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遏止 Deepfake 被濫用,韓日歐各國如何規範 AI 使用?

法律白話文運動_96
・2022/01/27 ・4432字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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  • 作者賴宜欣,台北大學法律系法學組學士,政治大學法律學系碩士,日本國立名古屋大學特別研究生,現為執業律師。

編按:在出現Deepfake之後,網路世界進入了「眼見不為憑」的年代。

本次泛科學和法律白話文合作策畫「Deepfake 專題」,從Deepfake 技術與辨偽技術、到法律如何因應。科技在走,社會和法律該如何跟上、甚至超前部署呢?一起來全方位解析 Deepfake 吧!

網紅小玉的「換臉私密影片」犯罪事件,讓深度造假(DeepFake)技術一夕之間成為台灣廣為人知的的技術。而此次風波,更讓社會大眾注意 AI 技術被濫用的嚴重性,呼請修法的聲浪不斷,希望政府能盡速遏止科技犯罪,不要再有下一個受害者。本文則介紹韓國、日本、歐盟各國的相關管制,擬以他山之石,一窺未來台灣可能的相關管制之道。

圖/envato elements

韓國:以 N 號房事件為鑑,修訂「性暴力犯罪法」

2019 年底,韓國爆發「N 號房事件」──受害規模之大不但震驚了整個韓國社會,也引發國際矚目。

「N 號房」營運的方式,是隨著付費等級提高,就能進入內容更加腥羶的色情房(總會員人數據傳高達 27 萬人);而在那些色情房中,也包含了以深度造假合成的不雅影像及照片為主題的群組。由於付費會員中不乏高社經地位人士,受害者眾多,也讓韓國的社會大眾意識到「數位性犯罪」的嚴重性。

當時韓國法規對數位性犯罪的規範相當不足 ,如同韓國的網路新聞所報導的,面對「換臉加散布」這樣的情況,只能用如《刑法》「提供猥褻物品(包含文書、圖畫或其他物品)罪」或《情報通信網法》中的「透過情報通信網對公眾散布、販賣、提供猥褻影像罪」來處罰,並以毀損名譽及侵害肖像權為由「請求損害賠償」。因此即使是如此眾所矚目的嚴重案件,在法律上實際要進行處罰,最重也不過是 1 年的有期徒刑及 1000 萬韓元(約台幣 25 萬元)的罰金,可說是相當輕微註一

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N號房參與者不乏高社經地位人士,讓韓國的社會大眾意識到「數位性犯罪」嚴重性(示意)。圖/envato elements

此外,法律專家們也指出另一個大漏洞──當時的法律並沒有依據能針對「使用深度造假製作虛偽影像的行為本身」施加處罰。也就是說,製作影片本身在當時並不違法,法律必須要等到行為人散布虛偽合成影像、讓影片接觸社會大眾,才能夠啟動處罰。

鑒於利用 AI 技術、合成虛偽影像對受害人已經是一大傷害;而至散佈虛偽影像對受害人來說(特別是被運用在成人情色片等猥褻物品方面),則應被視為極大的二度傷害。根據韓國法律新聞指出,2019 年統計受到「深度造假」換臉程式合成的被害人,高達 96% 是女性,其中 25% 是韓國的女性演藝人員。因此,韓國法界多半認為應直接針對活用深度造假虛偽影像的行為,量身打造可以直接適用的法律;也讓該國開始修定《性暴力犯罪之處罰等相關特例法》(下稱「性暴力犯罪法」)。

修法直接處罰「製作、散布及利用虛偽影像營利的行為」 

就在前述的修法呼聲中,2021 年 1 月 21 日,韓國修正施行了《性暴力犯罪法》相關規定,明文禁止利用深度造假製作虛偽影像等數位性暴力行為。

首先,該法會處罰「製作虛偽影像的人」,只要「抱著散布目的」,在「違反當事人的意思」的前提下,利用「他人面孔、身體或聲音製作攝影、影像、聲音等物」,進行「誘發性慾望和性羞恥心」的「編輯、合成、加工等行為」,就會受到 5 年以下有期徒刑和 5000 萬韓元(約台幣 125 萬元)以下罰金的處罰。

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製作、散布、以虛偽影像營利,皆會受到刑罰。 圖/envato elements

其次, 修正後的《性暴力犯罪法》 也會處罰「散布虛偽影像的人」。換句話說,只要將上述「經過編輯合成加工的虛偽影像(包含影像的複製物)」散布出去;且即使在「編輯當時」沒有違反當事人的意願,但事後散布這些虛偽影像時,已經違反當事人意願的話,也是違法的。針對散布的行為,將處以 5 年以下有期徒刑和 5000 萬韓元以下罰金。

接著,如果是「違反當事人意願,利用情報通信網散布虛偽影像來營利」的行為,更會處以 7 年以下有期徒刑。更嚴重的,如果「製作、散布、營利」三種行為全包了,則會加重總合刑度的 2 分之 1。並且,以上這些行為,全部都有處罰未遂犯。

另外,韓國更進一步把利用影片進行「強暴、脅迫及行無義務之事」的行為也列入處罰。像是「利用能夠誘發性慾望和性羞恥心的攝影物和複製物來進行脅迫」,處 1 年以下有期徒刑;又或是利用前述影片「脅迫妨害他人行使權利或使其行無義務之事」者,則處 3 年以下有期徒刑。而若有人統包這兩種行為的話,更會加重總合刑度的 2 分之 1。

修法之後仍未懲罰虛偽影像的「消費者」?

但是,即使制定了專門的處罰法規,還是有不足的地方。比方說,該法並未處罰「購買、消費深度造假影像的視聽者」。律師解釋,修改後的法規只處罰「製作、散布虛偽影像者」一方,並未針對「購買、消費虛偽影像」的另一方,設下處罰規範,也就難以針對「購買、消費虛偽影像的視聽者」予以管制註二

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那麼,對於購買深度造假虛偽影像的人,真的沒辦法處罰嗎?律師表示,《性暴力犯罪法》還是會針對「單純持有影像者」,處以 3 年以下有期徒刑及 3000 萬韓元(約 75 萬台幣)以下罰金──不過,本條的處罰前提是:必須證明行為人「把虛偽影像當成真實影像」購買保存,才可以認定為不法持有影像的行為而加以處罰。

但這樣的證明方式過於迂迴,因此韓該國法界多認為,應正視購買視聽對受害人帶來的莫大創傷,未來應明文處罰「購買及消費影像」之人,才能予以平衡。

目前韓國針對「購買、消費虛偽影像」的人,處罰規定不足。圖/envato elements

日本及歐盟:以「AI 倫理規範」防治不當使用

相對於韓國制定專法來防治數位性暴力,日本及歐盟則是建立「AI 利用倫理規範」,在利用 AI 的前階段,對未來的使用方式進行分類,賦予不同程度的行為義務。

2021 年 4 月 21 日,歐盟發表了《人工智慧統一管理規則的立法草案》(Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence)簡稱「人工智慧法」,依照危險性的高低及重要程度,將利用 AI 的行為分成 4 個類型——「不可接受的風險、高度風險、具限定性風險(有限風險)、極小/無風險」,並要求採取「禁止使用、提供情報、使用情況(如登入)之紀錄、協助主管機關監視 AI、由 AI 進行動作之通知義務、警告標示」等相對應義務。

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其中,如同日本學者川嶋雄作專欄文章所討論的,「使用深度造假操作技術,形成畫面、聲音、動畫」等利用行為,是被分類在「具有限定性的危險」。依據該法案,使用深度造假技術做出虛偽影像者,具有通知義務、需附加警告標語,必須告知觀眾這是使用 AI 技術所形成的影像註三

根據日本律師相關的分析內容,日本也採取了和歐盟相同的路線,不走法制化的路線,而著重推廣 AI 倫理 ,由政府部門和國際性企業為首,定期召開會議來檢討國內利用 AI 的情況。

像是日本學界就成立了「人工智慧學會」、內閣府(相當於我國的行政院)也召集了「人工智慧和人類社會之懇談會」、「AI 網絡社會促進會議」等組織,提出人工智慧倫理指南;該指南指出:不能透過人工智慧,直接或間接造成他人情報或財產侵害(安全原則),需尊重他人隱私,並落實誠實義務(透明化原則),並確保不得惡意使用之社會責任(適切原則)。而包括 SONY、日立等日系大廠,也都制定了自家的 AI 守則,來因應國際發展。

總的來說,日本與歐盟沒有立法,主要是針對 AI 的潛在危險性進行分類,並賦予相對的使用義務規範。不過,這樣的方式多少會限定特定 AI 的使用方式,因此是否有必要明文賦予拘束力,目前在歐洲委員會仍在檢討,各國仍尚未定案。而日本目前則是以公部門和企業為首,在配合國際趨勢下進行自主規範,並沒有打算進一步做出強制性的立法 。

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相較於韓國因發生嚴重案件而具體修正《性暴力犯罪法》,以遏止類似惡性事件再度發生;歐盟與日本目前仍採取倫理推廣的路線,透過針對 AI 技術的研發起源進行規範。孰優孰劣、未來又將如何發展?恐怕只有時間才能告訴我們了。

圖/envato elements

註解

  • 註一:韓國律師所舉出 2019 年當時可能用來處罰 DeepFake濫用的三個法規:首先是刑法第 244 條「提供猥褻物品(包含文書、圖畫或其他物品)罪」,可處罰 1 年以下有期徒刑和 500 萬韓元(約台幣 12.5 萬元)以下罰金。第二,依「情報通信網利用促進及情報保護等相關法律(情報通信網法)」第 44 條之 7,在「使公共得以接觸下,透過情報通信網散布、販賣、提供猥褻之符號、文件、聲音、畫像和影像等」,處 1 年以下有期徒刑和 1000 萬韓元(約台幣 25 萬元)以下罰金。最後是「名譽毀損」相關法規,對合成並提出猥褻物品者主張名譽毀損,及主張肖像權受侵害,提出損害賠償。
  • 註二:本標題段落參自:딥페이크 처벌법’ 신설하긴 했지만, ‘반쪽’ 짜리 법안입니다
  • 註三:體系圖參照「報道から見る欧州AI規則案の日本での受容と影響」,其中的圖 1:AI 規則案の全体像 。

參考資料

  1. 취향대로 골라보세요?” 한국 아이돌로 장사하는 딥페이크 포르노 ,2019年10月18日。
  2. 韓國《性暴力犯罪之處罰等相關特例法》。
  3. 딥페이크 처벌법’ 신설하긴 했지만, ‘반쪽’ 짜리 법안입니다 ,2021年1月14日
  4. 川嶋 雄作,AI規制は時期尚早か?「EUによる規制法案から考えるAI倫理」 , 独立行政法人経済産業研究所。
  5. InFoCom T&S World Trend Report,情報通信総合研究所主任研究員 栗原佑介,2021.5.31,「報道から見る欧州AI規則案の日本での受容と影響」。
  6. BUSINESS LAWYERS,注目度が高まるAI倫理と個人情報保護の関係 – カメラ画像の利活用を題材に –
  7. 經濟產業省,「我が国の AI ガバナンスの在り方 ver. 1.0 AI 社会実装アーキテクチャー検討会 中間報告書 」,令和3年1月 15 日 ,頁12。
  8. 網路安全所助理研究員 吳宗翰,「歐盟公布草案禁止 AI 用於社會評等」,國防安全雙周報。
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法律白話文運動_96
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從「衛生紙」開始的環保行動:一起愛地球,從 i 開始
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/03 ・1592字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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你是否也曾在抽衛生紙的瞬間,心頭閃過「這會不會讓更多森林消失」的擔憂?當最後一張衛生紙用完,內心的愧疚感也油然而生……但先別急著責怪自己,事實上,使用木製品和紙張也能很永續!只要我們選對來源、支持永續木材,你的每一個購物決策,都能將對地球的影響降到最低。

二氧化碳是「植物的食物」:碳的循環旅程

樹木的主食是水與二氧化碳,它們從空氣中吸收二氧化碳,並利用這些碳元素形成枝葉與樹幹。最終這些樹木會被砍伐,切成木材或搗成紙漿,用於各種紙張與木製品的製造。

木製品在到達其使用年限後,無論是被燃燒還是自然分解,都會重新釋放出二氧化碳。不過在碳循環中,這些釋出的二氧化碳,來自於原本被樹木「吸收」的那些二氧化碳,因此並不會增加大氣中的碳總量。

只要我們持續種植新樹,碳循環就能不斷延續,二氧化碳在不同型態間流轉,而不會大量增加溫室氣體在大氣中的總量。因為具備循環再生的特性,讓木材成為相對環保的資源。

但,為了木製品而砍伐森林,真的沒問題嗎?當然會有問題!

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從吸碳到固碳的循環

砍對樹,很重要

實際上,有不少木材來自於樹木豐富的熱帶雨林。然而,熱帶雨林是無數動植物的棲息地,它們承載著地球豐富的生物多樣性。當這些森林被非法砍伐,不僅生態系統遭到破壞,還有一個嚴重的問題–黃碳,也就是那些大量儲存在落葉與土壤有機質中的碳,會因為上方森林的消失重新將碳釋放進大氣之中。這些原本是森林的土地,將從固碳變成排碳大戶。

不論是黃碳問題,還是要確保雨林珍貴的生物多樣性不被影響,經營得當的人工永續林,能將對環境的影響降到最低,是紙漿和木材的理想來源。永續林的經營者通常需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。木材反覆在同一片土地上生成,因此不用再砍伐更多的原始林。在這樣的循環經營下,我們才能不必冒著破壞原始林的風險,繼續享用木製品。

人工永續林的經營者需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。

如何確保你手中的紙張來自永續林?

如果你擔心自己無意中購買了對環境不友善的商品,而不敢下手,只要認明FSC(森林管理委員會)認證與 PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。並且從森林到工廠、再到產品,流程都能被追蹤,為你把關每一張紙的生產過程合乎永續。

只要認明 FSC(森林管理委員會)認證與 PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。

家樂福「從 i 開始」:環境友善購物新選擇

不僅是紙張,家樂福自有品牌的產品都已經通過了環保認證,幫助消費者在日常生活中輕鬆實踐環保。選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌,這代表商品在生產過程中已經符合多項國際認證永續發展標準。

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「從 i 開始」涵蓋十大環保行動,從營養飲食、無添加物、有機產品,到生態農業、動物福利、永續漁業、減少塑料與森林保育,讓你每一項購物選擇都能與環境保護密切相關。無論是買菜、買肉,還是日常生活用品,都能透過簡單的選擇,為地球盡一份力。

選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌
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AI 能像人類一樣思考?諾貝爾物理學獎研究助力人工智慧模擬人類大腦
PanSci_96
・2024/11/14 ・2117字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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即使再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?畢竟電腦的電子元件和我們大腦中的神經細胞結構截然不同。再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?

錯,可以。

2024 年諾貝爾物理學獎跌破所有專家的眼鏡,頒給了兩位研究機器學習的科學家——約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)和傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)。他們以「人工」的方法打造了類神經網路,最終模擬出生物的「智慧」,奠定了當代深度學習的基礎。

為什麼解決人工智慧發展瓶頸的,竟然會是物理學?物理要怎麼讓 AI 更像人類?

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從巴甫洛夫的狗到赫布理論:理解學習的基礎

為了解答這個疑問,我們需要一些背景知識。

20 世紀初,俄羅斯心理學家巴甫洛夫發現,狗在食物還沒入口前,就會開始分泌唾液。他進行了一系列實驗,改變食物出現前的環境,比如讓狗習慣在聽到鈴聲後馬上得到食物。久而久之,狗只要聽到鈴聲,就會開始分泌唾液。

大約 50 年後,神經科學家赫布(Donald Hebb)提出了一個假說:大腦中相近的神經元,因為經常同時放電,會產生更強的連結。這種解釋稱為「赫布理論」,不僅奠定了神經心理學的發展,更成為現代深度學習的基礎。

然而,赫布理論雖然描述了鄰近神經元的關係,卻無法解釋大腦如何建構出如此複雜的聯想網路。

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霍普菲爾德網路:物理學家對神經網路的貢獻

然而,赫布理論雖能描述神經元之間的關係,卻缺乏數學模型。物理學家約翰·霍普菲爾德從數學家約翰·康威(John Conway)的「生命遊戲」(Game of Life)中獲得靈感,試圖建立一個可以在電腦上運行的記憶系統。

霍普菲爾德受「生命遊戲」啟發,嘗試建立電腦記憶系統。圖/envato

「生命遊戲」由數學家康威(John Conway)發明,玩家開始時有一個棋盤,每個格子代表一個細胞,細胞可以是「活」或「死」的狀態。根據特定規則,細胞會根據鄰居的狀態決定下一次的生存狀態。康威的目的是展示複雜的系統不一定需要複雜的規則。

霍普菲爾德發現,這個遊戲與赫布理論有強大的關聯性。大腦中的大量神經元,在出生時處於初始狀態,經過刺激後,神經元間的連結會產生或斷裂,形成強大的記憶系統。他希望利用這些理論,創造一個能在電腦上運行的記憶系統。

然而,他面臨一個難題:赫布理論沒有明確的數學模型來決定神經元連結的規則。而在電腦上運行,必須要有明確的數學規則。

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物理學的啟發:易辛模型

霍普菲爾德從物理學的研究中找到了類似的模型:易辛模型(Ising Model)。這個模型用於解釋鐵磁性物質的磁性特性。

在鐵磁性物質中,電子具有「自旋」,自旋產生磁矩。電子的自旋方向只有「向上」或「向下」,這就像生命遊戲中細胞的「生」或「死」。鄰近的電子會影響彼此的自旋方向,類似於細胞之間的互動。

易辛模型能用數學描述電子間的相互影響,並通過計算系統能量,得出自旋狀態的分佈。霍普菲爾德借用了這個概念,將神經元的互動視為電子自旋的互動。

他結合了康威生命遊戲的時間演化概念、易辛模型的能量計算,以及赫布理論的動態連結,創造了「霍普菲爾德網路」。這讓電腦能夠模擬生物大腦的學習過程。

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突破瓶頸:辛頓與波茲曼機

約翰·霍普菲爾德於1982年發明聯想神經網路,即「霍普菲爾網路」。圖/wikimedia

然而,霍普菲爾德網路並非完美。它容易陷入「局部最小值」的問題,無法找到系統的全局最優解。為了解決這個問題,加拿大計算機科學家傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)提出了「波茲曼機」(Boltzmann Machine)。

辛頓將「模擬退火」的概念引入神經網路,允許系統以一定的機率跳出局部最小值,尋找全局最優解。他還引入了「隱藏層」的概念,將神經元分為「可見層」和「隱藏層」,提高了網路的學習能力。

受限波茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)進一步簡化了模型,成為深度學習的基礎結構之一。這些創新使得 AI 能夠更有效地模擬人類的思維和學習過程。

AI 的未來:跨學科的融合

霍普菲爾德和辛頓的工作,將物理學的概念成功應用於人工智慧。他們的研究不僅解決了 AI 發展的瓶頸,還奠定了深度學習的基礎,對現代 AI 技術產生了深遠的影響。因此,2024 年諾貝爾物理學獎頒給他們,並非意外,而是對他們在跨學科領域的重大貢獻的肯定。

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AI 的發展,離不開物理學、生物學、數學等多學科的融合。霍普菲爾德和辛頓的工作,正是這種融合的典範。未來,隨著科學技術的進步,我們有理由相信,AI 將越來越接近人類的思維方式,甚至可能超越我們的想像。

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AI 破解生命密碼!AlphaFold 3 揭開蛋白質折疊的終極謎團
PanSci_96
・2024/10/07 ・1619字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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AlphaFold的誕生:人工智慧的奇蹟

2018 年,Google 旗下的 DeepMind 團隊推出了第一代 AlphaFold,這是一款基於深度學習的 AI 模型,專門用於預測蛋白質的三維結構。AlphaFold 的命名取自「fold」一詞,意為折疊,指的是蛋白質在胺基酸鏈構成後迅速摺疊成其功能所需的三維結構。

AlphaFold 的突破在於其能夠預測出蛋白質折疊的可能性,這是一個傳統計算方法無法達到的領域。第一代 AlphaFold 在國際 CASP 比賽中取得了一定的成功,雖然其預測準確度尚未達到實驗室標準,但其潛力讓科學家們充滿期待。

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為什麼蛋白質結構預測如此重要?

蛋白質是生命的基石,它們的功能取決於其複雜的三維結構。然而,僅靠實驗技術來解析蛋白質的結構既昂貴又耗時。過去科學家依賴於如 X 光晶體繞射等技術來解析蛋白質的結構,然而這種方法雖然精確,但往往需要數年時間來得出一個結論。

到目前為止,人類已知的蛋白質數據庫中,全球僅解析了大約 22 萬種蛋白質的結構,這遠遠不足以滿足生物學和醫學研究的需求。尤其是人類的許多蛋白質結構仍然未知,這成為阻礙醫學進步的一個主要瓶頸,特別是在藥物開發和疾病治療上,因此如何加速對蛋白質的結構的解析至關重要。

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AlphaFold 2:技術飛躍

2020 年,AlphaFold 2 橫空出世,改進了多項技術,預測準確度大幅,幾乎達到了與實驗結果相媲美的程度。這一成就震驚了全球生物學界,許多科學家開始將 AlphaFold 2 應用於實際研究中。

AlphaFold 2 的成功源自於其三大技術革新:

  • 注意力機制:模仿人類的思維模式,從大局出發,關注蛋白質結構中的每一個細節,進而提高預測的準確性。
  • 多序列比對功能:通過搜尋類似的胺基酸序列,推斷新的蛋白質結構。
  • 端到端預測模式:利用深度學習神經網路,不斷反饋預測結果,持續優化模型。
AlphaFold 2 預測準確度大幅提升。 圖/envato

AlphaFold 3:下一代 AI 的力量

隨著 AlphaFold 2 的成功,DeepMind 並未停止其腳步。2024 年 5 月,AlphaFold 3 正式推出,這標誌著 AI 技術在生物學領域的又一個里程碑。AlphaFold 3 的改進再次吸引了科學界的目光,它強化了注意力機制,並引入了擴散模型,這使其能夠更快且更準確地預測複合蛋白質的結構。

擴散模型是一項關鍵技術,它能夠生成大量的可能蛋白質結構,並快速篩選出最可能的解答。與此同時,AlphaFold 3 還內建了「減幻覺」功能,這讓其在產生結果時能夠避免過多不切實際的預測,提升了結果的可信度。

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AlphaFold 的實際應用:醫學與藥物開發

AlphaFold 3 的誕生,不僅是一個技術突破,還為醫學和藥物開發帶來了巨大的希望。過去,癌症治療中的標靶藥物需要經過漫長的實驗才能確定其作用原理,然而現在,通過 AlphaFold 的預測,科學家可以更加精確地針對癌細胞中的錯誤蛋白質,設計出更有效的藥物。

除此之外,AlphaFold 3 還在抗病毒藥物、抗生素以及阿茲海默症等領域展現了潛力。其能夠預測蛋白質與其他分子(如DNA、RNA)的交互作用,這使得研發新藥的過程大大加速。

AlphaFold 3 的挑戰與未來

儘管 AlphaFold 3 取得了驚人的進展,但其仍然面臨一些挑戰。首先,目前 AlphaFold 3 的模型尚未完全開源,這限制了研究人員對其內部運作的了解。為此,一些科學家已聯名要求 DeepMind 開放其程式碼,以便進行更深入的研究和應用。

不過,隨著 AlphaFold 3的逐步推廣,生物學家相信它將繼續改變生物學研究的方式。未來,這項技術有望在解決更多未解難題中發揮關鍵作用,並為醫學領域帶來更大的突破。

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