• 技術趨勢

    YOLOv7成為AI研究的一個趨勢

    YOLOv7自2022/7/7提出後,火速成為AI研究的趨勢之一。

    YOLOv7在7月初提出後,立即獲得廣泛響應。在當月的AI research Github Stars獲得最多的關注,並在twitter上成為當月AI research當紅排行版的殿軍。相關基於YOLOv7的研究也如雨後春筍般迅速萌芽,在短短兩個月已有10篇以上論文引用。各種最先進的電腦視覺處理方法也紛紛採用YOLOv7作為核心技術,包含最先進的自動駕駛感之技術以及多物件追蹤技術都已使用或支援YOLOv7。

      參考資料
  • 應用議題

    OECD研究:利用人工智慧、大數據分析方式對抗網路假訊息

    人類對於網路的出現原先寄予高度期待,以為可以「烏托邦式」的實現一個資訊自由流通的完美世界,然而事實卻是相反的,也由於「同溫層」效應持續發酵,使得前述理想更不易實現,正因如此,學者開始分類假訊息型態,企圖以此分類學的方式為圭臬,以政策制定為相應的手法,試圖扭轉網路世界的各式亂象。

    在歐盟境內,閱讀線上報導的閱讀者在過去十年間已成倍增加。麻省理工學院史隆管理學院亦指出,約有七成推特訊息有誤。這是因為「網路迴聲室」與「同溫層」效應所致,亦即搜尋器因具有個人偏好且具有用戶導向的特質,從而加強人們所看見不斷重複的內容。

    值得注意的是,分類學概念極其重要,亦即為不同的假訊息型態建立明確定義能協助政策制定者設計具明確目標的政策。因此,在此歸納假訊息為以下五種定義。包括:
    一、故意造謠。
    二、傳送誤導訊息。
    三、情境式欺騙。
    四、宣傳。
    五、諷刺。
    次者,有兩個維度應要注意。
    一、資訊散布者是否有意要造成傷害。
    二、資訊製造者杜撰的程度如何,例如可分為改造圖片、撰寫不真實文本或文章或是建立合成影片等等。

    政策制定者也需考量有些散布者為不知情狀態,抑或僅是要做政治評論,例如政治諷刺。因而在設計政策選項之際,政策制定者也需考量該假訊息是從網路何處開始散布,以及如何被散布。

    現今欲減少網路假訊息皆須倚靠手動方式辨別、進行內容調整以此快速回應攻擊。其中,該項目很需要人類互動,甚至是得以做一個細緻評估。舉例而言,澳洲的「DIGI」與日本的「factcheck Initiative」都十分實用,它們可同時考量文化與語言問題。

    極為重要的是,人類的了解針對詮釋特殊內容十分重要,尤其是在文化敏感處與價值系統信念部分,但是實時偵測線上內容其實是一個巨大且艱鉅的工作,若缺乏人工智慧與大數據的分析,或無法實踐。其中,一些內嵌的內容自動化修正功能與科技可大量增進區辨非真實的可能,但類似方式其實不能細緻區辨內容的真實程度抑或是細微程度。

    參考資料
  • 各國政策

    加拿大政府啟動泛加拿大人工智慧戰略第二階段

    創新、科學和工業部長宣布啟動泛加拿大人工智慧戰略的第二階段,在2021年預算中承諾將挹注超過4.43億加元投資,該戰略的第二階段將以尋求世界一流的人才和提升尖端研究能力與商業化和採用為目標。

    泛加拿大人工智慧戰略第二階段提供的資金將運用於以下幾個領域:
    1. 6,000萬美元用於加拿大的國家人工智慧研究(Amii, Mila, Vector Institute),將人工智慧研究轉化為商業應用,並提高企業採用這些新技術的能力;
    2. 1.25億加元用於加拿大的全球創新集群,透過支持加拿大中小企業、吸引其他公共和私人來源的私人投資,以及開發加拿大製造的人工智慧解決方案,加速人工智慧商業化;
    3. 為加拿大標準委員會提供860萬加元,用於推動制定和採用與人工智慧相關的標準和合格評定計畫;
    4. 為CIFAR提供1.6 億美元,用於繼續吸引、留住和培養學術研究人才,並在加拿大國家人工智慧機構維持研究、創新和培訓中心;
    5. 4,800萬加元用於CIFAR更新和加強其先進研究、培訓和知識動員計畫;
    6. 4,000萬加元用於為加拿大的人工智慧研究人員,提供專門的計算能力。
    這項投資反映政府致力於透過計畫以加強加拿大的研究基礎和人才庫,從而在整個加拿大經濟中加速人工智慧的採用及商業化,將驅使行業更具生產力和競爭力,同時幫助所有加拿大人從數位化經濟的增長中受益。

    參考資料
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