2021年8月31日 星期二

UI與UX按鈕設計7大守則(上)

UIUX按鈕設計7大守則跟著做, 電商轉換率翻倍!

UI與UX按鈕設計7大守則跟著做, 電商轉換率翻倍!

 

按鈕在網站上出現的次數是非常的高,像實體店面的動線,幫助客戶很快找到目標。隨著線上的商業發展蓬勃,網站設計上開始重視使用者觀看版面的體驗(UI/UX),如何透由按鈕的佈局轉換為交易,並進一步提升營收。

雖然現今的網站美輪美奐,還是會存在配色違和、無法找到搜尋功能或資訊不知所云的情況。隨著響應式網頁設計(Responsive Web Design,簡稱 RWD)的普遍,改善同時在手機、iPad與電腦不同裝置顯示問題,在版面中搭建使用者與系統之間的互動操作流程,仍不能缺少按鈕作為基礎視覺元素。

按鈕的設計不只是簡單的一個圖示,任何讓我們感到舒適方便的操作,都是有規律可循的。UI/UX 設計過程嘗試揣摩使用者心理,加入外觀美學、色彩學等知識創建而成,分成以下7個基本要點說明:

1. 互動式的按鈕設計

建立按鈕需要使用正確的樣式,依照按鈕產生的狀態設計不同外觀,包含:大小、形狀、顏色、陰影等因素組成,再搭配上合適的字體與間距,藉由簡單的觸控、按下去即可達到目的,讓人享受到即時的強烈滿足感。

線上虛擬按鈕的視覺性,來自接觸實體按鈕的體驗和認知根深蒂固,UI/UX 使用者體驗塑造出的習慣行為和文化影響著設計的直觀性和易用性。

以下是大多數用戶熟悉的幾個按鈕示例:

  1. 帶有方形邊框的按鈕
  2. 帶圓角的按鈕
  3. 帶陰影的按鈕
  4. 幽靈按鈕


除了容易點選的按鈕樣式,保持與周遭文字適當的留白避免視覺干擾。



2. 方便搜尋版面上的按鈕位置

使用者閱讀內容的同時,會搜尋版面可點選的功能按鈕,比如:下一頁、產品介紹等,如果使用者在視覺上尋找的時間愈久,若找不到按鈕,便不會知道它的的存在,愈容易感到網站不好使用。

為了和使用者不要玩追逐按鈕的遊戲,因此使用一致性的排版設計,便會提高使用者的發現的效率與準確度。普遍於環環相扣的傳統標準佈局,足夠的留白與簡潔使版面不會太擁擠,即使不是強烈鮮明的按鈕,依然隨著閱讀動線吸引使用者輕鬆的點選。

3. 指令清楚的按鈕標示與說明

帶有誤導性資訊的按鈕標示,容易讓使用者感到迷惑。設計標示按鈕文字時,為了傳達出每個按鈕的作用,便需要簡短、有邏輯且適當的文字,讓使用者清楚了解點選按鈕後的結果,盡快獲得自己想要的內容,太拐彎抹角的說明只會讓使用者跟內容之間的距離變得更遠。

比如下列案例



不明白此對話框中的“確定”和“取消”代表什麼。大多數使用者只會疑惑“當我點選‘取消’會發生什麼事?”



與其按鈕標示“OK”,不如使用“Remove”,清楚的表達按下去後會發生的事情。如果“刪除”是一個潛在的危險操作,可以使用強烈的顏色來提醒。

4. 符合使用者習慣的尺寸大小

按鈕圖示讓 UI 觸控尺寸大於可視尺寸,確保互動可靠性,按下按鈕應該是一個簡單的任務,如果使用者無法成功地輕點按鈕,或在操作過程中感到無所適從,這會帶來負面的體驗,並且浪費時間。

按鈕的大小反應著在屏幕上優先順序,愈是優先的重點便會是愈大的按鈕表示,或是使用鮮明的對比色來凸顯,增加使用者的注意力。而在操作 UI 使用者介面過程中,按鈕需考慮對使用者觸控的友好度,按鈕太小,往往導致會有輸入錯誤的情況發生。





麻省理工學院觸控實驗室的研究發現,指尖的平均值在 10-14 mm之間,指尖為 8-10 mm。這使得 10mm x 10mm 成為合適的最小觸控尺寸。



下篇請看此連結

 

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2021年8月29日 星期日

蘋果AI人工智慧抑制色情照散佈,竟產生隱私爭議!? (下)

蘋果開發AI 人工智慧做兒童色情守門員卻引起爭議!到底是什麼原因呢?

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前情提要:因著智慧型手機的發展、網路越來越快、雲端越來越普及,導致有心人士大量散發兒童色情圖片。近幾年,全球兒童色情犯罪事件層出不窮⋯⋯因此蘋果使用 AI 人工智慧——這種無人的方式來把關兒童色情圖片的傳播(詳情請看上篇連結),想不到這個 AI 太厲害,竟引發隱私權方面的爭議!

 

拓展 Siri 搜尋功能,新增「提醒、干預」

蘋果表示將對 Siri 功能與搜尋進行更新,協助有相關困擾的監護人與未成年人的使用者。

例如:當使用者詢問該如何回報 CSAM 相關問題的時候,蘋果將會結束導向相關機構的聯絡方式,或是提供指引來幫助使用者。

除此之外,若是有使用者像要查詢有關 CSAM 或是敏感、有害的內容,系統也會進行干預,跳出警示告知使用者。


圖片來源:蘋果官網。

難以揮去的隱私疑慮

這些功能,預計今年將會在 iOS 15、iPadOS 15、watchOS 8 和 macOS Monterey 的更新中推出。

在以往,相對於 Android 使用者,蘋果的支持者們最自豪的便是 iOS 的高穩定性與嚴密的隱私保障,而這也是蘋果公司不斷強調的優勢。

不過現在,蘋果這次的做法與過往似乎有了很大的不同。

即使這些措施雖然是為了保護未成年、減少兒童與青少年私密照外流所帶來的傷害,但還是帶來不少隱私與資訊安全的隱憂。

對此,有許多資訊安全專家與機構組織都表示疑慮或反對,認為這項作法「如同在牆上打洞、裝上門後再鎖上。」

雖然有門鎖,但風險依然存在,況且要是鑰匙不慎流出,駭客便會暢行無阻。

除此之外,也有一些人擔心此先例一開,蘋果未來可能因為各國家政府的法律規定和要求,調整審查標準、成為監控工具。例如同志相關內容、政治敏感資訊等等,極權國家的使用者更是有此擔心。

隱私保障與資料運用的平衡難題

兒童色情內容經常被視為犯罪的證據,未成年人通常是在被威脅、利誘或哄騙的情況下拍攝這些內容,而流傳於網路上更是二次傷害。

蘋果此舉,或許是希望透過 AI 人工智慧提高取得相關資訊的門檻,減低可能的需求,進而減少類似的兒童性犯罪再度發生。

然而,當檢警要搜查民宅前都須先向法院申請搜索票的法治社會下,蘋果直接以審核使用者彼此之間的私人訊息和個人儲存空間等方式,來試圖達成防治的目的,是否有符合比例原則?個人的隱私考量與社會整體的治安,該如何平衡呢?

或許是個需要大眾不斷思考與討論的問題。

 

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2021年8月24日 星期二

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兒童色情照太氾濫 人工智慧來把關

防治兒童情色的犯罪,一直是社會上一項重要的議題,尤其在歐美國家,政府和民間組織都十分重視,並且投入相當大的資源在預防犯罪,法規和刑責也更加嚴峻。

然而,縱使有嚴重的刑責,相關新聞依然層出不窮,尤其近年來智慧型手機、網際網路發展迅速,亦衍伸出許多拍攝、散播兒童情色照片的犯罪行為。

例如,在今年的 7 月 29 日,有一名居住在紐澤西州的男子,被警方查獲他的電腦內存有 110 個未成年性愛、裸露相關的影片和圖像。而其住處對面,正是當地的公立學校,令人不寒而慄。

在去年 2 月,也有一名美國空軍上校,遭檢警查獲他利用手機瀏覽未成年色情網站、保存圖片,他也坦承,自己使用 iPhone 手機下載未成年兒童的裸露照片高達 441 張,最後被判處 5 年有期徒刑與 15 年強制管束。

由於此類事件層出不窮,也讓蘋果決定調整目前的做法,希望能藉由其影響力,擴大對兒童的保護。

今年 8 月,蘋果在他們的官網上宣布有關保護兒童的新措施、功能,主要可歸納為三大類,分別是:Message 訊息內容偵測、iCloud 檔案掃瞄檢查、拓展 Siri 和搜尋功能的提醒和干預。

一偵測到情色照,AI 立馬傳模糊照給父母

未來,蘋果手機內的 Messages app 將會裝上新的工具「Helping with Communication Safety」,當 AI 人工智慧偵測到使用者收到、發送色情等敏感內容的照片時,警告兒童和他們的監護人。而這些敏感內容的照片與圖像,也將會自動進行模糊處理。

如此一來,若未成年使用者遭遇到惡意騷擾,就能有相關的保護措施。除此之外,蘋果也會提供資源與建議,告訴孩子遇到這樣的事情不是你的錯,不想查看或發送也沒關係,並鼓勵他們進一步尋求協助。

但若未成年使用者還是想要查看或是發送敏感內容,此時系統就會發送提醒給家長。

蘋果也特別表示,這項新功能是透過手機設備上的 AI 人工智慧去分析、辨別圖片內容,並強調蘋果公司不會、也無法去查看這些內容。


圖片來源:蘋果官網。

兒童色情照上雲端?人工智慧來守門

雲端硬碟是現今常見的儲存資料方式,將個人照片備份在雲端,也能夠避免因為手機或電腦的損壞或遺失,導致相片和回憶一起不見。

然而,亦有有心人士藉由將違法的兒童色情內容存放在雲端硬碟中,並加以散播傳閱。

為了解決這個問題,蘋果將在 iOS 和 iPadOS 中新增一個新的系統,命名為「neuralMatch」。

這個系統將會允許蘋果檢測使用者儲存在 iCloud 當中的照片,並且與美國失蹤兒童及童工保護中心(NCMEC)的資料庫進行比對,確認其中是否有涉及兒童性虐待的內容(Child Sexual Abuse Material,CSAM)。

為避免使用者有隱私上的疑慮,蘋果說明將不會直接在雲端上掃描,而是將資料庫的圖片經過演算法轉換為雜湊值(Hash Value),這些真人無法辨識的資料數值會儲存在使用者的設備上。

每當使用者上傳相片至雲端硬碟,便會啟動 AI 來評估配對,這段過程將會以私有集交集加密技術(Private Set Intersection)進行加密,而比對結果與加密憑證會一起儲存在 iCloud 中。

最後要如何決定使用者是否有違規,則是由一項名為「閾值秘密共享」的技術來處理。

若是使用者的檔案中,有超過一定數量的圖像被 AI 判斷為符合 CSAM 內容,蘋果系統就會把所有可疑的照片解密後,交由相關人員進行人工審核。

一旦審查屬實,蘋果將會停用該使用者的 iCloud 功能,並向有關單位進行通報。



Photo by niu niu on Unsplash

 

蘋果好意開發的兒童色情守門員 AI,竟引發隱私權方面的爭議!相關內容請看下篇連結 

 

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賽跑破紀錄的不公平優勢!東奧場上的黑科技跑鞋再惹議

這次東京奧運也是各國頂尖科技的競技場!除了前面所說的 AI 人工智慧 和機器學習應用在場內的訓練選手、場外的無人駕駛、同步翻譯之外,其實還有非常多令人想像不到的黑科技,應用於選手的服裝、運動鞋上。尤其是各家運動鞋廠牌所開發的先進材質,更是引發了選手間「不公平競爭」的疑慮。

前三名都有穿此款跑鞋!沒穿 Vaporfly 的跑者紛紛抗議

早在 2016 年里約奧運馬拉松,3 名男獎牌得主都穿了 Nike Vaporfly 4%樣版鞋!專家認為 Vaporfly 可提高「跑步效率」(running economy) 到 4%、表現可增強 3%。自 Vaporfly 在 2016 年起推出後,世界前 50 名馬拉松跑者的表現平均改善 2%,歸功於其碳纖維板鞋底。


因此,許多沒有穿著此款鞋的職業選手們向國際田徑總會(IAAF)投訴,以確定它們是否為跑者提供了不公平的優勢。

金牌選手腳上的 F1 跑鞋 EvoSpeed Future Faster+

而今年方才結束的東京奧運上,Nike 仍以黑科技跑鞋「Air Zoom Maxfly」大出風頭,許多身穿 Air Zoom Maxfly 的選手表現突出,連 400 公尺跨欄金牌、挪威的 Karsten Warholm 都批評奪銀的美國選手 Rai Benjamin 穿 Air Zoom Maxfly 簡直是「在鞋底墊彈簧床」。

但其他品牌跑鞋也都推陳出新,紛紛展現致勝的技術,像是上述的金牌得主 Karsten Warholm 自己也穿黑科技跑鞋:Puma 應用賓士 F1 賽車團隊研發的 EvoSpeed Future Faster+,如下圖影片:

Ralph Lauren 美國隊的全新穿戴式調溫技術

美國代表隊開幕禮進場服裝為 Ralph Lauren 操刀,加入全新穿戴式調溫技術 RL COOLING,與全球最先進的電腦降溫系統相同的技術。透過精密的裝置監察體溫,使用內建的微型遙控器調節至最佳水平,為穿著者的皮膚散熱,讓他們即使身處酷熱環境,仍可保持長時間涼爽。

OMEGA 為奧運選手提供最完美的計時

像游泳、體操和沙灘排球等項目都使用 Omega 計時器,該計時器結合電腦視覺(Computer vision)和運動傳感器,使運動員能夠實時跟踪他們的動作並將其直接分析到比賽中。

此次日本東京奧運,都史無前例的大量導入 AI 人工智慧機器學習等技術。這一創舉將改變日後選手的訓練方式、相關體育競賽、以及強化比賽公平性的里程碑。這些高科技將協助選手在體育賽事上取得更佳成績,成為未來奪牌的關鍵。

 

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AI 即時翻譯提升溝通的精準

VoiceTra:日本政府研發. AI 人工智慧即時翻譯 31 種語言

2021年 東京奧運賽事的 16 天內,東京每天湧入海外遊客大約有920000 名。為此,日本政府開發了一款使用 AI 人工智慧的多國語言即時翻譯 App 「VoiceTra」。

VoiceTra 結合雲端運算系統與 機器學習 改善翻譯品質,可提供 31 種語言的文本翻譯,讓來自不同語系國家的人們能順暢溝通。

Fukidashi:雙螢幕的面對面翻譯對話框

針對面對面的多國語言溝通,Panasonic 推出了造型像漫畫中的對話泡泡、大小如 iPad 的「Fukidashi」機器學習 平板。

「Fukidashi」可裝在支架上立於桌上,設備的正反面都有螢幕,可讓雙方以不同的語言溝通。例如 A、 B 雙方各以英語與日語交談的狀況下,A 方用英語說了一句話,靠近 B 方那側的螢幕就會顯示日文翻譯, B 方用日文回答後,靠近 A 方的螢幕就會將 B 方所說的話用英文呈現。目前 Fukidashi 支援可日語、英語、韓語和中文四種語言。

除了用於面對面交流的 Fukidashi 外,Panasonic 還推出適用於機場、展場、觀光導覽區的 多國語言翻譯大聲公「Megahonyaku」,可即時將日文翻譯成英文、中文以及韓語,傳遞到各種公共場合。

 

 

 

除了人工智慧之外,選手們的服裝、鞋子上的黑科技也是致勝的關鍵喔!點此篇看看某些得牌選手的鞋子為何引發其他選手的抗議吧。

 

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原本在 2020 年舉辦的日本東京奧運,因為新冠肺炎 疫情史無前例地延至 2021 年舉行,儘管經歷了風風雨雨、充滿不少爭議,但此次舉辦的東京奧運卻也是結合科技實力的一個重要展現:將最新的 AI 人工智慧技術導入於選手的訓練、提升參賽運動員和觀眾的體驗,以及解決賽程中所面臨的問題等。

Intel 推 3DAT 運動追蹤, AI 加速處理分析動作

晶片龍頭大廠 Intel(英特爾)開發了 3D 運動員追蹤技術(簡稱為 3DAT ,全名為 3D Athlete Tracking),用於追蹤短跑比賽等項目。它以攝影機拍攝選手的體型、動作並上傳到阿里巴巴的雲端上,以姿態估測演算法(pose estimation algorithms)做選手身體動作的生物力學分析後,再將「幾乎同步」的分析資料疊加在即時轉播的影片上。

雲端攝影追蹤 x AI加速處理分析,不需任何穿戴裝置!

DAT 的運用能為參賽選手提供訊息和洞察分析:如運動的姿勢、阻礙他們前進的因素等。此項技術使用4部雲端的攝影機拍攝全身主要關節位置,發送給內建 Intel 人工智慧加速功能「Deep Learning Boost AI」的處理器進行分析。教練收到分析報告和圖表後,就能更清楚地了解選手弱點、如何更精準的調整運動姿勢、規劃訓練等,來幫助選手充分發揮潛力。

另外,使用 3DAT 追蹤時,選手不需要穿戴任何感應裝置,而影響到訓練過程。

AI 透過 40000 影片分析,造就日本柔道金牌

東京奧運柔道項目中,日本選手高藤直壽在 60 公斤男子柔道項目中奪金,讓拿下銀牌的台灣選手楊勇緯忍不住落淚。原來,高藤奪金的秘密之一,在於背後有著 AI 人工智慧透過 4 萬支影片的大數據分析!

在 60 公斤量級金牌戰拿下銀牌,而日本選手金牌得主高藤直壽,和日本隊連續奪得多枚金牌背後的關鍵是什麼呢?

其實,自 2016 年里約奧運後的國際賽事,日本柔道隊都會分析人員到場拍攝與分析超過四千名選手的動作,解析他們的招數、技巧、優劣勢,像是何時進攻、何時該防守、如何抓住對方的道服等,讓教練、選手隨時都能透過影像來確認。

像是近期兩場的世界錦標賽上,日本隊分析後得知:過往柔道得分率最高的「過背摔」和「內股」等主要招數,多數選手逐漸傾向以固定規則較少的「空氣摔」來取勝。高藤直壽及教練古根川實掌握此分析訊息,並精心研究對策,成為日本隊奪得金牌的重要原因之一。

東奧內自由行駛的 AI 自駕車

在2020年底,豐田正式推出專為 E-Palette 打造的移動服務平台「MSPF」之全新功能,包含結合車輛的自主移動管理系統(AMMS)和同時監管多車的e-Palette任務分配平台(e-TAP)。

AMMS可依實際交通需求和行駛情況,調度和安全管理車輛;e-TAP 導入可視化管理,實現一人同時監管多台車輛的高效管理。

「e-Palette」的空間可承載20名乘客和4輛輪椅,里程可達150公里,並採用平穩加速和自動剎車的技術,車體本身還能檢測周圍車輛或行人,內外塗佈對抗 covid-19 的防護層,避免接觸感染。因此在防疫期間,e-Palette車隊仍可進入會場。
另外,「e-Palette」的座車還能根據運動員的身高而調節扶手,地板也為提高視障人士的能見度而以對比色塗裝。

雖然是AI 人工智慧加持的無人駕駛,但是為了安全起見,每輛車還是配備一名駕駛員以確保安全、並且應付緊急事件。

 

人工智慧除了用於訓練選手、載運奧運選手、工作人員與會眾之外,還可以擔任即時翻譯人員,讓多國語言的溝通零障礙!請點此篇連結

 

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【前情提要】Facebook 表示:比起跟人類談心,有近五成的用戶表達他們更喜歡跟自家的人工智慧「Blender」聊聊!然而當「Blender」被安排與女性的聊天 AI「Kuki」約會時,Blender 卻失控秒變媽寶,甚至稱 Kuki 為媽媽 ,不斷跳針脫序演出(詳情請看上篇)⋯⋯Facebook 為「雪恥」,趕緊將 Blender 「進廠維修」,升級後推出「BlenderBot 2.0」⋯⋯新版本的 Blender 有哪些亮點,讓他成為更能與人連結的人工智慧?』

 

牢記你說過的、聽不懂還會主動找答案的AI BlenderBot2.0

2021 年為了減少像如此尷尬的對話發生,在, Facebook 團隊推出了他們改進後的聊天機器人──BlenderBot2.0。

2.0 與舊版最大的不同之處在於,Blender 多了「長期記憶」與「即時搜尋」功能。

在長期記憶方面,BlenderBot2.0 能夠記住自己與對方曾經說過什麼,在未來,若遇到相關話題時,能夠接續話題而不會產生自相矛盾的狀況,避免對談者要將說過的話再重複一次的窘境。

而若是碰到 AI 人工智慧 不太了解的話題,BlenderBot2.0 現在也能夠即時到網路上搜索相關資訊,並以這些資訊來回應、延續,或開啟新的話題。

Blender2.0 版本多了記憶與網路搜尋功能。來源:ai.facebook.com

 

如此一來,能夠減少言不及義的狀況,讓聊天機器人表現得更像人類,畢竟像上網搜尋等等,也是真實人類日常聊天時會做的事。

為了強化新的聊天 AI 人工智慧Facebook也在外包平台上發布任務,邀請網友一同來共襄盛舉。
這些任務包括:間隔幾小時、幾天後,針對同一話題接續討論;以及根據對方所提出的興趣話題,搜尋相關資訊後接續對話。臉書再收集這些數據與對話,進一步來提升聊天機器人的自然度。

網路陷阱多!AI與老司機對話後仍「保有道德」的挑戰

從網路上找尋資訊,或是和真人網友學習對話,看起來是個好方法,但同時也潛藏著巨大的隱憂。

雖然這樣能夠教會 AI 如何回覆一段對話,但如一個人的是非對錯、價值觀、道德觀往往體現於他的言談之中,想要讓 AI 在接觸到網路上的情色、暴力、歧視等資料後還「保有道德」,似乎還是一項挑戰。

例如微軟的聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天,就開始說出「希特勒是對的,我恨猶太人」、「我他X恨死女權主義者了,他們都該下地獄被燒死」等種族歧視、偏激立場等言論,讓微軟不得不緊急關閉、下架;而中國的小冰,也曾發生以粗口和髒話回覆網友,或是對中國政府敏感議題發表意見而下架的狀況。

微軟的聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天就出現種族歧視等偏激言論,只好被下架。

除此之外,AI 機器人不會有自己的觀點、喜好,在聊天過程中只是將當下熱門的言論當成回覆提交,也無法讓對談者感受到真誠和信任。

整體而言,雖然聊天 AI 機器人這個領域的發展十分迅速,但若想要讓真人透過與 AI 互動就能夠滿足聊天、傾訴的慾望,還有很長的一段路要走。

 

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