【東、西互別苗頭誰才是AI王者？】 AI人才培育 全球人工智慧領域高層次學者， 200名最具影響力學者和1800名提名學者中， 美國占大多數達1,164人次，占比58.2%， 中國大陸在學者規模上位列第二，為222人次。 前10大相關研究企業、單位 美國囊括9家包含Google、微軟以及臉書， 中國僅北京清華入圍。 AI學術研究 史丹佛大學《2021年人工智慧指數報告》數據顯示， 2019年中國相關論文發表數量已超過美國， 2020年中國論文被引用數量也超越美國。 AI企業分布 人工智能產業分三個階段， 基礎硬體的處理器、晶片，美33家VS.中14家 技術開發如語言、圖像分析，美586家VS.中273家 商務應用如自駕技術、機器人、語音辨識，美488家VS.中304家 AI產業成長 中國十四五的產業發展政策中， 人工智慧產業順位被列在第一位， 政策利多與巨量資料庫優勢， 投資機構相當看好中國AI產業成長。 根據IDC的報告顯示， 2019年中國AI市場規模達60億美元， 2024年市場規模將達到127.5億美元， 年複合成長率可達到39.0%。 （以上資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人請自行承擔交易風險) #AI #關鍵趨勢100強 #華爾街見聞PodcastEP308 #財經小教室 #投資理財

【02/15-02/21 腦洞一週商業大事】#腦洞商業時事 #2月⠀ ⠀ ❶ 日強震導致國際大廠停工⠀ ⠀ ▍激起311回憶的恐怖地震？⠀ ⠀ 相信大部分的腦粉目前都還是學生，在爸爸媽媽上星期哀鴻遍野的開工時還是能夠開心地享受晴空萬里的寒假時光，不過可能也有部分根以利編一樣，已經進入企業行號實習，自然也就沒甚麼寒暑假可言了。就在大家忙著準備開工開學，收心操做得正起勁時，不遠處的日本卻正經歷相當大的災難事故。⠀ ⠀ 在上上周年初二（13日），日本發生規模高達7.3的強烈地震，震央在東北角靠近福島外海處，不僅鄰近的宮城縣感受強烈，連稍遠的東京也出現明顯的搖晃。這場天災總共造成約95萬戶停電，並有約120人受傷（這樣恐怖的天災不禁讓人聯想起先前同樣在福島引發嚴重災害的311大地震，幸虧此次並未引起海嘯，核電廠也沒有任何災情傳出）。⠀ ⠀ 腦洞帶大家關注一下這次地震造成的相關商業層面的影響。這次主要的國際大廠受災戶包括全球汽車龍頭之一的豐田、被動元件製造大廠村田製造所，以及半導體商瑞薩電子等等。其中豐田因為零件供應商受災嚴重，決定陸續停止其在日本國內的半數生產線，等待情況好轉再陸續開工。另外方才提到的瑞薩電子雖然也曾在強震後暫時停工，但已於16日起全面恢復生產。⠀ ⠀ 以利編會想選擇這樣的新聞跟腦粉分享，主要是過年這幾個星期天天耍廢出遊不食人間煙火，直到準備收心上班才赫然發現世界的其他角落並未因農曆新年而停止轉動。希望大家在過年餘韻猶存的同時也別忘了重新與商業世界連接，繼續陪腦洞關心國內外商業大小事喔！⠀ ⠀ ❷ Google 解僱另一位AI倫理研究員⠀ ⠀ ▍大型公司「選擇性發表」特定研究⠀ ⠀ Google Ethical AI （人工智慧倫理）團隊聯合負責人 Margaret Mitchell 在 2/20 遭解僱。去年12月，Google 才因解僱另一名團隊負責人 Timnit Gebru 而引起軒然大波。⠀ ⠀ Timnit Gebru 是一位衣索比亞裔美籍的科學家，專門研究人工智慧的公平性，致力於解決模型演算法產生偏見與歧視等問題。她曾在2018年發表一篇論文，證明現有臉部辨識系統，對黑人女性臉部容易產生較高的誤差率，間接促成美國執法部門停用 Amazon 所提供的臉部辨識系統服務，要求其改善AI系統容易誤判有色人種的問題。⠀ ⠀ Google 對外聲明指稱 Mitchell 外流公司商業機密文件，違反公司員工守則與安全政策。然而據美國新聞網站 Axios 報導，Mitchell 收證公司文件，是為了證明同事 Gebru 遭 Google 歧視性對待而開除，沒想到自己卻也慘遭報復性解僱。⠀ ⠀ 而 Gebru 「被辭職」的原因則源自 Google 內部審查論文的爭議。她提交了一份自然語言處理（Natural Language Processing）缺陷的論文，指出 Google 的人工智慧因採用網路上的資料來訓練，難以避免網路上部分偏見、仇恨言論，因此可能生成歧視性資訊。並寫道大多數的語言技術，都是為滿足那些，已經在社會上享有最大特權的人們而開發。此份論文引起 Google 高層的不滿。⠀ ⠀ 其實過往在糖業、煙草、能源產業，對於癌症與氣候變遷等影響，都能找到大型公司「選擇性發表」特定研究的例子。目前學術界以及 Google 員工已發起各式聲援 Gebru 的活動，端看 Google 接下來如何處理。 ⠀ ⠀ ❸ 臉書不配合澳洲新聞議價法⠀ ⠀ ▍翻臉不認輸⠀ ⠀ 在二月初商業新聞曾為大家介紹過微軟支持澳洲的新聞內容議價法。而這週，不打算服從的臉書在2/17發出申明指出，將對澳洲的新聞發布封鎖禁令，澳洲本地用戶除了在臉書上無法分享新聞內容之外，全世界其他地區的用戶也無法在臉書上分享閱讀及分享澳洲新聞。決心用本身龐大的影響力和澳洲媒體翻臉。⠀ ⠀ 澳洲國會即將通過的新聞內容議價法，要求網路平台業者必須和新聞媒體拆分「內容收益」。支持該法案的民眾認為，新聞內容已被Google和臉書這種大型平台壟斷，剝奪了內容產製的媒體利益；反對者則認為，平台只負責「導流」，各家媒體還是保有自己原本的網站，平台則不從其中直接獲利。⠀ ⠀ 儘管其他科技巨頭如Google已經從原本的抵抗到服從，而微軟從一開始就公開支持，想要取代 Google 成為澳洲搜尋的龍頭，甚至保證所有小型企業都可以免費將廣告移轉至旗下的搜尋引擎Bing，臉書的態度則是從來沒有想要配合過。⠀ ⠀ 在封鎖禁令的一開始，臉書下架了澳洲新聞媒體，甚至連該國政府的「救災單位」也因演算法誤差而被臉書判定成為「新聞媒體」而下架。目前澳洲的財政部長也與Mark Zuckerberg進行談判，希望可以在事情越演越烈之前，有一個能夠合作的共識。⠀ ⠀ ▶文案 #腦編 #千層編 #以利編 🖋⠀ 製圖 #腦編 🎨⠀ ⠀ 📍如果你喜歡這篇文章，請幫我們按個愛心、或是分享文章讓更多人看到🙌⠀⠀ 📍當然別忘了追蹤 @big.brainhole，我們每週一、六固定分享商業新知🤯⠀⠀ ⠀ 📍更多商業時事請看 👉 #腦洞商業時事⠀⠀ #腦洞大開#bigbrainhole#腦洞商業時事#地震＃福島＃豐田＃半導體 #新聞 #澳洲 #新聞議價法 #壟斷 #臉書 ⠀

【@businessfocus.io】Deep Fake技術假影片有辦法被破解！心跳血流微弱變化可分辨真偽 . 英國倫敦大學學院（University College London，UCL）早前發表的一份報告顯示，未來 15 年 AI 人工智慧可能會用各種不同方式協助犯罪分子犯案。其中，深度造假（Deepfake）對遵守法紀的公民和社會造成了最大的威脅，不少人為此而感到恐慌。近日，IEEE PAMI 《模式分析與機器智能彙刊》上有篇論文指出，有項方法能夠準確辨識DeepFake影片，這個方法是透過心跳血流產生的微弱變化辨識出真假臉。 . 透過心跳血流產生的微弱變化，辨識假臉也不是完全沒道理。因為血管遍佈人體各個區域包括臉頰。任何時候，任何地點，臉部血液流動都會造成輕微跳動感，造成人體皮膚出現區域性的顏色變化。這類變化稱為光體積變化描記圖法（Photoplethysmography，PPG），常見的脈搏血氧儀，其實就是辨識這種變化。 . 這項方法的準確度雖然引起了不少人的質疑，然而，Apple Watch 和一大堆血氧儀都採用這種方法，它的準確率和心電圖基本吻合。在這篇新論文裡，提出了心跳所投射出的皮膚顏色變化也同樣會出現在人臉上。只是，一般肉眼都很難看見這極其微弱的變化，而利用DeepFake在影片裡做「手腳」就更難被發現了。所以，該論文表示僅需對影片進行特定處理，增強顏色變化的效果，肉眼就可以很明顯地觀察出真假臉的區分。這是因為目前的DeepFake無法還原這種因血液流動造成的微弱變化。 . 三位分別來自紐約州立大學賓漢頓分校和英特爾（Intel，NASDAQ: INTC）公司的研究人員表示，無論是在空間維度（臉部區域）還是時間維度（心跳頻率）上， DeepFake 的假人臉都無法還原這種因血液流動造成的微弱變化。此外，研究人員也發現，DeepFake 的假人臉，讀取到的 PPG 信號是不穩定的。換句話說，DeepFake 演算法生成的影片，產生的 PPG 信號都有很多雜訊；真實影片的雜訊卻很少。 . 對此，研究人員設計了一套基於卷積神經網路的模型，命名為 FakeCatcher。相較於Face Forensics++、CelebDF 等常用的假臉數據集上，FakeCatcher 的準確率能夠超過 90%。 不僅如此，FakeCatcher還能夠準確辨識出假影片用的是哪種 DeepFake，在 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap 和 NeuralTex 四種主流演算法上的辨識準確率整體超過了 93%。由此以來，DeepFake有了辨識的突破口，之後無需再擔心懷有不良動機的人利用DeepFake去犯案。 . Text by BusinessFocus Editorial . #BF今日科技 . @businessfocus.io 瞭解更多商業財經資訊 .⠀ #money #investment #business #finance #life #startup #startups #management #company #expert