Google、微軟7大巨頭誓言:會維護AI安全!8項內容,他們承諾了什麼?
Google、微軟7大巨頭誓言:會維護AI安全!8項內容,他們承諾了什麼?

白宮於7月21日表示,包括Google、OpenAI、亞馬遜(Amazon)、Anthropic、Inflection AI、Meta與微軟(Microsoft)在內的七間美國科技巨頭,在會議上公開承諾會促進人工智慧發展的安全性與透明度。

此次白宮峰會共通過了8項承諾,主要是為了確保人工智慧相關產品,在向公眾發布之前需經過嚴格的內部和外部安全測試。而該測試旨在防範生物安全、網路安全和更廣泛的社會影響等重大風險。美國總統拜登(Joe Biden)指出,「這些承諾是真實且具體的」,白宮認為開發這些新興技術的公司有責任確保其產品的安全。但也有人質疑這些書面承諾的法律效力,同時認為很多承諾都是已經在採用的。

雖然拜登表示這些承諾是真實且具體的,但還是有許多人質疑可行性

AI巨頭做出8項承諾,他們承諾了什麼?

白宮的官方聲明中指出三個大方向,大方向又細分成8項承諾,分別是:

(一)在向公眾介紹產品之前確保其安全性。

  1. 在產品發布前對其人工智慧系統進行內部和外部安全測試。這項測試將部分由獨立專家進行,以防範人工智慧風險的一些最重要來源,如生物安全和網路安全,以及其更廣泛的社會影響。
  2. 在跨業界以及與政府、公民社會和學術界之間分享有關管理人工智慧風險的訊息。

(二)建立以安全為首要考慮的系統。

  1. 在資安和內部威脅防護方面努力,以保護其專有且未公開的模型權重(用來描述給予人工智慧模型運作能力的數學指令)。這些模型權重是人工智慧系統中最重要的部分,並且公司同意只有在有意願且考慮到安全風險的情況下才會釋放這些模型權重。
  2. 承諾促進第三方發現並報告他們的人工智慧系統中的漏洞。即使在人工智慧系統發布後可能仍存在一些問題,健全的報告機制能夠使它們被快速發現和修復。

(三)贏得公眾信任

  1. 開發強大的技術機制,確保用戶在內容由人工智慧生成時能夠知情,例如通過添加浮水印系統。這一舉措有助於促進人工智慧的創造性應用,同時減少欺詐和虛假行為的危險。
  2. 公開報告其人工智慧系統的能力、限制以及適當和不適當使用的領域。這份報告將包括安全風險和社會風險,例如公平性和偏見方面的影響。
  3. 優先進行有關人工智慧系統可能帶來的社會風險的研究,包括避免有害的偏見和歧視,以及保護隱私。人工智慧的歷史記錄顯示了這些危險的隱蔽性和普遍性,這些公司承諾推出能夠減輕這些風險的人工智慧技術。
  4. 開發和部署先進的人工智慧系統,以幫助應對社會上最大的挑戰。從預防癌症到減緩氣候變化,AI如果得到適當管理,可以對所有人的繁榮、平等和安全做出巨大貢獻。
8項關於人工智慧發展的承諾旨在推動整體社會對AI的信任
圖/ shutterstock

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承諾真的有效嗎?還是淪為口舌之爭

與會人士之一,OpenAI的全球事務副總裁馬坎朱(Anna Makanju)表示,「世界各地的政策制定者正在考慮為先進的AI系統製定新的法規」。Google全球事務總裁沃克(Kent Walker)表示,在人工智慧方面取得成功需要合作,他對加入其他領先的人工智慧公司來支持這些承諾表示滿意,並保證Google將繼續透過分享資訊來與其他公司合作。

但據《The New York Times》指出,8項承諾裡有許多項目都是本來就在進行中的,例如模型發布前的安全測試。應該鼓勵讓測試的過程更加透明化,除此之外,還應該加入AI對於武器應用方面的測試。目前關於人工智慧安全性測試還沒有一套普遍的準則,現時許多安全測試都是由這些科技巨頭資助與監督的,而這明顯引發了利益衝突的問題。有學者認為讓政府來提供資金與測試的準則會是比較可行的方向。

承諾中還提到了要共享AI風險管理方面的資訊,但資訊的共享也存在著風險,如果在研發期間發現了AI可以被用於設計致命武器的話,那還應該將這些資訊分享出來嗎?何況過往這些科技巨頭就曾經以安全為由隱瞞資訊,今年OpenAI發布最新的模型GPT-4時,就沒有透露訓練時使用的數據與參數。這些被視為商業機密的訓練數據是否在未來就會真的公開透明,也有許多專家提出質疑。

而關於AI生成內容加上浮水印的設計,雖然立意良善,但也有相關人士指出,有人已經將「給AI指令並生成內容」當作自己的工作,那在這樣的內容中加上浮水印又會產生另一種問題。

象徵意義大於實質意義,但至少打響第一槍

白宮與人工智慧公司達成的協定似乎是象徵意義大於實質意義,今年5月美國副總統賀錦麗(Kamala Harris)就曾會見了許多AI從業人員商討AI倫理的相關議題,並宣布國家科學基金會將投入1.4億美元。

但這次的峰會沒有強制執行機制來確保公司遵守這些承諾,何況其中許多承諾已經是目前人工智慧公司一直在做的,但至少在科技監管方面已經由政府打響了第一槍。

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資料來源:whitehouse、The New York Times、cointelegraph、The Verge、arstechnica

責任編輯:蘇祐萱

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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