臉書推出一系列新工具,可幫助管理員管理社團言論,其中包括正在測試中的ML工具:衝突警報。

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重點新聞(0611~0617)

臉書     惡意留言     灌水  

是誰在亂灌水?臉書測試AI工具要助管理員揪出惡意灌水人

臉書推出一系列新工具,要來幫助臉書社團管理者管理社團內的言論,其中包括一項還在測試階段的ML工具:衝突警報(Conflict Alert),要來揪出有爭議或不健康的留言。臉書發言人告訴一家外媒,該功能用機器學習模型,來計算特定使用者的回覆時間和留言量,來判斷該使用者的行為是否為惡意。

除了這個功能,臉書還提供留言審查功能,管理員可根據某些使用者的帳戶成立時間或曾經違規等因素,用來限制發言,或是限制特定言論的出現,而非只能在事後刪除。此外,該功能也能幫助管理員減少推銷內容的出現,包括貼文和留言。(詳全文)

  蘋果     iOS 15    雲端運算 

不需雲端運算!蘋果推出iOS 15相片AI文字辨識功能,還能自由搜尋

蘋果在自家技術發表大會WWDC上宣布一項iOS 15新功能Live Text,可在iPhone、iPad和Mac等裝置上執行AI文字辨識,找出相片中的任何文字,比如可將相片中的手寫筆記,轉換為Email或訊息,也能從相簿中尋找發票或食譜照片。

進一步來說,使用者在相簿或其他相片瀏覽器打開照片後,Live Text會自動辨識出相片文字,使用者可直接點擊文字,在瀏覽器上複製貼上查詢資訊,如果是電話號碼的話,還能直接撥號。蘋果表示,這個AI辨識功能不需雲端運算,可直接在裝置上執行。目前,Live Text支援7種語言,包括英語、德文、法文、義大利文、西班牙文、中文(簡體與正體)和葡萄牙文。(詳全文)

 DataRobot     MLOps     模型管理  

可自動替換遠端模型!MLOps大廠DataRobot釋出新功能

MLOps大廠DataRobot近日釋出MLOps平臺新版本DataRobot 7.1,新增了能自動產生模型報告的AI報告功能、MLOps管理代理(Management Agent),以及無程式碼AI App建立器(No-code AI App Builder)。進一步來說,只要點擊幾下,自動AI報告就能摘要AI專案中的重要發現,包括表現最佳的模型準確度洞察、可解釋性洞察,以及詳細的模型解釋、表現指標、AI倫理洞察等。

再來,MLOps管理代理可自動執行模型任務,像是直接在遠端環境中,進行模型檢索、模型替換或部署。該功能可擴充支援多種應用案例,而且容易搭配使用,來監控模型整體生命周期。

而無程式碼AI App建立器,則能讓已部署的AI模型,快速轉換為App,使用者選擇預設樣板、拖拉元件即可完成,不用寫任何程式碼。此外,DataRobot還在新版中推出特徵發現功能(Feature Discovery),將雲端數據平臺Snowflake資料整合進自家AutoML功能,來從多個資料集中,找出有影響力的特徵、進行特徵工程。這個任務會在Data Cloud上進行,更快速完成。(詳全文)

Gartner    AI工具     低程式碼  

Gartner:AI、低程式碼當道,2024年80%技術服務將由非IT人員開發

Gartner一份最新報告指出,到了2024年,將有80%的技術服務和產品會由非IT人員開發。Gartner傑出研究副總裁Rajesh Kandaswamy指出,這是因為,無程式碼和低程式碼開發工具的崛起,以及AI輔助開發工具,讓IT開發門檻降低,而且,CEO們認為數位業務是大家的事,不再只是IT部門的事。

再來,Gartner認為,COVID-19疫情加速新服務和產品開發,也因此降低非IT人員開發技術服務的門檻,這些非IT人員包括企業內的業務技術專家,以及開發軟體的素人開發者、資料科學家和AI系統等。而且,Gartner預測,到2024年,超過三分之一的技術廠商將會與非IT出身的服務廠商競爭。(詳全文)

  模型偏見    Google       資料集  

降低模型偏見!Google釋出不帶性別、年齡屬性的人物註解資料集

Google發布最新AI偏見改善工具,在Open Images資料集中加入更具包容性註解的人物資料集(MIAP),包含更完整的定界框註解,每個註解都含公平性屬性。

Open Images資料集在2016年發布,內含900萬張圖像和600個類別的定界框註解。這次更新,是要解決Open Images資料集中,人、男人、女人、男孩和女孩共5個人物階層類別的問題。新資料集不再要求註解者添加性別和年齡相關的屬性註解,而是僅加入無關性別和年齡類別定界框即可。MIAP增加大量過去沒有採用的定界框屬性,在包含人物的10萬張圖片中,人物定界框的數量從36萬上升到45萬,提供更多基本事實資訊。(詳全文)

  聯合國     科學研究     AI  

聯合國:AI與機器人主導全球科學研究,建議全球研究應多元發展、而非聚焦單一領域

聯合國教科文組織(UNESCO)公布五年一次的科學報告,來檢視全球科學研究趨勢。這份報告由52個國、70名作者歷經18個月完成,長達762頁,並首度深入分析AI和機器人的全球研究。他們發現,近幾年AI與機器人領域的研究主導了全球科學產出。進一步來說,自2014年到2018年的全球科學研究中,AI和機器人是最活躍的研究領域,它在2011年的研究出版數量為10.9萬,2019年竄升到14.7萬。相較之下,2019年有關生物科技的研究產出只有1.8萬。

在這5年之間,超過30個國家針對AI及機器人提出了具體策略,包括中國、俄羅斯、美國、印度、越南等。然而,UNESCO提醒,有許多對人類未來至關重要的研究領域卻乏人投資,呼籲全球應該要大幅增加對重要危機的研究,研究領域也應更多元,而非只聚焦於AI和機器人研究。(詳全文)

Nvidia    高精地圖    自駕車  

Nvidia併購自駕車高精地圖供應商DeepMap,要強化自家產品

Nvidia日前宣布,打算併購專門替自駕車開發高精地圖的DeepMap。DeepMap於2016年成立,創辦人來自Google和蘋果,他們開發的地圖軟體整合各種感應器資料,來供自駕車導航用。而且,這款地圖軟體的精確度達公分級,會不斷更新、支援快速定位,配備高效的資料儲存,來加速汽車和雲端間的通訊。

Nvidia表示,買下DeepMap後,一方面將協助擴大DeepMap既有的地圖產品,二來將用來改善Nvidia Drive,確保自駕車能精確辨識行駛方向。(詳全文)

圖片來源/臉書、蘋果、DataRobot、Google、Nvidia

 AI趨勢近期新聞 

1.臉書開發者用反向工程打擊Deepfake

資料來源:iThome整理,2021年6月


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