隨著數位科技的普及，如何在確保兒童網路安全的同時，讓他們也能享受科技帶來的便利，一直是家長們關心的議題。兒童友善科技公司 Pinwheel 近日推出了一款創新解決方案——「Pinwheel Watch」，這款專為7至14歲兒童設計的智慧手錶，旨在提供一個安全無虞的數位環境，讓孩子們能夠保持聯繫，同時杜絕社群媒體和網路瀏覽的風險。記者孟圓琦／編譯

隨著數位科技的普及，如何在確保兒童網路安全的同時，讓他們也能享受科技帶來的便利，一直是家長們關心的議題。兒童友善科技公司 Pinwheel 近日推出了一款創新解決方案——「Pinwheel Watch」，這款專為7至14歲兒童設計的智慧手錶，旨在提供一個安全無虞的數位環境，讓孩子們能夠保持聯繫，同時杜絕社群媒體和網路瀏覽的風險。

[caption id="attachment_180492" align="alignnone" width="571"] 智慧手錶Pinwheel Watch讓孩子們可以自由探索，同時讓父母隨時了解情況，從 GPS 追蹤到文字和 AI 聊天監控。(圖/取自pinwheel官網)[/caption]

Pinwheel Watch 定價160美元，並搭配每月 15 美元的訂閱費，已於上週在 Pinwheel.com 上架，其黑色流線型設計與稍大於 Apple Watch 的螢幕，吸引了眾多關注。這款手錶不僅具備家長管理工具、GPS 定位追蹤、內建相機、語音轉文字訊息功能及多款趣味小遊戲，更令人驚訝的是，它還整合了獨特的AI聊天機器人「PinwheelGPT」。

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PinwheelGPT 的導入，主打為兒童提供一個比一般 AI 聊天機器人更安全的交流管道。該公司表示，這款 AI 助理能協助孩子解答日常生活中的好奇心、應對社交情境，甚至協助處理作業相關問題。然而，許多家長對 AI 聊天機器人可能產生的不實資訊，以及其「友善」特性可能導致孩子過度依賴數位互動而忽略真實人際交流，仍抱持謹慎態度。

[caption id="attachment_180495" align="alignnone" width="1483"] Pinwheel手錶是款獨立的兒童智慧手錶，且無需手機，以安全、低幹擾的手機替代品，體驗簡單可靠的 Pinwheel 家長管理系統。(圖/取自pinwheel官網)[/caption]

對此，Pinwheel 公司強調已建立完善的防護機制。PinwheelGPT 經過特殊訓練，能夠識別兒童不宜或敏感的話題，並在遇到此類情況時選擇不予回答，同時鼓勵孩子們向信任的成年人尋求幫助。在有限的測試中，PinwheelGPT 確實成功規避了不當或暴力相關問題的回答。此外，家長對所有與聊天機器人的互動都擁有完整可見性，包括當前及已刪除的對話紀錄，以便隨時介入。

[caption id="attachment_180496" align="alignnone" width="618"] Pinwheel Watch。(圖/取自pinwheel官網)[/caption]

Pinwheel 創辦人兼四個孩子的父親 Dane Witbeck 表示：「我們並未收到來自家長的任何反彈，因為如果他們有所疑慮，可以透過自己的控制選項移除或關閉 PinwheelGPT。我們在訓練 AI 模型時，絕不使用任何由用戶、未成年人或成年人提供的個人數據。」

Witbeck 於 2020 年創立公司並推出了首款兒童安全手機，四年後，該公司在 Inc. 5000 美國增長最快企業榜單中排名第 212 位。此次進入智慧穿戴市場，被視為 Pinwheel 自然的發展進程，有助於其在估計高達 1,000 億美元 的智慧穿戴市場中，與 Apple 和 Fitbit 等主要品牌競爭。Pinwheel 相信，透過專注於兒童市場，能夠在競爭激烈的市場中佔據戰略優勢，並與 Fitbit 的 Ace LTE 等更側重於位置追蹤和健康指標的同類設備形成差異化。

[caption id="attachment_180498" align="alignnone" width="1582"] (圖/取自pinwheel官網)[/caption]

除了 AI 功能，Pinwheel Watch 還允許兒童和青少年透過語音指令或鍵盤撥打電話和傳送簡訊。手錶內建相機，支援視訊通話和自拍，並具備語音錄音功能。其他應用程式包括鬧鐘、日曆、計算機，以及類似俄羅斯方塊的迷你遊戲。

家長監控功能則透過「Caregiver」應用程式提供。家長可以建立一個「安全清單」，設定孩子被允許聯繫的聯絡人，並拒絕特定電話號碼的加入。此外，透過「排程」功能，家長可以設定不同模式，確保孩子在學校或夏令營等特定時間不使用設備。例如，白天可以將聯絡人限制為緊急號碼，到了傍晚則切換至「所有模式」，讓孩子自由使用所有功能。若有需要，家長還可以選擇監控簡訊內容，這對於有年幼子女的家長尤其實用，AI 簡訊摘要功能會為家長提供孩子簡訊對話的精簡概述。

Pinwheel Watch 目前已在美國、澳洲、加拿大和英國上市，並計劃近期擴展至更多市場。預計今年夏天稍晚將在 Amazon 上架，但具體日期尚未公布。

資料來源：techcrunch、pinwheel

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隨著ChatGPT的出現在全球掀起了一股AI浪潮，其強大的功能讓我們就算不懂如何撰寫程式碼，也可以打造自己的專屬AI機器人。也因為技術門檻降低，許多人開始將AI應用於生活及工作等各個層面。本次課程將告訴大家，如何不用撰寫程式碼，就可以打造出AI聊天機器人。不過在此之前，我們必須先認識其背後的大型語言模型及其限制，才能讓我們對生成式AI聊天機器人有更全面的瞭解。

一、前言：生成式AI的概念

隨著ChatGPT的出現在全球掀起了一股AI浪潮，其強大的功能讓我們就算不懂如何撰寫程式碼，也可以打造自己的專屬AI機器人。也因為技術門檻降低，許多人開始將AI應用於生活及工作等各個層面。本次課程將告訴大家，如何不用撰寫程式碼，就可以打造出AI聊天機器人。不過在此之前，我們必須先認識其背後的大型語言模型及其限制，才能讓我們對生成式AI聊天機器人有更全面的瞭解。

1. 什麼是大型語言模型？

自從前年年底開始，大型語言模型（Large Language Model, LLM）便因為ChatGPT的出現而熱潮不斷，至今仍未有退燒的趨勢。ChatGPT等生成式AI工具對人類語言的理解程度比以往的AI更好，不僅可以幫我們撰寫及摘要文章，更可以幫助我們依據上下文進行翻譯，甚至還可以寫出一段故事或詩。而生成式AI之所以強大則有賴於其背後的大型語言模型，讓它能夠精準地理解語言，大幅提升我們的生產力。隨著生成式AI的熱潮，現在也出現了「小語言模型」（Small Language Model, SLM）。由於大型語言模型需要大量運算資源，不太可能在手機上跑得動，而小語言模型則因耗能低，所以可以直接放進如手機等地端裝置。

2. 大型語言模型的限制

大型語言模型雖讓生成式AI的以快速幫助人類完成任務，但它也存在一些限制。首先以ChatGPT為例。因為訓練大型語言模型需要大量時間，所以我們不可能無時無刻都能更新訓練資料，使ChatGPT有「知識時效性」的問題。因此，如果使用者詢問的問題為其訓練資料截止日期後的問題，ChatGPT就無法回應。此外，大型語言模型也有「知識範圍限制」，即使是最大的大型語言模型也無法涵蓋所有專業領域的深度知識。因為用來訓練它的資料也是靠人類收集，因此它無論如何還是無法涵蓋宇宙萬物的知識。由於資料的不平均，使得大型語言模型在有些領域的訓練資料較多有些則較少，以致於它在某些領域的回答非常好，但某些領域卻沒有想像中那麼好。

除此之外，大型語言模型也會出現「幻覺」。大型語言模型雖然有強大的語言能力，但由於它是基於推論的方式，認為A後面要加上B才是合理的，並不是它真的知道後面要接甚麼，因此模型本身沒辦法知道生成結果的對錯，而是會為了盡可能達成人類給它的任務，而開始「瞎掰」答案，於是產生看似合理卻漏洞百出的回覆。因此，生成式AI雖然可以幫助我們提升生產力，但我們仍需小心驗證其生成結果，盡量避免AI因為幻覺而產生的錯誤回應。另外，我們也要注意，假設大型語言模型的訓練者刻意人為調整或篩選訓練資料，將有可能使該模型的回應產生偏見。再者，我們在使用生成式AI所下的指令，也是訓練其背後大型語言模型的資料，所以也必須注意資安問題，盡量避免將機敏資訊提供給AI。最後，由於大型語言模型需大量運算資源，因此需要非常大的硬體設備，並非人人都能擁有自己的大型語言模型。

3. AI聊天機器人（AI Chatbot）的應用

由此可知，大型語言模型大幅提升了AI的能力，於是許多人趁勢開發「AI聊天機器人」。這些聊天機器人背後有大型語言模型支撐，因此可以與人對答如流，完成我們交付的任務。AI聊天機器人也可以推斷我們的上下文，瞭解語意並生成回覆。正因為大型語言模型讓AI聊天機器人得以進行自然且流暢的對話，讓更多人開始將其應用於客戶服務、虛擬助理、教育助手及商業互動等服務。

不過與AI相同，AI聊天機器人在應用時也面臨許多挑戰。首先，由於訓練資料的異同會影響AI回應的準確性，因此AI聊天機器人可能會產生「幻覺」，提供錯誤或過時的資訊。另外，它也有可能「過度決策」，在回應時出現超越權限自主決策的狀況。舉例而言，假設我們沒對客服機器人的回應範疇設置防範機制，那麼假設使用者詢問信用卡過期未繳款的相關問題，機器人恐怕就會在聊天過程中答應客戶免繳逾期費用，造成公司損失。再者，我們也須注意大型語言模型使用量超額的問題。如果我們的聊天機器人為公開使用，須處理大量問題，那麼就須付費購買額度，以防超出服務次數上限而無法使用機器人的狀況發生。

面對上述問題，我們也有幾個方法能夠解決。首先，針對訓練資料的部分，我們除了須要持續更新知識庫外，更須設置有效的內容過濾機制，並注意避免將機敏資訊提供給AI。另外，由於AI並非萬能，我們也可以向使用者說明其能力及侷限性，讓使用者更懂得如何使用AI聊天機器人。

二、RAG AI知識庫概念

要如何解決前面所述「資訊落差」及「幻覺」的出現機率呢？目前「檢索增強生成」（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架構能較有效解決這兩個問題。

RAG架構結合了資料檢索及文本生成技術，能夠有效提升大型語言模型輸出的準確性及資訊內容時效性。在運作時，RAG會檢索知識庫中的資料，從裡面找出與問題較相近的參考答案，再將它們綜合後回覆使用者。因此，RAG能夠減少AI產生幻覺的機率，並提高知識時效性，解決大型語言模型知識更新不及時的問題。此外，因為RAG能夠允許大型語言模型訪問訓練資料外的資訊，因此也提升了AI的知識範圍。再者，RAG也提高了AI的「可解釋性」，因為它能夠追溯資料來源，在使用者須要時提供，以增加AI回覆的可信度。最後，RAG也可以整合特定領域或組織的專業知識，有效提升AI機器人於特定領域的知識。當然，我們在使用RAG提升大型語言模型的能力時，也須確保外部知識庫的資料內容準確性，以及定時優化檢索算法，才能夠快速找到符合使用者問題的相關資訊。

三、生成式AI聊天機器人設計

瞭解了大型語言模型及RAG後，接下來我們將利用「coze」，零程式碼打造一個結合「LINE」的生成式AI聊天機器人。

1.coze基本介紹

假設我們今天想用coze打造一個專門回答勞基法問題的LINE聊天機器人，那麼首先我們必須先準備好勞基法相關法規文件。進入coze頁面後，在「Personal」裡點選「Knowledge」將勞基法檔案上傳至知識庫中，coze平台便會幫我們拆解資訊區段供接下來的聊天機器人使用。接著，我們就可以點選左側工具欄的「+ Create bot」開始創建一個聊天機器人。在機器人建立頁面中，我們可以輸入指令指定機器人的角色、專門任務（能做/不能做甚麼）、回答口氣及回應格式等。另外，為了要將機器人串連我們已建立好的知識庫，我們須要在頁面中間的選項中找到「Knowledge」，並依照知識庫檔案的類型，選擇「Text」（文字）、「Table」（表格）或「Images」（圖片）。接著，我們可以在「Knowledge」的右上方找到「Auto-call」，指定機器人何時要從知識庫檢索資料（如下圖）。

自動檢索中有以下幾種選擇。首先，我們在「Search strategy」（搜尋策略）中基本上會使用「Ｈybrid」（混合式）。此方式會讓機器人依照語意搜尋，但也同時結合傳統的全文檢索，目前研究顯示亦顯示此方式有較高的精準度。此外，「Maximum recalls」可以指定機器人要在知識庫中找到的文字片段中要取得前五或前三個。「Minimum matching degree」則取決了機器人檢索到的資料與使用者問題間的關聯度必須多高，才能被做為參考資料。倘若數字設太高，機器人很容易找不到資料；設太低，則可能導致機器人找到太多不相關的資訊。因此，我們必須多嘗試，才能找到最符合我們需求的參數。「Reply」中則可以設定當機器人無法在知識庫找到答案時，希望回覆給使用者的訊息。最後，「Source」則是設定在機器人產生回答時，是否要附上參考資料來源。所有功能設定完後，就可以在頁面右方測試機器人，並選擇右上方的「Publish」發布機器人。

2.在coze上串聯通訊軟體，打造專屬AI機器人

當我們在coze上完成建立機器人後，就可以開始串聯通訊軟體囉！目前coze上已可以讓我們串聯多種通訊軟體，包含LINE、Discord及Telegram等。當我們發布機器人後，coze會讓我們選擇欲串聯的軟體。不過，在串聯LINE以前，我們要先進入「Line Developers」進行設定。登入「Line Developers」後，首先點選「Create a new channel」建立單一聊天機器人的後台。接著，再選擇「Messaging API」完成設定相關資訊，包含「Ｗebhook URL」。我們可以在coze發布機器人後，點選「LINE」選項右方的「Configure」中找到「Ｗebhook URL」（如下圖）。將其複製下來後，再將其貼上LINE的後台。

接著，我們必須於LINE後臺取得「Channel ID」、「Channel Secrete」、「Channel Access Token」才能將coze與LINE串聯。我們可以於LINE後臺中的「Basic settings」取得Channel ID及Channel Secrete，並在「Messaging API」中找到Channel Access Token。我們只要將這三項驗證身分的資訊貼回coze中，就可以成功完成串接囉！串聯完成後，我們會看到一個QR Code，掃描後即可開始使用機器人。

3.在coze中建立工作流

我們除了可以在coze中打造AI聊天機器人，也可以設定大型語言模型的工作流，將其用於組織及自動化較複雜的任務。當我們設定完此工作流後，它就會自動根據安排完成的工作流幫我們完成任務，不但可以確保複雜任務按照預定義的方式執行，也可以提升我們的工作效率。

我們可以在coze中的「Personal」頁面上方選擇「Workflows」建立新的工作流。在建立工作流時，我們輸入的「Description」（描述）相當重要，因為機器人會依此瞭解我們的工作流主要任務為何，並依據我們的描述來決定須不須要呼叫插件。

設定工作流時，我們會看到一個起始點和一個終點，我們可以把知識庫或想要的模型加入工作流。加入後，就會在工作流中產生一個「關卡」，我們可以依照自己的需求，將不同關卡串起來，並將最後完成的東西與結束點連結起來，即可完成我們的工作流。

四、結語

大型語言模型的出現大幅提升了AI的能力，讓它可以更瞭解人類語言。而隨著AI的技術門檻降低，現在人人都可以用零程式碼工具，打造專屬自己的AI聊天機器人。不過雖然AI功能強大，我們仍須透過嚴謹的求證AI提供我們的訊息是否正確，才能讓AI真正幫助我們提升工作效率。

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編譯／莊閔棻 自從ChatGPT爆紅以來，科技業完全陷入人工智慧聊天機器人的魅力中，並競相要推出相關產品。不久 …

編譯／莊閔棻

自從ChatGPT爆紅以來，科技業完全陷入人工智慧聊天機器人的魅力中，並競相要推出相關產品。不久前，微軟就將聊天機器人加入其搜尋引擎Bing中，並預告這將改變大家的搜索習慣。而搜索巨頭Google也意識到此威脅，並快速推出自己的聊天機器人Bard，預計之後也要將其加入搜索引擎中。

不過，最大的問題是，這些由人工智慧驅動的搜索引擎在不久的將來將如何改變網路？雖然現在還沒有確定的消息，但以下是科技新聞網站《makeusof》為我們提供的6項改變預測：

• 用戶將透過聊天獲得即時答案

像ChatGPT和Bard這樣的人工智慧聊天機器人的基本目標是為用戶節省時間。對於現在來說，當我們在Google上進行搜索，我們看到的會是一個無盡的文章連結列表，需要自己一篇一篇打開並讀過才能找到答案。但有了聊天機器人，我們就可以直接提出問題，讓它針對我們的問題直接的簡單回答，或是幫我們統整所有這些文章，非常便利。

• 搜索將變得更具對話性

當我們在網路上搜索一個問題時，我們通常不是以生活中問問題的方式，而是以一種演算法可能會理解的方式來進行。這代表我們需要輸入特定的關鍵字，並且至少要有與自己查詢相關的行業術語基本知識。因此，相較於搜索「今年我應該去哪裡度假？」，我們會改成「2023年的10個最佳度假目的地」。但現在有了聊天機器人，我們就也可以透過自然語言來進行搜索。

• 內容審查將成為一個主要職業

不準確也許將是人工智慧搜索的最大問題。基於我們多年以來對搜索引擎的信任，現在隨著聊天機器人被加入，很多人可能也會認為機器人說的就是對的，但事實上，這是非常危險的，因為到目前為止，聊天機器人都還存在許多錯誤回答，或甚至是會編造答案。

因此，為了應對這種情況，Google和微軟很可能會僱用大量團隊，專門負責查核事實和限制錯誤訊息的傳播，就像社群媒體也會對其內容進行審查一樣，而內容審查也將成為人工智慧搜索的一個關鍵部分。

• 網上購物將變得更加容易

人工智慧搜索將讓人們在網上購物更方便，因為我們將不必再去看多個用戶對多種產品的評論，只需向聊天機器人詢問我們正在尋找的產品類別的頂級推薦就可以了。我們甚至還可以要求它對規格和價格進行比較，並得到欲購買的產品的即時總結，並簡單的從列表中選出自己要的。同時機器人也會提供連結，讓用戶直接跳轉去購買的地方。

• 人工撰寫的內容將更有價值

人工智慧生成的內容在技術上並不違反Google的搜索指南，但該公司確實澄清說：「使用自動化，包括人工智慧生成內容，以操縱搜索結果中的排名，將違反我們的垃圾內容政策。」

基本上，未來，我們將可以自由使用人工智慧生成的內容作為模板，但不能作為最終產品。用ChatGPT做作業是一回事，但用它來寫商業內容不僅不道德，從長遠來看也是一個非常糟糕的做法。預計，人類編寫的內容所獨有的品質，如原創性、先前的經驗、判斷力、講故事和獨特的視角，將在人工智慧搜索時代將變得更有價值。

• 網站將失去搜索流量

人工智慧將幫助用戶節省時間，但最終，用戶可能不再覺得有必要訪問網頁，這對用戶來說是好事，但對網站出版者來說卻是一場噩夢。

如果人們停止閱讀網頁文章，這些網站就會失去流量和廣告收入，而如果失去了收入，他們就不能再運作，讓員工生產出更多內容。如果沒有新的內容，這些人工智慧機器人就不會有東西可以總結，最終，網路可能會消失。

微軟也對這一論點進行了回應。他們認為，雖然有了聊天機器人助手，人們還是會想要深入挖掘，點擊網頁，但真的是這樣嗎？就像我們很多人對快速獲得資訊越來越著迷，如果人們可以得到簡短、快速的答案，他們又為什麼會想費力去看更多呢？但這可能要到之後才會知道了。

參考資料：makeuseof  

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