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全球首部︱歐盟《人工智能法案》生效 監督AI應用防以假亂真

歐盟《人工智能法案》(EU Artificial Intelligence Act)於昨日(1日)正式生效。該法案是全球首部全面監管人工智能的法規。法案旨在促進歐盟內的AI開發和應用。 法案規定,聊天機械人如ChatGPT等AI系統,必須明確告知用戶他們在與機器互動。AI技術提供者必須確保合成的音訊、影片、文字和圖像內容能夠被偵測為AI產生的內容。此外,該法案規定,禁止使用被認為對使用者基本權利構成明顯威脅的AI系統。 違反法案的企業可面臨全球年營業額7%的罰款。另外,歐盟成員國需在2025年8月2日前指定國家市場監督和法案適用的主管機關。 法案保障人類用戶清楚知道自己與AI互動,且能辨別AI生成的內容。(路透社) 法案將分階段實施 據悉,歐盟《人工智能法案》將分階段實施,某些規則將在該法律通過6個月後或12個月後生效,而大部分規則將於2026年8月2日開始生效。 歐盟委員會於2021年4月提出《人工智能法案》的草案。去年12月,歐洲議會、歐盟成員國和歐盟委員會三方就《人工智能法案》達成協議。 《人工智能法案》將分階段實施。(路透社) 歐盟內部市場委員蒂埃里·布雷東(Thierry Breton)於社交平台上表示,歐盟現成為制訂AI標準的先驅。 資訊來源: https://www.stheadline.com/realtime-world/3369532/%E5%85%A8%E7%90%83%E9%A6%96%E9%83%A8%E6%AD%90%E7%9B%9F%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%B3%95%E6%A1%88%E7%94%9F%E6%95%88-%E7%9B%A3%E7%9D%A3AI%E6%87%89%E7%94%A8%E9%98%B2%E4%BB%A5%E5%81%87%E4%BA%82%E7%9C%9F

Google 與 Meta 轉向好萊塢尋求 AI 模型的訓練素材

據傳金額高達「數千萬美元」,但好萊塢似乎不太感興趣。 據彭博社的一篇新報導,Meta 和 Google 正向好萊塢電影工作室狂灑資金,希望能達成授權協議,以改進其用於影片生成式 AI 的模型。據報,這些公司放在談判桌上的金額高達「數千萬美元」,但談判的具體結果尚不清楚。 該篇報導稱,Netflix 和 Disney「不願意授權其內容」,但「對其他形式的合作表示興趣」。另一邊,華納兄弟則是似乎「願意授權部分節目」。Meta 的發言人拒絕評論,而 Google 則是沒有立即回應置評請求。這其實並不太讓人意外,目前 AI 已經發展到了公開的訓練資料已經無法滿足需求的程度,因此無論是文字的生成式 AI 還是圖片、影片,各家公司都在尋找更加優質的資料來源。以文字來說,近期無論是 OpenAI 還是 Google,都有大動作與新聞集團、出版商合作的消息,Meta 也同樣有類似合作意願。 然而,正如彭博社所指出的,好萊塢片商對這類交易可能持有一些保留意見。相較於新聞網站可以用 AI 工具、或是在聊天機器人裡的曝光做為交換,好萊塢這邊除了現金之外,似乎並沒有太多的好處。相反,娛樂界普遍擔心 AI 會搶走他們的飯碗,又或是濫用他們的形象與創意。本周就有 Scarlett Johansson 拒絕與 OpenAI 合作,並指控 OpenAI 在其 ChatGPT 的「Sky」助理中複製了她的聲音的事件延燒,但 OpenAI 否認了有試圖模仿她的聲音的說法。 資訊來源: https://hk.news.yahoo.com/meta-and-google-want-to-make-ai-deals-with-hollywood-studios-073654388.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8&guce_referrer_sig=AQAAAGjN76PrpbA9LaDsG212Qmu7FYS9axBXSX0anhwjpq81wfotUPTEfNvNV4zAXqokkNCcPHoM5hPXfPH4RCYnnTN9PP0lWfEKm6dZZFjF31RbgwKYoGOxDxSzcmx5edjcAJGUE_uwC003o4DIgCoTTTLdBBKXHFw9N2zA87M8Vlo0

非現金支付筆數 首季大增近25%

國人非現金支付持續增加中。金管會9日公布,第一季國人非現金支付交易筆數共18.97億筆、交易金額1.92兆元,筆數比去年第一季增加24.6%,金額則同比增14.97%,筆數及金額都創同期新高。 金管會從2015年提出「電子化支付比率五年倍增計畫」,2021年改為每三年成長的目標,設定筆數、金額目標,2026年目標是拚全年非現金交易金額達10兆元,去年全年是7.27兆元,今年有望拼8兆元,以每年增加近兆元的速度前進。 計畫第一期目標從2021年~2023年,非現金支付交易筆數要成長50%,也就是要達到78億筆、金額要達到6兆元,最終結果是筆數未達標,但金額順利超前達標。主要是因疫情導致搭乘大眾運輸人數還未回到疫情前,拿儲值卡搭乘大眾運輸的交易筆數成長不如預期導致。 今年第一季國人使用非現金支付的交易1.92兆元,國人現在消費,包含交通、購物、旅遊等,很多都不再拿現金支付,而是改採非現金支付工具。最常使用的非現金支付工具主要有四項,即信用卡、儲值卡、電子支付、ATM轉帳購物等,金額以信用卡貢獻最大,筆數則是儲值卡貢獻最大。 第二期目標,金管會提出2026年非現金支付交易筆數要達80億筆、交易金額要達10兆元。金管會指出,第一期的目標若用全台2,350萬人來推估,每人每年非現金支付有330筆,等於每人每天都用非現金工具完成一筆交易;第二期目標若要達標,每人每年非現金支付要有340筆。   資訊來源: https://www.ctee.com.tw/news/20240510700319-430301  

渣打香港伙Mastercard等 完成代幣化存款和碳信用概念驗證測試

渣打香港宣布,伙虛銀Mox、Mastercard及Libeara,透過監管沙盒完成代幣化存款和代幣化碳信用的概念驗證測試。 上述概念驗證測試主要探索以代幣化存款作為代幣化資產結算工具,在操作流程和風 險管理方面的好處。 測試乃Mastercard「多代幣網絡」(Multi-Token Network )的首個測試場景,模擬碳信用交易的操作情況,首先由Mox客戶打算透過其Mox賬戶購買碳信用,以抵消個人的碳排放。渣打香港收到Mox的要求後,運用SC Ventures1孵化的代幣化平台Libeara 將碳信用代幣化。 Mastercard「多代幣網絡」隨後將Mox客戶的銀行存款代幣化,並將兩種代幣化資產作「原子交換」。此交易流程讓渣打香港與Mox之間能夠實現實時且透明的結算,同時讓客戶能將代幣化碳信用儲存在電子錢包,或抵銷其碳足跡。 渣打香港區行政總裁禤惠儀表示,現實世界資產的代幣化,以及不同形式代幣化貨幣的潛在應用,將是金融業未來發展不可或缺的部分。渣打香港致力發展代幣化的應用和創新,在金管局的指導下,該行很榮幸與其虛擬銀行Mox、創投企業 Libeara及長期合作夥伴Mastercard攜手開展此項目。 Mastercard香港及澳門總經理陳一芳表示,為全面釋放區塊鏈技術潛力,公司們需 要持續協作,並不斷測試、探索和發展創新用例,為企業帶來實質價值,令整個行業互聯互通。 資訊來源: https://finance.mingpao.com/fin/instantf/20240514/1715665576660

GPT-4 和記憶功能:朝向 AGI 的一大步|蘇仲成

人工通用智能(AGI)代表著人工智能領域的一個變革性飛躍,從專門的“窄AI”發展到一種能夠反映人類認知能力的智能形式。AGI 被設想為一種機器,能夠理解、學習和執行任何人類能夠做的智力任務。本指南深入探討了 AGI 的本質、其挑戰、發展方法和推測的實現時間表。 文:Michael C.S. So(嶺南大學研究生院客席助理教授) AGI 是什麼? AGI 的核心目標是達到一種智能水平,使機器能夠處理任何人類可以做的任務,從下棋到解決複雜的數學問題,甚至根據抽象推理做出微妙的決策。與通過專用編程在特定任務中表現出色的窄AI不同,AGI將具有廣泛的、可適應的智力,類似於智力活動的“通用翻譯器”。 開發AGI 的關鍵挑戰 創建 AGI 涉及克服重大障礙: ⁠ ⁠認知靈活性: AGI 必須展示出與人類相似的思想和行動靈活性,能夠在不同類型的任務之間切換,並將學到的知識應用於各種領域。 ⁠ ⁠知識轉移: 它應該能夠在不同的情境中有效地利用已獲得的知識,而無需重新訓練。 ⁠ ⁠常識推理: AGI 需要能夠理解和應用人類認為是常識的日常知識。 達成 AGI 的方法 研究人員正在探索幾種開發 AGI 的方法: ⁠ ⁠神經網絡: 這些由人腦啟發的演算法,通過數據學習來識別模式並做出決策。 ⁠ ⁠符號 AI: 這種方法使用符號來表示問題,並應用邏輯規則來解決問題,模仿人類的理性思考。 ⁠ ⁠混合系統: 將神經網絡與符號 AI 結合,這些系統旨在利用兩者的優勢,以促進 AGI 的發展。 AGI 何時成為現實? 預測 AGI 的時間表充滿不確定性,受許多無法預測的因素影響: ⁠ ⁠技術突破:AGI 需要在幾個 …

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ChatGPT對發展中國家經濟發展的影響分析|蘇仲成

人工智能(AI)技術的快速發展正在全球範圍內重塑經濟格局。尤其是像ChatGPT這樣的知識和對答機器人,有潛力顛覆傳統的知識獲取和應用方式,從而顯著影響發展中國家的經濟增長。本文旨在分析ChatGPT技術對這些國家的潛在經濟影響,並參考歷史上的技術革命,特別是日本和韓國的經濟發展,預測未來十年的發展趨勢 文:Michael C.S. So(嶺南大學研究生院客席助理教授) 歷史背景:日本與韓國的經濟奇蹟 日本和韓國的經濟奇蹟分別發生在工業革命時期及其後的經濟復甦與發展,這些歷史經驗為理解AI技術對發展中國家的潛在影響提供了參考。歷史可以反映未來發展的情況,展現了經濟發展中不斷循環的模式和規律。 1.⁠ ⁠日本的經濟奇蹟 – 工業革命時期:明治維新後,日本進行了一系列現代化改革,包括引進西方技術和教育體系,大幅提升了工業生產力。在1868年至1912年期間,日本的工業產值年均增長率達到5.4%。 – 二戰後的經濟復甦與發展:在美國的援助和自身政策的推動下,日本迅速復甦。1950年至1973年,日本的GDP年均增長率達到9.7%,成為全球經濟增長最快的國家之一。 2.⁠ ⁠韓國的經濟發展 – 經濟起飛:20世紀60年代,韓國開始大力發展重工業和技術創新,並進行了有效的經濟政策改革。這一過程中,美國的技術輸出和經濟援助起到了關鍵作用。 – 技術創新與經濟增長:韓國在半導體、電子和汽車等高科技產業領域取得了顯著成就,成為全球經濟大國。1990年至2000年間,韓國的GDP年均增長率達到5.8%。 AI技術的經濟影響 1.⁠ ⁠教育與人力資本提升 – 知識獲取的便捷性:ChatGPT能提供個性化的教育資源,特別是在教育資源匱乏的地區,這將大幅提高人力資本質量。根據研究,教育年限每增加一年,工人的生產力可提高10%。 – 案例參考:日本和韓國在經濟發展過程中,都大力推動教育改革和技術培訓,提升了勞動力素質,這對經濟復甦和增長起到了關鍵作用。 2- 技能培訓和知識應用:AI技術迅速傳遞最新技術和知識,促進生產力提升和創新發展。到2030年,AI和自動化技術預計每年為全球經濟增加13萬億美元的價值,相當於1.2%的全球GDP增長率。 – 案例參考:韓國在技術創新和應用方面取得了巨大成功,使其在全球市場中佔據領先地位。 3.⁠ ⁠市場效率與決策優化 – 信息對稱性:ChatGPT幫助企業和個人獲取更全面的市場信息,提高市場效率和決策質量。市場信息對稱性的提高可減少20%至30%的資源錯配。 4.⁠ ⁠經濟結構轉型 – 產業升級:AI技術將促使傳統產業進行數字化轉型,推動高附加值產業的發展。到2030年,AI驅動的數字化轉型將使全球製造業和服務業產值增加高達15.7萬億美元。   歷史與未來:循環的模式 歷史經驗表明,經濟發展是一個不斷循環的過程,每次技術革命都會帶來新一輪的經濟增長和結構轉型。日本和韓國的經濟奇蹟展示了技術進步和政策支持如何促進經濟快速增長,這些模式和規律同樣適用於現代的技術革命。 預測與展望 未來十年,AI技術將加速發展中國家的經濟增長。AI技術有潛力在2030年前使全球經濟活動增加16%,相當於每年額外增長1.2%的GDP。這些技術的早期採用者將在競爭中獲得顯著優勢,可能在未來享受高達6%的年均現金流增長。 潛力國家 如同日本和韓國的發展經歷,一些發展中國家具備快速吸收技術的條件,有望成為AI技術普及的最大受益者。具體而言,印度、越南和印尼等國因其龐大且年輕的人口結構、高度重視科技教育和迅速增長的技術基礎設施,被認為在未來十年內具備最大的經濟增長潛力。 ⁠ ⁠印度:印度擁有龐大的科技人才庫和快速增長的數字經濟。AI技術應用有望在未來十年內顯著提升其生產力和經濟增長。 ⁠ ⁠越南:越南的政府和企業對技術創新的重視使其成為東南亞地區的技術新興國家。其技術產業在過去十年中增長了超過10%。 ⁠ ⁠印尼:印尼擁有龐大且年輕的人口,並且政府積極推動數字經濟發展。其數字經濟在2025年預計將達到1300億美元,AI技術的應用將進一步推動這一增長。   結論 ChatGPT及類似AI技術將在未來十年對發展中國家經濟發展產生深遠影響。通過提高教育水平、促進創新、提升市場效率和推動產業升級,這些技術將成為新一輪經濟增長的重要驅動力。正如工業革命和技術創新對經濟發展的深遠影響一樣,AI技術的普及有望為發展中國家帶來歷史性的變革。歷史的經驗告訴我們,技術革命帶來的經濟增長模式是可以重複的,未來的發展將再次印證這一循環的規律。   資訊來源: …

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軟體銀行新AI超級電腦系統獲日本政府421億日幣補助,採用NVIDIA Blackwell GPU實現25 exaflops AI算力

▲軟體銀行預計將為率先導入DGX B200系統的服務商之一 軟體銀行在2023年5月宣布針對數位社會發展的下一代數位基礎設施建設願景,並於2023年9月建構用於生成式AI的運算平台,該計畫在2023年7月獲得53億日幣的補助,並由軟體銀行子公司SB Intuitions開發專為日文的大型語言模型(LLM);軟體銀行以此願景計畫為延伸,預計在2024年至2025年於日本多個地點架設AI基礎設施,透過採用新一代NVIDIA Blackwell加速器與基於DGX B200的NVIDIA DGX SuperPOD,預估平台綜合提供25 exaflops算力,較現行0.7 exaflops算力提升37倍。 軟體銀行子公司SB Intuitions將活用新一代運算資源,預計在2024年底建構一個高達3,900億參數的大型語言模型,終極目標是朝向1億參數大型語言模型發展,且同樣會開放日本企業與研究單位使用其服務。 資訊來源: https://www.cool3c.com/article/215695