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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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