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在偽 AI 泛濫的初創世界,還有多少消費者一直被騙?

學習 Machine Learning 從來不是一件簡單的事,要應用在商業上更加困難,大家也應該同意吧?即使有 TensorFlow 、PyTorch 等等框架推出,數據科學家都需要花上很多精力才能完成一個簡單的任務,但在這兩年 AI 成為熱門話題,號稱提供「AI 服務」的初創有如雨後春筍,當中有幾多是魚目混珠的呢?

我們沒有確切的答案,但有媒體開始揭露不少 AI 的背後,是人工偽裝出來的「人工智能」!

在《華爾街日報》早前的文章入面,他們除了揭露 Google 容許第三方開發者接觸電郵資料外,亦提到不少「偽 AI」(Pseudo-AIs) 的出現,根據 ReadMe 的 CEO 所說,如果使用人類去做事,這可以跳過很多開發的過程,但同時難以「規模化」,但無疑是避免了最辛苦的部份(也就是利用資料去建模和更動模型)。

其中一個使用「偽 AI 」的企業就是位於 San Jose 的 Edison Software ,他們開發一個自動電郵回覆系統,但問題是他們並沒有太多的資料,建構出來的模型亦不佳,所以工程師選擇閱讀用家的電郵去「手動」建模,除了侵犯用家私隱之外,這樣 Hard Code 的方式也和我們理解的人工智能大相徑庭。

這不是第一宗類似的情況,早於 2008 年 Spinvox 就被指控利用外國員工將語音信件轉為文化訊息,背後並沒有利用人工智能算法; 2016 年 Bloomberg 亦指出有員工每天假裝自己的 X.ai 、Clara 等聊天機械人做著麻木的工作,並非真正的 Chabot ;2017 年 Expensify 承認他們利用掃瞄方式轉錄收據的工作是由 Amazon Mechanical Turk 的外包方式完成,系統背後的不是人工智能,而是一個又一個的廉價奴工。

 

據報有不少初創向投資者表示他們已經開發出一款人工智能的方式,背後卻靠人類操作,編輯也遇過一個會打錯字的 Chatbot (明顯背後是人類吧),可是 Google 的科學家的確開發出令全球驚訝的 Duplex ,甚至可以模仿人類的語氣,這明顯是技術高低的分別,大家也同意吧?

 

引用來源:International Business TimeThe Guardian

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