不怕中國AI超車,杜奕瑾:重視隱私是台灣優勢
不怕中國AI超車,杜奕瑾:重視隱私是台灣優勢

剛與世界首位機器人公民蘇菲亞進行座談,走進專訪室的人是台灣 AI 實驗室(AI Labs)的創辦人杜奕瑾,他有個更響亮的名號──PTT 創世神。

相當有趣的是,「創世神」與「首位機器人公民」,這兩個稱號略帶一點矛盾感。人工智慧發展的終極目標,是打造出具有意識的載體,在概念上多少有點挑戰帶有神等級頭銜的杜奕瑾。因此在專訪的前半段,討論了關於與蘇菲亞座談的心得,後半段則對台灣在 AI 領域發展以及結合區塊鏈技術的 ptt.ai 進度進行探討。

杜奕瑾:蘇菲亞的確是個創新的嘗試

Sophia 與杜奕瑾
蘇菲亞在DIF座談中直言自己會做夢。
圖/ 賀大新攝影

「這個體驗很特別,這是第一次參與有機器人加入的座談,」針對蘇菲亞,杜奕瑾笑著說相當有趣。

但談到蘇菲亞是否真的具備「人工智慧」,過去曾在微軟參與製作 Cortana(智慧助理)的他,在用詞上顯得特別小心。

「蘇菲亞是個創新的嘗試,將臉部表情、言談用各種技術串接起來,她的成功之處應該在於嘗試擬人『體驗』部分」。對於是人工還是工人智慧,杜奕瑾不敢妄下結論,但仍可以聽出他小小的質疑,「在自然對話中,有多少成分是真人工智慧或是人為輔助,至少從座談中我們感受不出來」。

會有這樣的懷疑,是因為目前人工智慧儘管在特定領域如圖像識別、語音辨識等都已經勝過人類。但我們習以為常的接收訊息、思考推理、表達訊息的流程,對於人工智慧來說仍有相當大的門檻。而談到人工智慧的門檻,就不得不進一步談到圖靈測試(Turing test)。

對長期在人工智慧領域打滾的他,對圖靈測試的適用,已經提升到實用性的境界。

舉例來說,對 DeepMind 的 AlphaGo 來說,能不能通過圖靈測試的重點在於「棋藝是否超過人類」;對語音辨識來說,則倚靠精準度;對 AI Labs 的瘧疾影像辨識「明珠」,重點在於辨識率是否達瘧疾辨識專家的水準。「在特定的領域中,以目前人工智慧要贏過人類可以做到的,」因此當通過圖靈測試,同樣的事情就再也不需要人類了。

保護隱私,反而能讓台灣 AI 登上世界舞台

從瘧疾影像辨識,到「AI vs. 隱私」的議題,杜奕瑾又是怎麼看?

「當然因為法規問題,如果醫療資料無法串聯基因資料跟健康紀錄,能研究的東西自然比較少。」原以為這項問題放諸四海皆準,連 AI Labs 也不例外時,杜奕瑾則丟出一句相當霸氣的話,「 但我不覺得因為台灣重視隱私,人工智慧的研究就會落後 」。

他舉了一個例子,中國人民大部分的數據,公部門都可以強制收集,最易懂的例子大概就是臉部辨識,在中國可以輕易拿到所有的資訊。對於不可能做到這種程度的台灣來說,「AI Labs 就從公開的 YouTube 上找資料,」杜奕瑾講得相當輕鬆,似乎認為這是一個再自然不過的想法,「並不是一定要把一個人看透才能做研究,從公開資料中一樣可以看到很多東西,匿名化的資料也是可以做很多研究。」

與台北市政府合作的智慧交通計畫,則是貫穿他對於「AI vs. 隱私」的中心理念──智慧城市需要以人性出發,而非單純管控。

台北市政府的監視器在既不能照清人臉與車牌的情況下,仍要做出塞車、交通事故辨識的功能。「這種情況其實更符合全世界國家的需求」,同時做到注重隱私,又可以透過人工智慧的發展減少人力、增加便利性,杜奕瑾補充說,「 智慧城市要以 humanity(人性)與 integrity(誠信)為出發點,以這個原則設計出來的解決方案,放諸四海皆準,利用人工智慧在端點的運算保障隱私,台灣案例反而能夠登上全世界的舞台。

ptt.ai 有望在年底開放測試

另一個大家關心的資料壟斷、資料正義的議題,便是 AI Labs 與區塊鏈新創共同打造的 ptt.ai,目前即將進行內部測試,預計在今年底有望對外推出測試版。「區塊鏈這個部分,我們是以資料正義的角度出發,而不是建立在虛擬貨幣、ICO 等圈錢的套路。」杜奕瑾說。

AI Labs 所提倡的資料正義,其實有點類似歐盟 GDPR 法案的概念,ptt.ai 要讓使用者重新掌握自己的資料,去除把資料與驗證交給中心化伺服器的存在。「很多人問我 PTT 過去發展的歷程為什麼不變成 Facebook,會這樣問就是不懂 PTT 的精神所在,」杜奕瑾說,「PTT 真正的精神就是落實站務機制去中心化,各版版主自行選舉產生、站台也是開源系統平台,社團只維護開源原始碼,唯一中心化的就是伺服器。」

而之所以不成為 Facebook,跟目前社群媒體的營利模式無法與廣告脫鉤也有所關聯。「PTT 之所以公信力,因為聲音平權,大家的音量是一樣的,假新聞、假東西就容易被『噓爆』,但以廣告為主的社群媒體,則能透過廣告操作無限加大聲量。」杜奕瑾說。

他也表示,ptt.ai 實驗發展完成後,未來 AI Labs 所有關於個人資料與信用的處理,可望放上 ptt.ai 進行去中心化的管理。「我們讓大家有個遵循資料正義、去中心化的新數位平台,重點不再於發行加密貨幣。」杜奕瑾說。

採訪後記

專訪最後,聊到杜奕瑾是否會在 AI Labs 籌組樂隊,因為翻開過去的經歷,他在 2007 年微軟西雅圖的台灣樂團批踢踢電動大樂團擔任主唱;並在 2012 年投入 Cortana 開發時,於微軟蘇州研究院 Geek Club 樂團同樣擔任主唱。

他先是遲疑了一下,接著開玩笑地抱怨目前樂器類型還不夠,開放會樂器的人投遞履歷,「我們要跟五月天一樣紅才可以」他笑著說。

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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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