刷存在感和吸引人才?蘋果公布首份AI論文,不再堅持保密
刷存在感和吸引人才?蘋果公布首份AI論文,不再堅持保密
2016.12.27 | 蘋果

以保密為文化傳統的蘋果一貫不喜歡對外公佈自己的研究成果。但不久前在機器學習的頂級大會NIPS上,蘋果AI團隊的負責人Russ Salakhutdinov宣佈,公司已經允許自己的AI研發人員對外公佈論文成果。這則消息剛剛宣佈沒多久,蘋果就發表了自己的第一篇論文,題目叫做《透過對抗訓練從類比與無監督圖像中學習》,論文描述了如何利用電腦生成的圖像而不是真實圖像改進演算法識別圖像能力的訓練。此舉一方面可以提高蘋果在AI界的存在感,同時如果其研究成果出色的話,也能在學術界贏得同行認可,並吸引到AI方面的人才。

在機器學習研究方面,訓練AI的圖像識別能力需要有標籤化的圖像作為訓練樣本。標籤化圖像的來源一般有兩種。一種是利用現實世界的圖像。真實世界的圖像資料則需要人工對電腦能看到的所有東西——比如樹木、貓狗、人、汽車等都打上標籤,顯然這是件非常耗時耗力的事情。用來訓練AI識別圖像的標籤圖像資料庫ImageNet就是耗費了大量人力用數年時間才建成的。另一種是利用合成圖像(比如影音遊戲裡面的圖像)。因為合成圖像本身已經標籤化並且經過注釋,所以訓練神經網路往往要比利用真實世界的圖像更有效。但合成圖像有一個問題,那就是演算法學到的東西並不能總是適用於現實世界場景,導致神經網路從合成圖像學到的東西很難通用到真實圖像上面。

為了改進利用合成圖像資料訓練的效果,蘋果的研究人員採用了「模擬+無監督(simulated+unsupervised)」的學習法來提升類比圖像對現實的模擬程度。他們利用了名為生成對抗網路的一個新版本,讓兩個神經網路相互對抗,最後產生照片級的圖像。

Apple AI research
模擬+無監督(S+U)學習。目標是得到一個改善合成圖像真實性的模型。透過向神經網路提供未打上標籤的真實資料與合成圖像進行對比,經過調優後生成的新的合成圖像會吸收真實圖像的一些特徵,從而變得更為逼真。
圖/ 蘋果

論文作者包括Ashish Shrivastava、Tomas Pfister以及 Josh Susskind等。其中 Susskind是Emotient的聯合創始人,這家AI新創企業可透過面部表情評估人的情緒,今年早些時候已經被蘋果收購。

正如開頭所述,蘋果的第一篇AI論文標誌著這家看重保密的公司邁出的一大步。在開源和開放成為主流的今天,隨著各大巨頭都在紛紛開放自己的機器學習技術來吸引人才、打造生態體系,蘋果過去的文化顯然已經不能跟上整體的步伐,及時作出改變是可喜的調整。

本文授權轉載自:36氪

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玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋
玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋

通勤、排隊、等餐時,幾乎人人都在滑手機。零碎時間變多、也變得更密集,消費者在社群與影音之間來回切換,也更常打開遊戲。根據資策會 MIC 統計,台灣有 69% 網友會玩數位遊戲,近 8 成每日遊戲時長落在 2 小時內,輕度、碎片化已成主流。

這股趨勢,與 ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 的觀察不謀而合。「大家在零碎時間裡,經常會拿起手機玩手遊,找個方式殺時間、放鬆心情。」因此,ShopBack 把視角轉向遊戲場景,推出 ShopBack Play,嘗試把娛樂轉化為「好玩、也能賺」的新型回饋體驗,讓回饋不必等到消費發生,日常零碎時間也能累積回饋。

從手遊場景打造現金回饋新模式

Arthur Wan 指出:「ShopBack 在台灣市場落地 8 年了,核心強項始終是電商回饋機制。」然而,若回饋只綁在購物,使用頻率終究受限於消費需求。對此,ShopBack Play 借助手遊的高黏著、高回訪特性,把回饋從交易場景延伸到日常互動;使用者不需消費,只要下載並完成指定任務,就能累積現金回饋,平台也因此更貼近使用者的日常生活。

這也呼應近年全球竄起的「X to Earn」模式。Arthur Wan 解釋,從 Shop to Earn 把消費轉成回饋、Play to Earn 讓玩樂產生回饋,到 Move to Earn 讓移動與運動也具備回饋可能,市場正在探索「參與行為」的價值:「愈來愈多日常行為,其實都能透過特定場景轉化為實際獲益。」

ShopBack Play 的優勢在於回饋可轉移。過往遊戲獎勵多停留在虛擬世界,例如兌換道具;但透過 ShopBack,玩家取得的現金回饋可直接延伸到電商與日常消費,讓娛樂回報更實用、更有感。

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ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan
圖/ 數位時代

引發使用者越玩越賺的回饋循環

ShopBack Play 的使用方式很簡單。在 ShopBack App 首頁進入遊戲專區選定遊戲後,系統即導流至 App Store/Google Play 下載並開玩;玩家只要破關或完成指定里程碑,就能回到 ShopBack 形成「選遊戲→開玩→達標領回饋→再探索」的回訪循環。為了加碼誘因,ShopBack Play 也不定期推出「紅色遊戲專區 2 倍回饋」活動。

Arthur Wan 觀察,「消費者其實並沒有那麼忠誠於某一款特定遊戲。」多數人打開手遊,只是想放鬆、填補空檔,對單一遊戲的黏著度不高。也因此,ShopBack Play 目前合作超過 400 款遊戲,並規劃於 2026 年持續更新合作清單,讓使用者隨時有新選擇可玩。

「我們希望透過遊戲回饋,創造更多回訪的理由。」 Arthur Wan 表示,這也補上 ShopBack 的互動頻率缺口。由於 ShopBack 核心仍以購物回饋為主,熱門品類多集中在旅遊與時尚(如 Booking.com、Trip.com、KKday、Klook,以及 adidas、Nike、GU),消費頻次相對較低;ShopBack Play 則提供更日常、更高頻的回訪動機,讓使用者更常打開 App。

他指出,ShopBack Play 上線後帶動每月回訪 ShopBack 的使用者數成長 15%,整體使用者 CLV(Customer Lifetime Value,顧客終身價值)成長 30%,顯示回饋場景擴張確實見效。且透過遊戲接觸到 ShopBack 的使用者中,也有相當比例會進一步前往平台其他商家消費,形成交叉銷售效應(Cross-sell),推升平台使用深度與消費頻率。

讓回饋生態系融入生活空檔

將回饋帶入用戶生活中的更多片段,讓原本就會經歷的日常時刻變得更有價值,是 ShopBack 持續拓展「行為換回饋」場景的核心思維。對遊戲廠商而言,長期痛點在於下載成本高、留存率偏低,最怕「下載了就走」:數字漂亮,卻沒有實際遊玩行為,轉換與 ROI 難以落地驗證。對此,ShopBack Play 把回饋門檻從「下載」改為「達標」──使用者必須完成指定關卡或里程碑才拿得到回饋,藉此濾掉無效流量,讓導入更貼近真實參與,也更有利於提升轉換率與投資報酬。

對許多用戶而言,遊戲早已是生活的一部分。現在透過 ShopBack Play,不僅能在零碎時間中放鬆娛樂,更能完成任務獲得實質回饋 ,讓「玩遊戲」與「破關」不再只是虛擬成就,而是能實際折抵日常開銷的量化報酬。對 ShopBack 而言,不僅提升用戶在平台內的互動頻率,也補強過去必須透過消費行為才能獲得回饋的單一路徑。透過遊戲機制,用戶即使在非購物場景中也能保持接觸,並於任務完成後自然回流 App,進一步探索購物優惠與合作商家,打造高頻率且正向的使用循環。

也因此,ShopBack Play 推出後的亮眼表現,更進一步驗證這套機制具備高度潛力與市場接受度。據平台統計,功能上線後短短半年內,用戶數成長 12 倍,其中近 60% 為原本的 ShopBack 使用者首次接觸手遊,成功帶動原有會員活躍與新型態行為轉換。除了使用數提升,ShopBack Play 的回饋金發放規模亦快速擴大,自功能上線以來,累計回饋金額已接近 1 億元,展現「遊戲回饋」模式的強勁吸引力與發展性。

隨著 ShopBack Play 與購物回饋、載具回饋機制整合,平台逐步建構出「玩能賺、買能賺、日常生活也能賺」的循環回饋生態系,不僅為用戶帶來更即時、更有感的回饋體驗,也持續深化 ShopBack 在消費日常中的角色。

「ShopBack Play 只是起點。」ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 認為,當消費者愈來愈精打細算、也更習慣用行為換取回報,未來仍有更多「X to Earn」場景值得探索與開發。「對我們來說,關鍵不只是推出一個新服務,而是持續擴大回饋觸發點,從線上購物、實體場景一路延伸到遊戲入口,串連商家與用戶的日常接觸,讓回饋真正融入生活,讓每一個日常時刻,都更有所得。」

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