看準政府相挺人才多,微軟用 10 億在台設 AI 研發中心!

微軟要在五年內投資超過台幣 10 億元,建立起超過 200 人的大型研發團隊!
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越來越多國際科技大廠看重台灣的 AI 能量了!今天微軟正式宣佈,將在台灣設立「AI 研發中心」,五年內投資超過台幣 10 億元,建立起超過 200 人的大型研發團隊,就連行政院長賴清德、科技部長陳良基、經濟部長沈榮津也到現場共襄盛舉。

簡而言之,微軟在台灣設立這個 AI 研發中心會以這三個計畫為主軸:

  1. 中文智慧輸入:微軟將會針對台灣使用環境,研發繁體中文的自然語言處理 AI;研發中心執行長張仁烔表示,這套繁體中文自然語言技術並不單單只限於語音識別、語音輸入而已,而是要以意圖導向輸入為概念,直接運用在智慧助理中。「例如我想跟朋友約吃飯,微軟助理就會自動從我們的對話中,直接推薦合我們雙方口味的餐廳。」
    不過這個中文智慧輸入資料要從哪裡來,又該怎麼訓練呢?會是智慧助理 Cortana 的繁體中文版嗎?張仁烔說目前還沒有明確規劃,但會開始積極跟台灣的研究機構,像中研院、各大學密集合作,共同研究;若中文版成功,接下來東亞語系的智慧語音系統都會由台灣 AI 研發中心的團隊開發。
  2. 使用者意圖認知:沿著上一項計畫,微軟想在台灣透過 AI 建立起使用者偏好與意圖模型(再講白一點就是知道大眾喜好),並把這套模型運用在各式應用上。其實這項概念不新,Google 跟 Facebook 在廣告投放上都用得很成熟了;但微軟想把跟上述的中文智慧一起結合,用來優化或擴充中文世界的 AI 能力。
  3. AI 產業垂直整合:微軟將會逐步開放目前所擁有的 AI 技術給台灣半導體、傳產的標竿公司合作,一起共同瞭解該產業到底怎麼透過 AI 改進製成、加速升級,再把這些成熟的 AI 作法擴散出去。例如是否能與石化廠合作,讓空拍機結合 AI 影像識別把管線巡檢的工作智慧化、無人化。

為什麼微軟要把這麼重要的研發中心設在台灣?台灣區總經理孫基康認為有三大原因:1. 台灣的基礎理工教育非常好,也讓有關 AI、軟體的人才非常充沛,微軟也想把這些人才能量跟台灣產業結合起來。2. 台灣有豐富、完整硬體的製造產業鏈,尤其隨著終端運算會逐漸變成 AI 發展顯學,硬體對 AI 而言也會越來越重要,微軟將會在其中幫助台灣產業重視軟體與 AI 投資。3. 台灣發展 AI 的政策十分明確,產官學都具備高度共識,這讓微軟十分願意跟台灣合作。

微軟全球資深副總裁、同時也是微軟全球 AI 核心團隊負責人古卓倫認為 AI 是目前國際科技發展的最大浪潮,台灣過去有很優秀的 OEM、ODM 歷史。同時微軟也手握 AI 技術,但該怎麼真正幫助硬體產業呢?這就是微軟希望跟台灣共同努力的地方了。行政院長賴清德也補充,AI 本來就是重大施政目標之一,希望藉由跟微軟合作,讓台灣的產業「點石成金」,並且也能解決能源、交通、災害防治等問題,行政院經費也會繼續給予大力支持。

熟悉微軟生態的讀者應該知道,微軟在中國北京已經設立了亞洲研究院從事尖端開發,那台灣 AI 研發中心跟位於中國的亞洲研究院之間是什麼關係?雙方資源又怎麼共用?張仁烔表示,北京亞洲研究院大多從事基礎技術的開發研究,所以成員也會以學者、研究人員為主;但台灣 AI 研發中心比較偏重應用面與產業面連結,所以會以工程師為主要成員。如果台灣 AI 研發中心需要研究院的基礎研究能量,就會請研究人員來台幫忙。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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