蘋果在今年 9 月的秋季發表會，除了發表了一款十足驚豔的 iPhone X，新一代辨識驗證技術「Face ID」也讓大家不禁猜想蘋果會在未來哪些產品加入這項新功能。讓人感到十分意外的是，第二款將用上 Face ID 的裝置竟然是蘋果的智慧喇叭──HomePod。據《日經新聞網》報導，負責蘋果 AirPods 和 HomePod 生產的台灣供應商英業達 CEO 卓桐華在 10 日的財報會議後透露，未來的智慧語音助手不僅具語音辨識功能，且還搭載 3D 鏡頭感測器及具備影像辨識、臉部辨識的能力。對於智慧喇叭未來的發展趨勢，卓桐華表示：我們觀察到智慧喇叭未來的趨勢，工程師設計的智慧喇叭不僅支援語音辨識，還具備臉部、影像辨識的能力，以及能進行相關作業。儘管這次採訪卓桐華並沒有明確表明未來哪款產品會具備上述功能，同時與英業達合作的廠商也有小米、Fitbit、搜諾思（Sonos），但身為蘋果長期合作夥伴、AirPods 與 HomePod 的唯一供應商，卓桐華這次透露的資訊讓人不禁想起蘋果將於 12 月發表的新 HomePod。結合先前元大投資諮詢公司分析師 Jeff Pu 的評論，蘋果將會在 2019 年推出配備 3D 鏡頭感測器的 HomePod，並在這個硬體基礎上加入如 Face ID 臉部辨識等一系列影像辨識功能。身為智慧喇叭，HomePod 配上臉部辨識有何意義？我們不妨大膽設想：HomePod 本質是喇叭，主要功能是播放，兼備 Siri 語音助手等功能。現今的智慧喇叭需要在手機控制和支援下播放，購買唱片、驗證資訊均需先透過手機完成。▲ Face ID 辨識過程。（Source：影片截圖）當 HomePod 加入 Face ID 後，透過臉部辨識能省去用戶拿起手機購買的步驟，直接透過語音作業購買，並透過「刷臉」支付，隨即播放；當我雙手忙於打字但需要下載軟體時，我只需要喊一句「Hey，Siri，幫我下載一個 xxx 程式」，也只需要盯著這個「球」數秒即可完成購買並自動在手機安裝；當我忙碌一天回到家時，智慧喇叭透過影像辨識偵測我回到家，自動播放我收藏的曲目。加入臉部辨識和影像辨識功能，正如給智慧喇叭加入明眼，使它更像真正可「支援」的智慧助手，而不需要依賴手機等裝置。最關鍵的是，相比 Google Home、亞馬遜的 Alexa 兩個對手，加入 Face ID...
台灣半導體產業協會（TSIA）於 15 日舉行 2017 年年會，新任理事長、台積電共同執行長魏哲家致詞時表示，台灣半導體產業在世界供應鏈有不可取代的地位，未來有很多機會，也會有很多挑戰。機會是來自人工智慧（AI）的發展，挑戰則是來自中國全力扶植發展半導體產業。要如何維持台灣半導體產業的競爭優勢，就在於台灣半導體產業一定要把握人工智慧發展帶來的商機。魏哲家指出，由於人工智慧的發展能造福人類，因此將會是科技產業的兵家必爭之地，當前不少國家及廠商都已積極投入發展。人工智慧的應用發展基礎建立在半導體產業，台灣半導體產業目前在全球供應鏈具不可取代的地位，因此，要維持台灣半導體產業的競爭優勢，人工智慧將是未來的機會與挑戰，必須把握人工智慧帶來的重大商機，這是台灣半導體業者未來發展的絕佳機會。魏哲家說，由於中國擁有全世界半導體市場三分之一規模，再加上中國政府全力扶植半導體產業，這趨勢對台灣半導體產業來說就是挑戰。為了脫穎而出，台灣半導體產業要繼續提升技術競爭力。未來台灣半導體協會的任務，就是要扮演政府與產業之間溝通的橋梁，協助各會員以專業角度，提供相關意見給政府，使政府能依照市場變化，制定有利產業發展的政策。針對國內半導體投資環境，魏哲家指出，藉由台灣半導體協會與政府之間的溝通，內容涵蓋土地、水電、人才等各方面，希望政府可以給台灣半導體產業比較好的政策，未來也希望各會員共同合作，協助台灣半導體產業再創優秀成績。（首圖來源：科技新報攝）
中國新銳 AI 企業商湯科技，宣布獲得全球通訊巨頭高通（Qualcomm）戰略投資。15 日的高通搶占人工智慧生態進入點峰會，副總裁兼創投全球董事總經理 Quinn Li，與商湯科技聯合創始人、CEO 徐立博士共同宣布，高通正式完成對商湯科技的戰略投資。前者更肯定了商湯在安防、金融、廣告與無人駕駛等方面強大的生產能力。早在一個月之前，商湯科技即宣布與高通子公司達成戰略合作，旨在打造終端機側 AI 技術的最強組合，而本次接受母公司的戰略投資，更將助力商湯科技的原創 AI 技術加速走向全球。透過此次投資，商湯科技的原創 AI 技術將基於高通的資源和晶片設計優勢，在未來萬物智聯時代的全新生態系統爆發更大能量。因此可以看出，此次投資意味著原創 AI 演算法將成為推動手機及終端機智慧化發展的重要因素，「演算法＋晶片」的創新融合將重新定義下世代終端機裝置的「大腦」。過去智慧裝置的效能，很高程度取決於晶片的計算能力。如今智慧手機、鏡頭、機器人、IoT 等裝置需要即時處理海量資料，AI 演算法在終端機的應用，也將成為促進終端機裝置智慧化發展的全新推動力。「演算法＋晶片」的協同正重新定義終端機智慧化生態，這正是商湯科技與高通的共同戰略方向。高通副總裁兼創投全球董事總經理 Quinn Li 表示：「高通正加速 5G 技術在終端機側的布局，提升晶片的 AI 計算效能。高通戰略投資商湯科技，將助力商湯科技更投入 AI 研發領域。雙方不僅有共同的願景還有共同的用戶，雙方的合作將打造整合解決方案，降低手機等終端機裝置廠商部署 AI 技術的成本，縮短研發週期，進而推動整個終端機裝置產業快速升級。」商湯科技聯合創始人、CEO 徐立博士表示：「原創 AI 技術是商湯科技發展的基石，也是幫助上游合作夥伴拓寬下游市場的核心。高通戰略投資商湯科技後，隨著雙方資源整合，將更充分發揮商湯科技原創 AI 技術在高通晶片平台的優勢，讓更多終端機裝置受益於 AI 技術，加速終端機智慧化生態的發展。我們期待與高通攜手一同在更多領域探索智慧化的應用場域，為更多合作夥伴提供一站式解決方案。」（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：商湯科技）延伸閱讀： 中國再增臉部辨識獨角獸！WSJ：商湯估值逾 15 億美元
微軟 Connect(); 大會在紐約舉行，微軟副執行總裁 Scott Guthrie 宣布多項新的資料平台科技以及跨平台開發工具。微軟的主要平台 Azure 雲端服務，以及開發工具 Visual Studio 等工具，也內建 AI 相關工具，幫助開發者開發各項智慧應用。Azure IoT Edge 推出 Preview 版本，給予物聯網裝置擁有終端運算的能力，並且用上 AI、進階運算和其他機器學習的功能。新的 Visual Studio Tools for AI，給予開發者或資料科學家能運用 Visual Studio 的能力，叫出相關 AI 模組，不必換其他不熟悉的工具。Azure SQL 資料庫機器學習服務 preview 則整合微軟取得的 R 語言開發能量，開發者能在 SQL 資料庫，直接用 Azure 機器學習訓練，訓練速度相當快。微軟副執行總裁 Scott Guthrie 說：「今日的智慧雲端，像是新興科技如 AI，相當有潛力改變我們如何跟世界互動的方式。開發者位於形塑改變趨勢的前線。今日我們宣布幫助開發者為了 AI 趨動的未來打造的新應用，運用每個人熟悉和熱愛的既有平台、語言和協同工具，打造新的工具和服務。」（首圖來源：Flickr/Mike Mozart CC BY 2.0）
台積電董事長張忠謀表示，行動裝置已開始有人工智慧 (AI) 功能。他指出，台積電 4 個成長平台都會有 AI ，將會投入相當大資源，預期未來也將會有很大貢獻。台積電今天舉辦運動會，張忠謀在記者會中指出，現在行動裝置已經開始有 AI 功能，未來絕對會有很多 AI 在行動裝置裡頭； AI 在健康醫療方面應會先看到效果，如預警中風。張忠謀表示，台積電第 3 個 10 年在行動裝置領域投資很多，也回收許多；除了行動裝置外，台積電未來成長平台高速運算、物聯網與車用也都會有 AI ，台積電將會在 AI 投入相當大的資源，預期 AI 也將會有很大貢獻。對於產業景氣展望，張忠謀指出，今年記憶體成長非常強勁，邏輯半導體將成長約 6% ，雖然不算很強勁，不過，仍高於預期的成長 4% 至 5% 水準。張忠謀預期，明、後年邏輯半導體平均可望年成長 4% 至 5% 。他期待，台積電未來 3 年美元計營收可望年成長 5% 至 10% 。張忠謀表示，台積電能夠屢創奇蹟，年輕的氣息、高昂的士氣、團隊精神與運動員精神都是主要因素。針對南科 3 奈米新廠，張忠謀指出，政府現在表示水、電等一切都沒有問題，不過， 3 奈米新廠 2020 年才要開始建廠，希望未來 2 年政府給台積電的信心還會再增加。談及明年 6 月即將交棒，張忠謀表示，他已盡所能訓練兩位共同執行長劉德音與魏哲家，儘管未來事情怎麼決定無法預見，不過，策略與戰術都還是會有相當的持續性，價值更會一直永久維持下去。對於大客戶蘋果 (Apple) 剛上市的新機 iPhone X ，張忠謀說，他昨天晚上才剛拿到，還沒看見過，星期一就會帶到辦公室，相信應該很棒。（作者：張建中；首圖來源：科技新報攝）
「 AI 這塊我們還不會算太慢」，科技部長陳良基表示，台灣是布局 AI 的最好戰場，未來如果修改科技基本法等相關法規，放寬技術持股到 100% ，根本不用擔心國外挖角台灣的人才。AI（人工智慧）將推升半導體產業進入新的篇章，不僅台積電 30 週年慶論壇聚焦 AI ，科技部也看準台灣的發展優勢，砸下新台幣 160 億成立 AI 創新研究中心，同時提出射月計畫等獎勵措施，希望加快台灣產業轉型腳步。陳良基接受中央社專訪指出，台灣土地面積不大，除非像新加坡填海造地，可以容納耗水、耗電的重工業，並外援解決水電問題，不然就要進行產業轉型，其中比較不耗自然資源的就是 AI 產業。他說， AI 跟過往 IC （積體電路）設計不一樣，以前不用學習功能，只要設計者把功能設計好，就是最厲害的時候了；AI 卻是像「小孩子一樣」，設計完開始學習後，使用者灌的資料越多、愈精確它就會愈強，而且具有個性化、在地化的特質。陳良基舉例，熱賣的手機是全世界通用，但在人工智慧上不見得能全球通用，而是會有地域的差別，「給它愈多東西就愈適合我用，這個是 local 的東西。」他說，台灣以前被全球化浪潮打敗，就是因為市場規模小，沒辦法做品牌，無法擺脫「毛三到四」(毛利率 3% ~ 4% ) 的代工命運，但當強調在地化特質的時候就不一定了，「需要大量運算設計的時候，台灣就有這個優勢」。陳良基解釋，以前台灣的 IC 設計好像找不到標的， AI 需要強大運算功能，也就是晶片的能力要跟上，這樣來看對半導體產業是非常好的機會，「至少未來 10 年的布局，台灣在全世界還是領先」。未來運算的能量如果設計能跟上，下一波動能就能帶上來。不過，看到機會，還要有新產品、新服務出現，才能重現 1990 年代台灣高科技公司百花爭鳴的榮景，陳良基說，軟體通常是腦力，軟體公司都很小，要發展新創產業要讓技術者擁有高股份，才能打造台灣鼓勵新創事業的形象，並吸引人才願意來台灣打拚。他說，除目前正在立法院審議的「產業創新條例」部分條文修正草案，個人投資抵減上限提高至新台幣 300 萬元外，科技基本法相關法規限定技術持股上限是 40% ，也將放寬，未來教授等研發人員要去新創公司時，技術持股可到 100% 。陳良基更建議，帶尖端技術的新創企業 5 年不一定就會成功，但目前技術分紅股票只能緩課稅 5 年，應該等他們真正賣出股票的時候再課稅。不過這部分還要再跟財政部研商討論。他強調，「台灣不一定要有全世界最大的公司，但可以擁有很多一流的公司」，只要這些公司都有獨到的部分，加乘起來的經濟效益可以照顧到全民，且環境負擔又不會太重，這需要提前布局，但這個轉換快不得，策略更要長程思考。（作者：朱則瑋；首圖來源：臺大）
最近讓人工智慧受到矚目，背後的技術是深度學習，這是一種模擬人類神經系統的產生模型做法，而這樣的系統可以透過夠多的學習樣本，將整個系統模型的邏輯能力達到非常強的機制。比起過去程式設計師可掌握程式所有過程與參數，在深度學習技術中，人類對整個學習過程的掌握非常有限，而且在大量資料學習後整個模型建立後執行又產生了很棒的效果，尤其這類學習是可以在電腦的虛擬世界中進行（比如 AlphaGo 進化成 Master 時是透過兩台 AlphaGo 在虛擬世界對弈），速度其實比在現實世界中快非常多，加上機器人不必休息，學習時間比人類還長，可以想見，透過深度學習，人工智慧未來的進化會非常快，甚至有超越人類智力的「奇點」會在 2045 年來臨的預言出現。人類對機器人一直有很高的期待與想像，而這樣的期待和想像表現在小說與電影中，如 1978 年開始的《星際大戰》系列電影，1982 年的《銀翼殺手》、2001 年史蒂芬‧史匹伯導演的《A.I.人工智慧》、2004 年威爾‧史密斯主演的《機械公敵》、迪士尼集團的卡通《大英雄天團》、《瓦力》等。談到機器人電影，就不得不提到科幻小說家以撒‧艾西莫夫（Isaac Asimov）1942 年的《我‧機器人》小說中的短篇〈轉圈圈〉（Runaround）首次提出機器人三大定律：1. 機器人不得傷害人類，或因不作為（袖手旁觀）使人類受到傷害；2. 除非違背第一法則，機器人必須服從人類的命令；3. 在不違背第一及第二法則下，機器人必須保護自己。這三大定律後來變成他個人的機器人小說與很多其他小說作者所遵循的準則，而在很多電影中，都看得到三大定律的影子，成了電影中人工智慧邏輯的出發點。這三大定律，到最近也被熱烈討論，是否要直接成為未來機器人必須遵守的準則，甚至連微軟 CEO 納德拉都仿效他提出「人工智慧安全六大守則」。接下來讓我們談談電影中的人工智慧，在《星際大戰》系列 1~6 集電影，男主角身邊的好幫手，兩個自主具人工智慧的機器人，C-3PO 及 R2D2 一直以主角的命令行事，C-3PO 是語言機器人，會多國語言，跟現在的 Chat Robot 一樣會跟主人對話；R2D2 是協助主角駕駛的機器人，有點像我們智慧家庭控制家電的機器人（例如 Amazon 的 Alexa），但是它不會說人話，華碩做的機器人就比較像這兩個機器人的合體，既會講話，又能夠控制家中電器。《銀翼殺手》電影改編自菲利普‧迪克的小說《複製人會夢到電子羊嗎？》（圓神出版事業機構的寂寞出版社最近改名為《銀翼殺手》在台出版），電影版（非後來熟知改成複製人的錄影帶版）跟原著提到人造人的頭腦是電腦，運行人工智慧，而其中提到的如何辨識人工智慧跟一般人的方式是利用「共感測試」：人類可以通過這個測試，但是人工智慧不能。不管具備人工智慧的人造人怎麼學習，因為沒有情感，只有邏輯，就沒辦法通過這個測試，雖然他們很會模仿人類。《銀翼殺手》原著小說就說到，人造人是拚命學習人類，但是人類會有同情心，人造人面對自己的人造人夥伴被除役（就是被毀滅），只會冷眼旁觀，這跟現在的人工智慧是基於邏輯行動，除非邏輯有設定要解救同伴，他們是不會動作的。不過《銀翼殺手》的設定並沒有讓人造人遵守機器人三大定律，所以人造人可以傷害人。《A.I.人工智慧》中，描述人造主角機器人外表跟人一樣，而被人設定後就會忠於設定自己的主人（故事中是媽媽），結果主角機器人雖然後來被媽媽拋棄，即使一路面臨艱辛，經過很久時間後，人類都滅亡了，外星人找到它，都還是思念著自己的媽媽，而且這部電影中的機器，都有遵從機器人三大定律，不過主角機器人被拋棄，卻是因為它的不知分寸（沒學習到），差點傷害媽媽真正的小孩，為了安全理由，只好選擇拋棄。《機械公敵》電影本身就取材自以撒‧艾西莫夫的小說，探討了機器人三大定律的邏輯的矛盾，讓主導叛變的人工智慧大腦認為要傷害部分人類，才能保護大部分人類，而且為了保護人類，就要限制人類的自由，於是發動叛變。《大英雄天團》卡通電影中，機器人杯麵一開始被設定是要保護主角，且不能傷害人類，但主角為了報殺害哥哥的仇，把它改裝成戰鬥機器人，開始違反三大定律中的第一定律：主人的設定是要它傷人，它就可以傷人。而最後杯麵為了讓主人逃出異空間，只好自己留在異空間，把自己當作作用力的跳板，送出主人，但是把自己的記憶存在磁碟片交給主人，這符合三大定律的第三定律，另一種保護自己的模式。電影中常常會認為人工智慧也可以有類似出自感情的動作：例如在卡通電影《瓦力》中，在地球上尋找和污染後是否有生命跡象的伊芙，遇到被命令一直守在污染後沒有人類的地球的瓦力，展開了這場故事，其中伊芙所在的太空船上的領航機器人，因為被設定命令是不得返回地球，所以全力阻止返回地球的動作，而瓦力為了伊芙，寧願讓自己被壓壞，這段就涉及到瓦力本身的設定，為何會想要拯救伊芙？而伊芙發現瓦力為了自己被壓壞，就急忙找出瓦力的零件，讓瓦力能夠在更換後復活，還有其中的其他機器人決定協助瓦力、伊芙及決定回地球的人們，違反領航機器人的指令，這又是基於什麼樣的邏輯設定呢？這些牽扯到這些人工智慧的邏輯開端設計，這可能包含認定為同伴的基準，以及必須協助同伴的邏輯（類似人類的道德？）但是以現在的人工智慧的發展，絕對不會像人類因為有化學變化對應的情感，而做出這類的事情。由以上電影的例子可知，因為人工智慧的現有技術是依據邏輯，而且學習的速度與執行的效率勝過人類，所以可以在單純操作性與邏輯的工作上勝過人類，機器人將成為人類的好幫手。當然未來也將有可能在壞人下令驅動下、壞駭客駭入系統下令，或是本身邏輯矛盾中，發動傷害人類的戰爭，不過只要機器人背後的系統很多樣，加上足夠的安全機制，像漫威的復仇者聯盟相關電影中天網可以駭進所有系統，危害全世界的機率就很低，而且有惡勢力，相信會有正義的力量相抗衡。而霍金、馬斯克力推 23 條人工智慧原則，與微軟 CEO 推的「人工智慧安全六大守則」，也代表人類已經意識到人工智慧發展下未來可能引起的危險，從邏輯起點直接設定限制，讓日後的邏輯發展不至於到無法控制。只是機器人強的只在邏輯，不像人有直覺、自由聯想跟豐富的情感力，人類接下來的職業相信將往這些方向發展，而需強大邏輯力和單純操作的部分，就留給機器人助手吧！（首圖來源：shutterstock）
全球第一檔以人工智慧（AI）操作的 ETF，上週在加拿大多倫多證交所首度掛牌，這檔 ETF 將投資全球股市、並以 AI 來做決策。Business Korea 3 日報導，MiraeAsset Global Investments 11 月 1 日宣布，The Horizons Active AI Global Equity ETF（代號為 MIND）主要會以北美掛牌的一籃子 ETF 做為工具，投資全球股市，而所有操作決策，都會由 AI 進行。MIND ETF 監控了超過 50 種投資策略，能夠分析趨勢、做出投資決策，另外也會每個月進行持股再平衡，在投資配置過程中給予 AI 更多彈性。MIND ETF 也會運用深度學習技術，透過神經網路學習資訊，並跟最佳投資組合進行比較，把失誤降到最低。Mirae Asset Global Investments 是在 2016 年 10 月領先業界，打造了由 AI 主控的金融研究中心，希望能透過人工神經網路，以深度學習的技術進行投資。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： AI 不只會選股，台灣首創財經報告機器人 AI 分析語言模式窺人心，財報會議發言恐洩天機 DeepMind 論文揭示最強 AlphaGo Zero，不靠人類知識進化成長
從自駕車到智慧監控系統，社會正在慢慢學習如何相信人工智慧（AI）。不會感到疲倦、總能保持警覺的機器視覺系統可說是保障人們安全的最佳幫手，但它們真的夠可靠嗎？麻省理工（MIT）研究團隊 Labsix 最近進行的一項研究認為，從目前看來，機器視覺距離可靠還有很長一段距離得走。許多人都曾在網路看過會導致錯視效果的圖片，圓圈自主性的轉動、黑點跳來跳去、看似長度不同的線條卻一樣長，這類型的圖片會運用顏色、光暗令人眼產生視覺錯覺，但對電腦並不會有相同的效果。雖然可能難以想像，但對電腦來說，其實也有會導致「錯覺」的圖片。研究人員將這類型機器視覺誤判的圖片稱之為「對抗式影像」（adversarial image）。 Fooling Neural Networks in the Physical World: https://t.co/FzW26UNrBX pic.twitter.com/Q3mnZ4VWfo — labsix (@labsixresearch) 2017年11月2日影片中是 Labsix 運用 3D 列印製造出來的一隻玩具烏龜。從人的角度來看，相信應該怎麼看都是一隻烏龜，但對 Google 長期訓練辨識日常物品的 AI 來說，這不是一隻烏龜，而是一把步槍。這個玩具烏龜正是對抗式影像的一個例子。隨著人工智慧發展，人們設計出一種方式來欺騙機器視覺，讓 AI 系統無法像人類一般判讀圖片的正確內容。你只需要在圖片加入一點誤導演算法的對抗模式，或是近乎透明的圖層，對常人看來是熊貓的圖片，AI 看來可能就變成一台小貨車。隨著 AI 技術持續發展，防範類似對抗式攻擊的研究也在持續進行，許多研究認為，雖然這些攻擊對 AI 非常有效，但它們並不太完美。在過去，你只需要稍微旋轉、放大對抗式圖片，電腦視覺就能擺脫錯覺，正確辨識圖片。但 Labsix 這隻 3D 列印的玩具烏龜卻帶來一個重要的隱憂：這些對抗式攻擊運用 3D 物體也能起作用，而且無論從哪個角度看，牠都能欺騙電腦視覺。 除了製造出一隻 AI 會誤認為步槍的烏龜，Labsix 還製造了一個會被看作是濃縮咖啡的棒球。Labsix 認為，隨著神經網路（neural networks）的應用普遍化，對抗式攻擊的問題會越來越實際，因為這些攻擊將導致危險。「具體來說，這意味著人們可建造一個路邊標誌，人類司機看來完全正常，但對自駕車來說可能是突然看到一個行人出現在街旁。」這些對抗式攻擊測試主要是在 Google 開發的圖片分類器 Inception-v3 進行，Google 似乎打算在未來讓這款分類器商業化，但目前來說所有研究人員都可以免費使用。雖然 Labsix 還未測試其他機器視覺軟體，但根據了解，目前還沒有軟體提出針對類似「對抗式影像」的改善及解決辦法。Google 對這項研究並沒有提出評論，但發言人向 The Verge 透露，他們認為...
隨著越來越多新聞媒體開始採用 AI 生產新聞報導，AI 和自動化技術的日益增強正在改變整個新聞業。那麼對正陷入困境的新聞業來說，AI 究竟是急迫需要的生命線，還是生存的致命威脅？日前，數位新聞中心（the Tow Center for Digital Journalism）和布朗媒體創新研究所（the Brown Institute for Media Innovation）聯合技術專家和記者召開政策交流論壇，一起討論 AI 如何影響新聞媒體，以及如何將 AI 應用於新聞領域這議題。本次報告中，著重討論這 4 個問題： 記者如何利用 AI 來輔助報導？ AI 可替代哪些新聞室角色？ 新聞機構還未應用 AI 技術的領域有哪些？ AI 最終將成為新聞報導不可或缺的一部分嗎？ 議題一：AI 在新聞業的應用如大家所了解，每個新聞編輯室都有一套獨特的 AI 方法。經過幾次案例研究，AI 在新聞機構貢獻最大的活動共有以下 3 類： 資料量很大或很複雜的情況下，AI 可做為突破性工具，排除人身認證的外部或特殊情況──這個角色完全適用於標準的新聞編輯室流程。 辨識趨勢（或偏離趨勢）：AI 的大量計算能力可幫助提供數據聚合的表徵，或有可能按照時間、地理或人口統計分組。此外，它還能快速辨識離群數據。 檢查 AI 或計算的應用程式可為故事本身的主題：演算法由人類構建，所以不可避免帶有人類的偏見──如何透過這些工具找到複雜的思想？當這些工具被國家或城市具體採納並運用時，又會發生哪些不可預知的情況？ 1、幾大具體案例AI 可透過以下幾種方法來增強記者的工作：分類文件；辨識數據中的異常值。當然，在討論的過程中，經驗豐富的人類常會運用真實新聞來判斷，以為新聞編輯室工作的重要組成部分。雖然有許多有據可查由 AI 編寫的新聞故事，例如體育賽事的總結、公司財報發布，甚至地震等數據模式，但很少有與會者認為記者的工作會完全被機器或演算法取代。只有在人類的操縱和驗證結果情況下，AI 才能更幫助自由作家持續不斷重寫相同的故事，並處理更多原始報告。最近的一些案例，比如《洛杉磯時報》記者使用分類器檢測 LAPD（洛杉磯市警局）降級犯罪分類的實例，取得顯著成功；亞特蘭大憲法機構對醫生實施性虐待的調查；路透社的主題建模，以尋求最高法院上訪問的權利中心；ProPublica（美國一家非政府、非營利的網路新聞機構）日前聯合 Google 推出一個基於機器學習的工具──仇恨犯罪新聞紀錄索引。它透過分析大量新聞文章，建立一個全國範圍內預測仇恨犯罪發生地的預警圖；《紐約時報》報導總統川普就職典禮新聞事件，使用人臉辨識技術以獲取觀眾席資訊。對一些記者來說，他們可能會在 GitHub 抓取示例代碼，並應用於新聞報導。但是，除非這名記者對這些工具或技術很了解，不然可能會出現不法行為的風險。2、記者在使用數據時應注意陷阱記者在使用從社交媒體到政府機構的數據時，應小心陷阱。他們必須小心評估這些新型訊息來源的可靠性，特別是在涉及...