富爸爸到位？Google準備重金投資Character.AI！線上跟馬斯克聊天，怎麼做到的？|數位時代 BusinessNext

《路透》報導指出，AI聊天機器人新創Character.AI受到巨頭Google青睞，正在洽談投資數億美元的事宜，「富爸爸」似乎即將到位。

消息指出，該投資可能以可轉換票據的形式進行。Character.AI 使用Google的雲端服務以及其深度學習專用的處理器晶片 TPU 來訓練模型，經此投資，雙方將加深現有合作夥伴關係。

事實上，Character.AI就是由Google前員工 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 創立，可以讓用戶跟有名人性格的AI聊天，還有哪些厲害的地方，以下是2023年4月報導：

如果有機會讓你與臉書創辦人馬克．祖克柏、愛因斯坦或是漫威的鋼鐵人聊天，你想和他們聊什麼？

由Google前工程師Noam Shazeer和Daniel de Freitas創立的Character.AI，打造了具有角色扮演特質的個性化AI聊天機器人，讓你能盡情地與貼近角色性格的明星、名人和電影人物的AI機器人暢談，例如近來話題不斷的馬斯克、主演剛上映的《捍衛任務4》的演員基努李維，都可以在Character.AI找到他們的「分身」。

Character.AI最近更是剛從知名創投a16z以10億美元的估值，獲得1.5億美元的投資，一舉成為AI市場新興獨角獸。

兩位共同創辦人都來自Google，他們想挑戰更新的語言模型技術

Character.AI兩位共同創辦人Noam Shazeer和Daniel de Freitas都是前Google工程師，他們曾攜手打造Google對話模型LaMDA的架構，對於對話式AI和語言模型的發展有著重要的貢獻。

Character.AI兩位共同創辦人Noam Shazeer（圖左）和Daniel de Freitas（圖右）都是Google的前工程師，他們曾一起打造Google對話模型LaMDA的架構，在對話式AI和語言模型的發展上有著重要的貢獻。

圖／ Noam Shazeer的LinledIn和Youtube頻道Rasa

像是Noam Shazeer是Google 2017年重要的語言模型Transformer論文——Attention Is All You Need——的共同作者，該語言模型也是捲起AI狂潮的ChatGPT背後的重要架構。

Noam Shazeer在美國脫口秀主持人Aarthi Ramamurthy的節目《Good Time Show》上分享到，他與Daniel de Freitas還在Google一起工作時，Daniel de Freitas就一直很想嘗試做像角色扮演這樣的語言模型。

但他坦言，在像Google這樣的大型科技公司，對於建構新的應用程式和模型往往會有更多安全、風險上的考量。而新創公司的優點就是大膽、直接，也比較沒有品牌風險的疑慮，他們因此決定離開Google，攜手創辦Character.AI，挑戰他們更想嘗試的語言模型技術。

不同於ChatGPT，Character.AI角色扮演機器人創造更有情感、鮮明性格的擬真對話

Character.AI結合了深度學習與生成式對抗網絡（GAN），從頭端開始構建和訓練模型，它能讓使用者與AI一同合作編寫對話，並且在對話過程中反覆學習，創建更精準的角色台詞，給予使用者一種「你真的在和這位角色明星交談」的錯覺。

Character.AI目前有超過20種AI聊天機器人的分類清單，你可以在電影角色清單中和鋼鐵人聊動力裝甲設計的秘訣，在名人清單中與特斯拉執行長馬斯克討論科技趨勢，也可以和用戶建立的虛擬心理學家談論煩惱，無論是需要專家諮詢、和明星聊天娛樂或是想尋找一個知心的朋友，都能在Character.AI上達成。

但是Character.AI想做的遠遠不止如此。不同於ChatGPT只是一個單純的「聊天機器人」，Character.AI所建構出的AI對話，不僅帶有鮮明的角色性格，同時能根據角色的個人故事、領域，創造出更富有「情感」的擬真人式對談，因此他們真正的目標是讓使用者打造完全客製化、個人化並且擁有鮮明性格和價值的AI夥伴。

使用者在註冊帳號後，可以自己打造各種性格的機器人，甚至上傳已經做好的虛擬角色檔案並和他們聊天。2021年9月Character.AI剛推出測試版時，僅有不到100個虛擬角色，短短一年多內，使用者們已經在平台上創造了將近300萬位虛擬角色。儘管當前Character.AI都還是免費的服務，不過Noam Shazeer表示未來將會推行創建角色的付費訂閱制度，也不排除廣告收益。

根據網站排名分析平台Similarweb的排名，Character.AI現在是每月流量排名全球前400名的活躍網站。它近日還發佈了AI模型的新版本Character1.2早期預覽版，以Character1.1模型為基礎，新版本引入了更多生產力功能，包含讓使用者創建的虛擬角色能夠撰寫電子郵件草稿、以學習夥伴身分協助使用者準備各種考試等等。

以10億美元估值完成A輪募資，投資方肯定AI「陪伴人類」的應用技術

Character.AI近日剛以10億美元的估值完成了A輪募資，獲得1.5億美元的募資金。該輪由美國矽谷創投界名人Marc Andreessen成立的創投企業a16z領投，其他投資方包括微軟子公司GitHub前執行長Nat Friedman、美國著名天使投資人Elad Gil，以及矽谷最活躍的種子投資機構SV Angel等。

a16z的合夥人Sarah Wang表示，當今AI發展的重點不再是回答問題或完成手頭任務的結果導向工具，更重要的是AI與人類的「陪伴應用」。她認為，從虛擬專家、心理陪伴甚至是柏拉圖式的戀愛關係都可能透過AI達成，就如同Character.AI這樣性質的平台，「不僅可能改變人類與AI的互動方式，更可能將廣泛地重塑我們在日常生活中與整個技術的互動模式。」

AI新創爆炸式成長帶來隱憂：產業界可能超越學術界主導AI發展

從ChatGPT到Character.AI，AI應用不僅在新創市場取得了巨大的成功，更徹底影響了人們與科技互動的形式。面對如同Character.AI般雨後春筍的AI新創，以及像是微軟、Google等大型科技巨頭，不斷以驚人的速度突破AI技術，不僅學術界，連產業界自身都開始感到隱憂。

前幾日，包括馬斯克在內的1,000多名科技業領袖和研究人員，在一封公開信中呼籲世界所有AI實驗室停止對AI的開發，並且認為AI會對社會和人類構成深遠的風險。

延伸閱讀：馬斯克狂砲轟老友OpenAI、還聯合千人連署！為什他對GPT這麼反感?

包括特斯拉執行長Elon Musk在內的1000多名科技業領袖和研究人員，在一封公開信中呼籲世界所有AI實驗室停止對AI的開發，認為AI將會對社會和人類構成深遠的風險。

圖／ Future of Life Institute 官網

有AI專家認為，AI領域現階段已出現「產業界超越學術界」的現象，在學術出版物和先進模型的開發上主導了整個AI研究的推進。麻省理工學院研究員近日在《Science》期刊上發表一篇《產業在AI研究中日益增長的影響力》的論文也發現，在2020年有將近70％的AI博士畢業生都選擇進入了業界工作，而非學術界，而這個數字在2004年時僅有21％。

儘管科技企業對於AI的突破和應用能讓市場上的消費者受益，卻可能會導致公共利益被忽視。舉例而言，假設企業掌握了開發像Character.AI這樣個性化對話式AI所需的大量數據和研究人員，而政府或學術機構可能無法獲取這些資源，這項技術能在教育界、學術界帶來的公共利益就可能會被忽視。

因此，政策制定者應該加以關注AI領域，並考慮制定政策措施，包含支持公共部門和非營利組織的AI技術開發，或是主動開發與公共利益相關的AI替代模型等，確保公共利益和產業界商業利益之間能夠取得平衡。

參考資料：［character.AI］、［Science］、Business Wire、VentureBeat、CNBC、Tech Funding News、VentureBeat、Nasdaq

本文授權轉載自：創業小聚

責任編輯：錢玉紘

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。