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%。」

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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:CNBC、Dailymail、Hardocp、Forbes

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青年如何跨出改變社會的第一步?Impact Star 3 組首獎團隊從教育到減塑,把想法帶進真實現場
青年如何跨出改變社會的第一步?Impact Star 3 組首獎團隊從教育到減塑,把想法帶進真實現場

許多年輕人懷抱熱忱,期盼透過行動讓社會變得更好,卻在起步時感到茫然,不知道該從何著手,也難以確認自己的想法是否回應真實需求。為了接住這份想要改變社會的熱情,「2026 Impact Star 青年影響力啟動賽」為青年搭起一個動手實作的舞台。

Impact Star 由新北市政府青年局主辦、社企流共同推動,邀請 5 個社會創新組織提出第一線問題,並安排專業導師陪伴 10 組青年團隊展開兩個月的實作,從訪談、理解需求開始,把點子一步步做成能進入現場測試的方案。

新北市政府青年局
圖說:新北市青年局 邱兆梅 局長分享「Impact Star 青年影響力啟動賽」的辦理初衷
圖/ 新北市政府青年局

把科學教材放進 LINE,協助老師更快完成備課

「LIS 情境科學教材」長期製作國中小科學影片與教學資源,這次競賽以「跨科教學減壓」為題,希望青年找出方法,協助非自然科背景的老師更容易使用這些教材準備科學課程。

本次獲獎團隊「EDU」成員劉子瑤、梁秭萁訪談一名剛進入教育現場的老師後,發現對方同時教授近 9 個科目,還要兼顧行政工作與班級經營,備課時間格外珍貴。因此決定把解決方案聚焦在備課流程最佳化,協助教師更快找到適合的教材。

「EDU」 決定利用教師們最熟悉的 LINE 官方帳號,整合 LIS 影片、投影片與教案,再把教材內容製作成視覺化備課卡。使用者只要透過手機,就能簡單掌握教學重點、課程流程及所需材料,直接放進既有的備課流程。

透過吸收教師的回饋,「EDU」 在競賽過程中持續調整,讓操作方式更貼近實際使用情境。最終作品在 3 名教師參與的初步測試中,於系統易用性方面獲得 82.5 分,反映受測教師對操作體驗的正面評價。

新北市政府青年局
圖說:劉子瑤、梁秭萁分享,未來也期待相同架構能延伸至其他科目,讓更多教學資源被帶進課堂。
圖/ 新北市政府青年局

把教育平權做成手機遊戲,讓青年找到參與方式

「TFT 為台灣而教」長期關注教育不平等,這次活動希望促進青年思考,如何讓高中生與大學生理解教育平權,並找到適合自己的參與方式。本次獲獎團隊「星築美少女」因此決定製作手機沉浸式遊戲《鐘響以前》,並將這些因素融入故事中。遊戲以一場為期 3 天的營隊為背景,玩家能在 15 至 30 分鐘內探索場景、與角色對話並蒐集線索。

遊玩過程中,玩家會發現一名叫做阿龍的孩子沒有出現在正式名單上;而阿龍未能參加營隊,背後牽涉交通、家庭照顧責任與行政程序等因素。玩家必須在有限的人力、時間與預算中作出選擇,透過安排阿龍的行程,切身理解教育不平等如何出現在孩子的日常生活中。

遊戲結束後,系統會依照過程中的選擇提供「行動者分類」,協助玩家了解自己適合投入陪伴、資訊整理或跨域解題,並附上 TFT 相關計畫與參與連結。在 67 名完成前後測的玩家中,認為自身專業難以對教育平權發揮作用的比例,由約 4 成降至約 2 成,顯示更多玩家在體驗後,看見參與教育平權的可能。

新北市政府青年局
圖說:星築美少女成員分享,自己曾在教育社會學課程中接觸相關議題,理解家庭、交通與經濟條件都可能影響一名孩子的求學歷程。
圖/ 新北市政府青年局

減塑求籤機走進飲料店,環保成為日常選擇

「海湧工作室」長期投入環境教育與廢棄物源頭減量,這次競賽希望讓民眾理解海洋廢棄物治理,並在日常生活中實際參與減塑。本次獲獎團隊「塑 per NOVA」從淨灘資料中注意到塑膠吸管造成的海洋廢棄物問題,也觀察到消費者即使知道減塑的重要,仍習慣於購買飲料時拿取塑膠吸管。

「塑 per NOVA」成員王姸儒、郭書睿,因此把實作場域選在手搖飲店,設計「減塑求籤機」。裝置設在消費者購買飲料的動線上,當消費者準備拿取吸管時,即提供可替代選項,讓減塑融入消費流程。

顧客投入 1 元後,可取得一支可自然分解的蒲草吸管,透過掃描 QR Code,可抽取線上環保籤詩。此求籤的趣味設計有效提升消費者嘗試意願,透過線上籤詩更進一步提供日常減塑方法介紹。

「塑 per NOVA」在 3 間飲料店測試兩週,累積約 150 次蒲草吸管取用。這段經驗讓他們直接觀察顧客如何操作裝置,也了解方案能否融入店家的營運流程,為後續拓展更多場域累積經驗。

新北市政府青年局
圖說:成員王姸儒、郭書睿設計「減塑求籤機」,讓減塑融入原本的消費過程。
圖/ 新北市政府青年局

前進新加坡,青年行動的下一步

獲得首獎的 3 組團隊,預計於 9 月底前往新加坡和南洋理工大學,與當地社會創新組織交流。團隊將延續這次實作累積的經驗,觀察新加坡如何回應相近議題,再思考哪些做法適合帶回台灣。

「EDU」希望了解新加坡如何支持非本科教師授課,以及當地社創組織有哪些能夠立即實踐的做法;「星築美少女」則將觀察教育政策的實際運作,及新加坡如何理解與推動教育平權。「塑 per NOVA」關注當地如何讓環保意識融入民眾生活,並希望從永續措施中找到減塑求籤機後續發展的方向。

頒獎典禮上,「星築美少女」成員王品然坦言:「一開始覺得社會影響力很遙遠,自己做不了什麼東西。」但參加完比賽後發現,踏出第一步就可能帶來改變,她說:「其實做一小步,你就可以改變一些東西。」

從起步時不知道該從何著手,到把方案帶進真實場域,3 組團隊在兩個月的實作中找到答案:青年不必等到有完整的解法才開始,只要先走近一個真實需求,並根據回饋持續調整,對社會的關心就能逐漸成為具體行動。

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