【科技新聞洞察】後疫時代,世界會變什麼樣?

圖片來源 : Unsplash

文/ 若水 Flow AI Blog 編輯團隊

圖片來源 : Tech Startups

【網路女王:一個我們正在理解中的新世界】

4月中,你大概在不少工作群組裡的領域,都陸續收到美國「網路女王」瑪麗・米克爾Mary Meeker 對 2020 年網路觀察(Internet Trends Report)分享:「我們的新世界」(Our New World)。

從「網路」來預測未來新世界,在這個時刻,比過往更來得必要。因為正如文中所言(中文英文版連結),「一切的一切似乎都像是回到了另一個時代-除了能夠通過媒體技術,全天候了解全球面貌之外。

幾個重點值得參考:

1, 新冠肺炎疫情 COVID-19 改變了現代化的生活方式,
但人們對於這種變化的理解才剛剛開始。

但人們對於這種變化的理解才剛剛開始。

數據為驅動的大規模前瞻性計劃或執行,都要靠引入更多科學家、工程師或各領域專家,為其賦予更大的發言權。這對身在台灣人們,在連續日零確診、抗疫有效的第一階段,肯定格外有感。

2, 工作與生活的再平衡

Mary Meeker 的團隊針對他們過去十年投的科技創新公司,做了非正式調查,得到一些結論:在網路上建立辦公室基本可行,這當中包括定期舉行會談或線下社交體驗。當然,大規模居家工作也會帶來一些問題,但同時也有許多人認為 在體驗了一次強制在家工作之後,未來會逐步轉向更加分布式的辦公。

3, 「按需服務」(On-Demand Services)興起

這類服務已經存在很多年了,包括 Uber、Lyft、Airbnb 都可算作在這個範疇,而疫情刺激著提供雜貨和影片類的「按需服務」激增,比如 Instacart(跑腿代購)、 DoorDash(按需外送),連帶也促使工作型態更加靈活。


圖片來源 : 清華首頁故事

【台積電致股東報告書,哪些領域最看好?】

檢查一下信用卡帳單,最近是不是剛換了桌機、聲音效果更好的耳機,還延長好幾個月的線上影音服務?或者,最近是不是新訂閱了一些運動賽事、歌手的影音頻道,好隨時觀察各種有趣的直播合作解悶?

疫情讓百業衰頹,
但與智慧家庭軟、硬體市場逆勢看俏。

根據國研院科技政策研究與資訊中心評析,新冠病毒就像家庭語音控制的催化劑,將提高人們對一系列智慧家庭裝置和應用程式的認識和採用率,語音也可以用於進行線上購物和資訊收發。

台積電也有同樣的觀察。該公司近日公布股東報告書,相關新聞報導裡提到,藍牙耳機、智慧手錶與智慧音箱表現亮眼,4K 及 8K 超高解析度電視出貨將達到正成長。此外,電視上使用人工智慧技術來提高畫面品質、語音控制等功能已成為未來趨勢。

事實上,在疫情之前智慧家庭的消費市場就很被看好。IDC (國際數據資訊) 認為,隨著2020年的到來,中國智慧家庭市場將進入規模化發展時期,數位轉型帶來的行業和媒體變革將為其創造更大的消費動力和需求。


圖片來源 : devan-sabaratnam squarespace

【臉部辨識 Face Perception市場大爆發,眼前 3 大挑戰急待解】

5/1連假讓偵測人流的「1968」 APP成為新聞熱點,且不管其準不準(這也只是早晚問題),告別疫情後,很快地人們就會面臨到一個全新的日常,「當這類監控 AI 隨時在側,個人隱私的界限和保護究竟在哪裡?」

最近, 史丹佛以人為本 AI 研究院(Stanford Human-Centered AI Institute / HAI)Blog 上,就有篇文章就在探討上述議題。以「臉部辨識 Face Perception 」為例,就因為人類有獨一無二的長相,單單雙眼之間的距離,都可以轉成數學化的公式,或用數據表現出特徵。

而這個市場最初在公部門執法單位的需求帶動下,已經蓬勃發展,目前規模估計達 50 億美元,5 年後到 2025 年將再翻1倍。

臉部辨識 (Face Perception) 能做到哪些應用?

文中列舉了許多歐美現成已應用場景,可能會讓你有點驚訝。例如,在智慧醫療領域,透過臉部辨識就能判定遺傳條件;在教育領域,美國已用來記錄課堂出缺席、追蹤限制進入校園的人,或用在社福領域,針對部分沒有身份證明的遊民,能藉由臉部辨識取得所需服務。

也因應用之廣,且持續擴張到各種領域,文中提到三個重要挑戰:

1, 【隱私和匿名性的意義】:接小孩上下學、看球賽、到公園散步都要先確認個人隱私狀態?又或者,對個人來說已侵犯隱私,但另一面卻要碰觸到法律議題時,這類公私衝突怎麼解?

2, 【數據偏見】:當多數臉部辨識所使用的數據標註或訓練資料來源,皆取樣自歐美白種人或生理男性的面孔,會不會造成 AI 人工智慧誤判?

3, 【責任歸屬】:當如果執法單位拿了過期的臉部辨識數據,而造成不好的結果,誰該負責?是執法單位,還是提供數據給執法單位的數據公司?

圖片來源:SidecarHackernoonRobert Bye on Unsplash

5個AI數位學習團隊,讓教學更因材施教

【一周AI必讀新知】AI+自動化的典範轉移中,台灣能否把握機會?