會測謊的自動通關機、企業AI面試官——人機合作時代來臨了
會測謊的自動通關機、企業AI面試官——人機合作時代來臨了
2018.05.16 | IBM

台灣移民署在近年力推自動通關系統,在去年(2017)使用人次突破5000萬,但在商旅頻繁、恐怖主義高漲的現在,出入境他國仍須耗費不少時間過海關,但隨著人工智慧(AI)以及生物辨識技術的演進,未來旅客可能會發現自己過海關時,面對的是一台機器,更厲害的是它能透過你的肢體動作,知道你有沒有說謊,「安檢」、「測謊」合而為一,這將會是未來安檢的新樣貌嗎?

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%。」

AVATA
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。

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。

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AVATAR仰賴大量數據以及機器學習作為基礎,還兼具測謊功能。
圖/ shutterstock

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。

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AI面試官可以避免受「以貌取人」的因素影響面試結果,但也比較沒有人味。
圖/ shutterstock

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。

資料來源:CNBCDailymailHardocpForbes

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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