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AI 也會出差錯?使用人工智慧可能帶來的倫理與風險——《科學月刊》

科學月刊_96
・2023/02/19 ・3976字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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  • 甘偵蓉|清華大學人文社會 AI 應用與發展研究中心博士後研究學者。

Take Home Message

  • Facebook 或 Instagram 的訊息推薦、YouTube 或 Netflix 推薦觀賞影片、掃瞄臉部以解鎖手機,AI 應用早已在我們日常生活中隨處可見。
  • AI 應用中四種常見的倫理和風險:演算法偏誤、相關技術或產品偏離原先使用目的、擁有善惡兩種用途,以及演算法設計不良或現有技術限制。
  • 近年來各國家皆制訂有關 AI 發展的規範,臺灣則在 2019 年制訂「AI 科研發展指引」,期望能改善 AI 發展帶來的問題與風險。

當談到人工智慧(artificial intelligence, AI)、也就是 AI 時,讀者會想到什麼?是多年前由史匹柏(Steven Spielberg)導演的那部《A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence)中那個一直盼不到人類母愛而令人心碎的機器人小男孩?還是由史密斯(Will Smith)主演的《機械公敵》(I, Robot)裡那些沒遵守機器人三大法則的機器人或中央系統?

《A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence)電影海報,上映於 2001 年。圖/IMDb

或許未來有一天,人類真的可以設計出如電影中那些像人一樣的 AI 系統或機器人。但目前為止,你常聽到的 AI 其實既很厲害又很不厲害,為什麼呢?厲害的是它下圍棋可贏過世界冠軍,還能夠比放射科技師更快、更準確地辨識 X 光片中疑似病變的細胞;但它不厲害的是,很會下圍棋的 AI 就只能下圍棋,別說不會打牌,連撲克牌是什麼都不知道!而且每次學新事物幾乎都是打掉重練,得不斷做好多考古題才有可能學得會,不像人類通常教幾次就會舉一反三。

不過,即使目前世界上的 AI 都是這種只具備特定功能的「弱 AI」(artificial narrow intelligence, ANI),但已經為這個世界帶來相當大的進步與便利。所以,以下要談的就是 ANI 的倫理與風險。

談到這種只具特定功能的 ANI,讀者知道目前生活周遭有哪些事物有利用 AI 技術嗎?其實 Google 上的搜尋資訊、Facebook 或 Instagram 的訊息推薦、對智慧型手機喊「Siri 現在外面有下雨嗎?」等功能,或是以掃瞄臉部解鎖手機與進入大樓、YouTube 或 Netflix 推薦觀賞影片,甚至是投履歷求職、銀行審核貸款申請等都常用到 AI 技術,它早在我們日常生活中隨處可見。

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AI 技術在日常生活中隨處可見,如 YouTube 推薦觀看影片。圖/Pexels

但也正是如此,讓人們這幾年在使用 AI 時,逐漸發現它可能造成的問題或傷害,以下簡單介紹常見的四種AI應用可能造成的倫理問題或風險。

演算法偏誤

第一種是演算法偏誤(algorithmic bias)。什麼是演算法偏誤?簡單來說就是 AI 在某些群體的判斷準確率或預測結果上總是很差,導致結果可能對於此群體造成系統性的不利。但為何會造成演算法偏誤?常見原因有三項。

第一項原因是,建立 AI 模型的研究資料集有偏誤,在性別、種族、社經地位等特徵上,沒有真實世界的人口分布代表性。例如數位裝置採用 AI 臉部辨識技術解鎖,原本是希望保護個人使用數位裝置的安全性,結果皮膚深的人卻常常遇到辨識失敗而無法解鎖。這通常是因為目前許多 AI 模型都是以機器學習技術設計,而機器學習的主要特性就是從過去人類留下的大量資料中學習;當初提供電腦學習臉部辨識的圖片時,如果多數都是白皮膚而非黑皮膚、多數都是男性的臉而非女性的臉,那麼電腦在學習辨識人臉的準確率上,整體而言辨識男性白人就會比辨識女性黑人要高出許多。

第二項產生演算法偏誤的原因是建立 AI 模型的研究資料集不只有偏誤,還反映現實社會中的性別、種族、社經地位等歧視;例如美國警政單位以過往犯罪資料訓練出獄後犯人再犯風險評估的 AI 模型,那些資料不意外地有色人種的犯罪紀錄遠多於白人犯罪紀錄。然而,那些紀錄也反映美國社會長久以來對於有色人種的歧視,其中包含警察對於有色人種的盤查比例遠高於白人、法院對於有色人種的定罪比例及判刑嚴重程度也遠高於白人、警力通常被派往多黑人與拉丁裔人種居住的窮困社區盤查等。所以根據過往犯罪資料所訓練出來的 AI 模型,不意外地也就會預測有色人種的再犯機率普遍來說比白人高。

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第三項產生演算法偏誤的原因則是 AI 學會了連系統開發者都沒有察覺到,潛藏在資料裡的偏誤。例如科技公司人資部門本來想借助 AI 更有效率地篩選出適合來面試的履歷,所以挑選在該公司任職一定年資且曾升遷二次的員工履歷來訓練 AI 模型。問題是,高科技公司向來男多女少,所提供給 AI 學習的資料自然就男女比例相當不均。AI 也就學會了凡是出現偏向女性名字、嗜好、畢業學校系所等文字的履歷,平均所給的評分都比出現偏向男性等相關文字的履歷還低。

潛藏在資料裡的偏誤造成 AI 預測結果彷彿帶有性別歧視。圖/Envato Elements

但目前科技公司陽盛陰衰,是受到以往鼓勵男性就讀理工、女性就讀人文科系,或男性在外工作女性在家帶小孩等性別刻板偏見所影響。所以 20~30 年來許多人做出各種努力以消除這種性別刻板偏見所帶來的不良影響,政府也努力制定各種政策來消除這種不當的性別偏見,像是求才廣告基本上不能限定性別、公司聘雇員工應該達到一定的性別比例等。因此,訓練 AI 的研究資料一旦隱藏類似前述性別比例不均的現象,訓練出來的 AI 預測結果就彷彿帶有性別歧視,讓人們過往致力消除性別不平等的各種努力都白費了!

其他 AI 應用帶來的倫理與風險

除了演算法偏誤的問題外,第二種可能帶來的倫理問題或風險是 AI 技術已經偏離原先使用目的,例如深偽技術(deepfake)原本用來解決圖片資料量不夠的問題,後來卻被利用在偽造名人性愛影片等。

第三種則是有些 AI 技術或產品本身就可能有善惡兩種用途(dual-use)。例如 AI 人臉辨識技術可用在保護數位裝置的使用者或大樓保全,但也可用來窺探或監控特定個人;無人機可以在農業上幫助農夫播種,但也可作為自動殺人武器;可用來搜尋如何產生毒性最少的藥物合成演算法,也能反過來成為搜尋如何產生毒性最強的藥物合成演算法。

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最後,第四種是演算法設計不良或現有技術限制所導致的問題。在演算法設計不良方面,例如下棋機器人手臂可能因為沒有設計施力回饋或移動受阻暫停等防呆裝置,而造成誤抓人類棋手的手指且弄斷的意外。在現有技術限制方面,道路駕駛的交通標誌在現實中可能時常有老舊或髒汙的情況,儘管對於人類駕駛來說可能不影響判讀,但對於自駕車來說很可能就因此會嚴重誤判,例如無法正確辨識禁止通行標誌而繼續行駛,或是將速限 35 公里誤判成 85 公里等。但前述情況也有可能是自駕車網路、控制權限或物件辨識模型受到惡意攻擊所致。

以上介紹了 AI 常見的四種倫理問題或風險:演算法偏誤、相關技術或產品偏離原先使用目的、擁有善惡兩種用途,以及演算法設計不良或現有技術限制。但人們該如何減少這些倫理問題與風險呢?

培養AI使用倫理與風險的敏銳度

近五、六年來國際組織如聯合國教育科學及文化組織(United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, UNESCO)、歐盟(European Union, EU)、電機電子工程師學會(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)或是國家、國際非營利組織皆紛紛制訂有關 AI 發展的白皮書或倫理指引(ethical guidelines),甚至逐漸朝向法律治理的方向,如歐盟的人工智慧規則草案等。儘管這些文件所提出的倫理價值、原則或行為規範,看似各有不同,但經過這些年的討論與摸索,也逐漸匯聚出一些共識。

「人工智慧科研發展指引」提出三項倫理價值,包含以人為本、永續發展、多元包容。圖/Pexels

臺灣相較於前述國際文件來說,在制訂的時間上比較晚。2019 年由當時的科技部(現改為國科會)制訂「人工智慧科研發展指引」,裡面提出的三項倫理價值以及八項行為指引,基本上涵蓋了前述各種國際 AI 發展指引文件最常提及的內容。所謂三項倫理價值包含以人為本、永續發展、多元包容,行為指引則有共榮共利、安全性、問責與溝通、自主權與控制權、透明性與可追溯性、可解釋性、個人隱私與數據治理、公平性與非歧視性共八項。

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未來當讀者看到又出現哪些 AI 新技術或產品時,不妨試著評估看看是否有符合這三項價值及八項行為指引。若沒有,究竟是哪項不符合?不符合的原因是上述所介紹常見的四種倫理問題或風險的哪一種?若都不是,還有哪些倫理問題或風險過去被忽略了但值得重視?

AI 技術發展日新月進,在日常生活中的應用也愈來愈廣。但考量法律條文有強制性,在制訂時必須相當謹慎,免得動輒得咎,也很可能在不清楚狀況下反而制訂了不當阻礙創新發展的條文;再加上法律制定也必須有一定的穩定性,不能朝令夕改,否則會讓遵守法規者無所適從。因此可以想見,法令規範趕不上新興科技所帶來的問題與風險本來就是常態,而非遇到 AI 科技才有這種情況。

人們若能培養自身對於 AI 倫理問題或風險的敏銳度,便可發揮公民監督或協助政府監督的力量,評估 AI 開發或使用者有無善盡避免傷害特定個人或群體之嫌,逐漸改善 AI 開發者與大眾媒體常過度誇大 AI 功能,但對於可能帶來的倫理問題或風險卻常閃爍其詞或避而不談的不好現象。

本文感謝工業技術研究院產業科技國際策略發展所支持。

  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 2 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。
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科學月刊_96
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非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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Intel® Core™ Ultra AI 處理器:下一代晶片的革命性進展
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/21 ・2364字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 Intel 委託,泛科學企劃執行。 

在當今快節奏的數位時代,對於處理器性能的需求已經不再僅僅停留在日常應用上。從遊戲到學術,從設計到內容創作,各行各業都需要更快速、更高效的運算能力,而人工智慧(AI)的蓬勃發展更是推動了這一需求的急劇增長。在這樣的背景下,Intel 推出了一款極具潛力的處理器—— Intel® Core™ Ultra,該處理器不僅滿足了對於高性能的追求,更為使用者提供了運行 AI 模型的全新體驗。

先進製程:效能飛躍提升

現在的晶片已不是單純的 CPU 或是 GPU,而是混合在一起。為了延續摩爾定律,也就是讓相同面積的晶片每過 18 個月,效能就提升一倍的目標,整個半導體產業正朝兩個不同方向努力。

其中之一是追求更先進的技術,發展出更小奈米的製程節點,做出體積更小的電晶體。常見的方法包含:引進極紫外光 ( EUV ) 曝光機,來刻出更小的電晶體。又或是從材料結構下手,發展不同構造的電晶體,例如鰭式場效電晶體 ( FinFET )、環繞式閘極 ( GAAFET ) 電晶體及互補式場效電晶體 ( CFET ),讓電晶體可以更小、更快。這種持續挑戰物理極限的方式稱為深度摩爾定律——More Moore。

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另一種則是將含有數億個電晶體的密集晶片重新排列。就像人口密集的都會區都逐漸轉向「垂直城市」的發展模式。對晶片來說,雖然每個電晶體的大小還是一樣大,但是重新排列以後,不僅單位面積上可以堆疊更多的半導體電路,還能縮短這些區塊間資訊傳遞的時間,提升晶片的效能。這種透過晶片設計提高效能的方法,則稱為超越摩爾定律——More than Moore。

而 Intel® Core™ Ultra 處理器便是具備兩者優點的結晶。

圖/PanSci

Tile 架構:釋放多核心潛能

在超越摩爾定律方面,Intel® Core™ Ultra 處理器以其獨特的 Tile 架構而聞名,將 CPU、GPU、以及 AI 加速器(NPU)等不同單元分開,使得這些單元可以根據需求靈活啟用、停用,從而提高了能源效率。這一設計使得處理器可以更好地應對多任務處理,從日常應用到專業任務,都能夠以更高效的方式運行。

CPU Tile 採用了 Intel 最新的 4 奈米製程和 EUV 曝光技術,將鰭式電晶體 FinFET 中的像是魚鰭般阻擋漏電流的鰭片構造減少至三片,降低延遲與功耗,使效能提升了 20%,讓使用者可以更加流暢地執行各種應用程序,提高工作效率。

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鰭式電晶體 FinFET。圖/Intel

Foveros 3D 封裝技術:高效數據傳輸

2017 年,Intel 開發出了新的封裝技術 EMIB 嵌入式多晶片互聯橋,這種封裝技術在各個 Tile 的裸晶之間,搭建了一座「矽橋 ( Silicon Bridge ) 」,達成晶片的橫向連接。

圖/Intel

而 Foveros 3D 封裝技術是基於 EMIB 更進一步改良的封裝技術,它能將處理器、記憶體、IO 單元上下堆疊,垂直方向利用導線串聯,橫向則使用 EMIB 連接,提供高頻寬低延遲的數據傳輸。這種創新的封裝技術不僅使得處理器的整體尺寸更小,更提高了散熱效能,使得處理器可以長期高效運行。

運行 AI 模型的專用筆電——MSI Stealth 16 AI Studio

除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel® Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門用於在本機端高效運行 AI 模型。這使得使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時節省了連接雲端算力的成本。

MSI 最新推出的筆電 Stealth 16 AI Studio ,搭載了最新的 Intel Core™ Ultra 9 處理器,是一款極具魅力的產品。不僅適合遊戲娛樂,其外觀設計結合了落質感外型與卓越效能,使得使用者在使用時能感受到高品質的工藝。鎂鋁合金質感的沉穩機身設計,僅重 1.99kg,厚度僅有 19.95mm,輕薄便攜,適合需要每天通勤的上班族,與在咖啡廳尋找靈感的創作者。

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除了外觀設計之外, Stealth 16 AI Studio 也擁有出色的散熱性能。搭載了 Cooler Boost 5 強效散熱技術,能夠有效排除廢熱,保持長時間穩定高效能表現。良好的散熱表現不僅能夠確保處理器的效能得到充分發揮,還能幫助使用者在長時間使用下的保持舒適性和穩定性。

Stealth 16 AI Studio 的 Intel Core™ Ultra 處理器,其性能更是一大亮點。除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門針對在本機端高效運行 AI 模型的需求。內建專為加速AI應用而設計的 NPU,更提供強大的效能表現,有助於提升效率並保持長時間的續航力。讓使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時也節省了連接雲端算力的成本。

軟體方面,Intel 與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化。與 Adobe 等軟體的合作使得使用者在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。獨家微星AI 智慧引擎能針對使用情境並自動調整硬體設定,以實現最佳效能表現。再加上獨家 AI Artist,更進一步提升使用者體驗,直接輕鬆生成豐富圖像,實現了更便捷的內容創作。

此外 Intel 也與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化,讓 Intel® Core™ Ultra處理器將AI加速能力充分發揮。例如,與 Adobe 等軟體使得使用者可以在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。為各行專業人士提供了更加多元、便捷的工具,成為工作中的一大助力。

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充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

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動動滑鼠就能生圖修圖?不用付錢就能即時生成的 Leonardo AI 讓繪畫行雲流水!
泛科學院_96
・2024/06/09 ・828字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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你在尋找免費的繪圖 AI 嗎?

自從 Stable Doodle 要收費後,我就一直在找類似的替代品,正好前陣子 Leonardo AI 也更新了Realtime Canva 功能,不是那個 Canva,是他們推出的塗鴉功能叫 Canva,試用之後驚為天人!

新增加的 inpaint 功能,能用 prompt 指定畫上去的色塊代表什麼,也有圖層跟透明度功能,大幅降低修整圖片的難度。

重點是,免費可用啊,付費只多了 realtime 及時生成,但免費的速度也不會太慢,你問我為什麼會知道?當然是花了錢之後發現根本沒差啊!

而且及時生成的圖都不用扣點,直到你按下輸出鍵才扣,修改次數無限,可以免費白嫖玩到爽,所以今天,就來教一下怎麼用 Leonardo Canva 啦,大概會說這三件事情:

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  1. 從無到有快速生成人物:這邊就簡單介紹基本操作。
  2. 在不影響生成人物的狀況下,加上背景:這邊會用到圖層、去背、AI 元素生成等功能。
  3. 最後微調:介紹 inpaint 功能怎麼用。

好啦,讓我們開始吧!

最後,你覺得 AI 圖片生成應該還要提供什麼服務呢?

  1. 我上色苦手,拜託有個不改我線稿的 AI 上色工具
  2. 可以有更多修改細節的方法,現在都太笨了
  3. 能不能讓 AI 讀懂構圖,不要每次圖生圖都變樣了
  4. 我不知道,能生不就好了

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問。如果喜歡這支影片的話,也別忘了按讚、訂閱,加入會員,我們下集再見~掰!

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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想不出企劃?讓 AI 幫你整理資料!Notion + Zapier 超詳細教學!
泛科學院_96
・2024/06/03 ・5054字 ・閱讀時間約 10 分鐘

今天來分享我們用 notion 做知識管理的實作過程與心得,不過,我們發現這樣還不夠用,生為 AI 懶人 YOUTUBER,最好有天上掉下來的題目跟素材,所以還串了 zapier 做自動化 AI 新聞收集!

不過在分享實做過程跟心得前,想先跟大家分享我跟 AJ 有在用的筆記工具,這樣你會知道為什麼我們最後選擇用 notion 了。

如果你只想看 notion 自動收集資料,可以直接下滑教學。

Notion

首先是 notion 端,我們先把 papaya 的模板 複製過來。

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調整一下資料表格式,後面主要會用到的是名稱、URL、標籤、狀態。

首先,我們先點選標籤,

新增你想要自動化的youtube頻道名稱。

然後到狀態,把原本 index 改名成 youtube 自動串連。

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這樣就完成 notion 端的設定。

Zapier

接著來到 zapier,登入後點 create。

進到自動化流程的編輯畫面,你會看到上面有一個 AI 協作的對話框。

輸入「特定 youtube channel 發布影片後,會把影片標題跟連結傳送到 notion 的資料庫」

這樣流程 flow 就出來啦!

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如果 AI 給你的長這樣,要把中間的 get report 刪除。

這邊簡單說一下,畫面上看到的這一串,叫「flow」。

「flow」的最上面是「trigger 觸發器」,是啟動 flow 的條件,

其餘的叫「action」,trigger 觸發後會依序執行下面的 action。

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我們先點進第一個 trigger 進行設定,

在這邊確認 event 是 new video in channel。

然後在 account 這邊,串聯你的 youtube 帳號,用哪個沒差,除非你是頻道主要觀察自己的數據。

接下來就到了重頭戲 trigger 啦,這邊要填的是 channel ID。

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提醒,channel ID 不是網址後面這串,

你可以到想要抓的頻道首頁,按 ctrl+U 開啟原始碼,再按 ctrl+F 尋找這串文字,

後面那串亂碼就是 channel ID 了。

貼回去按 refresh,

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如果有成功抓到,下面的 countinue 就會亮起來,

按下去進到測試頁面 test trigger 按下去。

成功的話,你就會看到他把影片資料抓過來嘍,下面是選後面用的測試資料,選哪個都可以,選完點 countiune。

就會進到 notion 設定,確認一下 event 的設定是不是 create database item,

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確認完按下一步,account 這邊設定連接到你的 notion 帳號,連完一樣按下一步。

重頭戲又來啦,action 這邊是設定 youtube 資料要怎麼存進 notion?

我們先點開 database,選擇剛剛整理過的資料庫,

然後就會跑出很收熟悉的選項,沒錯,這就是剛剛在notion設定好的資料表欄位,現在只要告訴他要把資料放入哪個欄位就好。

名稱,放影片的 title。

標籤,放剛剛設定好的頻道名稱標籤。

URL,就選影片連結的 URL。

狀態選 youtube 自動串連。

這樣新影片就會出現在 notion 頁面的左邊自動呈現囉。

這樣就完成啦,又可以點 countinue 了,不過我自己還會在 content 這個欄位選 description,把影片描述也放入 notion。

點完 countine 進入測試環節,

按 test step。

成功的話,就會看到 test step 變成 publish,

這時回去看 notion 的資料庫,你會發現多一筆剛剛測試的數據。

最後按下 publish,這樣就完成啦。

之後就坐等別人發片,再跟風就好!想企劃就是這麼簡單。

結語

最後來分享一下實做心得吧!

這次實做讓我體會到 notion 的美妙之處,之前都單純把他當成昇級版的 evernote,但跟 Zapier 之類的自動化服務串聯後,馬上變成不同檔次的東西,集前台後台於一身,甚至還能做網站!

這自由度真的是只有想不到,沒有做不到,沒程式基礎的人也能輕鬆入門,難怪會紅。

最後,想問大家會想用 notion 跟 zapier 來做什麼呢?

如果看到有趣的留言,我會試著做做看,有其他想要看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言分享喔!

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