用腦波打電動?訪 Facebook 技術長 Mike Schroepfer 一窺 AI 和 VR 前景

Facebook 近年的技術重點放在 AI 與 VR,而 Facebook 技術長 Mike Schroepfer 認為疫情推動 VR 更多日常生活的應用,未來甚至還可能結合 AI,讓使用者能直接用手甚至用腦袋操控,進一步推動 VR 普及。
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Facebook 技術長 Mike Schroepfer。Photo Credit: Facebook
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在疫情肆虐的一年,線上國度 Facebook 怎麼看待科技與人類關係的變化、又有哪些新技術值得我們期待呢?INSIDE 線上訪問到 Facebook 執行長 Mike Schroepfer,來帶我們一窺 AI 和 VR 的發展與可能性。

考量到 Facebook 愈長愈大,任何微小的動作都可能對全球帶來巨大的衝擊,Schroepfer 強調,Facebook 的開發已導入「負責任的創新」(Responsible Innovation),在開發流程中就開始考慮每一步可能會對社會造成哪些影響,並將社會的全體利益納入考量。

另外,近年 Facebook 技術領域的兩大重點就是 AI 和 VR。

Schroepfer 分享,他在 Facebook 擔任技術長 8 年來看到 AI 一路發展的歷程非常有趣,現在 Facebook 的內容審核交由 AI 處理的份量將愈來愈重,不過有一些方面 AI 比較難自動判斷違規。Schroepfer 舉例,像是在文化和語言差異不同就會產生不同於字面上的仇恨言論,有時候冒犯他人的詞語要搭配前後脈絡才看得出來,甚至有的對話根本不全發生在 Facebook 上,有可能由其他平台或者在現實生活中延伸過來,比如在現實中自創的罵人詞彙,再拿到 Facebook 上來霸凌別人,都是很難用 AI 自動判讀的。

這方面 Facebook 就會善用人工判讀來審查,Schroepfer 強調,Facebook 沒有打算要用 AI 取代人工審查,AI 可以用來執行零碎而重複的審核工作,讓效率更高,同時人類審核員可以發揮所長判讀牽涉到文化脈絡的複雜內容。

與此同時,Facebook 的翻譯模型已經可以整合不同語系互相翻譯,成為一個多語言系統而非每個語系都是一套獨立的系統,翻譯的結果將更加精準,也可以回過頭來提升 AI 審核的準確度。

而 AI 技術本身可以和許多領域結合,提升效果與使用體驗。Schroepfer 就認為,未來 AI 也能和各種應用結合,像是應用在 Portal、VR 裝置平台,或許可以達到去除雜音、加強希望聽到的音頻、不必分心按快門的無縫拍照,提升 VR 裝置的體驗。

Schroepfer 認為使用 VR 的阻力之一就是操控方式不直覺,現在的 VR 除了頭戴顯示器,通常還得配合手把來控制,Facebook 近期收購的實驗室正在研究,將來可以透過手部追蹤軟體,讓大家不必按壓把手,就能直接用自己的雙手比劃來控制 VR 內容。再來,甚至已經有研究用腦機介面操控,透過讀取腦部電位訊號來控制 VR 互動,Schroepfer 也澄清這裡讀取腦袋訊號只能用來遙控,不像很多人誤以為是透過讀腦波來竊聽使用者的想法,不需要擔心。

Schroepfer 認為,Facebook 讓 VR 更加普及,像去年發表的 Oculus Quest 2 頭戴式裝置價格就降至 299 美元,而且整合成一體式不必再連接笨重的電腦,都是讓 VR 接受度更高的關鍵改善。Facebook Oculus 上 60 位熱門開發者剛達成賺進超過 100 萬美元的里程碑,另外,疫情也讓 VR 走出硬派遊戲玩家的範疇,Schroepfer 說他身旁不少朋友開始在生活中使用 VR,比如在家做運動,這些都是讓他非常振奮的消息。

Schroepfer 承認,從 Facebook 財報上看起來 VR 是個成長較為緩慢的領域,但是他很看好 VR 有機會成為 Facebook 未來的重點市場。

核稿編輯:MindyLi


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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