AI 趨勢新聞精選
【2021/7/15〜2021/7/21】
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打擊假新聞，Line用兩套NLP模型加速事實查核
iThome重點摘錄：
一如病毒喜歡在人群間流竄，假新聞最常在通訊平臺蔓延。在臺擁有 2 千萬活躍用戶的 Line，每天群組傳遞的訊息高達 93 億則，為避免成為假新聞培養皿，Line 臺灣兩年前就聯手行政院和 4 家事實查核機構，成立訊息查證中心，來提供正確的新聞資訊。
Line 用兩套 NLP 模型來加速，一套 SBERT 用來比對文章近似度，判斷是否為已查核的新聞，若未查核，就用另一套 ELECTRA 來自動分類文章，派送給領域專家查證。
這麼做的原因是，新聞內容的真假，仍仰賴不少專家人工判讀，但許多假新聞都是同一則重複散播的訊息，因此只要辨識出這些文章的同一則來源，查核一次即可，省下大量人力的重工。
國家級專案，讓中東成為科技運輸獨角獸誕生地
STPI重點摘錄：
中東已經是許多以科技為主導的運輸獨角獸的誕生地。Waze 是一家位在以色列創建的交通和導航應用程式的新創公司，其於 2013 年被谷歌以超過 11 億美元的價格收購。最近，優步以 31 億美元收購了區域型叫車應用 Careem。
主要原因在於 MENA 地區（中東和北非）的國家正資助大規模專案，這些專案包含：建設新的道路、地鐵系統和機場，以及在智慧照明和交通管理等領域。
也就是這一原因，整個中東地區開始了發展智慧城市的雄心。這些高科技中心旨在成為經濟成長和向知識型經濟轉型的動力。然而，污染、擁堵和有限的公共交通選擇很可能會抑制這些願望的達成。
除了試圖改變 MENA 公民對公共交通的態度之外，還引入了新的、更環保的技術來實現 MENA 國家的排放目標。這包括推出從公共汽車到一般轎車的電動車，以及努力建立大型太陽能充電站。
以色列新創「Sweetch」融資2000萬美元，助慢性病人找回良好生活習慣
36氪重點摘錄：
以色列數字健康新創公司「Sweetch」近期宣布完成 2,000 萬美元 A 輪融資，該公司計劃利用這筆資金向美國和巴西市場擴張，以擴大用戶群體、優化平台設計、提供更量身定制的生活習慣養成方案。
創始人 Yossi Bahagon 將這種數字化提醒方式描述為「人工智慧和情感智能的混合」。這款應用程序不僅能夠通過智慧手機上的「生活足跡」數據來分析用戶行為習慣，還可以藉助人工智慧判斷「用戶可能願意響應運動提示」的時間並及時進行消息推送，同時以「鼓勵的語調」進行語音提示。
Bahagon 是一名受過訓練的家庭醫生，但他職業生涯的大部分時間都在數據健康領域度過，成立於 2013 年的 Sweetch 是 Bahagon 連續創業後的又一家數字健康企業，它並不是一款能夠隨意從 App Store 下載和使用的產品，其上市策略是與醫療機構、製藥公司和供應商合作。
數據表明，患者往往不會完全遵從醫囑，尤其是慢性病患者。美國疾控中心 2017 年的一份報告指出，美國每 5 張處方中就有 1 張沒有被患者用於按照指示服藥，而高達 50% 的患者會出現藥物服用錯誤——包括服用時間錯誤、劑量錯誤等。而 Sweetch 的終旨正是提高患者的遵從性。
李開復：1個關鍵，讓IBM Watson的AI 計畫最終失敗
若水AI BLOG重點摘錄：
透過數十億個實際案例（尤其是那些包括最終治療結果的案例）的訓練，AI 將可以實現更精準的自我提升。透過對患者完整的病史和家族史的分析，AI 將可以實現個性化治療。同時，AI 還可以對大量的新藥、治療過程和研究進行完整的追蹤。所有這些醫療進步所產生的資料，都可以與 AI 及其他數位技術深度結合，產生巨大的價值。
當 IBM 與德州大學安德森癌症中心（MD Anderson）和紀念史隆凱特林癌症研究中心（Memorial Sloan Kettering）等備受尊敬的 AI 醫療機構合作時，IBM 錯誤地決定主要依靠這些機構的醫療專業知識資料來對 Watson 進行訓練。
的確，這些資料庫囊括了由最頂尖的醫生耗費多年心血精挑細選出來的大量經典教學案例，特別適合醫生學習用，因為每個案例都可以幫助醫生學會一些關鍵概念，在與其他知識點融會貫通之後，醫生可以將其應用於臨床診療。
但 AI 是透過大量數據來學習的，不是透過概念來學習的，而這些資料庫對於 AI 來說實在太小了，所以 Watson 無法達到人類醫生診斷癌症的水準。
藝術家的AI實驗，當人臉辨識技術被濫用有多危險？
數位時代重點摘錄：
比利時藝術家 Dries Depoorter 編寫了一套軟體，利用 AI 來分析政客們在會議期間，是否有滑手機。他的人工智慧程式 The Flemish Scrollers，透過審查 YouTube 上的當地議會直播，可以直接識別出誰在使用手機。然後，如果發現有議員在滑手機時，這個程式在 Twitter 上還會自動剪出這一段畫面，然後附上一句話：親愛的 XX 議員，請專心。
在被 AI 抓出來的這些大多數畫面中，可以看出在很多情況下，這些議員是利用手機來查資料，真的是在處理公務的。Depoorter 身為一個科技藝術家，其實他想在這個計畫中向人們展示的，是人臉辨識技術被濫用的危險性。
因此，Depoorter 以政治家為目標，然後在推特上自動發出這種「羞辱」，目的是讓這些立法者自己成為人臉辨識的受害者，他們才會感覺到「痛」，知道問題的嚴重性。
