AI趋势周报第172期：是谁在乱灌水？脸书测试AI工具要助管理员揪出恶意灌水人

重点新闻(0611～0617)

脸书     恶意留言     灌水  

是谁在乱灌水？脸书测试AI工具要助管理员揪出恶意灌水人

脸书推出一系列新工具，要来帮助脸书社团管理者管理社团内的言论，其中包括一项还在测试阶段的ML工具：冲突警报（Conflict Alert），要来揪出有争议或不健康的留言。脸书发言人告诉一家外媒，该功能用机器学习模型，来计算特定使用者的回复时间和留言量，来判断该使用者的行为是否为恶意。

除了这个功能，脸书还提供留言审查功能，管理员可根据某些使用者的账户成立时间或曾经违规等因素，用来限制发言，或是限制特定言论的出现，而非只能在事后删除。此外，该功能也能帮助管理员减少推销内容的出现，包括贴文和留言。（详全文）

  苹果     iOS 15    云端运算 

不需云端运算！苹果推出iOS 15相片AI文字辨识功能，还能自由搜寻

苹果在自家技术发表大会WWDC上宣布一项iOS 15新功能Live Text，可在iPhone、iPad和Mac等装置上执行AI文字辨识，找出相片中的任何文字，比如可将相片中的手写笔记，转换为Email或讯息，也能从相簿中寻找发票或食谱照片。

进一步来说，使用者在相簿或其他相片浏览器打开照片后，Live Text会自动辨识出相片文字，使用者可直接点击文字，在浏览器上复制贴上查询资讯，如果是电话号码的话，还能直接拨号。苹果表示，这个AI辨识功能不需云端运算，可直接在装置上执行。目前，Live Text支援7种语言，包括英语、德文、法文、意大利文、西班牙文、中文（简体与正体）和葡萄牙文。（详全文）

 DataRobot     MLOps     模型管理  

可自动替换远端模型！MLOps大厂DataRobot释出新功能

MLOps大厂DataRobot近日释出MLOps平台新版本DataRobot 7.1，新增了能自动产生模型报告的AI报告功能、MLOps管理代理（Management Agent），以及无程式码AI App建立器（No-code AI App Builder）。进一步来说，只要点击几下，自动AI报告就能摘要AI专案中的重要发现，包括表现最佳的模型准确度洞察、可解释性洞察，以及详细的模型解释、表现指标、AI伦理洞察等。

再来，MLOps管理代理可自动执行模型任务，像是直接在远端环境中，进行模型检索、模型替换或部署。该功能可扩充支援多种应用案例，而且容易搭配使用，来监控模型整体生命周期。

而无程式码AI App建立器，则能让已部署的AI模型，快速转换为App，使用者选择预设样板、拖拉元件即可完成，不用写任何程式码。此外，DataRobot还在新版中推出特征发现功能（Feature Discovery），将云端数据平台Snowflake资料整合进自家AutoML功能，来从多个资料集中，找出有影响力的特征、进行特征工程。这个任务会在Data Cloud上进行，更快速完成。（详全文）

Gartner    AI工具     低程式码  

Gartner：AI、低程式码当道，2024年80%技术服务将由非IT人员开发

Gartner一份最新报告指出，到了2024年，将有80%的技术服务和产品会由非IT人员开发。Gartner杰出研究副总裁Rajesh Kandaswamy指出，这是因为，无程式码和低程式码开发工具的崛起，以及AI辅助开发工具，让IT开发门槛降低，而且，CEO们认为数位业务是大家的事，不再只是IT部门的事。

再来，Gartner认为，COVID-19疫情加速新服务和产品开发，也因此降低非IT人员开发技术服务的门槛，这些非IT人员包括企业内的业务技术专家，以及开发软件的素人开发者、资料科学家和AI系统等。而且，Gartner预测，到2024年，超过三分之一的技术厂商将会与非IT出身的服务厂商竞争。（详全文）

  模型偏见    Google       资料集  

降低模型偏见！Google释出不带性别、年龄属性的人物注解资料集

Google发布最新AI偏见改善工具，在Open Images资料集中加入更具包容性注解的人物资料集（MIAP），包含更完整的定界框注解，每个注解都含公平性属性。

Open Images资料集在2016年发布，内含900万张图像和600个类别的定界框注解。这次更新，是要解决Open Images资料集中，人、男人、女人、男孩和女孩共5个人物阶层类别的问题。新资料集不再要求注解者添加性别和年龄相关的属性注解，而是仅加入无关性别和年龄类别定界框即可。MIAP增加大量过去没有采用的定界框属性，在包含人物的10万张图片中，人物定界框的数量从36万上升到45万，提供更多基本事实资讯。（详全文）

  联合国     科学研究     AI  

联合国：AI与机器人主导全球科学研究，建议全球研究应多元发展、而非聚焦单一领域

联合国教科文组织（UNESCO）公布五年一次的科学报告，来检视全球科学研究趋势。这份报告由52个国、70名作者历经18个月完成，长达762页，并首度深入分析AI和机器人的全球研究。他们发现，近几年AI与机器人领域的研究主导了全球科学产出。进一步来说，自2014年到2018年的全球科学研究中，AI和机器人是最活跃的研究领域，它在2011年的研究出版数量为10.9万，2019年窜升到14.7万。相较之下，2019年有关生物科技的研究产出只有1.8万。

在这5年之间，超过30个国家针对AI及机器人提出了具体策略，包括中国、俄罗斯、美国、印度、越南等。然而，UNESCO提醒，有许多对人类未来至关重要的研究领域却乏人投资，呼吁全球应该要大幅增加对重要危机的研究，研究领域也应更多元，而非只聚焦于AI和机器人研究。（详全文）

Nvidia    高精地图    自驾车  

Nvidia并购自驾车高精地图供应商DeepMap，要强化自家产品

Nvidia日前宣布，打算并购专门替自驾车开发高精地图的DeepMap。DeepMap于2016年成立，创办人来自Google和苹果，他们开发的地图软件整合各种感应器资料，来供自驾车导航用。而且，这款地图软件的精确度达公分级，会不断更新、支援快速定位，配备高效的资料储存，来加速汽车和云端间的通讯。

Nvidia表示，买下DeepMap后，一方面将协助扩大DeepMap既有的地图产品，二来将用来改善Nvidia Drive，确保自驾车能精确辨识行驶方向。（详全文）

图片来源／脸书、苹果、DataRobot、Google、Nvidia

 AI趋势近期新闻 

1.脸书开发者用反向工程打击Deepfake

资料来源：iThome整理，2021年6月