微軟跟Google大打AI戰,馬斯克卻跟雙方都鬧僵!擔心AI失控,他究竟怎麼看?
微軟跟Google大打AI戰,馬斯克卻跟雙方都鬧僵!擔心AI失控,他究竟怎麼看?

任何科技革命一開始多半是靜悄悄的。沒有人在1760 年的某天早上醒來,大叫說:「我的老天,工業革命要開始了!」即使是數位革命,一開始也只是默默地緩步進行,只有愛好者會自行組裝個人電腦,然後拿到科技迷聚集的場合像是「自製電腦俱樂部」展示,直到多年後,普羅大眾才發現整個世界已經徹底改頭換面。

然而,人工智慧革命卻完全不同。在2023 年春天,先是關注科技的人士,接著是一般大眾,短短幾週內,就有數百萬人注意到一場重要的轉變正在迅速發生,並將改變我們的工作、學習、創意及日常事務的本質。

微軟與Google陷入AI之爭,馬斯克扮演什麼角色?

過去十年來,馬斯克一直擔心未來有一天人工智慧會失控,例如擁有心智,進而威脅人類的生存。但是Google 共同創辦人佩吉卻絲毫不在意他的擔憂,反而說他是「物種歧視者」,偏袒人類勝過其他智慧形式。兩人的友誼也因此破裂。

馬斯克一直想阻止佩吉和Google 收購DeepMind,這是人工智慧先驅哈薩比斯所創辦的公司。但終究還是沒能阻止。馬斯克因而在2015 年和奧特曼共同成立非營利實驗室OpenAI。

可是人類比機器更難處理,最後馬斯克和奧特曼分道揚鑣,退出OpenAI 董事會,並將實驗室裡知名工程師卡帕斯,挖角到特斯拉,帶領自動輔助駕駛團隊。奧特曼後來在OpenAI 成立了營利事業單位,並從微軟取得130 億美元的資金,還成功說服了卡帕斯回鍋。

ChatGPT
圖/ shutterstock

OpenAI 開發的其中一項產品,正是名為ChatGPT 的機器人程式。他們利用大量網路資料,訓練機器人程式回答用戶提出的問題。2022 年6 月,奧特曼和他的團隊向蓋茲展示ChatGPT 的初期版本,蓋茲當場表示,除非ChatGPT 能夠通過大學生物學先修課程考試之類的測試,否則他一概沒興趣。「我心想,他們大概過兩、三年後才會再來找我,」蓋茲說,沒想到三個月後,他們又來了。

奧特曼、微軟執行長納德拉和其他人一起到蓋茲家吃晚飯,向他展示了一個新版本稱為ChatGPT−4。蓋茲不斷提出各種生物學問題轟炸它。「這真的太神奇了,」蓋茲驚嘆道。然後,他問ChatGPT,如果有個父親的孩子生病了,它會對他說什麼?「它給了我一個體貼的絕佳答案,可能比這房間裡任何一個人能給出的答案都更好。」

2023 年3 月,OpenAI 向大眾推出ChatGPT−4。接著Google推出Bard 機器人程式, 與ChatGPT 抗衡。至此形成了兩大陣營的競爭,一邊是OpenAI 與微軟,另一邊是DeepMind 與Google。雙方都推出能夠與人類自然對話的產品,可一再執行以文字為主的智能任務。

馬斯克想當「第三位戰士」,奧特曼卻說他「混蛋」

馬斯克擔心這些聊天機器人和人工智慧系統,有可能被灌輸特定的政治思想,甚至可能感染他所謂的「覺醒心智病毒」,尤其是它們被微軟和Google 所掌控。他也擔憂,可自我學習的人工智慧系統有可能對人類產生敵意。更立即的影響是,他擔心有人訓練聊天機器人洗版推特,讓推特充滿大量不實的資訊、偏見的報導及金融詐欺等內容。當然,真實的人類早已在做這些事。但一旦有人布署數千個機器人程式當作武器發動攻擊,所引發的問題可能遠比以往嚴重百倍、千倍。

他心裡激起了想要拯救世界的衝動。他認為,OpenAI 和Google 之間的競爭,應該要有第三位戰士加入。這位戰士關注的是人工智慧安全、維護人類生存。他覺得憤慨的是,自己出資成立了OpenAI,卻因與另一人鬧翻而退出。人工智慧風暴正在形成,它將是史上規模最大的風暴。沒有任何人比馬斯克更受風暴吸引了。
2023 年2 月,他邀請,或者更精確的說是「命令」奧特曼,帶著OpenAI 的創業相關文件,到推特總部與他見面。馬斯克質問他怎麼可以將其他人捐款成立的非營利組織,改為可賺進數百萬收入的營利事業,這在法律上站得住腳嗎?奧特曼試圖證明這是合法的,並堅稱自己不是股東,也沒有從中獲利。他願意提供馬斯克新公司股份,但馬斯克拒絕了。

相反的,馬斯克開始針對奧特曼和OpenAI發動一連串攻擊。他說:「OpenAI 成立之初,是一家開源的非營利公司(所以我才把公司取名為「Open」AI),目的是為了制衡Google,但現在它卻變成被微軟實質掌控、追求最大獲利的『閉源公司』。我不明白,自己捐款1 億美元成立的非營利組織,怎麼會變成市值300 億美元的營利公司?」他宣稱,「人工智慧是人類創造的最強大工具」,接著痛惜地說,但它「現在正被一家無情的獨占公司所掌控」。

奧特曼覺得很難過。他的個性敏感,不喜歡衝突,和馬斯克很不一樣。他並沒有利用OpenAI 賺錢,不過,他的確覺得馬斯克的批評是出於真心的擔憂。他對記者舒維瑟說:「他是個混蛋,我不欣賞他的做事風格。但我認為,他是真的在意。對於人類未來的前景,他確實感到非常擔憂。」

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圖/ 永齡基金會

馬斯克的強力武器:兩大資料寶庫

推動人工智慧發展的關鍵要素是資料。新的聊天機器人透過大量資料進行訓練,例如數十億的網頁和文件。Google 和微軟可以利用自家的搜尋引擎、雲端服務和電子郵件服務,取得龐大資料訓練這些系統。

馬斯克擁有哪些資產?其中一項資產是推特貼文。過去多年來,推特累積了上兆則推文,每天還可再新增5 億則。這些推文反映了人類的群體思維,是全世界最即時的資料集,內容包括人類對話、新聞、興趣、趨勢、爭論、專業術語等資訊。

以前推特的規定相當寬鬆,允許其他公司使用它的資料串流。但2023年1 月時,馬斯克在他的推特會議室召開一連串深夜會議,希望找到收費方法。「這是變現的機會,」他對工程師說。另一方面,也可限制Google 和微軟利用推特資料,改進他們的人工智慧聊天機器人。

馬斯克還擁有另一個資料寶庫:特斯拉每天從電動車攝影機蒐集、處理的1,600 億個影片畫面。這些資料與訓練聊天機器人的文字文件不同,是人類應付真實世界情境的影片資料,不僅能用來訓練文字生成的聊天機器人,還有助於打造實體機器人的人工智慧。

通用人工智慧的終極目標,是打造能像人類一樣的機器,在工廠、辦公室、火星地表等實體世界運作,而不只是藉由不具形體的聊天,贏得人類的驚嘆。推特加上特斯拉提供的資料集與資料處理能力,將可同時教導機器在實體世界裡運作,並運用自然語言回答問題。

延伸閱讀:揭秘馬斯克!壓力大到半夜狂吐,只為全力救活Space X和特斯拉「兩個小孩」

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圖/ 天下雜誌出版

本文授權轉載自《馬斯克傳》,華特.艾薩克森(Walter Isaacson)著,吳凱琳譯,天下雜誌出版。
責任編輯:錢玉紘

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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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