會測謊的自動通關機、企業AI面試官——人機合作時代來臨了|數位時代 BusinessNext

會測謊的自動通關機、企業AI面試官——人機合作時代來臨了

迎接人機合作新時代！未來旅客過海關時，將面對一台AI自動通關機，「AVATAR 」結合安檢與測謊，重塑安檢新型態；在日本也有AI面試官，幫助企業節省人力成本。

除了自動通關，還兼具測謊功能

這套機器叫做「及時自動測謊虛擬助理」簡稱為「AVATAR 」，它結合了人工智慧（AI）、多個感應器、生物辨識功能，「AVATAR 是一個自動服務機器，有點像是機場的自助登機機台，或是超市的自動結帳機。」

研發人員表示，AVATAR機台上有一個螢幕，會在旅客過海關時，詢問一些基本問題，像是「行李裡有水果或蔬菜嗎？」、「身上有攜帶武器嗎？」、「來訪的目的是什麼？」，接著機器會透過人類眼睛的移動、聲音變化、臉部表情、姿勢等生理與行為變化，搭配虹膜辨識系統、情緒與壓力感應器，來辨識這個人有沒有說謊，或透露不安的訊號，藉此揪出高風險人物。

亞利桑那大學研究員 Elkins表示，AVATAR的測謊功能有高達60%到70%的準確度，最好時可以達80%，「通常來說，人類的準確率大約是54%到60%。」

不是要取代人類，「人機合作」讓工作更順利

AVATAR是由美國國土安全局出資研發的一款機器，亞利桑那大學研究人員在2012年時推出第一代版本，在美墨邊境針對部分自願者展開測試，但當時國土安全局認為雖然想法很吸引人，但技術還不夠成熟。

這套系統需要仰賴大量數據以及機器學習作為基礎，自第一代機器推出以來，研發團隊加上了額外的感應器，機器有能力可以分析更多的數據，而且完全不需要休息，過去一年AVATAR開始在加拿大、歐盟部分地區展開測試，AVATAR一旦判斷旅客沒有通過測謊時，便會通知海關人員進行後續面談。

AVATAR跟傳統的測謊儀器不同，因為是藉由感應器監控生理反應，因此過程中完全避免掉肢體接觸，同時能提升效率以及準確度，AVATAR研究團隊強調，這款機器目的不是要取代海關人力，而是要讓人類將時間專注在擅長的事情上面，希望透過「人機合作」的方式讓安檢工作更順利。

不怕外貌偏見，日本企業找來AI面試官

也許在不久的未來，就能在機場、邊境看到AVATAR協助安檢，這項技術一旦更成熟，未來還能在面試、人力資源應用領域提供協助。

最近日本人力公司En-Japan，就在東京、關西舉辦了一場特殊的面試活動，找來AI當面試官，這場面試共有20名大學生前來參加，進入面試會場後面對的是一台手機，AI分析完求職者履歷後，會根據面試者的性格提問，問題會顯示在手機螢幕上，只要對著手機回答問題就可以。

對企業來說，除了可以節省人力成本，對面試者也有一項附加好處，因為AI清楚掌握求職者的個人資訊，完全是以「能力」作為依據，不會像人類面試官存有對外貌的偏見，避免受「以貌取人」因素，影響面試結果。

另外，日本軟銀（Softbank）去年開始導入IBM的人工智慧系統「華生（Watson）」，軟銀先讓AI從過去的人事案例中學習篩選標準，讓他理解企業選才標準，平均一秒就能完成上百件的履歷初審，比起人類平均一份履歷需花上三分鐘，效率翻了好幾倍，軟銀從今年四月開始，就會由AI來協助審核求職文件。

不過有AI求職經驗的人表示，比起人類面試官會軟性的話家常，AI面試官較一板一眼，顯得有些單調，另外企業也不是完全都仰賴機器，包括軟銀、全日空（ANA）都表示，AI初審完履歷後，還是會用人力重複審核，因為「人」才是將來要一起共事的本體，再厲害的科技都比不過親自用眼睛看過的那份踏實。

科技的出現，不完全是要取代人類，在AI面試官、測謊通關機這兩個案例中，都看到了「人機合作」的新模式。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。