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天擇集團-比特幣付薪水先例及中國大陸:領先布局數位人民幣

用比特幣付薪水有先例

GMO網路集團也並非第一個用比特幣付薪水的首例,去年一月,美國肯塔基州Vicco小鎮的警察局長就要求領「比特幣薪水」,後來Vicco小鎮的城市委員會還真的批准了這項請求,在薪資不變的情況下,依照肯塔基州的規範扣除稅款及相關費用後,依照當時的比特幣價格折算相對應的薪資,立下政府機構使用虛擬貨幣支付薪資的首例。

另外根據《世界日報》報導,目前在矽谷創業的台裔工程師皮克宇,當初為了省下支付台灣員工薪資的高額跨國匯款手續費,與員工達成協議後決定以比特幣來支付台灣員工薪水,目前已經實行了大約半年的時間,除了省下大筆手續費,員工也非常樂意拿比特幣薪水,也讓皮克宇成為最早一批用比特幣付薪水的創業家。

中國大陸:領先布局數位人民幣,致力打造亞洲新金融系統

反觀中國大陸,在大宗商品如金屬、農產品、石油等進口量都高居世界第一。根據世界銀行資訊,若以購買力平價(PPP)計算,中國大陸自2017年起已超越美國成為全球最大的經濟體,為全球主要的跨國貿易對象。然而,人民幣作為儲備貨幣的交易比重卻僅占2%,促使中國大陸投注更多心力加速人民幣國際化。

首先,人民銀行在2020年4月下旬宣布在深圳、蘇州、雄安新區、成都及未來的2022年北京冬奧場景,對官方的數位貨幣電子支付系統進行內部封閉試點測試。目前已公布的實體合作名單共有19家企業,其中包含麥當勞、星巴克等國際企業;同時與華為、滴滴出行等公司簽署戰略合作協議,以合作促進金融創新。

而目前試驗發行的數位人民幣也採用了雙層架構與分散式帳本技術,但交易資料並不對民眾公開,帳本的透明性僅屬於政府,可滿足即時性以及監管效能。另外,除了人們已熟知的掃碼支付、線上轉帳之外,數位人民幣具備「雙離線交易」的功能,即便兩人都處於無網路狀態,只要在同一個空間將手機進行近距離感應,便能進行交易,使用體驗上與現金更為接近。

現今跨境交易所仰賴的環球銀行金融電信協會系統受美國控制,而中國大陸則期待透過數位貨幣的快速發展,與美國的敵對國,如俄羅斯、北韓、伊朗等聯手,串聯一帶一路以及大東亞地區與中國大陸貿易頻繁的國家,打造一個新形態的亞洲金融系統,脫離美國動輒祭出的經濟制裁與威脅。

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區塊鏈

天擇集團-疫情衝擊美國數位貨幣戰場

現在全世界幾乎是傾力對抗COVID-19(新冠肺炎),就連新科技也輪番用上,區塊鏈當然也不例外,目前正整合到醫療保健服務和食物供應鏈,以特殊手法協助政府機構防疫以及復甦經濟。

據CoinTelegraph報導,區塊鏈平台可以快速透明的監控流行病物質傳播、物資捐贈和救災情況,舉凡數位身分和接觸史追蹤App都可以在區塊鏈建立以便抗疫。

疫情期間格外需要正確資訊,區塊鏈可確保醫療資料的可靠度、透明度和安全性,避免遭到有心人士竄改。以區塊鏈為基礎的全球流行病地圖可追蹤病毒的擴散情況、確診民眾數量和康復民眾數量。

打破以往央行負責印鈔票的印象,隨著行動裝置的普及與區塊鏈技術的發展,各國開始研擬推行「數位化」法定貨幣。這些央行數位貨幣和現金一樣擁有交易功能、法定償還性質,但不再以實體的形式存在,可進行更有效透明的金流追蹤,也有利於政府直接管控、施行貨幣政策。

自2018年以來,美中經歷了以關稅為主要籌碼的貿易戰,在2019年美國更啟動了多項針對陸企的出口禁令、昇華成第二輪G2科技戰。時序來到2020年,美國先後宣布限制陸企在美國掛牌上市、取消香港特殊經貿地位,聚焦金融戰的態勢愈發明顯。而數位貨幣象徵未來金融科技的主要交易代幣,可能牽動總體貿易市場,無可避免地成為了美中角力的第三輪新戰場。

醫療保險給付管理亦可透過區塊鏈和智慧合約來履行,比方以區塊鏈為基礎的分散式支付法,以虛擬貨幣取代現金,可避免現金傳播病毒,況且虛擬貨幣支付極為快速,幾秒鐘內即可完成跨國交易。

區塊鏈也可以在物資捐增做出貢獻,提高透明度,包括追蹤資金來源以及確保捐款用於正途。

由於疫情嚴重衝擊全球經濟,區塊鏈可望以代幣經濟(Tokenization)來復甦經濟,讓民眾以少量金額進行投資。

美國:美元地位恐受威脅,研議數位美元發行計畫

美元從二次大戰以來,就成為國際間最重要的交易貨幣。根據國際貨幣基金組織(IMF)2019年第四季統計,美元占全球主要儲備貨幣交易比重60%,歐元20.5%,而人民幣僅2%。然而,隨著各國研擬發行自己的數位貨幣,當未來國際間的交易能跳過美元,擁有更快速便利的結算方式,美元的國際霸權地位將可能被撼動。

對此,美國也展開了數位美元的推行動作。在2020年4月,針對新冠肺炎疫情所推出的紓困方案,將數位美元納入草案的研議範圍。其初步構想是民眾可以在身為中央銀行的聯準會(FED)開立數位錢包帳戶,而FED無需經過實體銀行即可將新發行的數位美元匯入民眾帳戶,且每一筆消費紀錄皆可追蹤管理。惟該構想僅是採用集中式管理的中心化帳本,僅為單純的「債務註記」,與未來可全球流通的數位貨幣仍有一段距離。

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人工智慧

天擇集團-人工智慧看臉辨識疼痛 急診導入人工智慧

「台灣醫療科技展」即日起至12月6日在南港展覽館登場,國泰綜合醫院展出「敗血症智慧決策作業系統」、「糖尿病患冠心病風險檢測套組」等7項特色醫療。其中敗血症智慧決策作業系統可以針對敗血症提出預警,降低急診敗血症病患的死亡率。

「你現在有多痛?」疼痛非常主觀,要問得清楚,恐怕得花好幾分鐘。但在壅塞的急診現場,疼痛指數攸關檢傷分類,非評估不可,但醫護人員沒那麼多時間猶豫。

台大醫院急診部與台灣大學資工系特聘教授傅立城合作,發展出人工智慧的電子化檢傷系統,以人臉辨識判斷疼痛指數,最快兩年後就能幫助急診達成兩分鐘內精準檢傷,也有助解決病人壅塞問題。

台大醫院急診部主任黃建華表示,急診的檢傷分類除了看心跳、血壓、體溫,也要看疼痛,如果疼痛超過八分就要自動升一級。因為疼痛有兩大意義,首先是病人很希望趕快改善不舒服,另一個代表身體疾病可能比較嚴重,醫護人員除了幫忙提高病人的舒適度,也要快速瞭解他病況的危急性。

根據衛生福利部統計,國內約有200多萬名糖尿病友,且預估未來還會以每年2.5萬名的幅度持續增加。考量心血管疾病是糖尿病患最主要的併發症及造成死亡的原因,國泰綜合醫院和基因檢測公司展開產學合作,開發用於評估糖尿病患者的冠心病風險檢測套組,只要抽血5cc就能預估糖尿病友罹患冠狀動脈疾病的風險。

內科部主任林慶齡指出,目前許多研究已證實如LDLR、PCSK9等基因,都和心血管疾病風險息息相關。透過預測套檢分析44種與心血管疾病風險相關基因及配合心臟影像學檢查,可依罹病風險高低與影像分析區分病人,提供不同照護模式。研究指出,若經評估為高風險族群,未來罹患冠狀動脈疾病較低風險族群高出3、4倍,但這些風險可配合醫療與良好的作息改善。

另外,因應罹癌患者對免疫細胞療法的需求,國泰綜合醫院目前已獲衛福部許可,提供肝癌、肺癌第4期實體癌的治療服務。血液腫瘤科主任宋詠娟指出,醫院目前提供的免疫細胞療法,是一種將自體免疫細胞於體外環境活化後回輸體內攻擊癌細胞的新式療法,可提供病人放療、化療之外的另一個抗癌選擇。

黃建華表示,台大醫院「智慧急診」的願景除了疼痛評估,還有加速診斷、加速影像檢驗判讀、加速了解病人病況是否建議出院、緊急事件準確預測,希望可以改善急診流程,都能夠縮短時間而且判斷更正確,推動智慧急診的方向。

黃建華表示,目前全世界還沒有一個國家真正將人工智慧系統應用於急診,但是大家都在競爭。台灣人臉辨識的應用還很新,一定會更加注意人權和隱私的問題。這項技術將在2020年台灣醫療科技展進行展示,是台大醫院今年展出的重點項目之一。

黃建華表示,檢傷分類要「快速」是一個重點,最慢三到五分鐘要完成,但是用人工方式確認疼痛很花時間。雖然有標準評估方法,但因為疼痛主觀、評估者的訓練程度不同等因素,都會影響檢傷分類的速度和準確度。

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人工智慧

天擇集團-日本這家公司用比特幣付薪水,如何讓員工認識虛擬貨幣?

虛擬貨幣的應用越來越多元,除了許多商家已經開始接受比特幣付款,甚至日本網路公司GMO網路集團也在本月宣布,從明年開始將開放員工選擇接收比特幣薪水,「這是了解虛擬貨幣的第一步。」GMO發言人說。

幣科技(CoolBitX)創辦人歐仕邁指出,加密貨幣產業還有幾個核心問題需要被解決,包括資安、信心、與良好使用者經驗,目前庫幣研發的「Sygna Bridge」系統已獲認可,預計四年內有望成為虛擬貨幣界的「SWIFT」系統,確保交易安全。

歐仕邁今天出席源鉑資本2019年秋冬策略展望會時指出,過去金融市場秩序,都是建立在完整的法規下,投資受到保障,投資人才會有信心把資金投入產業,但過去虛擬貨幣交易所,如果發生什麼問題,民眾難有方法取得保障,最近聯合國的旗下國際防制洗錢金融行動工作組織(FATF),有意讓全球金融法規達到一致標準,對業者而言,不管是股市業者、銀行業者、或是虛擬貨幣交易業者,都要合規合法。

而庫幣科技推出的「Sygna」符合 FATF所公布的針對加密貨幣產業的正式建議,在進行虛擬貨幣轉帳時,要跟交易對象,互換最終受益人的資料,這當中技術有些挑戰,包括要能夠提供全球虛擬資產服務供應商(VASP),快速安全交換合規資料訊息。

歐仕邁說,目前「Sygna」已獲亞洲十家指標性加密貨幣交易所共同簽署合作意向書(MOU),包括台灣、日本、韓國等知名交易所。預計明年可成為亞洲加密貨幣合規解決方案領頭羊,並期望四年內可成為全球加密貨幣產業的交易結清平台。

進軍虛擬貨幣,還要打造「新世代礦場」

事實上,GMO網路集團從今年五月開始就積極投入比特幣交易業務,目前旗下擁有交易平台「GMO Coin」,開放用戶在手機與電腦上進行虛擬貨幣交易。

目前,GMO Coin交易包括比特幣、比特幣現金、以太幣、萊特幣等虛擬貨幣種類,也計畫在2018上半年開啟「比特幣挖礦(Bitcoin mining)」業務,打算在北歐經營一個利用風力、地熱、水力等再生能源、半導體晶片技術驅動的「新世代比特幣礦場」,聲稱可以用更低的耗能、更高端的技術提升挖礦效率。

實際使用,才能提高理解

總部位於日本東京的網路公司「GMO網路集團(GMO Internet Group)」,主要經營線上廣告、金融理財業務,今年五月也開始進軍虛擬貨幣領域,目前旗下擁有一個比特幣交易平台「GMO Coin」。

「如果員工想要,可以開始用比特幣接收薪水。」GMO網路集團本月宣布從明年二月開始,將開始用比特幣支付日本員工部分薪水。比特幣支付薪水的比例可以從最少一萬日圓,到最多10萬日圓(約2.7萬新台幣)。「 我們希望透過實際使用虛擬貨幣,來提高對虛擬貨幣的理解程度。 」GMO發言人談到,加密貨幣將演變成未來「新全球性貨幣」,是GMO集團所相信的未來,因此從內部員工開始推廣比特幣使用將是重要的一步。

員工仍可以選擇接收日圓薪資,但GMO為了鼓勵員工接觸虛擬貨幣,會向選擇比特幣薪水的員工額外提供10%的薪資獎勵。目前,4千名日本GMO的員工都擁有這項選擇權。

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人工智慧

天擇集團-太聰明的人工智能未來可能會摧毀人類

從英國著名理論物理學家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)到特斯拉創始人伊隆·馬斯克( Elon Musk)等世界頂尖人工智能(AI)專家,都曾表示過AI對人類生存的威脅。

人性化人工智能

將人類智慧和AI智慧結合在一起,也有助於賦予人工智能技術更多的人性元素,更好地指導其決策。

總部位於倫敦的初創企業Factmata建立了一個人工智能審核系統,該公司招募了2000多名專家,其中包括記者和研究人員,專門分析互聯網上的某些信息,比如偏見、言論的可信度或仇恨言論等。然後,他們利用這一分析來訓練一個自然語言處理智能系統,用來自動掃描網頁中有問題的內容。

其首席執行官德茹夫‧古拉特(Dhruv Ghulati)說,「一旦你有了經過訓練的算法,就可以用於分析互聯網上的數百萬條內容。你可以放大這些專家對互聯網言論的批判性評估。」

雖然人工智能通常是在一次性過程中接受專家標記的數據訓練,但Factmata的專家不斷更新訓練數據,以確保人工智能算法能夠跟上不斷變化的政治和媒體環境。他們還讓公眾對人工智能的輸出作出反饋,古拉特說這能確保人工智能不脫離現實,也不會存在固有偏見。

然而,將我們自己和我們的智力決策與人工智能混合在一起並非沒有風險。伍萊說,我們給機器提供的信息越多,人工智能和集體智能之間的協同作用效果也越好,但我們也就會面臨我們究竟願意放棄多少個人隱私的艱難選擇。

但她說,考慮到氣候變化和流行病大爆發等全球性的多方面複雜挑戰,有效利用我們人類的群體智慧已攸關人類的存亡。

已經有一些例子說明以人工智能來增進人類的群體智慧這種方法是如何應對這類全球性危機。卡耐基梅隆大學的研究人員目前正在使用人工智能學習算法,將自願症狀調查、醫生報告、實驗室統計數據和谷歌搜索趨勢等結合一體,實時預測新冠肺炎流行趨勢。再例如,監察全球種族滅絶和反人類罪風險的美國NGO「早期預警」(Early Warning Project),結合網絡的眾包預測、專家評估和機器學習算法,來確認最有可能發生這類暴行的國家,從而提前發出警示。

伍萊說:「我們可以讓一些非常聰明的人單獨研究問題的不同方面,但是如果我們不協力合作,沒有集思廣益,就很難取得任何進展。我認為,關鍵之處是要讓人工智能幫助這些單打獨斗的工作實現集群化,這樣才能解決需要全球集體行動以面對的問題。」

超級智能

英國劍橋大學存在風險研究中心( the Centre for the Study of Existential Risk, at Cambridge University)表示,當前大多數AI系統都是相對「狹窄」的應用程序,專門用於解決某一領域中的特定問題。

但1997年,超級電腦深藍(Deep Blue) 打敗了國際象棋世界衛冕冠軍加裏•卡斯帕羅夫(Garry Kasparov),成為人工智能史上里程碑。

雖然深藍擊敗了世界象棋衛冕冠軍,但深藍卻可能連一場簡單的跳棋遊戲都贏不了。因為深藍的設計者是專門讓它下象棋的。

但這才僅僅是開始,隨著人工智能的發展和進步,阿爾法圍棋的最新版AlphaGo Zero在經過短短3天跟自己練習之後,已經達到了超人水平。

AlphaGo Zero通過深度學習,已經不太需要太多的人工程序。 它成為圍棋、國際象棋以及將棋(又稱日本將棋)的高手。

這裏,最讓人感到震驚的是,AlphaGo Zero完全是自學成才。

劍橋大學存在風險研究中心表示,隨著人工智能逐漸強大,它可能會成為超級智能。它會在許多,或是幾乎所有領域都超越人類。

如何收回控制權

羅素說,賦予人工智能更明確的目標並不是解決這一難題的方法,因為人類自己都無法確定這些目標是什麼。

羅素表示,人們應該徹底改變建立人工智能系統的整體基礎,例如,不再給機器人一個固定目標,而是讓人工智能系統必須明白,它不知道目標是什麼。

一旦人工智能系統以這種方式運作的話,它就會聽從於人類的指揮。在執行任務之前,它會尋求人類的許可,因為它不確定這是不是你想要的。

羅素教授表示,最至關重要的是,它們(AI)會樂意接受被隨時關閉的選擇,因為它們也希望避免做那些你不喜歡的事情。

超強能力

羅素教授在接受BBC的採訪時表示,假設我們發明了一個可以用於控制氣候變化的強大人工智能系統,並且能將大氣中的二氧化碳水平恢復到工業革命前的水平。

該人工智能系統經過分析後認為,最容易的方式就是消滅人類,因為人類活動是產生二氧化碳的最主要來源。

當然人類可能會對機器人說,你做什麼都可以但就是不能把人類全滅絶。人工智能系統然後可能會說服人類少生孩子,直到最後沒有人生孩子,人類慢慢滅絶為止。

這個例子是想強調與人工智能有關的風險,這些風險都是人類在創造人工智能前並沒有想明白的。

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人工智慧

天擇集團-自駕車中的AI應用,台積電為蘋果研發自駕晶片的傳言四起

監測車輛狀況

最具前景的維護類型是預測性維護。其定義如下:「預測性維護利用監測和預測模型來確定機器狀況,並預測可能發生的故障以及何時發生。」它嘗試預測未來的問題,而不是已然存在的問題。從這方面來看,預測性維護可以節省大量的時間和金錢。包括監督學習和無監督學習都可用於預測性維護。其演算法能夠根據機載和機外數據來做出預測性維護的決策。用於該任務的機器學習演算法屬於分類演算法,例如邏輯迴歸、支援向量機以及隨機森林演算法等。

收集車險資料

來自車輛的數據記錄可以包含有關駕駛員行為的資訊,而且這些數據可以用來分析交通事故,也可用於處理車險理賠。所有這些都有助於降低汽車保險的保費,因為具有更加確定的安全性與保證。對於全自動駕駛車輛來說,賠償責任將從乘客(不再是駕駛人)轉移到製造商。而對半自動駕駛車輛來說,駕駛人仍可能承擔一部份責任。

要證明這一類的情況將越來越依賴於車輛AI系統所擷取到的智慧數據。來自所有感測器的數據會產生巨量的資訊,隨時保存所有數據可能不切實際,但是保存相關數據的快照,似乎是獲得證據的折衷方法,這些證據可用於特定交通事件的事後分析。這種方法類似於黑盒子保存數據的方法,可以在發生碰撞事故後根據其中的數據進行分析。

感測器數據處理

自動駕駛車輛在運行期間,無數的感測器為車輛的中央電腦提供了數據,包括道路資訊、道路上出現的其他車輛資訊,以及如同人類感知般地偵測到任何障礙物的資訊。有些感測器甚至可以提供比普通人更好的感知能力,但要做到這一點就需要智慧演算法,用於理解即時產生的數據串流。

智慧演算法的主要任務之一是檢測並辨識車輛前方和周圍的物體。人工神經網路(ANN)是用於該任務的典型演算法,也稱為深度學習,因為神經網路包含許多層級,而每個層級又包含許多節點。圖2顯示了這種深度神經網路,不過在實際的神經網路中,其節點數和層數可能更多。

為了分類物體,視訊輸入分析採用機器學習演算法以及最可行的神經網路。由於我們有多個不同類型的感測器,因而必須為每個感測器配備專用的硬體/軟體模組。這種方法允許平行處理數據,因此可以更快做出決策。每個感測器單元都可以利用不同的AI演算法,然後將其結果傳達給其它單元或中央處理電腦。

路徑規劃

路徑規劃對於最佳化車輛行駛軌跡並產生更好的交通模式非常重要。它有助於降低延遲並避免道路擁堵。對於AI演算法來說,規劃也是一項非常適合它的任務。因為這是一項動態任務,可以考慮到很多因素,並在執行路徑時解決最佳化問題。路徑規劃的定義如下:「路徑規劃讓自動駕駛車輛能夠找到從A點到B點之間最安全、最便捷、最經濟的路線,它利用以往的駕駛經驗協助AI系統在未來作出更準確的決策。」

路徑執行

路徑規劃好之後,車輛就可以透過檢測物體、行人、自行車和交通號誌來掌握道路狀況,透過導航到達目的地。目標檢測演算法是AI社群的主要關注點,因為它能夠實現仿人類行為。而當道路情況不同或天氣條件變化時,挑戰就來了。許多測試車輛發生事故都是由於模擬環境與現實環境的條件不同,而AI軟體若接收到未知數據,很可能會做出無法預測的反應。

蘋果旗下的泰坦計劃(Project Titan)被認為專注於開發促進自駕車技術,但據其他報導指出,蘋果也可能開發自己的車。

《電子時報》9 日報導,蘋果正與台積電合作開發自駕晶片技術。兩家公司計畫在美國建立工廠以生產「蘋果汽車」晶片,目前正與車用電子供應鏈的上下游供應商協商。《電子時報》補充指出,「蘋果汽車類似特斯拉自駕系統」,但並沒有進一步詳述這意味什麼。

《電子時報》的蘋果資訊有好壞參半的紀錄。儘管供應鏈報導通常站得住腳,但報導蘋果未來計畫時遭遇許多失誤。因此應對此報導抱持懷疑與保留態度。

蘋果分析師郭明錤先前預測,蘋果將從台積電採購自駕車晶片。郭認為,「蘋果汽車」可能會在 2023~2025 年首次亮相。此外,台積電仍在考慮在亞利桑那州建造晶片製造廠。《電子時報》有可能會將這些報告與蘋果自駕車的傳聞混為一談。

有關泰坦計畫的傳言多年來沒停過,儘管面臨發展方向改變和裁員等問題與困擾,但自駕系統開發似乎仍在繼續。8 日報導指出,蘋果已將自家自駕車團隊移轉至 AI 人工智慧與機器學習負責人部門。報導並指出,蘋果仍在決定到底是要推出自家汽車,還是為其他汽車製造商設計自駕系統,抑或發表與第三方汽車相容的售後套件。

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區塊鏈

天擇集團-政府研發嘉惠台灣內容產業,讓區塊鏈不只用在虛擬貨幣!

政府為幫助台灣產業升級,每年有計畫性的投入資金做創新應用技術研發,讓產業有需求時,一方面不用花大錢向國外購買,另一方面業者砸重金自行研發,可能會遇到問題造成龐大損失。經濟部技術處2017年的科技專案,就委託工研院與資策會,將研發的區塊鏈技術應用在音樂版權買賣,如今與民間合作推出「IPMB創作銀行」做音樂授權交易。

區塊鏈可確保醫療資料的可靠度、透明度和安全性,避免遭到有心人士竄改。以區塊鏈為基礎的全球流行病地圖可追蹤病毒的擴散情況、確診民眾數量和康復民眾數量。

醫療保險給付管理亦可透過區塊鏈和智慧合約來履行,比方以區塊鏈為基礎的分散式支付法,以虛擬貨幣取代現金,可避免現金傳播病毒,況且虛擬貨幣支付極為快速,幾秒鐘內即可完成跨國交易。

區塊鏈也可以在物資捐增做出貢獻,提高透明度,包括追蹤資金來源以及確保捐款用於正途。

由於疫情嚴重衝擊全球經濟,區塊鏈可望以代幣經濟(Tokenization)來復甦經濟,讓民眾以少量金額進行投資。

台灣唱片業曾經非常輝煌,串流興起與生態改變造成市場萎縮,工研院、資策會便開始思考,如何透過技術跟法規來解決問題。工研院消費者管理服務系統部經理賴文奎表示:「區塊鏈應用目前比較夯的是幣圈,如比特幣、以太坊,但應用在版權相關領域上,國外其實已經有例子,音樂是複雜的生態,區塊鏈剛好能解決個人與個人、個人與團體間的不信任關係。」

計劃完成後,模組變成可授權的核心技術,放上資策會或工研院的官網做技術授權分享說明,業者看到就可以直接與窗口接洽。賴文奎透露:「目前的模組不見得與廠商實際需求吻合,可以再針對需求調整做客製化授權。

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人工智慧

天擇集團-來自於人工智慧的恐懼,自我意識發展可能危害人類?

人工智慧成為新世代最重要的科技發展之一,結合醫學、神經科學、機器人學和統計學等,更被預測未來人工智慧發展將可以取代人類工作,且精準度與穩定度都更高,但人工智慧加入仿生學、認知心理學後,也有不少人對人工智慧是否會發展自我意識以及轉而危害人類存疑。其實先前,Google及Alphabet執行長皮查伊(Sundar Pichai)就提醒,人工智慧應該要受到法規監管。

機器學習跟統計學的關係是很緊密的,機器學習裡面的演算法大多都是從經典的統計方法而來。像是各種回歸(Logistics)方法或是決策樹(Decision Tree)模型。

統計學從1749年開始發展,當時是用來表徵信息。研究人員使用統計學來表征國家的經濟水平以及表徵用於軍事用途的物質資源。隨後統計學的用途擴充到數據的分析及其組織。

到了1940年當時人們在描述用機器模仿人類的思想,人工智慧的名詞就開始出現了。在1946年之後,機器學習作為AI的分支,開始興起了另一門學派,這個學派的目標在於使機器不用透過程式的編輯和明確的接線進行自我學習來對目標求最佳解。

既然機器學習和人工智慧的起源這麼早,那大家在害怕什麼呢?

我認為應該是人類的心理,對於機器學習出現一種類似恐怖谷的心裏陰影。

恐怖谷理論(另名詭異谷,英語:Uncanny Valley;日語:不気味の谷現象)是一個關於人類對機器人和非人類物體的感覺的假設。它在1970年由日本機器人專家森政弘提出,但「恐怖谷」一詞由恩斯特·詹池於1906年的論文《恐怖谷心理學》中提出,而他的觀點被佛洛伊德在1919年的論文《恐怖谷》中闡述,因而成為著名理論。

由於,許多人工智慧的情境,像是電影或者小說,時常以人的模樣出現,使得大家對人工智慧的想像是一種新人類的存在,把自我的人性套用至人工智慧身上,從「擬似人」變成「人」,甚至是「超越人」。然而這樣的誤用,讓多數人對機器學習產生恐怖谷的心理現象。人類的各種複雜的決定可能來自於慾望的衝動、對生命的渴望、對生存的需求、地位的維護、追求自我的實現等,我們將之複雜的意象,直接投射在人工智慧的物件上,因此對其過於相似的特性,而感到排斥與害怕。

電影《機械公敵》的時空背景中,智慧型機器人被人類廣泛使用,而這些機器人雖然都受到著名的「機器人三定律」限制,但最終都被智慧中央控制系統薇琪控制開始傷害人類,而薇琪正是人工智慧系統,但在電影中她已經產生自己的意識並對人類規則提出了新的見解,因而開始控制人類、傷害人類。

電影中的這一幕,看起來有點科幻,其實離我們並不遠。皮查伊就在《金融時報》上發表評論,他指出,過去AI投入產業所帶來的進步非常大,但就如同汽車的自動駕駛技術等,相關技術的開發與應用發展必須要有法規規範,輔助科技不要反噬人類生活,讓AI技術在潛在危害與社會發展之間取得平衡。

如果大家都認為人工智慧同時擁有「人類」和「工具」的特質時,這種理解方式常常被科幻作家寫成「被人類過度奴役的人工智慧」這種題材,透過人工智慧的反撲譴責和懲罰人類;另外,其存在也讓我們對物件、工具們的定義產生模糊,反思自身人類如何透過身邊隨意創造出來的物件們(槍、椅、車等),濫用之和過度滿足單一慾望,對人工智慧的恐懼其實某部分也是害怕面對自我人性濫用的一面。

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