Facebook開源AI翻譯模型，號稱比Google更精準、速度快9倍！|數位時代 BusinessNext

Facebook開源AI翻譯模型，號稱比Google更精準、速度快9倍！

Facebook利用和傳統翻譯技術不同的機器學習技術，推出號稱比Google翻譯準確性更高、速度快9倍的全新翻譯技術。

採和Google不同的機器學習技術，同時具備翻譯速度和品質

過去Facebook已經在網站上用到許多翻譯技術，例如將用戶貼文自動翻譯成其他語言。

特別的是，Facebook這次在翻譯模型採用的是機器學習中的卷積神經網路（CNN）技術，而非現在較主流、同時也是Google使用的機器學習翻譯技術——遞迴神經網路（RNN）。

比較兩者，差異在於RNN處理資料時會按照順序，一次只能處理一個單字、從左至右或右至左逐字翻譯，由於較符合文字的排列邏輯、準確度高，為當今主流的機器學習翻譯技術。不過，這樣的處理模式有一個缺點，即是無法利用GPU可水平多工作業的高效能加快翻譯速度。

在模型中加入「多重跳躍」和「守門」機制，翻譯模式更像人類

相較下，過去主要用於視覺辨識的CNN，則是可以同時處理一整句文字，更能利用GPU的多工處理模式，提升翻譯效率。同時，為了讓翻譯結果更準確，Facebook在模型中多加了「多重跳躍注意力（multi-hop attention）」和「守門（gating）」機制。

不像過去為按照順序翻譯單字，「多重跳躍注意力」讓電腦在翻譯過程中會不斷確認單字間的關係，找出最相關的單字作為下一個要翻譯的單字。例如，若第一個翻譯的單字為動詞，那第二個單字可能會是相關的助動詞。而選出下一個翻譯單字後，「守門」機制則會審核目前翻譯出的整段句子，確認語句是否正確，藉此產出更好的翻譯結果。

翻譯結果優於Google

雖然這並非首次在翻譯模型使用CNN，但過去的CNN翻譯模型表現都遠不如RNN。而Facebook發表的全新CNN翻譯模型，不論準確度和速度都優於過去的翻譯模型。

根據Facebook發表的論文，從衡量翻譯結果的指標BLEU（bilingual evaluation understudy）可得知，以英文翻法文來看，新模型較過去最佳成果高了1.5BLEU，英文翻德文提高了0.5BLEU，英文翻俄羅斯語則提高了1.8BLEU。

Facebook已將該機器學習翻譯的訓練模型開源到GitHub。儘管目前該技術仍未實際用於Facebook服務中，但預期這套機器學習系統除了可用於翻譯，也能用於分辨對話不同主題、摘要文章，甚至能將對話中的不同概念聯想在一起，處理更複雜的問題。

隨著代理式 AI（AI Agent）的快速普及，其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單，逐步形塑出全新的代理式商務（Agentic Commerce）模式。為因應此一趨勢，萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心（NCCC）於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」，匯聚產官學界專家共同交流，深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制，以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示，無論交易是由人或代理式 AI 發起，都應該在安全可信的環境中完成，萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力，不僅著眼於風險控管，更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為，面對 AI 浪潮，支付安全已不再只是技術問題，更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示，金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則，致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境，加速金融 AI 應用的發展。

金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席，表示金管會核心理念為「負責任創新」，並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』，期待結合金融周邊單位與金融機構的力量，打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。

圖／數位時代

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文（左）攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農（右）致詞不約而同提到：面對 AI 浪潮，支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。

圖／數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程，萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為，代理式商務正在重新定義消費旅程，而 Universal Commerce Protocol（UCP）則是支撐這場變革的關鍵。他表示，UCP 就好像電商界的 Type-C 接口，可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統，讓代理式 AI 可以根據消費者需求，自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程，打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下，支付不再只是交易流程中的最後一步，而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出，要確保代理式商務下的交易安全，必須具備 4 個關鍵要素，包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍，以及在發生爭議時，能透過公開透明且可追溯的機制進行處理，確保各方權益。

此外，他也強調，風險管理不應侷限於付款當下，需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控，建立端到端的治理架構。為此，萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力，包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程，以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報，全面覆蓋交易生命週期，打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段，以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看，AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出，監理機關不僅要加強國際合作，更應深化與金融業及科技業的對話，建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看，政大金融AI創新中心主任王儷玲認為，金融監理重心應由模型與資料管理，轉向代理式 AI 安全，尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時，如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易，將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面，萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出，AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」，金融業在應用 AI 時，必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性，確保決策透明且可追溯。同時，隨著詐騙與洗錢行為跨境化，監理機制也應向外延伸，確保跨境一致性，並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面，國泰世華銀行數據長梁明喬表示，代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變，以信用卡支付為例，過往的驗證重點在於是否為本人，但在代理式 AI 情境下，則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來，隨著代理式 AI 的普及發展，授權與權限管理將變得更加重要。

關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略」為題，左起邀請：數位時代總編輯王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任王儷玲、國泰世華銀行數據長梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。

圖／數位時代

AI 詐騙升級，聯防機制成新關鍵

最後，本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察，詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊，尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法，透過對話引導消費者提供個資與支付資訊，正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一，Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二，詐欺行為跨境化與遠端化，已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三，社交工程從大量投放釣魚信件，轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進，聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示，聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術，打造無密碼的數位身分認證系統，並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來，聯卡中心將持續優化模型，並建立跨機構資料共享的聯防機制，整合發卡機構與國際組織資源，以提升整體防詐能力，對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗，但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響，促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下，萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色，攜手監理機關與產業夥伴，強化支付安全標準，推動台灣支付產業的監管框架與創新發展，打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰，本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。

圖／數位時代