一天標記上千則Alexa錄音,亞馬遜員工都聽到什麼?
一天標記上千則Alexa錄音,亞馬遜員工都聽到什麼?
2019.04.11 | Amazon

「Alexa,今天天氣如何?」透過語音助理輔助日常,已是許多人生活中不可或缺的一部分。亞馬遜Alexa可說是其中最具代表性者。不過,未來和Alexa互動時,內容可能得考慮三分,因為所有對話亞馬遜員工都聽得到。

亞馬遜為用戶對話內容進行標記,強化AI辨識能力

身為語音助理領域的先驅者,亞馬遜在人工智慧上的投入不遺餘力。為改善Alexa的語音辨識功能,亞馬遜在全球有數千名員工及外包團隊,專門負責收聽用戶對智慧喇叭所說的話語,對內容進行轉錄及標記,教導語音助理進一步認識人類的語言。

Alexa
亞馬遜會透過民眾命令Alexa的內容,協助訓練AI的語音識別能力。
圖/ shutterstock

當對語音助理說明星、歌手的姓名,亞馬遜工作人員會標記泰勒絲(Taylor Swift)是位音樂家,藉由這種方法擴充Alexa的資料庫。

這種稱為「標記」的作法在人工智慧領域十分常見,透過標記員的註解,提升圖像辨識、語音識別等技術,這些在幕後默默訓練人工智慧的標記員,說是AI領域發展的基石也不為過。

每天聽上千則錄音,員工會在群組分享收聽內容

負責為Alexa收錄語音進行註記的亞馬遜員工透露,他們每天工作9小時,一天下來每人會收聽上千個語音片段。

另一位負責相同任務的員工表示,大部分收聽到的內容都很普通,但偶爾也會有些用戶肯定不願令他人聽到的內容,例如一位女性在洗澡時五音不全地哼著歌曲;孩童尖銳的哭喊求救聲;甚至是與犯罪有關的語音內容。事實上,有兩位員工聲稱曾收聽過與性侵害有關的錄音。

負責標記Alexa收錄語音的員工之間,有個用於傳遞資料的內部聊天群組,但偶爾他們也會在群組內分享工作上聽到的有趣內容,或者吐露那些令人內心沉重的錄音,緩解精神壓力。

亞馬遜強調嚴加保密民眾資料

Alexa身為貼近民眾生活的語音助理,從人們日常中剪取訓練素材這件事,也難免引發隱私上的疑慮。對此,亞馬遜發言人表示,他們僅對非常少量、且有助於改善語音辨識能力的錄音內容進行標記,目的是為了提升使用者和Alexa互動時的體驗。

Echo (1)
當民眾瞭解到,和Alexa講述的內容可能會被他人聽見,和語音助理的互動,可能會多一份芥蒂。

儘管員工可能會聽到一些較為私密的內容,亞馬遜聲稱,負責這份工作的員工,沒有任何管道獲得與用戶身份相關的資料,且所有資訊都經過加密,並設下層層驗證關卡,確保民眾隱私不會外洩;如果民眾不願為Alexa提供訓練素材,也能在Alexa的隱私設定中關閉這項功能。

這並非Alexa首度喚起人們對隱私權受侵犯的擔憂,去年5月時,曾發生一起Alexa誤將錄音片段傳送給使用者丈夫同事的事件;還有一位德國記者聲稱,與Alexa互動的語音內容,足以讓人辨識出用戶的實際身份。

為擺脫隱私上的疑慮,自去年開始,亞馬遜也開始發展不必大量人力的訓練方式,包括主動學習(active learning)與移轉學習(transfer learning)等技術,但目前依靠人力標記仍是最主要的訓練方式,至少在短期內,人工智慧帶來的便利以及個人隱私,或許使用者仍必須在兩者間進行取捨。

資料來源:彭博社The VergeBusiness Insider

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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