置上執行AI文字辨識,找出相片中的任何文字,比如可將相片中的手寫筆記,轉換為Email或訊息,也能從相簿中尋找發票或食譜照片。</p> <p>進一步來說,使用者在相簿或其他相片瀏覽器打開照片後,Live Text會自動辨識出相片文字,使用者可直接點擊文字,在瀏覽器上複製貼上查詢資訊,如果是電話號碼的話,還能直接撥號。蘋果表示,這個AI辨識功能不需雲端運算,可直接在裝置上執行。目前,Live Text支援7種語言,包括英語、德文、法文、義大利文、西班牙文、中文(簡體與正體)和葡萄牙文。<a href="https://youtu.be/S0LVnxfn5n4">(詳全文)</a></p> <p><img alt="" src="https://cdn.vox-cdn.com/thumbor/R4woGg2ZX8vQLx6YiAuZENrd-5o=/0x0:2800x2322/1720x0/filters:focal(0x0:2800x2322):format(webp):no_upscale()/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/22643423/apple_live_text.jpg" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> DataRobot </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> MLOps </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 模型管理 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>可自動替換遠端模型!MLOps大廠DataRobot釋出新功能</strong></span></p> <p>MLOps大廠DataRobot近日釋出MLOps平臺新版本DataRobot 7.1,新增了能自動產生模型報告的AI報告功能、MLOps管理代理(Management Agent),以及無程式碼AI App建立器(No-code AI App Builder)。進一步來說,只要點擊幾下,自動AI報告就能摘要AI專案中的重要發現,包括表現最佳的模型準確度洞察、可解釋性洞察,以及詳細的模型解釋、表現指標、AI倫理洞察等。</p> <p>再來,MLOps管理代理可自動執行模型任務,像是直接在遠端環境中,進行模型檢索、模型替換或部署。該功能可擴充支援多種應用案例,而且容易搭配使用,來監控模型整體生命周期。</p> <p>而無程式碼AI App建立器,則能讓已部署的AI模型,快速轉換為App,使用者選擇預設樣板、拖拉元件即可完成,不用寫任何程式碼。此外,DataRobot還在新版中推出特徵發現功能(Feature Discovery),將雲端數據平臺Snowflake資料整合進自家AutoML功能,來從多個資料集中,找出有影響力的特徵、進行特徵工程。這個任務會在Data Cloud上進行,更快速完成。<a href="https://www.datarobot.com/platform/new/datarobot-7-1/">(詳全文)</a></p> <p><img alt="" src="<p><a href="https://www.datarobot.com/platform/new/datarobot-7-1/?wvideo=73341xokbr"><img src="https://embedwistia-a.akamaihd.net/deliveries/447520bf06164f9b56fa31406b3b6c96bb035e48.jpg?image_play_button_size=2x&amp;image_crop_resized=960x540&amp;image_play_button=1&amp;image_play_button_color=0a0a0ce0" width="400" height="225" style="width: 400px; height: 225px;"></a></p><p><a href="https://www.datarobot.com/platform/new/datarobot-7-1/?wvideo=73341xokbr">DataRobot Release 7.1 | DataRobot</a></p>" /></p> <div class="media_embed" height="225px" width="400px"> <p height="225px" width="400px"><a href="https://www.datarobot.com/platform/new/datarobot-7-1/?wvideo=73341xokbr"><img height="225" src="https://embedwistia-a.akamaihd.net/deliveries/447520bf06164f9b56fa31406b3b6c96bb035e48.jpg?image_play_button_size=2x&image_crop_resized=960x540&image_play_button=1&image_play_button_color=0a0a0ce0" style="width: 400px; height: 225px;" width="400" /></a></p> <p height="225px" width="400px"><a href="https://www.datarobot.com/platform/new/datarobot-7-1/?wvideo=73341xokbr">DataRobot Release 7.1 | DataRobot</a></p> </div> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">Gartner </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AI工具 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 低程式碼 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>Gartner:AI、低程式碼當道,2024年80%技術服務將由非IT人員開發</strong></span></p> <p>Gartner一份最新報告指出,到了2024年,將有80%的技術服務和產品會由非IT人員開發。Gartner傑出研究副總裁Rajesh Kandaswamy指出,這是因為,無程式碼和低程式碼開發工具的崛起,以及AI輔助開發工具,讓IT開發門檻降低,而且,CEO們認為數位業務是大家的事,不再只是IT部門的事。</p> <p>再來,Gartner認為,COVID-19疫情加速新服務和產品開發,也因此降低非IT人員開發技術服務的門檻,這些非IT人員包括企業內的業務技術專家,以及開發軟體的素人開發者、資料科學家和AI系統等。而且,Gartner預測,到2024年,超過三分之一的技術廠商將會與非IT出身的服務廠商競爭。<a href="https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-06-10-gartner-says-the-majority-of-technology-products-and-services-will-be-built-by-professionals-outside-of-it-by-2024">(詳全文)</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 模型偏見 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Google </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 資料集 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>降低模型偏見!Google釋出不帶性別、年齡屬性的人物註解資料集</strong></span></p> <p>Google發布最新AI偏見改善工具,在Open Images資料集中加入更具包容性註解的人物資料集(MIAP),包含更完整的定界框註解,每個註解都含公平性屬性。</p> <p>Open Images資料集在2016年發布,內含900萬張圖像和600個類別的定界框註解。這次更新,是要解決Open Images資料集中,人、男人、女人、男孩和女孩共5個人物階層類別的問題。新資料集不再要求註解者添加性別和年齡相關的屬性註解,而是僅加入無關性別和年齡類別定界框即可。MIAP增加大量過去沒有採用的定界框屬性,在包含人物的10萬張圖片中,人物定界框的數量從36萬上升到45萬,提供更多基本事實資訊。<a href="https://ai.googleblog.com/2021/06/a-step-toward-more-inclusive-people.html">(詳全文)</a></p> <p><img alt="" src="https://1.bp.blogspot.com/-00mP_T5vagw/YMjqRmHHFOI/AAAAAAAAHus/vP3VUsq4-o4kZ4l6Z1odHPrTILz-Hh7_QCLcBGAsYHQ/w640-h166/OpenImages.png" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 聯合國 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 科學研究 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AI </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>聯合國:AI與機器人主導全球科學研究,建議全球研究應多元發展、而非聚焦單一領域</strong></span></p> <p>聯合國教科文組織(UNESCO)公布五年一次的科學報告,來檢視全球科學研究趨勢。這份報告由52個國、70名作者歷經18個月完成,長達762頁,並首度深入分析AI和機器人的全球研究。他們發現,近幾年AI與機器人領域的研究主導了全球科學產出。進一步來說,自2014年到2018年的全球科學研究中,AI和機器人是最活躍的研究領域,它在2011年的研究出版數量為10.9萬,2019年竄升到14.7萬。相較之下,2019年有關生物科技的研究產出只有1.8萬。</p> <p>在這5年之間,超過30個國家針對AI及機器人提出了具體策略,包括中國、俄羅斯、美國、印度、越南等。然而,UNESCO提醒,有許多對人類未來至關重要的研究領域卻乏人投資,呼籲全球應該要大幅增加對重要危機的研究,研究領域也應更多元,而非只聚焦於AI和機器人研究。<a href="https://www.unesco.org/reports/science/2021/en">(詳全文)</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">Nvidia </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 高精地圖 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 自駕車 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>Nvidia併購自駕車高精地圖供應商DeepMap,要強化自家產品</strong></span></p> <p>Nvidia日前宣布,打算併購專門替自駕車開發高精地圖的DeepMap。DeepMap於2016年成立,創辦人來自Google和蘋果,他們開發的地圖軟體整合各種感應器資料,來供自駕車導航用。而且,這款地圖軟體的精確度達公分級,會不斷更新、支援快速定位,配備高效的資料儲存,來加速汽車和雲端間的通訊。</p> <p>Nvidia表示,買下DeepMap後,一方面將協助擴大DeepMap既有的地圖產品,二來將用來改善Nvidia Drive,確保自駕車能精確辨識行駛方向。<a href="https://blogs.nvidia.com/blog/2021/06/10/nvidia-deepmap-mapping-drive-platform/">(詳全文)</a></p> <p><img alt="" src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2021/06/deepmap-featured-image.png.webp" /></p> <p>圖片來源/臉書、蘋果、DataRobot、Google、Nvidia</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI趨勢近期新聞 </span></strong></span></p> <p><strong>1.臉書開發者用反向工程打擊Deepfake</strong></p> <p>資料來源:iThome整理,2021年6月</p> </div></div></div>