【旅遊大亨】逸蘭精品酒店 - 香港分享訂房
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
亞馬遜賣辨臉系統 股東.內部員工皆反對
亞馬遜旗下的臉部辨識系統，去年與美國奧勒岡州警方合作，將30萬的前科犯照片檔案輸入系統，幫助警方調查各類案件，或是過去難以偵破的懸案；但美國人權團體實測後發現，該系統的準確度只有80%，在輿論壓力下，甚至連亞馬遜的股東和內部員工，都不贊成公司將系統賣給執法單位，讓合作案在去年6月劃下句點。不過亞馬遜老闆貝佐斯旗下的媒體──華盛頓郵報，4月30日刊登一則影音報導，記錄當時人臉辨識軟體幫助警方辦案過程，雖然有爭議，但強調絕無侵犯大眾隱私權，引發外界質疑，難道亞馬遜還是不死心，又要把臉部辨識系統拿出來兜售了嗎？只要監視器看得到，你的身分、有沒有犯罪資料，靠臉部辨識技術，就能在幾秒內完成；美國電商巨擘亞馬遜，將旗下這門技術提供給奧勒岡州華盛頓縣警方，希望在打擊犯罪上，貢獻心力。華盛頓縣警長辦公室發言人 特伯德 ：「我們的資料庫中有大量的前科犯照片，同時也具備尚未指認出的嫌犯特徵資料。」系統結合30萬張前科犯照片資料，無論是犯罪監視器影片，或是民眾的目擊自拍，都能快速比對出嫌犯身分；但當警方帶著這套亞馬遜臉部辨識系統，在街上趴趴走，是否涉及侵犯隱私呢？儘管奧勒岡州警方嚴詞否認，但擋不住的輿論壓力，連亞馬遜內部員工和股東都極力反對下，這項計畫在去年6月悄然終止。有趣的是，華盛頓郵報在4月30日，刊登這則影音報導，似乎想為亞馬遜的臉部辨識系統做平反，難免引發外界質疑，這是否為幕後共同的大老闆──貝佐斯的操作手段？ACLU技術與自由項目主任 納拉揚 ：「亞馬遜目前就像潘朵拉的盒子，不講清楚把技術賣給誰、技術規範或政府權限範圍，就我們收到的文件，政府對該技術一直提出具侵略性的訴求，但亞馬遜從未質疑。」對亞馬遜將臉部辨識系統，與執法機構結合的主要反彈聲浪，大多來自人權團體「美國公民自由聯盟」，他們曾在實測中將美國現任國會議員照片，輸入亞馬遜的臉部辨識系統中，沒想到535名國會議員，有28人被判定為嫌犯；研究顯示，原來人臉辨識背後的人工智慧，多半以白人男性的照片做為訓練，造成其他膚色的判定上失去準確性。渥太華大學電腦工程學教授 ：「就像高加索人(白人)很容易辨識同膚色的人種，但不太會辨識亞洲人，對於非裔的辨識能力也不佳。」實測結果，亞馬遜的臉部辨識系統，對於非裔女性的正確性最低，只有68.6%，像是這張美國前第一夫人蜜雪兒歐巴馬年輕時的照片，辨識結果竟然是「穿著黑色上衣的年輕男性」，讓人哭笑不得；換句話說，AI人工系統「學藝不精」就想上路，背後還有公部門與商業界的複雜關係，難免引發外界疑慮。奧勒岡州公設辯護人 布盈頓 ：「政府擁有廣大資源和力量，小市民原本就難以抗衡，政府再和亞馬遜結合？哈哈！那就真的是...很有力的組合了。」阿湯哥在電影《關鍵報告》中，透過眼球辨識技術，提供個人化廣告服務，也不再是科幻電影的虛構概念；日本廣告公司計畫與中國商湯科技合作，在計程車上安裝臉部辨識系統，根據乘客年齡、性別，推送不同廣告內容，強調收集來的資料僅用做大數據分析。今時今日，似乎人人都成為社會大數據的一部份，小螺絲釘在公司的大齒輪下，甚至連隱私都沒有。藍稜公司廣告 ：「想像你的倉儲版圖，在美國有5千家分店，全球更高省錢王僅此一檔達1萬家，但各種問題，讓你的全球存貨量減少3%，原因可能是物流處理不當，或是員工偷竊行為。」傳統的商務倉儲公司，得耗費金錢和時間，雇用保全監督，確保資產不會受損或是遭竊；英國機器人流程自動化(RPA)軟體開發商藍稜公司，與微軟合作，推出AI後台監控系統，確保企業旗下一切資產包括員工，都萬無一失。怎麼做呢？AI系統透過監視器，以秒為單位，記錄每一位員工的動態，將物流作業建檔保存，當某個環節出問題時，能直接找出當時進行該項工作的員工，臉部辨識系統還能偵測執行者是否為自家人，成為偷竊行為的鐵證。系統保證讓老闆放心，但員工隱私也有遭侵犯的疑慮。藍稜公司廣告 ：「這種數位工作員隨時監控一切，後台倉儲環境中的活動，辨識每位員工和他們的工作內容，按照行為進行應對，看每個人在幹嘛？在哪裡發生？監控每樣資產，無時無刻。」人臉辨識系統該開放商業界或政府使用嗎？使用的規範又該如何設限？大數據時代，當人們身邊出現越來越多的科技產品，更該省思人們的隱私權，如何確保不受侵犯，或淪為商業利益的犧牲品。
在此次GTC 2019期間，富士康 (Foxconn)實際展示旗下將電腦視覺技術應用在產線，讓產品生產檢測更具效率，同時也能提昇產品整體生產速度的解決方案，強調整體檢驗精準度可達98%以上，同時更可讓檢測所需人力從原本400人左右精簡至2-3人即可完成。富士康目前應用在武漢產線的人工智慧檢測系統 分享 facebook 富士康這套檢驗系統目前主要應用在中國境內武漢生產線，主要希望改善傳統必須透過大量人力進行檢驗，同時透過人工檢驗往往在一段時間後，可能因為視覺疲勞等因素造成檢驗精度下降，反而讓產品生產良率下降。而另一方面，則自然包含人力成本、資源最佳化利用，以及提生產線效能等考量，因此希望藉由人工智慧技術導入提昇生產效率。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 此次在GTC 2019期間展示的解決方案主要用於產品外觀等細節檢測，富士康表示在其他生產過程其實也會有不同技術應用導入，甚至可以藉由自動化應用串接不同生產流程，讓整體產線可以實現透過少數人力管理即可全自動化運作，並且讓產線系統可依照檢測結果自動校正生產誤差情況。而在檢測系統設計中，富士康說明依照不同檢測需求，在一般簡單外觀判斷其實使用Jetson系統效能就能實現，但在此次展示的主機殼側板檢測流程因為包含外觀瑕疵、金屬板邊緣凹折弧度是否符合要求等項目，因此採用的是Tesla T4 GPU組成系統，搭配多組鏡頭進行電腦視覺辨識，藉此實現辨識精度可達98%以上，並且超越人眼視覺所及檢視細節，讓整個檢測系統可以完成過往必須花費400人左右進行檢測的工作流程，甚至目標希望能使單次可完成800組物件檢測數量提高至1200組。在學習訓練方面，富士康會預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行前期訓練，爾後套用在新零件的辨識學習所需時間基本上只需花費3天即可完成，同時隨著持續學習累積經驗，理論上也能讓相似零件的辨識學習時間縮減，但為了維持一定辨識精度，基本上還是會以3天學習訓練時間長度為主。此項辨識系統除了應用在富士康武漢生產線，未來也有可能應用在其他產線，甚至可能應用在零件相對簡單、複雜度比較不高的生產零件檢測。這樣的情況，其實也說明雖然電腦視覺等人工智慧技術應用，似乎已經可以取代部分傳統人力需求，但諸如手機等相對複雜的零件檢測，現階段可能還是會仰賴人工檢測居多，其中因素可能包含現行檢測系統辨識精度，以及整體建置成本與傳統人力成本比較。不過，依照富士康未來發展目標希望走向全自動化產線運作模式，顯然接下來也會持續藉由電腦視覺等人工智慧技術導入，讓產線運作成本能更進一步精簡。除了富士康，其實現在已經有越來越多產線、工廠、農場都已經開始導入電腦視覺應用等人工智慧技術，例如亞馬遜很早之前就已經開始導入機器人協助揀貨、分貨，而不少現代化農場也開始透過電腦視覺技術判斷農作物良率，意味傳統單純僅以人力完成的工作，逐漸可由電腦系統取代，但在需要人腦做進一步判斷，以及更精準操作的工作方面，傳統人力依然會有其不可取代性。傳統產線檢測需要透過大量人力，以肉眼方式進行檢測，但可能會有疲勞等因素影響檢測精度 分享 facebook 精簡地來說，富士康此套檢測系統就是藉由多組鏡頭捕捉影像資訊，並且透過Jetson AGX或Tesla T4進行電腦視覺學習加速，讓系統能針對實際拍攝影像比對生產零件是否符合規定 分享 facebook 檢測系統內部結構 分享 facebook 預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行深度學習 分享 facebook 透過多組鏡頭進行拍攝 分享 facebook 實際運作流程 分享 facebook 通常單一零件會針對外觀塗裝瑕疵、外型凹折弧度等是否符合規範，並且透過前期學習讓系統建立基礎判斷模型 分享 facebook 電腦檢測系統會透過鏡頭、GPU元件協助學習加速 分享 facebook 《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。�
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