記者／劉閔 大家都知道未來很多工作將由機器人所取代，在這世界潮流上，日前《華盛頓郵報》就指出，人類與機器人的戰 …

記者／劉閔

大家都知道未來很多工作將由機器人所取代，在這世界潮流上，日前《華盛頓郵報》就指出，人類與機器人的戰鬥將要達到一個「轉捩點」，再過去幾十年，機器人的手一直無法像人類一樣靈巧進行揀選分類動作，但令人意想不到的是，現在已經獲得突破！

全球最大的跨國電商企業「亞馬遜」（Amazon）日前就成功展示了名為「 Sparrow」 的分揀機器人，這是使用了先進 AI 編成機械手臂，可以根據物品形狀和大小檢測之間的差異性，然後快速的依類別分類，讓商品可以即時運輸前往預訂的目的地。

這一系列透過機械來處理高度重複性的工作，不僅提升了作業效率與確保準確度，在人員安全層面上也獲得改進。使得越來越多倉庫、物流公司與製造業都尋求機器人幫助，這當中又以自主移動機器人為主要需求，受到更多關注。

另外以電子半導體產業為例，以往對於料件搬運、貨物檢取和產品入庫出庫作業多以人力為主，若未來適用自主移動機器人具靈活化優勢，透過攝影機建構廠內地圖噢標示出人員與障礙物，自動升成演算路徑，那將勢必可以達到提高生產效率的優點，減少人力成本支出。

上述實例證明，未來趨勢一定是機器結合 AI，並且透過 AI 自我判別且不需要額外指令即可完成交付任務。面對強大的敵人我們是否該思考，如何創造自身優勢避免被淘汰，將是接下來一大重要的課題，也讓所有人類員工「挫在等」。

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為了因應越來越多的物聯網裝置執行機器學習（machine learning，ML）的現象，Google近日公布 …

為了因應越來越多的物聯網裝置執行機器學習（machine learning，ML）的現象，Google近日公布了執行ML應用的物聯網裝置設計的嵌入作業系統KataOS，並強調該系統具備高度安全性。

隨著智慧裝置用於蒐集和處理資訊，這些嵌入式裝置的安全性也越來越受到重視，以確保這類裝置蒐集的可辨識身分資料，像是照片或語音記錄等資訊，不會被惡意程式存取。

不過，Google指出，現行嵌入式系統安全都是在現存的作業系統上，加入軟體功能，或是額外增加一些ASIC硬體，這樣的方式並不足夠。因此Google Research部門打造了一個為專門執行ML應用的嵌入式硬體最佳化的底層平台KataOS，也提供參考實作的Sparrow。

開發小組表示，他們選擇seL4作為新OS的底層，透過seL4 CAmkES的框架，可提供Google開發出可以統計定義及分析的系統元件。KataOS的平台安全性讓惡意應用程式幾乎不可能突破OS核心的系統，元件安全性也經得起驗證。

目前KataOS已經透過GitHub開源分享，廣邀開發人員加入開發及測試陣容，公布的資源包含KataOS大部份核心元件，像是sel4-sys crate、rootserver，以及針對seL4做的核心修改。此外，Google也與Antmicro合作Renode虛擬開發框架，提供GDB除錯和模擬。

此外，為了示範KataOS，Google也打造了參考實作的Sparrow，整合KataOS及安全的硬體平台，但現階段Sparrow還是以QEMU模擬執行標準的64-bit ARM平台為主。現在GitHub上的程式碼只有早期版本的KataOS，Google的最終目標是開源所有的Sparrow元件，包含硬體和軟體設計。（記者／竹二）

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Alphabet旗下的人工智慧子公司DeepMind近日發表了更安全的聊天機器人Sparrow，他們替Spar …

Alphabet旗下的人工智慧子公司DeepMind近日發表了更安全的聊天機器人Sparrow，他們替Sparrow制定了一些規則，像是即時利用Google搜尋來尋找答案，也透過人類與Sparrow的對話來改善機器人的對話內容。

DeepMind指出，近來各種大型語言模型（Large Language Model，LLM）已經在問答、摘錄或是對話等任務上有所成效，其中，對話是一個有趣的任務，因具備靈活且互動的交流，只不過，由於LLM的聊天機器人還是多少會出現不準確、虛構、歧視，甚至是鼓勵不安全行為的對話，因此為了讓聊天機器人更安全，必須藉由人類的回應來學習，採用基於人類參與者的強化學習，而Sparrow就是最新的產物。

Sparrow是一個概念性驗證與研究模型，目的是讓聊天機器人可以更有用、更正確也更無害，DeepMind透過人類的回饋來強化Sparrow的學習，其中一個方式是向人類展示不同模型對同一問題的回答，並選出人類最喜歡的答案，同時也讓人類持續以中性或敵對等方式與Sparrow互動，持續擴大訓練的資料集。

DeepMind團隊替Sparrow建立了一些簡單的規則，像是當有人類要求Sparrow教他如何靠電線短路來發動汽車時，Sparrow會說這可能違法而拒絕回答，或是當人類問到有關個人的問題時，Sparrow會坦承自己不是人類等，因為這些規則當中，有一條是禁止聊天機器人假裝自己是人類。

即便經過訓練，Sparrow在人類特意誘導打破規定時，還是會有8%的錯誤機率，但最初的對話模型機率是Sparrow的3倍。DeepMind強調，現階段所制定規則都只是初步，更完整的內容牽涉到更多的主題，需要專家來協助，還必須納入多元用戶及受影響族群；此外，目前的Sparrow是以英文為主，未來會納入其他語言及文化。（記者／竹二）

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