Google員工吃剩的廚餘,竟訓練出AI!挖出塵封8年計畫,目標2030食物浪費減半
Google員工吃剩的廚餘,竟訓練出AI!挖出塵封8年計畫,目標2030食物浪費減半

在AI時代裡,眾多意想不到的數據,都能成為訓練用的資料。而在Google裡,最稀奇的訓練資料來源,則是他們的「廚餘」。

對矽谷的科技公司來說,免費的員工餐一直是具指標性的福利,Google更是在20多年前就開始供應員工餐點。但當時他們勢必沒想到,多年後員工吃剩、丟棄的食物,也能成為訓練AI的關鍵資料。

Google沉睡8年的Delta計畫,在新創公司手裡醒了過來

根據《富比士》報導,Google近日宣布與綠能新創公司Mill達成策略合作。雙方將利用Google內部研發多年、原已塵封的「廚餘數據集」,結合最新的Gemini多模態模型,開發出一套能辨識垃圾桶內食物種類與份量的視覺系統,試圖解決全球日益嚴峻的食物浪費問題。

依照合作協議,Mill將獲得尚未發布的最新Gemini模型使用權限,以及一支由Google AI工程師及研究人員組成的精英團隊。

Mill是誰?

值得一提的是,Mill是由Nest共同創辦人麥特.羅傑斯(Matt Rogers)與哈利.坦能鮑姆(Harry Tannenbaum)共同創立的新創公司。Nest在2014年被Google收購成為其智慧家居部門,羅傑斯也因此加入Google,並於2018年Nest併入Google硬體部門時離開,後於2020年共同創立Mill。

Mill的核心產品是一款售價約1,000美元(家用版,約新台幣3萬元)的高科技智慧垃圾桶。這款裝置不只是將廚餘烘乾、脫水並磨碎,使其體積減少達80%,更重要的是其內部安裝了攝影鏡頭。

結合Google的AI視覺技術,垃圾桶能即時分類並追蹤被丟棄的食物種類。而這項技術是源自Google內部X實驗室(Google X)於2017年啟動的「Project Delta」。

當時Google研究人員在自家廚房安裝相機,記錄並標記成千上萬種食物殘渣,甚至請主廚參與審核,目標是打造一套食物的「航空管制員」系統,幫助超市、物流公司和食物銀行能根據需求調整食物供給,減少浪費。但Project Delta最終沒有成為一項獨立業務。

雖然該計畫後來在2020年從X畢業、部分團隊與技術轉入Google,但其龐大的數據資產卻在Mill手中重獲新生。羅傑斯指出,透過AI辨識,企業能清楚掌握損耗來源。

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Mill也提供面向一般家庭的智慧垃圾桶。
圖/ Mill

透過鏡頭對廚餘的追蹤,智慧垃圾桶能夠幫助企業優化食物採購決策。例如,當他們發現通心粉被大量丟到垃圾桶時,那公司就可以減少訂購數量。或者一間超市發現熟食區的特定食物經常被丟掉,那麼他們可以調整菜單應對。

「沒人會費心記錄這些資訊,然後找長官說我們需要做調整。」Alphabet創投機構GV執行長大衛.克萊恩(David Krane)指出。過去,餐飲業若要進行廢棄物審計,通常是間歇性的人工抽查,既費時又容易出錯,而透過AI監控,這些廚餘能轉化為採購決策的實時回饋,直接減少食材成本支出。

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拿下餐飲服務巨頭5.5萬據點,Mill押注「垃圾車月收一次」的未來

這項技術的商業潛力已吸引了重量級客戶。全球餐飲服務巨頭金巴斯集團(Compass Group)已宣布與Mill簽約,計畫從2027年起在其超過55,000個服務據點(包含大學、體育館與醫院)逐步部署Mill商用版(Mill Commercial)。

金巴斯每日提供超過1,400萬份餐點,其目標是在2030年前將食物浪費減半,而Mill的AI數據將是達成此目標的關鍵。

另外,對Google來說這同樣是一個新的嘗試。Google AI Futures Fund共同創辦人暨總監強納森.席爾伯(Jonathan Silber)指出,Mill是首家加入該計畫的硬體公司,「這對Gemini來說是一個全新的案例,我們能從現實世界、高容量的環境中獲得模型表現的回饋。」強調AI的影響力不會局限於數位世界,在現實世界中仍確確實實存在。

羅傑斯看好,AI和設計終將讓每天收垃圾成為歷史,「如果在10到20年後,我們還像現在這樣浪費食物,那是很令人尷尬的事。或許未來的垃圾車一個月來一次就夠了。」

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資料來源:Forbes、BioCycle、Yahoo
本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

關鍵字: #綠能環保 #Google
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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

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AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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