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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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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