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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!

研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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烘焙東西軍,有添加麵包 vs. 無添加麵包,今天想吃哪一道?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/09/20 ・2178字 ・閱讀時間約 4 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

本文由 家樂福食物轉型計畫 委託,泛科學企劃執行。

  • 文 / 陳彥諺

《烘焙東西軍》熱映開播啦!這一集真的很「熱」,因為節目邀請到了兩位烘焙達人來到現場熱烘烘的烤!麵!包!

第一位華麗登場的,是有著亮麗小鬍子、動作咻咻咻超有效率的「有添加師傅」,另外一位古意老實、動作慢條斯理的,則是近年來越來越被看重的「無添加師傅」——這是一場「有添加」與「無添加」的世紀大對決!

《烘焙東西軍》這次邀請了「有添加師傅」和「無添加師傅」來烤麵包。圖/家樂福提供

「有添加」與「無添加」的世紀大對決

外表亮麗的有添加師傅,其實早已憑著「三好」稱霸市場多年。所謂的三好,是好快、好吃、好美!為何會這麼說呢?

食品添加物存在於食品中許久,早期因為食物加工技術不夠精良,為了食品安全無虞,便添加可以讓食物安定的添加物,延長保存期限。又因為食品添加物可以改變食品的外觀、口感、縮短製作時程等,因此,長期以來受到業者及消費者的偏愛。

有添加師傅憑著「好快、好吃、好美」稱霸市場多年。圖/家樂福提供

不過,近來由於食安事件頻繁,食品添加物早已偏離了原先讓食物安全的初衷,在追求好吃、好快、好美的背後,卻可能造成身體上的負擔與健康風險!製造過程是否安全合理?乾淨衛生?也是打了許多問號。

再加上現在因健康養生的意識抬頭,消費者們越來越注重吃下肚子的食物成份,開始努力追求簡單無添加。也因為隨著食品加工技術越來越棒,能夠透過改善製程,有效減少添加物的必要性。終於,在消費者意識抬頭、技術成熟等各方條件皆備下,古意老實、耗費工時的無添加師傅,多年以後,開始受到矚目啦!

在這場世紀對決中,有添加師傅在民眾都還來不及反應時,就已經做好了熱騰騰的麵包,每一個麵包都飽滿好看、香氣濃郁,簡直是施了魔法一樣!但見到這麼多食品化工添加物做出來的麵包,難道就不能有更健康的材料選擇或做法嗎?

反觀無添加師傅,他按部就班的從麵粉開始精心挑選,接著再逐一加入可以溯源的材料,接下來,順應麵包的特性自然發酵。即使有添加師傅已經端出熱騰騰的麵包了,無添加師傅仍然不為所動,他循序漸進,寧可耗時製作,堅持做自己的無添加麵包。

無添加師傅之所以堅持,那是因為他秉持著麵包不用任何添加物,不講求快速便利,用純淨的原料配方、遵循傳統法國工法,做出來的麵包也可以照樣香氣四溢、美味好吃,更重要的是每一口都吃的健康又安心!

無添加師傅堅持不用任何添加物,不講求快速便利,用純淨的原料配方、遵循傳統工法。圖/家樂福提供

當兩位師傅的麵包端上評審桌⋯⋯

有添加師傅的麵包外表金黃澎潤漂亮,無添加師傅的則是外表非常質樸。

不過,當評審們吃下麵包後,外表質樸的無添加師傅,竟然擄獲了評審們的心!

怎麼辦到的呢?這是因為花了較多時間製作的無添加麵包,保濕度較佳,口感也較有層次。當評審一口接著一口品嚐,會發現吃的都是食物的鮮甜原味—無添加麵包是名為「裸麵包」的寶藏男孩啊!他不同於外表上看起來質樸敦厚,只要用心切開,裏頭包裹著滿滿新鮮在地的果乾和堅果,是誠心誠意的美味。

烘焙界的寶藏男孩「裸麵包」,是怎麼來的?

堪稱烘焙界的寶藏男孩「裸麵包」,是來自於家樂福自製的烘焙產品。長期關注食物真實性與為顧客把關健康的家樂福,2014 年就開始著手了「無添加驗證計畫」,也在 2019 年取得了「A.A. 無添加驗證標章」,更透過第三方專業機構親赴產線檢驗、不定期抽查等層層審核程序,取得了嚴謹認可。

要打造寶藏男孩般的「裸麵包」,並不是容易的事。許多標榜安心安全的麵包,都只能做到製程及配料上的無添加;而追求極致的家樂福,自製白吐司則從特製 100% 的無添加麵粉開始,掌握源頭,做最純淨、最真實且赤裸的麵包。

這是一款依循歐盟規範,取得 A.A. 無添加標章,第三方驗證後可信賴的麵包。

這是關注在地的暖心麵包,嚴選在地好食材、講求動物福利,選用當季水果、非籠飼雞蛋、透明鮮奶、以安佳奶油取代人造奶油⋯⋯。

這是減塑又減廢,以醜蔬果製作配料,減少食材浪費,更導入環保包材,友善環境的麵包。

烘焙東西軍「有添加師傅」與「無添加師傅」的對決,我們看到了,天公疼憨人,穩扎穩打、工法較繁複的無添加製程,受到消費者的青睞——這一場對決,由純粹、誠實、充滿善意的裸麵包,「無添加師傅」獲勝。

【家樂福食物轉型計畫】烘焙東西軍「有添加麵包」v.s.「無添加麵包」的世紀對決,今天你選哪一邊?影/YouTube
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從「自動化」進化成「智動化」——智慧製造是半導體產業的未來趨勢
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/08/15 ・3611字 ・閱讀時間約 7 分鐘

  • 文/曾繁安

台灣擁有傲視全球、成熟完整的半導體產業聚落,在世界科技領域中扮演舉足輕重的角色。這個國家的經濟命脈,經過全自動化的時代後,即將迎來另一次生產技術的大變革——智慧製造。

當訂單越來越多,人力卻不夠,半導體業者該怎麽辦?

半導體產業包含了矽晶圓[註]、相關化學品與氣體及導線架等封裝材料,其中又以晶圓厰為大宗,例如台積電便是全球規模最大的晶圓代工厰。素有「現代科技應用的大腦與心臟」之稱的半導體,是現代多數電子產品的核心單元,因為各項產品正是利用半導體電導率變化的特性來處理資訊。然而,目前半導體製造業卻面臨人力資源跟不上產量需求提高的挑戰。

晶圓是積體電路製程中的載體基片。圖/wikimedia

一般半導體廠場域面積大,人力短缺使企業面臨管理人手吃緊,再加上人員進出無塵室的過程繁瑣耗時,也是另一大負擔。與此同時,在廠內儀器參數比對和規劃生產計劃上,傳統人力也可能有出現誤差的風險。疫情時代也促成在宅經濟和 5G 應用的高速發展,各領域對晶片的需求大增,造成半導體產業出現產量需求高,但人力短缺的現象。

因此對不少業者而言,可有效緩解人力不足、大幅提升作業效率的數位轉型(Digital Transformation),可謂勢在必行。

從「自動化」升級到「智動化」的智慧製造

那半導體產業的數位轉型,該怎麽做?所謂數位轉型,不僅僅只是將資料或作業數位化,還包括導入人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)與數位科技,來改變企業的整個營運生產模式。AI 指的是電腦程式可模擬人類思維過程的能力,而在 AI 概念下的機器學習(Machine Learning,簡稱 ML),即為機器可以根據已收集的大量數據,經由建立模型對新數據進行推測,學習找出最佳解、改善效能

結合 ML 的製造執行系統,需搭配裝置在工廠各處的多個傳感器(Sensor),來收集與回傳各樣的生產數據。它們與工廠設備的相互連接,即是運用了物聯網(Internet of Things)的技術。有賴於 5G 科技的發展,數據可以達成高速率傳輸與低延遲,使得機器與機器之間可以達成溝通,在整合分析各方數據資訊後,有效率地完成各種指令操作,可以比自動化製造系統,更進一步為人類代勞工廠運作的大小事務。

舉例來説,當工廠的生產過程出現問題,自動化系統只會跳出異常通知,還是需要仰賴人員來進行手動排除;但換作應用 ML 系統的話,便可透過自我學習,來自動調整製作流程以解除異常狀況,無需人力介入便可自主解決,提升良率,達成「智動化」智慧製造(Smart Manufacturing)的最終目的。

機器可以根據已收集的大量數據,經由建立模型對新數據進行推測,學習找出最佳解、改善效能。 圖/elements

懂得精益求精、提高品質產量的智慧工廠

一座運用智慧製造的半導體工厰,不但能自主克服製程中的疑難雜症,更能幫助提高晶圓的產量品質。在研發方面,AI 可以協助理解高複雜、高維度的製程開發挑戰,也可與 ML 軟體分析感測資料和檢測影響,進行品質管理與缺陷檢查。

此外,數據治理和數位分身,也是智慧製造的關鍵策略。對企業整體的數據進行管理和控制以提高數據的價值將因為數據產生的成本風險降到最低,是數據治理(Data Governance)的核心精神。

在兼顧資訊安全下,數據治理的體系能使跨部門間的數據共享更為方便暢通。輔以 AI 及 ML 的運算,便可以使業務部門的客戶需求、供應鏈管理等資料,與工廠生產部門的設備控制與品管等流程,有更迅速緊密的配合,規劃好合適的未來生產計劃,指導人員進行相關作業。

如同我們可以在電玩游戲或社交媒體上,按照自己的個人形象,來打造自己的虛擬化身,工厰也能藉助現今的科技,來為產品的物理實體,在資訊化平臺或系統的虛擬空間中,打造一個類比實物數位分身(Digital Twin)

數位分身模型之概念圖。圖/wikimedia

數位分身也是物聯網的應用之一,半導體廠中,由傳感器所收集到的晶圓製造數據,在 AI、ML 和軟體分析的協助下被整合,對映成數位空間中「雙胞胎」的存在。這位孿生兄弟不僅能夠隨物理實體的變化而即時做出相應變化,還可以提供無法在實體產品上測試計算的數據。

理想情況下,數位分身可以經由機器學習,分析過去的歷史資料或多重來源的數據,來推估實體的未來情境。因此在危機或異常事件發生前,業者便可預先進行預測性的設備維護與產品的良率分析,比起傳統人力的判斷更加精確,降低技術風險,大大提高生產效率。

工業 4.0 浪潮來襲,智慧製造是產業未來趨勢

運用通訊科技、資料庫和電腦系統達成全自動化生產,已不是新鮮事,如今人類社會正迎來第四次工業革命的新一波浪潮。主打網絡與機械相互連接的核心精神,導入人工智慧、機器學習、物聯網感測與大數據分析等人機協作的智慧製造,是因應多變市場需求的時下趨勢。

在半導體領域中,企業龍頭台積電可説是數位轉型的成功案例,從二十年前的全自動化製造系統,如今致力於打造組織內部友善 AI 的工作環境,努力向智慧製造全面轉型。數位轉型的技術支援不能沒有半導體產業製造的晶片,而如今數位轉型也有望帶領半導體產業突破產能吃緊、人才短缺的困境,走向智慧製造的新紀元。

以台灣在地企業的智慧製造覆蓋率而言,就已在短短 6 年內成長 50%。舉全台最大的國際半導體展 SEMICON Taiwan 為例,智慧製造相關的展商在近六年內的成長幅度也同樣攀升了 50%。

今年高科技智慧製造特展將以歷年最大規模之姿登場,與全台最大半導體盛宴 SEMICON Taiwan 2022 國際半導體展同期同地舉辦,匯集橫跨高科技製造業智慧製造解決方案業者、系統整合、軟硬體商及智慧製造需求端業者,如盟立自動化、倍福自動化、家登精密、攝揚企業、日商 JEL 等不容錯過。

今年高科技智慧製造特展將以歷年最大規模之姿登場,與全台最大半導體盛宴 SEMICON Taiwan 2022 國際半導體展同期同地舉辦。圖/SEMI

因應疫情下數位轉型成為全球企業的重要任務,今屆展覽中的「高科技智慧製造論壇」將由美光科技、 Lam Research、 Rockwell Automation、Siemens 等知名企業專家以人工智慧工廠為主軸,探討 GEC 技術藍圖,內容包含五個部分包含數據管理、智能分析、數位分身預測等重點實務經驗分享,從晶圓厰到設備製造商和解決方案提供者的角度,讓參與者得以探究 AI 智能工廠的前景和挑戰,跟上數位轉型的步伐。

除了智慧製造議題,展覽期間共有超過 20 場重磅級的國際趨勢論壇,豐富主題涵蓋先進製程、異質整合、化合物半導體、車用晶片、永續製造、半導體資安及人才。論壇將在今年 9 月 13 日率先開幕,展覽則於 9 月 14 日至 16 日於臺北南港展覽館一館盛大開場,規模創歷年新高,届時將有 700 間國內外指標性大廠共襄盛舉,現場將有 2,450 個攤位展出,完整串聯全球半導體供應鏈,目前展會參觀與論壇皆已開放報名,參與席次有限,有興趣者趕快手刀至官網報名起來!

註:晶圓(Wafer)是半導體晶體圓形的簡稱,是從半導體材料如最常見的矽,經過拉製、提煉等一系列處理過程,製成的圓柱狀半導體晶體經過切片、抛光而來。這些圓形薄切片被用於積體電路製程中的載體基片,也可用來製作太陽能電池。

參考資料

  1. 半導體是什麼?晶片產業一次看懂
  2. About SEMI Smart Manufacturing initiative
  3. 【獨家披露】台積電數位轉型的下一步,靠AI推動全面轉型(上
  4. 【獨家披露】台積電數位轉型的下一步,靠AI推動全面轉型(下)
  5. 泛科學:每分鐘 15 次的駭客攻擊,5G 世代的臺灣資安挑戰——資安所王仁甫策略總監專訪
  6. Data Governance – 臺灣人工智慧行動網
  7. 「數據治理」:人工智慧企業的基本功
  8. 科技大觀園:從全自動化製造邁向智慧製造
  9. 聯剛科技股份有限公司
  10. 【新興領域:9月焦點8】數位分身(Digital Twin)技術發展趨勢與不同層次應用模式
  11. 半導體資安的新挑戰!後疫情時代,如何全面打造半導體供應鏈數位韌性
  12. 工業4.0大全,從淺到深一篇搞懂它!
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應對Deepfake濫用,台灣修正刑法夠用嗎?
法律白話文運動_96
・2022/01/30 ・5302字 ・閱讀時間約 11 分鐘

  • 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!

看完國外針對深度造假技術的相關規範,讓我們回過頭來看看台灣。現行台灣法規,對於使用深度造假的數位性犯罪,其實規範相當不足,常見質疑包括有人提出「罪刑是否相當」或有謂「對於未經同意拍攝散布、或是未真實發生的性影像,並沒有特別規範」等。

而在諸多立委、婦女團體及法界人士的促請下,連蔡英文總統也都跳出來發文,呼籲民眾關注此類事件,並宣示政府會重新盤點法規,研擬推動修法。法務部也稱將朝「加重刑法相關刑責」的方向辦理。

蔡英文總統發文呼籲大眾關注 deepfake。圖/蔡英文 Tsai Ing-wen

不過不少聲音認為,雖然修正《刑法》相關規定是較為簡便,但《刑法》目的只在「究責」,如果真要防制數位性暴力,應該要從前端宣導預防著手,並於事後保護被害人的身心發展。舉例來說,如若進入刑事訴訟,被害人可能會因公開審理的緣故,形成二度受創。種種因素都指出,相關管制應較適合朝制定「專法」的方向發展。

先來看看刑法修正草案的內容

2021 年 11 月 17 日,法務部提出《刑法》修正草案。將保護的範圍主要分成三種:

第一,針對「真實的性私密影音」,加重處罰「竊錄性影音」的行為,明文處罰竊錄性影音以及進一步散布、傳送或供他人觀覽的行為,最重可處五年有期徒刑。且不但未經同意竊錄會構成犯罪,即使在經同意後所收錄的性私密影音,也不能在未經同意下散布播送。

第二是針對「不實的性影音」,不論是製作合成、散布、播送、交付或以他法供人觀覽,這些都是犯罪行為,最重處 5 年以下有期徒刑;如果還意圖營利,更會加重處罰到 7 年。

第三則是針對「不實活動、言論、談話的影音或其電磁紀錄」,若是意圖散布而製作前述內容,或散布、播送、交付或以他法供人觀覽相關內容,則會受到 3 年以下有期徒刑的處罰,如果意圖營利,更會加重到 5 年以下有期徒刑。

散步私密與不實影音,都屬於犯罪行為。圖/envato elements

參考國外規範,台灣或有可借鏡之處

透過上述的《刑法》修正草案,台灣對於「性私密影音」的管制,終於有了較為清楚的規範。不過,這樣的修法是否足以遏止數位性犯罪了呢?跟國外規範比一比,筆者此處整理幾點,或可供後續立法借鏡的地方。

一、性犯罪配套對策與保安處分的多元性

韓國相關立法有相當多元的「保安處分」,其中針對性犯罪,設有「性暴力治療計畫、人身情報公開、兒少及身障等福利機構之就業禁止、電子腳鐐」等配套。

舉例來說,2021 年 11 月,N 號房中主要犯罪者們,陸續被判以 15 年到 42 年不等的刑期,而法院在刑期外,更另外作成了多種「保安處分」,除了要求主要營運者及初始創房者「公開身分情報 10 年」,並「限制其在兒少機關及身心障礙人士福祉設施就職」外,也須「配戴定位追蹤的電子裝置 30 年」(註)。

N 號房中主要犯罪者們,除了刑期外,還有各種「保安處分」。圖/envato elements

回來看看台灣,因為台灣沒有制定專法,性犯罪在判刑之餘,相關配套措施是依《刑法》第 91 條之 1 規定,以及《性侵害防罪防治法》相關規定辦理,其中最廣為所知的是對性犯罪行為人進行「強制治療」。

但問題來了,大法官在司法院釋字 799 號解釋中,認為「現行強制治療制度長年運作結果,有趨近於刑罰之可能。」也就是說,長期接受強制治療者,如果仍未達到或無法達到,顯著降低再犯危險的治療目標,就會被一而再強迫接受治療,等同讓受治療者變相被無限期剝奪人身自由,猶如終身監禁,而有牴觸憲法之疑慮。

大法官曾針對強制治療進行釋憲。圖/關鍵評論網

因此,衛福部因此研擬《性侵害犯罪防治法》修正草案,在第 37 條增訂:「經鑑定、評估,認有繼續執行之必要或認無法達到其再犯危險顯著降低治療目標者,法院得依直轄市、縣(市)主管機關聲請延長強制治療或命接受科技設備監控;其延長或監控期間,每次以三年為限。」 

簡單來說,對於接受強制治療的加害人,是採以 3 年為限度施以監控。雖然這是在權衡「病人的治療」跟「犯人的人權」兩難下的決定,但也讓民間非常擔心是否有縱放社會,提升再犯風險的問題,並呼籲政府應予強化社會安全機制。

有鑑於此,韓國法在處理性犯罪時配套措施的多元,以及從 N 號房判決中看到,賦予法官對保安處分期間訂定的權限,也比台灣寬鬆許多,在這些做法或許是台灣可參考之處。

二、修法似漏未規範處罰未遂犯?

本次台灣的刑法修正,似乎並未囊括未遂犯的處罰。在韓國的《性暴力犯罪法》中,對於數位性暴力的犯罪行為,都設有處罰未遂犯的規定。由於未遂犯的處罰,必須有明文規定才能辦理,這應該是個法規漏洞,希望未來能立法加以補足。

三、考量組織犯罪可能性,制定加重條款防範

在數位性犯罪的問題中,也必須要注意組織犯罪的態樣。從韓國 N 號房事件可以清楚發現,當數位性暴力以組織犯罪形式開始擴大時,受害程度會急遽上升,受害人也更加難以抵抗。

韓國法院就認為,N 號房的主要犯罪者們,創設色情房並加以營運分工,是構成組織犯罪 。台灣其實也有前車之鑑,在詐騙集團盛行時,為了應對這種犯罪行為組織化的情況,修訂了詐欺罪的規定──若是三人以上共同犯詐欺罪時,會受到比單純詐欺罪更重的處罰。

既然數位性犯罪,非常有可能發展成組織化的犯罪,筆者認為在立法上可以考量像詐欺罪一樣,制定集團犯罪的加重條款來加以防範。

數位性犯罪有可能是組織犯罪。圖/envato elements

四、應考量將「持有與購買者」納入規範

由於台灣這次修法並沒有將「持有與購買者」入罪,但因為有「散布、營利」之人,就一定會有「購買、持有」之人,對於這種只處罰一方的疑慮,韓國法界已出現促請立法規範的聲音 ,台灣是不是也應該考慮一起處罰「持有與購買者」呢?

對此,有論者擔心,若貿然將持有購買性影像的行為定罪,會因為付費會員過多造成打擊過廣的問題;甚至多數行為人可能只是抱持「性好奇」,甚至是心理尚未成熟、未能認知犯罪的未成年人──這樣貿然處罰可能會與兒少保護有所衝突,因此需要考量比例原則 。

然而,正所謂「殺頭生意有人做,賠錢生意無人做」,若僅單向處罰產出性影像的一方,而對為數眾多的持有與購買者完全不規範,行為人在評估營利利潤大於刑責風險下,仍會前仆後繼的進行數位性犯罪行為。

這麼一來,將無法根本性地遏止數位性犯罪。被害人必須經歷的心理創傷,甚至對名譽、事業的影響,都是對於被害人無法抹滅的痛苦 。

因此,筆者仍傾向贊成韓國律師界的意見「不能再讓當事人的犯罪受到好奇心的保障,任何一次的收看、分享、儲存或散布都是犯罪」,應該將持有與購買列入處罰。但同時也應該在教育及基層機關上,積極推動「犯罪預防」、「青少年事前性教育宣傳」、「成立兒少性犯罪調查專責部門」等,處罰與教育兩者並行不悖。

持有與購買私密影片應考慮列入處罰。圖/envato elements

五、對「強暴脅迫」的數位性暴力,漏未規範?

韓國《性暴力犯罪法》在 2021 年 1 月 24 開始,將「涉及性私密影像的強暴脅迫」列入犯罪 ,也就是明確規定用性私密影像來強暴脅迫被害人的行為,是一種犯罪。而參考 N 號房事件,脅迫的對象應不只限於被害人本人,如以被害人的性私密影像來脅迫他人,也是犯罪 。

就像報導指出,前述事件的被害人,就受到行為人脅迫「將公開人身情報並對親友不利」,讓其直接自行製作性剝削影片。甚至對青少年們進行強姦、類似性行為後,將影像攝影傳送,以要散布子女的裸照,脅迫被害青少年的父母。

性私密影像的產生,並不一定是由犯罪行為人製作,也很有可能是脅迫被害人自己製作。這常見於雙方過往曾有親密關係,也因此取得相關性私密素材,事後卻將此私密內容作為脅迫工具。

台灣的《刑法》修正草案,目前並沒有就「涉及性私密影像的強暴脅迫」有所規範。對比近來立委高嘉瑜受到家暴及被威脅外流性私密影像的事件,這也彰顯了法規缺陷的問題,應該即時檢討。           

圖/envato elements

六、考量搭配事前規範的可行性

台灣及韓國,目前都較著重在處罰「利用當下(製作、編輯、合成加工)」及「利用後(散布、營利)」的行為,並未有針對事前的規範。

或許可以考量搭配日本和歐盟的模式,在利用深度造假等技術前就予以分類,賦予行為人相對應的事前注意義務(如:告知影像是以深度造假技術製作的通知義務、加註警語等),以減少後續不當使用的產生。並可透過專家會議及政府部門定時檢討等方式,達成與時俱進的 AI 利用規範。

又或像是美國的《深度造假問責法》(DEEP FAKES Accountability Act)草案,要求使用深度造假技術製作影片的人負起責任。例如,若影片內含有虛假人物的視覺元素,製作者應嵌入數位浮水印(Digital watermarking),讓閱聽者能清楚識別這份影音包含更改後的音檔或視覺元素,或要求提出更改聲明,以及對更改程度的簡單描述。

圖/envato elements

遏止AI濫,用前置作業、處罰、教育宣導應三方並行

台灣目前在數位性犯罪的整體應對上,仍有許多可以檢討的地方。在前置階段,可以參考歐盟、日本或美國,針對 AI 功能進行分類採取如通知義務、加註警示等對應措施。在處置不當利用深度造假等技術時(如數位性犯罪),則應注意「處罰未遂犯、處罰購買及持有者、列入數位性犯罪的強暴脅迫、注意組織犯罪防範」等面向,以期細緻化處罰或配套措施。而防治數位性犯罪的相關教育宣導,更是不可或缺的。畢竟良善的文化才能確保人人尊重彼此,從源頭杜絕類似情況再次發生。

本文爬梳現狀,整理可供借鏡之處,希望本文有助於未來數位性暴力的防制更加完善。

註解

參考資料

一、中文部分

  1. 婦女救援基金會,侵害個人性私密影像防制條例草案。 
  2. 江鎬佑,小玉換臉罪責如「轉傳A片」?數位性暴力法制的缺角
  3. 姜冠霖、王碩勛,從陌生人到熟人凌辱,韓國Deepfake數位性犯罪修法的啟示
  4. 洪敏隆,數位性暴力在台灣無法可管?民團訴求專法防止挖面事件再發生
  5. 現代婦女基金會, 大法官「性侵犯強制治療」釋憲出爐!民間呼籲:高再犯風險回歸社區,須強化安全機制

二、外文部分

  1. 韓國日報,「N번방’ 최초 개설자 문형욱 징역 34년, ‘박사방’ 2인자 강훈 15년 확정」、「박사방운영자 조주빈, 대법서 징역 42년 확정…공대위“끝이 아닌 시작
  2. ‘딥페이크 처벌법’ 신설하긴 했지만, ‘반쪽’ 짜리 법안입니다
  3. 韓國《性暴力犯罪之處罰等相關特例法》。
  4. 대법원 2021도11753, 2021전도112(병합) 대법원 2021도11816‘n번방’ 최초 개설자 ‘갓갓’, 징역 34년… 박사방 ‘부따’, 징역 15년 확정
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