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4 天前 · 2024-05-24. 分享本文. 在安全測試和評估中，紅隊（Red Teams）指的是模擬攻擊者來測試系統弱點的團隊。 他們的角色是找出並利用系統中的漏洞，以便系統開發者修復。 而現今，社群媒體用戶利用迷因揭露 AI 的缺陷，儼然成為另類的紅隊。 AI 風行至今，卻也屢屢出包。 如 Google 雖強調在推出新功能前已進行廣泛測試，AI 建議卻出現嚴重錯誤，如誤將喜劇網站內容當真進而引用，引發社群媒體用戶嘲笑；也曾利用一位 11 歲 Reddit 用戶的發布內容，建議在披薩醬中加膠水以增加黏性。 還曾有 AI 提供關於響尾蛇咬傷的錯誤建議，內容有違美國林務局指示，或是將有毒蘑菇誤認為普通蘑菇，引發警示。
4 天前 · 楊立昆的說法在網路上引發熱議，許多人開始猜測未來 AI 系統會運用的原理和技術，並指出未來 AI 的可能發展型態和功能。如成為多模態人工智慧、通用人工智慧（AGI）、具有推理和一般智力、可無監督學習和自主監督學習等。
5 天前 · Cathleen Lin. 2024-05-23. 分享本文. 根據《華爾街日報》報導，隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，聊天機器人（Chatbots）在各行各業中得到了廣泛應用。 然而，最近的一項研究顯示，消費者對聊天機器人的態度呈現出複雜的局面：一方面，許多人欣賞其帶來的便捷性和高效性；另一方面，對其可靠性和數據隱私的擔憂也在增加。 研究發現，超過60%的受訪者表示他們曾經使用過聊天機器人進行客戶服務查詢或產品推薦。 消費者普遍認為，聊天機器人在處理簡單問題和提供即時回應方面非常有效，特別是在網上購物和技術支持領域。 然而，當涉及到更為複雜的問題時，消費者更傾向於與人工客服交流，以獲得更詳細和個性化的解答。 儘管聊天機器人帶來了諸多便利，但消費者對數據隱私和安全的擔憂也在增加。
4 天前 · 2024-05-24. 分享本文. 23歲台籍男子林瑞翔，日前遭控利用名為「Incognito」的暗網販售毒品，交易額高達 1 億美元。 於此同時，他還培訓警察如何防範加密貨幣犯罪。 林瑞翔在聖露西亞的台灣大使館擔任 IT 專員，暗地裡卻過著雙重生活，在暗網上以「法老」（Pharoah）的名字活動。 Incognito 暗網向來以隱蔽保密著稱。 不過據傳，林瑞翔竊取用戶的資金，並威脅客戶要公佈交易詳細資訊進行勒索，過程中露出馬腳。 林瑞翔雖自稱擁有專業知識，但他在操作上還是犯下錯誤，最終被 FBI 逮捕。 林瑞翔還推出了一個名為「反分析」（Antinalysis）的服務，協助用戶避開加密貨幣洗錢檢測措施。 不過此功能在被一名資安記者曝光後遭到關閉。
4 天前 · 2024-05-24. 分享本文. 這是年過 80 歲、滿頭白髮的 Maria 從沒忘記的一段回憶——1940 年代、仍 6 歲的她時常跑去鄰居家，透過那裡的陽台欄杆望向樓下的監獄，試圖從牢房的小窗看因反對獨裁政權被捕入獄的父親。 她沒有任何與這段回憶相關的照片，不過現在透過西班牙資訊科技工作室 Domestic Data Streamers 推出的專案「合成記憶（Synthetic Memories）」，她能 以口述的方式用 AI 把回憶轉化成圖像 。 雖然這些圖像相當模糊，卻仍能帶著她重返記憶中的那一刻。 （來源： Domestic Data Streamers ） 為難民留下家鄉回憶！ 圖像不過度逼真反而更好.
4 天前 · 蔡銘翰. 2024-05-24. 分享本文. 中國政府控制 AI 的慾望顯而易見，然而他們的最新嘗試卻有點令人啼笑皆非。 根據報導，中國網信辦正在根據該國領導人習近平的思想，訓練一個類似於 ChatGPT 的聊天機器人，藉此宣揚所謂的「習思想」以及他的政治理念，並可能在未來向廣大的中國網路使用者進行宣傳。 英國《金融時報》指出，中國最新的大型語言模型借鑒了該國領導人的政治哲學，即所謂的「習近平新時代中國特色社會主義思想」，加上中國中央網信辦的其他官方文獻，訓練出一套能夠回答問題、建立報告、彙整資訊及中英文雙向翻譯的 AI 聊天機器人。 中國網信辦日前在社群媒體上指出，他們所採用的訓練素材擁有專業知識和權威，確保了 AI 生成內容的專業性。 掌握 AI 趨勢 & 活動資訊一點都不難！
5 天前 · 2024-05-23. 分享本文. 隨著 AI 生成的內容鋪天蓋地的出現在網路上，未來人工智慧模型的訓練數據也正在被這些內容腐蝕。 一旦出現被汙染的數據，未來的 AI 模型就無法準確精準地學習以及模擬人類的各種行為。 且 即使是少量的 AI 生成內容，最終也會將錯誤內容擴散至正在訓練的模型，再隨著每一代模型的迭代，這些錯誤會逐漸累積，導致所謂的「模型崩潰」（model collapse） 。 例如，經過多次迭代後的模型可能會失去對文字或圖像的準確理解，甚至生成出完全無關的內容。 「模型崩潰」將導致訓練模型性能大幅下降. 不過這種現象並非無迹可循，牛津大學的機器學習團隊觀察到，即使是最簡單的模型也已經出現了這種「模型崩潰」的跡象。
