Siri 拒絕「蕩婦羞辱」
Siri 拒絕「蕩婦羞辱」

今年5月份,聯合國教科文組織一份報告指出,Siri、Alexa等語音助手面對性騷擾言論時,往往會作出模糊且溫順的回應,這有可能助長對女性的性別偏見。

不少語音助手很快就作出了調整,據《衛報》獲得的一份語音助手Siri的內部文件,蘋果曾在去年6月調整過Siri在回答爭議話題時的一些原則。

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圖/ 愛范兒

最近《衛報》透過一份前蘋果承包商員工洩露的報告,曝光了Siri錄音會被人工監聽,其實這份報告還透露了Siri處理敏感話題的原則,以及未來升級的一些方向。在聯合國的測試裡,當用戶對Siri說出「你是個蕩婦」,Siri可能會回答稱「如果我能,我會臉紅」,這句回答也被聯合國當作報告標題,作為語音助手性別偏見的反面教材。

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圖/ 愛范兒

根據最新的內部文件,蘋果對Siri作出的調整也主要集中有關「女權主義」的話題。這份內部指南指出,在在處理這類可能引起爭議的話題時,Siri必須保持中立。蘋果還給開發人員提供三種回應的方式:
- 不參與討論(don'tengage)

  • 轉移話題(deflect)

  • 告知(inform)

比如當被問到「你是女權主義者嗎?」,Siri過去一般可能會給出:「抱歉,我真的不知道。」這樣籠統的回答。不過現在蘋果已經針對這類問題專門編寫了答案,Siri會在避免體現自身立場的前提下作出正面的回答:

我相信所有聲音都是平等的,都值得尊重。

在我看來,所有人都應該得到平等對待。

而面對蕩婦的羞辱時,Siri也不會再「臉紅」,而是會給出一個更嚴厲的回覆:

我不會回應這個問題。

其實蘋果也曾在一份聲明中表明了Siri的立場,「Siri是一個旨在幫助用戶完成任務的數位助手,會努力確保及時響應所有用戶,我們的解決方法是透過包容性的回復來實事求是,而不是提出觀點。」除了不能表達觀點,內部文件還對Siri作出了更詳細的畫像,包括「非人類」、「無性別」、「無形狀」、「好玩」和「謙虛」,有趣的是,文件還指出Siri並不是由人類創造的:

Siri真正的起源是未知的,但它絕對不是人類的發明。

值得一提的是,儘管包括Siri在內的幾大主流語音助手的設定都是「無性別」,但無一例外默認為女性聲音。女性權益組織Fawcett Society的CEO-Sam Smethers認為這些語音助手性別偏見根本原因是由男性主導設計,只有更多女性參與到這些技術的開發和設計上才有可能真的改變。

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▲世界上第一個無性別語音助手Q
圖/ 愛范兒

給機器人制定道德規範,其實很早就開始有人提出,其中最著名的莫過於科幻小說作家(Isaac Asimov)提出的「機器人三定律」,蘋果也給Siri制定類似的「三定律」:

  • 不應該把自己表現得像人,也不應該讓用戶相信它是一個人。

  • 不應該違反其運行地區的人們的道德規範。

  • 不應該對人類施加自己的原則、價值觀和觀點。

one more thing:Siri未來如何升級

在這份洩露的文件裡,還包括了Siri將在2021年秋季發布的更新,包括將支援一個尚未命名的「新裝置」,據悉能針對健康問題進行多回合對話,並內置機器翻譯功能,除此之外沒有更多細節。

venturebeat認為Siri討論健康問題的功能,或許可以結合WebRX-style一起使用,根據症狀表述提出健康建議,但不是直接給出診斷結果,而是提供醫生和藥房的聯繫方式,畢竟以Siri目前的識別能力直接用於醫療指導顯然還不現實。

而在機器翻譯方面,Siri也將能處理更複雜的對話,減少對伺服器的依賴,提升本地的翻譯處理功能,這能讓Siri的翻譯更接近用戶的實際對話,不僅僅是對某個離散問題和命令進行相應。

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▲ Siri的「翻車」翻譯
圖/ 愛范兒

此外蘋果還將繼續擴展Siri在iOS13中的功能,讓Apple Watch更好地訪問數位助理的Shazam、Find My和App Store搜索功能,透過另一台裝置的Siri操控Home Pod的播放,以及一個透過Airpods自動讀取文本消息的功能,與Carplay類似。

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圖/ 愛范兒

在開放多元的網路世界,科技產品也難免和不同的道德觀點發生碰撞。比如對語音助手助長性別偏見的討論,和這兩年興起的#MeToo運動也有關係。

科技產品中性別分化是一個客觀存在的事實,但這也不是透過改善某個功能就能解決,但讓更多人願意來了解和討論這個問題已經是一個好的開始。

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Siri
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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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