還在手動輸入密碼?其實用「想」的就能登入裝置了
還在手動輸入密碼?其實用「想」的就能登入裝置了

要如何確認我們自己所聲稱的身分,以登入各種裝置,或是進入高度警戒的區域,目前不外乎靠一組密碼、一片指紋或是採用虹膜辨識。若想免去接觸螢幕或鍵盤,那麼認證的方式勢必要改變,這也驅使工程師找尋新的途徑來辨識身分,而追溯到根本,就是我們的大腦。

當我們進行心理上的運作,像是在腦中構想一個形狀或默唱一首歌,我們的大腦都會產生獨一無二的神經元電波訊號。即便十億人在腦中哼著同一首歌,也不會出現兩個一模一樣的腦波模式。

使用非侵入性電極的腦電圖(electroencephalography,EEG)可以識讀這些腦波並且將訊號記錄下來。每個人獨特的模式都能被當作生物特徵識別,也就是所謂的「心靈密碼」。試想看看,當一個人聲稱他是某某某的時候,有什麼方式比直接進入腦中去證明他是對的更簡單明瞭呢?

這類研究已經進行將近十年,部分裝置也發展到擁有高達 100% 的正確度,可惜若要讓測量那麼精準,必須得將電極置於前額或是橫跨整個頭頂,這實在不怎麼美觀。幸好還有一款能控制電腦或監控睡眠的耳內腦電圖感測器具有類似效果,可以優化用來讀取心靈密碼。

一支來自加州大學柏克萊分校的研究團隊,便致力於將心靈密碼識讀的功能融入到日常生活中的耳塞組件中。他們製造出一套裝置,採用消費者等級的單電極腦電圖頭戴式接收器,稱作 NeuroSky Mindwave,而原本應該置於前額的電極,也被改成適合在耳朵位置的設計,只差臨門一腳的就是準確度了。

他們請來受試者進行 2 組測試,每組要進行 5 種心理運作,結果發現識讀腦波的準確度有 72~80% 之高,若是將電極移到前額,準確度更高達 99%,因此心靈密碼確實可行,問題在於怎麼把電極設計在最適合的地方。

另一項挑戰則是來自穿戴者的心理狀態變化。你可以用同一種音調哼一首已經唱過無數次的歌,但從壓力、心情、酒精、咖啡因、藥物到精神疲勞,每個因素都可能影響電波訊號的生成。一項讓受試者劇烈運動後立刻測量腦波的實驗,便顯示出數據跟模式確實會因而完全改變。

守舊的「心態」也可能是阻礙用想法登入裝置的原因。對電腦或平板的使用者來說,手動輸入密碼依然是辨識身分最顯而易見的簡單方式。但放眼未來各種可能,或是以處於現在進行式中的穿戴式裝置為例,我們可以想想看,對不同的裝置而言,哪一種辨識身分的方式最自然直接呢?或許,透過大腦顯然就是一種可以預見的趨勢,而技術成熟的那一天也即將到來。

From Passwords to Passthoughts: Logging In to Your Devices With Your Mind

首圖來源:Shutterstock

本文授權轉載自:科技新報

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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