《自然》年度10大科學人物:ChatGPT當選第11「人」,怎麼回事?榜上還有誰?
《自然》年度10大科學人物:ChatGPT當選第11「人」,怎麼回事?榜上還有誰?

世界上最有權威性學術期刊之一的《自然》(Nature),發布了一份2023年度10大科學界人物,評選出過去一年裡在科學領域發展或發現扮演重要角色,今年甚至首度破例加碼一位「非人」代表──ChatGPT成為10大人物中的第11人,來彰顯生成式AI在科學發展及進步中發揮的關鍵作用。

《自然》公佈的年度10大科學界人物,以下排名無分先後,分別是:

  1. 卡爾帕娜.卡拉哈蒂(Kalpana Kalahasti):身為工程師及經理的她,在印度月球3號的探測計畫中扮演重要角色,推動印度成為第四個探測器順利登陸月球的國家。

  2. 瑪琳娜.席爾瓦(Marina Silva):她擔任巴西環境部長期間成功遏止了越演越烈亞馬遜叢林砍伐情況,2023上半年的森林砍伐警報年減43%。

  3. 林克彥:生殖生物學家,透過從公老鼠細胞中培育出卵子的技術突破,可望拯救瀕臨滅絕的物種。

  4. 安妮.克里徹(Annie Kritcher):在美國國家點火設施成功再現了過去只在氫彈和恆星的核融合反應,產生的能量多於投入的能量,是核融合研究上的一大突破

  5. 艾蓮妮.麥里維利(Eleni Myrivili):擔任首位聯合國高溫長(chief heat officer),協助應對了過去一年裡肆虐的熱浪及火災。

  6. 伊爾亞.蘇茨克維(Ilya Sutskever):OpenAI首席科學家,他是引領當今生成式AI浪潮的關鍵一員,也是率先關注AI安全──甚至為此在OpenAI內部發動政變──的關鍵倡導者。

  7. 詹姆斯.哈姆林(James Hamlin):身為物理學家,他同時是知名的「超導打假專家」,曾至少兩度找出主張打造室溫超導研究中的致命問題,破解虛假的神話。

  8. 斯韋蘭娜.莫吉索夫(Svetlana Mojsov):生化學家,對荷爾蒙的研究成功開發出一款新型減肥藥,該藥物每月銷售額超過10億美元,預估將成為有史以來最暢銷的藥物之一。

  9. 哈利托.廷托(Halidou Tinto):寄生蟲學教授,也是持續與瘧疾抗爭的鬥士,積極推動瘧疾疫苗的測試加快其獲得核准使用的腳步。

  10. 湯瑪斯.鮑爾斯(Thomas Powles):在膀胱癌治療上取得重大突破,使得病患的存活時間中位數從16個月延長至2.5年,可望推動新的療法及藥物誕生。

ChatGPT列席年度10+1人物,為什麼?

但除了這10位之外,《自然》也特地將ChatGPT加入年度人物的行列。年度10大人物有11「人」,足以顯示ChatGPT過去一年的影響力,尤其ChatGPT並非自然人。雖然ChatGPT並不符合《自然》的挑選標準,他們在文章中表示,《自然》歷年年度10大人物都彰顯了他們的影響力,也希望在今年度的名單中,藉由加入「非人」的ChatGPT來突顯這項技術在AI發展中的作用。

ChatGPT是過去一年生成式AI浪潮的起點,帶動了科技界對AI技術的追求,從微軟、Google到Meta、亞馬遜,無不重金投資AI端出產品,AI將更快融入工作與生活,成為人們與社會不可或缺的存在,甚至加速了通用人工智慧誕生的腳步。

OpenAI,ChatGPT
《自然》公佈的年度10大人物名單中,OpenAI就拿下兩個席次。
圖/ shutterstock

ChatGPT是使用570億GB訓練材料,多達1,750個參數訓練而成,匯集了網路上來自各個時代的龐大資訊,它的知識橫跨各種學科及領域,能夠解答一般人的困惑,也能協助學者推動研究進展,單論廣博而言沒有任何人類的知識能夠與之比肩,被列為《自然》年度第11人,或許當之無愧。

儘管ChatGPT知識淵博、能力強大,卻也存在脆弱的一面,它時常產生「幻覺」胡謅從未發生或者子虛烏有的事情或道理,加上技術仍舊不夠成熟,甚至在一些簡單的事情上,表現得遠不如一個人類兒童,很容易被引導做出錯誤的回應或結論,甚至被用於犯罪行為,例如開發木馬或間諜程式。

先前就有研究單位透過要求ChatGPT重複特定單字,進而反向讓它吐出各式各樣的訓練材料,產生披露隱私的風險,OpenAI便特地禁止該指令,好避免聊天機器人說出不該說的話。

延伸閱讀:「一個詞」讓ChatGPT吐出原始資料,OpenAI出手了!AI模型為何能在無形間出賣你?

發動「政變」的OpenAI首席科學家也上榜,他是AI的造浪者也是監督者

值得一提的是,OpenAI首席科學家蘇茨克維被列入年度10大人物,就與對AI技術不夠成熟的擔憂有著密切關係。

蘇茨克維對大型語言模型有著深刻見解及敏銳的直覺,是推動ChatGPT問世的關鍵人物,但在各方極力發展AI技術,深怕落後他人一步的此刻,他卻擔當著為AI安全監督發展,甚至踩下煞車的角色。

從今年7月開始,他的工作重心放到了「超級對齊」(Super Alignment)計畫上。該計畫將使用OpenAI 20%的算力,研究如何引導及控制比人類更聰明的AI系統。

OpenAI聯合創始人暨首席科學家IlyaSutskever
蘇茨克維被認為在推動AI發展及監督AI上,都扮演了重要的角色。

對AI安全的謹慎,甚至在今年11月釀出一起「政變」大戲。蘇茨克維在董事會支持下罷免了OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)。這起事件背後,便是運用商業力量快速發展AI,以及時刻監督AI安全,謹慎發展AI這兩種理念的碰撞。

不過受到大批員工反對下,蘇茨克維發動政變後很快反悔,聲稱自己並不是打算撕裂公司,甚至簽署要求奧特曼回歸的連署信。奧特曼回歸後蘇茨克維也從董事會中除名。

OpenAI今年發布GPT-4時不再開源,被外界批評成為微軟的附庸,從非營利組織變成利字當先的公司,不過蘇茨克維則認為,長遠來看閉源才是避免在不受控制的情況下,製造出過於強大AI的負責任作法。

各國政府也展開行動,美國政府已頒布行政命令制定安全及隱私的保護標準,並與各大公司協商換取承諾。歐盟也在12月初達成初步的AI監管協議,不僅使用AI模型的開發者需要披露訓練模型的資料,GPT-4等特別強大的AI模型還會受到額外規範限制,包括報告能源消耗及針對駭客的保護措施等。

雖然蘇茨克維政變失敗,對AI安全的努力卻值得重視,在各大科技公司加速投入AI下,如何規範這項技術已經成為世界各國政府開始注意的方向,身為AI背後的造浪者及監督者,他被列入年度10大人物或許也不讓人意外。

延伸閱讀:OpenAI政變|逼宮奧特曼又反悔,OpenAI首席科學家是誰?為何擔心AI失控?

完整名單請見:Nature's 10

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #openai #ChatGPT
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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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