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AI

可能有些人会认为有必要聘请“虚拟店员”吗?若从现实层面做考量,纽约的最低时薪是16美元,而这批菲律宾店员的时薪是3美元,两者薪资相差了5倍。 你也许听过无人商店,但有没有听过“虚拟店员”?纽约一家餐饮连锁品牌直接把收银员这个职位,外包给菲律宾一家科技初创公司,由他们的员工通过Zoom的形式替餐馆顾客下单、安排座位和结账。 听起来匪夷所思,但这家连锁品牌“参山”2023年10月开始,已经在旗下5间店落实这项服务,分别有Sansan Ramen(长岛市)、Sansan Chicken(曼哈顿)、Yaso Kitchen(泽西市),以及在长岛市的另外两间店面。叫人意外的是,在没有真人服务情况下,餐馆还是会要求顾客支付高达18%的小费。 据《纽约时报》报道,这家初创公司名为“Happy Cashier”,是专门提供“虚拟助理”服务的公司。该公司的目的是替业者解决人手短缺问题,并帮助业者降低营运成本,运用创新方案去完成订单和客服工作。 这些“虚拟店员”都是真人,会说一口流利的英语,然后脸带微笑地服务客人,还能远程操作餐馆的销售POS系统,替顾客结账。 有分析认为,这些年,纽约市的商业租金一直上涨,加上通膨居高不下,许多餐馆面临经济困境而选择结业。即使撑得下来,餐饮业者也陷入招工难题,一直无法填补人力空缺。反观“虚拟店员”的营运模式很可能改变整个餐饮业面貌。 可能有些人会认为有必要聘请“虚拟店员”吗?若从现实层面做考量,纽约的最低时薪是16美元,而这批菲律宾店员的时薪是3美元,两者薪资相差了5倍。可想而知,餐饮业者可以省下不少的薪金成本。 然而亦有人认为,从长远来看,这项服务会严重冲击当地的就业机会。可是说到就业机会,AI机器人不是影响更大吗?很多年前,许多快餐店已经落实自助点餐,一些餐馆甚至动用机器人送餐。接下来,当AI技术成熟后,届时连真人都不需要,只需一个AI化身便能在屏幕前面24小时不间断地工作。
8小时前
最近,YouTube首席执行员尼尔·莫汉(Neal Mohan)接受Bloomberg Originals采访时说,如果OpenAI用YouTube视频训练Sora,将会违反YouTube平台的服务条款。 Sora是OpenAI旗下一款文生视频大模型,只要输入指令,便可以生成长达1分钟的视频。由于视频太过逼真,许多人想知道OpenAI的训练素材来源。 在今年3月份,《华尔街日报》记者便向OpenAI的首席技术官米拉·穆拉蒂(Mira Murati)抛问,希望能解答大众疑虑。然而,当问到OpenAI有没有用YouTube、脸书、Instagram的视频来训练Sora,她语焉不详,表示不清楚Sora的训练素材来源。作为首席技术官,这个回答令人很惊讶。 谷歌用YouTube视频训练Gemini 几个星期后,彭博社旗下的“Bloomberg Originals”与尼尔·莫汉进行采访。在采访过程中,对方坦言自己也不清楚OpenAI是否有用YouTube视频来训练Sora。如果真的有,那么肯定违反了YouTube平台的服务条款。 记者接着询问,谷歌会不会用YouTube内容来训练大语言模型“Gemini”?他答,谷歌确实有用一些YouTube视频来训练“Gemini”,但前提是创作者在上传视频到YouTube时已经有授权同意。 未来数据版权纠纷会更多 在未来,这些AI大模型会更渴望数据。因为数据越多,它的性能就越好。但如果没有明确的AI版权法案,接下来会陆续发生各种数据版权纠纷。 根据《纽约时报》4月6日的报道,OpenAI曾开发一款语音识别工具“Whisper”,将超过100万小时的YouTube视频转录成文本,作为大语言模型GPT-4的训练素材,让它变得更加智能。理论上,这个举动已经犯了视频版权,因为这些都是属于创作者的视频。 除了视频语音,OpenAI也用新闻文章来训练AI工具。《纽约时报》曾在2023年状告OpenAI和微软侵权,在未经许可的情况下,使用受版权保护的新闻文章来训练他们的AI聊天机器人。然而,这两家科技公司称,他们是依据“合理使用”的法律原则来训练AI工具。
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“近期有一匹黑马冒出来——Ideogram,这是前谷歌员工团队研发的文生图模型。” 提到文生图模型,AI爱好者估计会率先想到Stable Diffusion和Midjourney这两大龙头,再不然是OpenAI的DALL·E。近期就有一匹黑马突然冒出来,名叫“Ideogram”,是由前谷歌员工团队所研发的文生图模型。 一直以来,AI无法在图像里面生成精准的文本,经常会出现意义不明的句子。“Ideogram”的最大卖点是可以做“字体排印”(typography),生成包含文本的图像,而且是复杂长句。 当然,在测试过程中,它不是每一次都那么精准,偶尔会出现错误,但大致上还是可以完成任务。只可惜,它暂时无法理解中文提示词和生成中文字。 新功能可以优化用户的提示词 对我而言,在设计品牌标志、海报、社交媒体图文、产品图案,“Ideogram”可以提供一些灵感,突破创意瓶颈。如果真的不知道要如何给提示词,可以在官网的“Explore”浏览他人作品,参考他们的提示词。再不然上网搜索范本,拷贝之后,修改一些词汇即可使用。 Ideogram今年2月份刚发布新版的文生图模型“Ideogram 1.0”,可以大幅提升图像逼真度,还有精准地渲染文本。此次更新还添加了“MagicPrompt”功能,可以自动优化和扩展用户的提示词,让它变得详细和更有创意,AI才会生成高品质的作品。 至于AI生成作品能不能作商业用途?根据Ideogram的条款,用户拥有整个作品的版权。但是用户必须仔细考虑是否要将AI作品用于商业目的,以及可能需要从第三方获取许可。同时,用户需自行承担法律责任和纠纷。 如果想试用这款产品,必须先注册一个账号。免费用户每天有25次使用机会,每次可生成4张图像。不过,随着用户人数增加,生成速度会慢一些。有兴趣者可浏览 https://ideogram.ai/ 。    
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6天前
1865年4月29日,发行于英国的一期画报中载有如下插图。这本名为Punch;or,The London Charivari的平面媒体,创刊于1841年,因John Leech手笔cartoon 1.,让“卡通”一词有了现代意义。 这张诙谐有致的图说标题是:“Mechanism for the Million”,叙说人与机器的若干故事与想法,摘录一段:“Mr. BABBAGE’s Calculator is a mere mechanical infant to our gradually matured inventions. We reap, we sow, by machinery; and at no great distance of time the world shall see a new machine for cutting down household expenses. We shall cook by machinery; we shall have our mashed potatoes by machinery.”再highlight一句:“From thinking of machinery, we shall at last arrive at thinking by machinery, and Man himself shall be, as presented in this initial etching, a mere machine.” 科技转型与规范变迁,其来有之,今古皆然,殆不足奇。科技的发展与人类的自我应许,形影相伴,期待间杂着疑惧,上图表露一二、印痕了人类的物化惯性与不断循环的人性异化史。 总是,创新与规范随着革命不断推移,非仅得见于今日。双重矛盾的感觉,源于人的本性,时间从不停驿,革命未曾消失,人性始终未变。科技演化过程中堆垒的社会问题,比肩于工业革命的科学成就,人工智慧(AI)无从例外。“智慧出、有大伪”这句警语的历时性,反映出科技与人文反思的现实性与共时性。政经社文、法律言说、哲学思辨,过往的人社思想与实践,以当今视角来看,不若是以史为鉴,考诸东西史传所垂,汲取可供师法的经验与资源,聊以延续人类的系统性思考。 自动与自驾车 自驾车,AI的主要话题之一,电车难题成为显学,拜此之赐。自驾车是汽车工业的进行式与未来式,也是自动车发明、创新、应用过程不可分割的环节,一脉相传。打从自动车首发伊始,规范需求与法律问题就一直环绕在事故的防免与责任的追究,为汽车量身定制的法律也早在19世纪末便已应运而生,承续至今。“危险责任”(注1)与“责任保险”(注2)堪为人类因应新科技问题的智慧结晶与制度理性的展现,能否无缝接轨套用于AI控制下的各型交通工具,与企业责任的发展脉络同步并进?拭目以待。至于“能否上路”的许可法制,牵涉行政管制千丝万缕的公法思维,问题似新,棘手如旧! 数据资本主义 自动交通工具是工业革命的先声之一,工业革命引发的社会问题与政治动荡,则远大于交通工具产生的冲击。18世纪,工业蒸气机的发明(改良)标记了工业革命的新页,随着蒸气机驱动模式的进化(自动化),欧洲的社会秩序与经济关系为之丕变,自由贸易、资本主义等成了机器时代的关键词,扩及全球,影响及今。工业革命改变了人类的生活方式,开启了法律制度的转型与进化,专利权的滥觞(1623年)只是一例;与之并发的社会问题,如资产分配不均、贫富差距加大形成的社会阶级,衍生出时代性的管制与规范需求。社会弱强之异,促使现代《劳动法》从传统私法秩序中肇分而出(注3),民法的“雇佣关系”(注4)被《劳动基准法》的“劳雇关系”(注5)所取代,劳工之于雇主的依附性与从属性,既成为规范的需求所在,又是规范的标的特征(注6)。在《劳动法》的规范天平上,雇主的权重逐渐下降,砝码大举朝向劳工(受雇人)方向移动,衡器倾斜已是正常之举。劳动者的保护蔚为法规范秩序的核心要素与劳动法学的主轴任务。立法者不时举起看得见的手,进入私法秩序中调整允应对等的利益关系(应然),修正实际上不对等的权力结构(实然),形塑类如劳动集体抗(斗)争的新式实践工具。 从大历史的角度来看,如果说工业化(工业时代)的特征是劳动的资本化,那么数位化(数位时代)的现象与趋向则是资料的产值化,一般所谓的data monetization(数据货币化),特别是个人资料的流量与跨国变现率与日俱增。时兴的大数据课题,绝大多数且值得关注的其实是巨量个资。身处数位时代,个人的资料或有意或无意或被迫地释出,同时也释放出巨量的实验可能与创新能量。尽管机会人人平等,但无可讳言的是,有能力大规模、无穷尽搜集、处理、利用个资的是“国家”与“企业”。君不见此二数位时代的Janus正展开质与量的数位军备竞赛,后者主要是在全球化之下变身的数据资本家,如Amazon、Apple、Facebook、Google、Intel、Microsoft 等;前者如中国、欧盟与美国等,已被归类为AI赛局的赢家(注7)。 数位世界的个人,其己身所从出或从己身所出的资料,与撷取个人资料的双巨头(新巨灵)之间形成的不对等关系,近似于劳动者与雇主之间的历史演进过程。个人资料保护的规范法制,早在上世纪即已成形,并蔚为一项独立的法领域。随着科技的快速发展,个资法制逐渐捉襟见肘,其本身也正处于转型、进化与升级的阶段,是否建构足以调整并平衡“资料所有者”(类如劳工)与“资料处理者”(注8)(类如雇主)之间利益关系的法律框架,有待观察。以数据为元素所形成的AI规范网络与法秩序的建立,或许可以借镜劳动法中以劳工保护为取向的规范思维与法律机制(把砝码集中到“资料所有者/新劳工”身上)。与此同时, AI也可能促使劳动法本身的调整进化,乃至于典范变迁,自是不容忽视。 人法史 尽管历史的教训是人类从不记取历史的教训,历史一直是人类解决自身问题的最佳参考书。法律作为维系人类社会生活秩序的制度之一,构成人类历史与文明的一部分,因人地时空的交互作用,而产生各种不同的形貌;深植在人心的历史记忆与传承基因,也会或隐或显地影响法治的发展与演进;法史学的成形、发展与应用,其来有自,亦必然存,AI时代尤不能少。 “回到过去,试着让故事继续”,历史不只为AI规范(人工智慧法)建构,储备待掘的思想资产,通过法史学的方法与路径,可以检索或复原人类过往面对科技的法律经验与法意识,为速变的数位转型进行历史诠释,试着在破坏性数位创新的过程中,使人类本然的创造力与法律制度的承载力得以兼容并蓄,为不同学科与各类部门建立相称和谐的人际信赖基础。 AI革命不会踏着渐进式的脚步前进。如果科学的进步不是知识的线性积累,而是推翻典范的周期性革命(Thomas Kuhn语),那么根基于人性(善或恶)的规范科学是否也要赖此路径?科学术语与词汇的不断翻新,时折予人对周遭事物初感陌生,让科技与文明得以稳健并进的桥樑,始终系于制度的理性。 人流与车速一日千里,人性与尊严与生俱来。有人,就有人性论;尊严几何,似有还无,点滴可追,比如Pico della Mirandola的de hominis digitate(1468),或当世流行的Kant尊严诫命(1797)。谁曾想:从人权思想启蒙到立宪行动实践的漫漫长路上,法学论著或法律文件中大量出现“尊严”(不管哪一国语言),却是在第二次世界大战之后,为什么? 注: 1.仅举一例,台湾的《公路法》第64条第1项:“汽车或电车运输业遇有行车事故,致人、客伤害、死亡或财、物损毁、丧失时,应负损害赔偿责任。但经证明其事故发生系因不可抗力或因托运人或受货人之过失所致者,不负损害赔偿责任。” 2.例如强制汽车责任保险法。 3.劳动关系,自古有之,劳工的大量立法,Labour law或Arbeitsrecht成为一项法学名词与学科,则是18世纪末叶的事。参考Johannes Schregle and C. Wilfred Jenks, Labour law, in: Encyclopedia Britannica, https://www.britannica.com/topic/labour-law. 4.台湾的《民法》第482条:“称雇佣者,谓当事人约定,一方于一定或不定之期限内为他方服劳务,他方给付报酬之契约。” 5.劳工:指受雇主雇用从事工作获致工资者(第2条第1款)。雇主:指雇用劳工之事业主、事业经营之负责人或代表事业主处理有关劳工事务之人(台湾的《劳动基准法》第2条第2款)。 6.劳动契约:指约定劳雇关系而具有从属性之契约(台湾的《劳动基准法》第2条第6款)。 7.资料来源:Center for Data Innovation,科技发展观测平台:STPI,科技发展观测平台,https://outlook.stpi.narl.org.tw/index/focus-news?id=4b1141006e7eb85a016e8b958。 8.“处理”一词意涵,采GDPR第4条第2款processing的定义:“任何对个人资料或个人资料关连进行之运作或系列运作,不问是否透过自动化方法,如搜集、纪录、组织、归类、储存、编辑或修改、复原、检索、利用、以传送、输出或提供使用之其他方式公开、比对或连结、限制、删除或销毁。 按:本文转载自“台湾人工智慧行动网”,鸣谢李建良教授同意授权。更多资讯,欢迎出席第27届林连玉讲座。 讲座资讯 日期:2024年5月1日(星期三) 时间:上午10点至下午1点 地点:林连玉纪念馆三楼活动空间 主讲:李建良教授(台湾中央研究院法律学研究所特聘研究员兼所长) 主持:李铭杰博士(马来西亚拉曼大学李光前理工学院助理教授)
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