Google 共同創辦人自爆為以太坊礦工:零知識證明太不可思議!

Google 母公司 Alphabet Inc.的總裁 Sergey Brin 透露他正在和他 10 歲的兒子一起挖以太幣。他還表示,零知識證明(zero-knowledge proofs)的概念真的相當不可思議!
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REUTERS/Stephen Lam
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本篇來自合作媒體 動區動趨 ,INSIDE 經授權轉載。

報導 ,谷歌( Google)母公司 Alphabet Inc.的總裁 Sergey Brin 最近出席了在摩洛哥舉行的區塊鏈峰會上的新興技術專題討論會。

在 他最後一刻出人意料地的登場時, Brin 透露他正在和他 10 歲的兒子一起挖以太幣。他還表示,零知識證明(zero-knowledge proofs)的概念「真的相當不可思議」。

零知識證明( zero-knowledge proofs)是一種密碼學原理,能夠在不實際揭示某知識的情況下證明某些東西(舉例:站在一個房間外面,當 A不必開門,就可以向 B 證明某房間的門後面有一顆頻果)。

這種技術被諸如 ZCash、ZenCash 之類的加密貨幣用於實現隱私功能,其中用戶可以隱藏交易資訊,同時仍然將網絡保護在公共帳本上。

該專題討論參與人還包括 Lightning Labs 共同創辦人兼首席執行長 Elizabeth Stark 和麻省理工學院媒體實驗室數位貨幣計劃主任 Neha Narula。Elizabeth Stark 在之中講述了閃電網絡和中心化交易所的安全性。

Lightning使人們能夠使用底層區塊鏈安全性進行大量交易

她說。

這真的很強大。我真的從未對我們正在建設的未來和潛力感到興奮。透過建立這樣的核心技術,將它們帶到世界各地。

先前報導 , Sergey Brin 認為以太坊挖礦產業在最近的「計算熱潮」中發揮了核心作用,在  5 月份給投資者的信中表示這有助於推動「技術復興」。

他說:

在這場計算熱潮中,有幾個因素在起作用。

首先,當然,是摩爾定律的穩定成長。

第二個因素是源於遊戲中的高級圖像處理器的更大量需求,並且令人驚訝的是,來自當今一些主流的加密貨幣中對  GPU 友善的工作量證明演算法,例如就像以太坊一樣。

儘管 Sergey Brin 對加密貨幣表示欽佩,但谷歌已於 3月份宣布禁止與加密貨幣相關的廣告,該政策自 7月起生效。

但是,一些主流的技術大公司正在探索用於其平台上潛在用例的區塊鏈技術。  Facebook最近任命了區塊鏈部門的新工程總監

Facebook還 取消了對廣告加密貨幣的禁令 ,現在允許預先批准的廣告商在其平台上做廣告。

亞馬遜,IBM,微軟也一直在提供基於區塊鏈的企業解決方案,並已為基於區塊鏈的應用程式申請了專利。


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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