超越Meta、8個月躋身AI獨角獸!李開復的「零一萬物」如何「靈活」躲過美國禁令?
超越Meta、8個月躋身AI獨角獸!李開復的「零一萬物」如何「靈活」躲過美國禁令?
##### 零一萬物旨在建立中國的OpenAI

近期,出身台灣的科學家李開復的AI新創「零一萬物」(01.AI)在僅8個月的時間內超越了Meta,成為AI領域的新巨頭。

這家公司以建立中國本土化的大型語言模型為目標,成功推出了首款開源模型Yi-34B, 支援中英文並擁有340億參數,在全球開源模型排行榜上獲得頭銜。 零一萬物的崛起不僅在技術上取得突破,還在面對美國對AI晶片的出口限制時做出了靈活應對。

零一萬物的崛起不僅在技術上取得突破,還在面對美國對AI晶片的出口限制時做出了靈活應對
圖/ 李開復臉書

《TechCrunch》報導,開發出Yi-34B與Yi-6B等語言模型的零一萬物(01.AI)是李開復於今年3月成立,旨在為中國市場開發一款本土的大型語言模型,目前估值已超過10億美元。

他在受訪時引述諺語「需求乃發明之母」(Necessity is the mother of invention),表示因為中國沒有OpenAI與Google的使用權,所以許多AI公司都在努力為市場創造解決方案。

零一萬物目前旗下約有100多名員工,團隊臥虎藏龍,有來自Google、微軟、阿里巴巴、字節跳動(ByteDance)與騰訊等科技巨頭的人才。其技術副總裁是Google Bard團隊的早期核心成員,而此次登頂的Yi-34B,背後的關鍵人物則是曾任職微軟亞洲研究院的黃文灝與擔任過華為雲AI部門技術長的戴宗宏。

零一萬物(01.AI)的語言模型Yi-34B也成為迄今為止唯一登頂AI開源社群平台Hugging Face全球開源模型排行榜,並且是由華人主導研發的大型語言模型。

Yi-34B是迄今為止唯一登頂AI開源社群平台Hugging Face全球開源模型排行榜的華人開發語言模型
圖/ 李開復臉書
##### Yi-34B是什麼來頭?零一萬物的未來將怎麼走?

大型語言模型(LLM)能夠閱讀、理解和生成類似人類的文字、影像和程式碼。而Yi-34B的名稱取自於訓練中使用了340億個參數,是零一萬物所發佈的首款開源模型,同時支援英文與中文兩種語言。

雖然規模比Meta的Llama 2(700億個參數)要小,但在Hugging Face的預訓練(Pre-trained)模型排行榜卻拔得頭籌,贏過Meta的LLaMA 2,零一萬物的團隊表示該模型最多可以處理多達40萬漢字的文本輸入,能更好地滿足中文用戶的需求。(GPT-4僅約2.5萬字)

參數是影響人工智慧系統處理輸入數據的設置。神經網路中有越多這樣的設置,系統就能執行越多任務。但這種複雜性的提高是以硬體效能為代價的:最大的語言模型必須在造價昂貴的數據中心靠晶片來運行。

《Bloomberg》指出,儘管才剛推出不久,但零一萬物已經在規劃未來的商業藍圖,將走向客製化的模式,為特定行業或情況量身定制產品。而未來也將支援中英以外的語言。

零一萬物在未來將走向客製化的模式,為特定行業或情況量身定制產品
圖/ shutterstock
##### 零一萬物如何面對美國禁止出口AI晶片的限制?

建造大型語言模型(LLM)是一項所費不貲的事業,零一萬物能夠用8個月的時間迎頭趕上其它AI巨頭,除了優秀的人才外,有充沛的資金能確保GPU的數量穩定同樣重要。李開復也表示大部分的資金都用在購買GPU,而為了應對美國的制裁,這間公司甚至在獲得資金之前就先借錢購買了GPU。

過去一年裡,拜登政府祭出了更嚴格的出口禁令,Nvidia旗下的A100本來就無法出口,現在甚至連閹割版本的A800與H800也受到影響。但由於零一萬物的提前佈局,目前的存貨仍夠使用12至18個月。晶片的稀缺也讓李開復表示,「我們將1000顆GPU榨出2000顆的效能」。

Nvidia的A100本來就無法出口,新版晶片禁令連閹割版本的A800與H800也受到影響
圖/ NVIDIA提供

零一萬物的最終目標是建立一個生態系統,讓開發者可以輕鬆的構建應用程式。這也是之所以選擇構建開源模型的原因,因為因為絕大多數AI開發者負擔不起或不需要最大、最貴的模型。而開源的AI系統就像開源軟體一樣,可以修改和增強原始的程式碼。

資料來源:Bloomberg、PYMNTS、TechCrunch、The Decoder

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台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

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