新一代廣告阻擋神器誕生!用電腦視覺技術教軟體像人類一樣辨識廣告
新一代廣告阻擋神器誕生!用電腦視覺技術教軟體像人類一樣辨識廣告

廣告阻擋工具和內容平台的技術軍備競賽,似乎很難有結束的一天。普林斯頓大學研究人員開發出一款新的廣告阻擋工具,其利用電腦視覺技術,讓電腦像人類一樣判斷哪些內容是廣告。理論上,這套軟體將可偵測出絕大部分的廣告,號稱將終結這場廣告競賽。

利用電腦視覺技術、像人類一樣辨識廣告

受限於美國聯邦貿易委員會(FTC)規定,廣告主和內容平台必須在廣告上加註明顯的廣告提示字樣,避免欺騙或誤導顧客。藉由這項規定,研究團隊利用電腦視覺技術,教電腦從內容尺寸、icon圖案和是否有「贊助」、「廣告」等字樣,辨識出哪些內容是廣告。

Perceptual Ad Blocker
圖/ Perceptual Ad Blocker

該團隊表示,這項工具不僅可偵測到其他廣告阻擋工具無法偵測到的Facebook廣告,且在50個已安裝「反廣告阻擋工具」的網站中,也可順利偵測並阻擋廣告。

這項廣告阻擋工具名為「Perceptual Ad Blocker」,目前Google瀏覽器Chrome的擴充工具已可下載。不過實際測試後,Facebook上仍有些廣告會被「Perceptual Ad Blocker」漏掉。

Perceptual Ad Blocker
圖/ Perceptual Ad Blocker

過去需分析程式碼,易遭廣告內容平台破解

在「Perceptual Ad Blocker」出現以前,AdBlock等熱門的廣告阻擋工具,多是透過找出代表廣告的程式碼並加以阻擋。不過,這套方法在去年被Facebook破解:只要稍微調整代表廣告的程式碼,廣告便可繞過廣告阻擋工具;另一方面,這類型的廣告阻擋工具也相當容易被「反廣告阻擋工具」偵測到。

相反的,不用透過程式碼、而是使用視覺辨識技術「Perceptual Ad Blocker」,由於其辨識方法相當類似人類,不僅難以被「反廣告阻擋工具」偵測到,也不容易遺漏應阻擋的廣告。

避免爭議,目前僅列出廣告提醒字樣、不會完全移除廣告

廣告阻擋工具一直以來存在許多爭議。儘管其目的是為了替用戶帶來更好的閱讀體驗,但對多數媒體及Facebook這類內容廣告平台而言,廣告是主要的營收來源、可替用戶提供免費的內容,因此全面封殺廣告,恐怕並不完全是件好事。

為了避免掀起更大的廣告阻擋爭議,「Perceptual Ad Blocker」目前僅會在廣告加上「這是廣告」的字樣,並不會完全移除廣告。

儘管研究團隊表示,他們的目的不是為了打造一個堅不可摧的廣告阻擋工具,但他們認為:「技術和法規的組合和進化,將決定這場軍備競賽的『遊戲結局』。」接下來,又輪到Facebook和其他內容平台傷腦筋了。

資料來源:MotherBoardSilicon Angleengadget

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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