Rask AI可譯60國語言，口音、嘴型一步到位！創辦人解密背後Deepfake魔法|數位時代 BusinessNext

「2018年，世界開始談論Deepfake，我就覺得好像有商業化的潛力。」Rask AI創辦人Maria Chmir回顧Deepfake引起自身好奇心的原因。

Rask AI是一款AI影片語音翻譯服務，可以直接將一部影片翻譯為60多種語言，還能讓影片中的人物變換嘴型、調整口音。舉例來說，任何講中文的影片創作者，都可以輕鬆地用Rask AI，讓影片中的人看起來就像是真的在講英文，而非僅是翻譯。Rask AI的客戶包含環球音樂等。

延伸閱讀：Rask AI實測！一鍵把中文翻譯成60種語言，究竟有多好用？

透過Rask AI的Deepfake技術，基本上演講、線上課程、企業培訓都不必再請翻譯，可以直接發布於全球市場。但事實上，Maria Chmir最初踏入這一行的原因，是為了拯救公司財務危機。

Rask AI超好用，創辦人回顧創立緣起

Maria Chmir碩士原就讀廣告系，畢業後便理所當然地進入廣告公司工作，負責為公司開拓客源、經營與合作廠商的關係，2年後被挖角至圖片搜索引擎Everypixel擔任產品經理，也無意間開啟認識Deepfake技術的大門。

2017年，Everypixel開發AI技術，幫助使用者在各個圖庫平台上搜尋，而且能自動篩掉畫質差、構圖不佳的圖片，即便產品對於消費者來說十分方便，也被各大媒體報導，卻遇到一個棘手問題：無法賺錢。

公司想到了兩個解決方案：增加廣告服務、向投資人募資。前者需要增加大量平台流量，才能吸引企業購買廣告版位；後者則是因Everypixel從來沒有與投資人打交道的經驗，成功機率較微小。最後，Everypixel並沒有選擇其中任何一個方案，而是將希望放在第三個選擇：AI影像辨識服務。

Everypixel內部當時正發展一套功能，幫助使用者在上傳完照片後，為照片貼上標籤、自動新增文字描述，希望能夠藉此獲利，最終還是失敗收場。

當時剛上任行銷長的Maria Chmir就在思考究竟是哪個環節出了問題？

她發現Everypixel無法盈利的原因，是因為 沒有用消費者的角度來看待產品，缺乏和消費者近距離互動、溝通，因此無法察覺消費者的根本需求 ，「這是一個矇眼的行業：你不會知道今天要製作哪些內容，也不會知道產品會被哪些消費者購買。」

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正好在2018年，也是Deepfake技術越趨發達期間，Maria Chmir看到了比利時社會民主黨透過Deepfake技術製作的一段假川普影片，第一時間便想到這技術是否能為公司賺錢、商業化應用，於是針對Everypixel的另一項AI換臉工具Reflect尋找客戶，聯繫過往在廣告業培養的人脈，而這次總算成功，為公司增加許多收入。

眼見Everypixel終於開始賺錢了，公司高層決定重點發展Deepfake技術，為此成立一間新公司Dowell，並讓Maria Chmir兼任創辦人暨執行長的角色，專門為影視產業提供服務。

過了一年多的時間，Dowell走上正軌的同時，Maria Chmir的野心也越來越大，認為Deepfake具有更多可能性，促使她決定跳出來成立了Rask AI。

將Rask AI定位為教育科技！Maria Chmir指出Deepfake技術3大發展挑戰

Rask AI是一個影片語音翻譯SaaS服務，如同Maria Chmir的願景，該服務全自動化，使用者只要把影片上傳、選擇指定語言，就能把影片自動翻譯為60多國語言，而人物的嘴型、口音也會隨之而變。

目前分為2種費用方案，分別是基本版（每月49美元）和進階版（每月119美元），前者可翻譯25分鐘、後者有100分鐘的時間，如果影片時間較長，則每多1分鐘增加1美元。

有趣的是，Maria Chmir將公司定位為「教育科技」，期望透過Deepfake技術的力量擴大世界上所有內容的影響力，「我們正在打破語言障礙，使人們能夠學習新事物，或以母語觀看他們最喜歡的YouTuber。」

Rask AI的應用場景也不局限於影視產業裡，而是更加廣泛，例如幫助YouTuber、線上課程和國際企業的員工培訓課程翻譯，也正呼應了Maria Chmir多年前學到的教訓：「始終以消費者的角度打造產品」。

即便Deepfake技術得以讓歷史人物「復活」，她也補充Deepfake技術3大發展挑戰，第一，無法得知該人物過去的習慣行為、動作、情緒，「我們明白我們的觀眾往往不想創造某個英雄的外表，而是想要現人物的性格、本質、思維、言談舉止、情感。」

第二，光線容易影響Deepfake換臉技術的完整度，例如在很暗的環境下，就難以實現換臉技術；最後，則是容易吃官司，因此需要特別注意圖庫使用權限。

參考資料：Brask AI、Techinsider、DEEP FAKE CHALLENGE

本文授權轉載自：創業小聚

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命，到底 AI 電視可以幹嘛？簡單來說，AI 電視透過 AI 處理器與演算法，即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦，全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中，最讓消費者有感的是 AI 畫質優化，但許多人往往忽略了，畫質提升不只關乎演算法，更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視，正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術，精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼？不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛，首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路，讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上，導入了 AI 處理器與先進演算法，讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力，可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境（如白天強光或夜晚暗光），甚至是家庭成員的使用習慣，進而動態調整視聽呈現。簡單來說，傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題，而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後，如果硬體無法精準跟上，優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目，確保 AI 算出的極致色彩與對比，能精準落地在觀眾眼前。

AI 電視可以幹嘛？從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛？」，可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪：讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術，可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容，改善線條、紋理與雜訊，使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識：依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容，自動調整畫面呈現，比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時，True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

AI 音效優化：讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時，能放大環繞立體感；看新聞時，則優化人聲頻率，甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

語音互動與個人化推薦：減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意，當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時，AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單，真正做到懂你所想。

整體而言，在眾多 AI 電視功能中，消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大，都需要有對應的硬體執行力，而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵：不只靠演算法，硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時，大眾常有一種迷思，認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行，事實上，AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成，而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次：

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果，演算法在底層即時計算出一套優化藍圖，決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現，包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術，才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範，硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED，再搭配濾光片混色的方式，容易產生色彩混濁或亮度減損，True RGB 技術則以獨立驅動紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三原色 LED 作為背光源，當 XR 認知智慧處理器分析影像內容，發出畫面調整指令後，True RGB 能精準響應，讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光，將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪？

跳脫複雜的規格參數，一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說，一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識；搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制，真實還原亮度、色彩與對比。

	一般智慧電視	AI電視	搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位	解決「連網與內容獲取」	解決「基礎畫面自動優化」	解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力	支援基本的數位降噪，無法因應訊號源差而改善	具備 AI 升頻技術，能動態辨識場景並優化低解析度影片	結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢，進行深度的 AI 畫面優化
背光技術	傳統常亮背光，容易產生漏光與局部發灰現象	具備區域控光，但演算法與硬體匹配度較為普遍	採用 True RGB 三色獨立背光，控光精準度極高，無溢光與色偏
色彩與亮度表現	色彩表現較為平淡，高亮處易過曝，暗部細節容易丟失	色彩飽和度高，但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然	實現豐富飽和的色彩表現層次，精準還原真實色彩
主要適合情境	看第四台、日常追劇	看 4K 串流，希望電視能自動適應不同影音內容	追求劇院級體驗，喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶

買 AI 電視時，真正該看哪些規格？

當你準備為家裡添購 AI 電視時，除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外，以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標：

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現，挑選時認準旗艦級的 AI 處理器，如 Sony 的 XR 認知智慧處理器，不只單純堆疊算力，而能模擬人類大腦的認知方式，打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」，在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節，而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質，True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術，徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格，更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力，銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1：AI 電視適合哪些人？
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家，AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2：AI 升頻會把影片變成 4K 嗎？
無法完全等同原生 4K，但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插，將原本模糊線條變得銳利清晰，結合 True RGB 的高精細控光後，視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3：買 AI 電視時，只看 AI 處理器夠嗎？
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行，電視的背光技術、控光與色彩管理能力（如 True RGB）同樣重要。軟硬完美結合，才是高畫質的保障。

Q4：AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別？
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現，觀看球賽時，能動態識別高速移動對象，即時插幀消除動態殘影；玩遊戲時，能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5：白天和晚上看電視，AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎？
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器，能根據環境光線變化動態調節畫面呈現，在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比，省去手動切換的麻煩。