V神時隔一年再發新文章:守護人類的「d/acc」是什麼?
V神時隔一年再發新文章:守護人類的「d/acc」是什麼?
2025.01.06 | 區塊鏈
##### V神發表d/acc新宣言:去中心化防禦性加速主義的進展與未來

以太坊創辦人Vitalik Buterin(又稱V神)近日發表了一篇名為《d/acc:一年後》的文章,回顧了他在一年前提出「去中心化且民主的差別化防禦性加速」(decentralized and democratic, differential defensive acceleration,簡稱d/acc)的進展,並進一步闡述理念的內涵、挑戰與未來發展方向。

V神於2024年初發表《我的技術樂觀主義》一文,並在過去一年持續耕耘,讓這套理念已經逐步走向成熟。而近期他再度發布相關新文章,獲得了社群的關注與討論。

什麼是d/acc?

d/acc的核心思想,簡單來說就是「加速科技發展,但要優先發展那些能增強防禦力、去中心化且民主化的科技」,因為這個核心概念有機會賦予個人和社群力量,降低被中央集權控制或壓迫的風險。

V神認為,這種策略能夠更好地應對未來科技發展帶來的風險,尤其是應對超級人工智慧(AI)帶來的威脅。

##### d/acc的核心與目標:打造一個更安全、自由的世界

想像一下,2042年一種新型流行病再度在人類社會中爆發,不過這次因為已經發展出早期預警系統、快速病毒檢測、開源的個人助理AI等先進的科技,疫情很快就得到了控制,而沒有造成太大的危害。

而這個場景,其實就是d/acc所期望的未來:一個利用科技提升防禦能力,從而保障人類自由和安全的社會。

V神強調,d/acc的核心原則可以應用於多個領域,包括生物防禦、物理防禦、網路防禦和資訊防禦。

簡單來說,d/acc的目標是:

  • 在世界變得越來越「部落化」的時代,保持原則性,並且選擇性地發展科技。
  • 承認指數級的科技進步將讓世界變得非常不同,人類需要提升保護弱勢群體的能力。
  • 打造比「破壞」,在防禦和建設方面更有效的科技工具。
##### 目前d/acc發展到哪了?有哪些可能的應用?

d/acc的構想自發表以來,在各領域皆有進展。V神本人也列舉了一些具體成果,例如可驗證的開源疫苗,可降低醫學上的壟斷風險;對健康室內空氣品質的關注提升;預測市場的應用作為資訊工具而興起;零知識證明系統ZK-SNARKs在政府身份識別和社群媒體中的應用,可以增強隱私保護等等。

這些都有助於提升d/acc所追求的防禦能力,打造一個更具韌性且安全的社會。

💡ZK-SNARKs:是一種加密技術,允許一方在不揭露任何資訊的情況下,證明自己知道特定資訊,有助於保護隱私和提升安全性。

透過鼓勵多元技術發展途徑和促進開源技術,d/acc有潛力推動創新,未來可望應用於元宇宙、物聯網、人工智慧、醫療等各項領域。

回頭再來看看文章前面提到的例子,當流行病再度爆發,假設未來d/acc的概念已成為真實,就可以透過開源的空氣檢測器,讓各國民眾都能快速檢測病毒,並透過社交媒體分析,打造早期預警系統,提供民眾即時防護建議。

而醫療科技方面,更因為有開源疫苗工具,世界各國的醫療設施都能快速製造出疫苗,解決「缺疫苗」的問題。

而在未來,人人都可以透過個人助理AI等先進的科技,透過加密數據,找到較為安全的活動場所,在保護個人隱私的同時,也能降低感染病毒的機率。

從上方的例子就可以看出,在d/acc的概念下,社會就不再需要這麼多來自政府、業者的集中化指令或依賴,靠著去中心化的創新技術,社會也能相當彈性且高效的應對各種挑戰。

##### d/acc目前面臨了哪些挑戰?

不過,這套理念當然也沒有這麼完美,AI威脅安全、緊迫的時間進度條和監管問題,都是去年文章發表後,受到的主要批評之一。

V神認為,如果人類真的只剩下幾年時間就要面對超級AI,那麼僅僅加速「好的科技」是不夠的,還需要減緩「壞的科技」,而這可能需要制定一些強有力的監管措施。

例如去年加州提出的「SB-1047法案」就過於針對當下的情況,而科技發展迅速,該法案的標準已經過時。其次,最有可能造成AI災難的行為者是軍方,而政府制定的任何安全法規,都極其可能豁免其軍方。

然而,V神認為這並不代表應該放棄監管。他提出了兩種可能的策略:

責任制:

簡單來說,就是如果某人的行為造成了法律上的損害,他們可以被起訴。

這是一種非常常見且通用的方法,並且得到了自由主義經濟學家的支持。他認為,將責任放在最終使用者身上,是最符合激勵機制的,因為這就會影響使用者如何使用AI。

然而,由於使用者可能缺乏足夠的資源來承擔責任,因此也可以考慮讓部署者和開發者承擔責任。

另外,他還提出了一個新穎的觀點:可以對被AI接管的設備的所有者或運營者追究責任,進而激勵整個世界加強基礎設施安全。

全球「暫停」工業級硬體:

V神認為,全球應建立一套緊急應對的機制,在關鍵情況下可透過技術手段,將全球可用的AI運算能力降低90~99%,並且持續1~2年,為人類爭取更多時間應對技術風險。

例如,可以要求工業級AI硬體配備信任硬體晶片,每週需要從多個國際機構獲得簽名,才能繼續運行。

他認為這種方法可以最大程度地減少風險,且由於這套做法是基於硬體,因此對技術的變化具有很強的穩健性。

不論如何,V神認為,強大的新技術危機(尤其是AI或生物技術)很快就要到來,再加上世界合作的減少,未來的幾10年勢必會充滿挑戰。

然而,人類現在最大的希望,就是透過更強大的工具來加速發展,而去中心化技術或許將是最佳的解決方案。透過人工智慧輔助治理、驗證技術以及開源技術的普及,V神認為只要人們繼續努力,相信人類有能力迎接挑戰,打造出一個更加光明、自由和安全的未來。

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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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