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元宇宙時代中AI之12個主要發展趨勢(下)

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科技產業資訊室(iKnow) - 陳家駿、許正乾 發表於 2023年1月16日
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圖、元宇宙時代中AI之12個主要發展趨勢(下)

 
本文擬聚焦在AI於元宇宙產業的發展,來審視AI影響工商運作之12個主要發展趨勢。前8項可參考本站已發表之元宇宙時代中AI之12個主要發展趨勢(上)元宇宙時代中AI之12個主要發展趨勢(中),以下將介紹第9至第12項。

九、去中心化AI與加密貨幣經濟
儘管2022年11月發生全球第二大虛擬貨幣交易所FTX宣告破產事件,多少衝擊到加密貨幣經濟,但加密貨幣經濟背後的區塊鏈在金融領域的實質應用,在未來元宇宙中的發展仍值得期待,雖現今加密貨幣經濟政策尚不成熟,但未來仍具有極大之商業化潛力,而在法律與監管機制方面早晚將會日趨成熟。

隨著加密貨幣市場近年的發展,加上AI和區塊鏈的結合,AI與區塊鏈的應用已引起全球廣泛地討論,而元宇宙的來臨將更加速其演進。舉例來說,利用AI技術的3D元宇宙遊戲平台Bullieverse,即認為該種結合應做更佳的搭配,以區塊鏈和AI來解決數據集生命週期之各個層面。

此外,隨著Web 3.0和區塊鏈的發展,英國之AI分散式區塊鏈實驗室Fetch.ai,已將AI引入加密貨幣經濟的區塊鏈項目:「去中心化AI」(Decentralized AI),消除數位經濟中的中介機構,讓企業與消費者直接聯繫,並提供來自組織內外之大量數據,於加密貨幣產業使用AI分析,提供更多可操作的洞見、管理資料之使用和模型共享,以創造值得信賴和透明之數據經濟;此外,Fetch.ai也建構去中心化金融(DeFi)部署之「AI和區塊鏈系統」。

AI用於區塊鏈之另一範例是加密流動性聚合器,其係以AI和機器學習子集(subset)進行深度數據分析,可轉化低延遲和低成本之分散流動性解決方案(fragmented liquidity),提供價格預測及優化之交易策略,來識別並因應虛擬資產市場需求。另外,智能合約和去中心化應用平台Oraichain則認為,應以AI協助區塊鏈識別效益,擴大其適用並實現智能決策,該平台就有一專門將AI整合到智能合約中的預言機制(oracle mechanism)生態系統,及利用以AI為中心的數據管理系統。

十、網絡安全與AI結合區塊鏈以提高安全與隱私維護
網絡安全(cybersecurity)向來是AI實務操作的重要趨勢,此係使用自動化進行網絡保護的自然演變,網絡安全中的AI涵蓋自動化處理的事情,比如日常存儲和數據保護,但也進一步協助更高度的任務。例如賦予智能分析(intelligent analytics)能力,以檢測潛在威脅或惡意操控模式等。而新的趨勢則是「網絡安全網格」(Cybersecurity Mesh,網路安全網狀運作系統),係一具彈性整合廣泛分佈和不同安全服務之架構組合,以獲得最佳資安服務的解決方案,可高效整合並提升網路上的安全性,若再輔以AI針對整個網絡威脅進行檢測,更可快速可靠地驗證跨雲端和非雲端(across cloud and noncloud)環境的身份、前後情況背景和策略遵守情況。

然而,數據的隱私和完整性向來是個二難的抉擇。要維護隱私,數據的取得就難以完整;要取得完整數據,那隱私就難以確保。不過這些問題在近幾年逐漸有了解決方案,如AI中的「聯邦學習」(federated learning),在不違反歐盟GDPR對使用者隱私權保護,進行分散式學習的模型訓練,已成為解決數據共享隱私問題的解決方案。而順應區塊鏈的成熟,由於AI與區塊鏈二者間得以相輔相成,已有一些應用區塊鏈結合AI,針對數據獲取、存儲和共享方法的應用被提出,其目的正是為了維護數據的安全與隱私,例如基於卷積式類神經網路(CNN)的區塊鏈框架「DeepChain」,可確保網路上參與者的數據隱私和完整。

在元宇宙中透過區塊鏈與AI的技術結合,得讓各參與方展現並貢獻其不同格式、資料結構、數據安全、隱私以及可相互操作性,這些都可透過二者緊密協作來處理。反之,AI又可回顧確保區塊鏈的安全性,如透過集群(clustering)、支撐向量機(SVM)、裝袋法(bagging),CNN和LSTM(長短期記憶網路)等演算法,加以檢測區塊鏈網絡中之攻擊。準此,AI結合區塊鏈以提高元宇宙中之安全與隱私維護,已勢在必行。連帶地,隱私增強運算(PEC: privacy-enhancing computation)也蔚成趨勢,其可確保在不受信任的環境中處理個資,因隱私和數據保護是現在備受消費者關注的議題,其將以各種隱私保護技術從數據中提取價值,同時滿足合規性要求。舉例來說,在元宇宙的金融服務中,數據在分析、運算和數據貨幣化(data monetization)中本身就已極具作用,但若將其數據應用在AI模型上,勢必更可洞察出新知識、新服務與新商機。此外,PEC結合AI更可應用在欺詐分析、情報操作、數據共享和反洗錢等用途,預期兩者的結合將在未來呈上升態勢。

十一、元宇宙醫療與AI驅動方案
除了工商應用外,AI和機器人在醫療生態系統中本極具潛力,其漸徹底改變居家和遠程之健康照護,基於AI的程式也已可協助診斷,故在醫療保健中的作用將會增加,而AI技術更將加速病患之「無接觸式護理」(contactless care),如再將AI連結到虛擬世界,「元宇宙醫療」(Medical Metaverse)將成為未來一大趨勢。它可讓醫生於數位虛擬頭像化身(avatar)身上,進行相關解剖與模擬手術然後再用於真人病患,逐步發展到進階式之遠距醫療,凡此皆得透過AI之智慧醫療在元宇宙中虛擬操作,以達到治療、實驗、研究與教學之目的,因此AI對元宇宙中之醫療展開至為關鍵。

對醫療產業之影響,AI將持續用於智能驅動之醫療診斷系統,亦可簡化醫療系統之工作流程,達到流程自動化以降低成本。美國一家醫療技術公司Treatment,即透過專注於為醫療體系和病患提供「AI驅動解決方案」,來開發元宇宙醫療,提供一項虛擬、可互協作與沉浸式之整合線上環境,改善跨域協力整合。至於台灣在元宇宙醫療,也有廣達研究院所打造之「QOCA醫療照護平台」,涵蓋AI醫療雲、AI遠距醫療、AI健康照護三大應用平台,期能提升醫院基礎建設並朝元宇宙發展。該QOCA 1.0應用於醫院、2.0結合虛擬技術模擬(XR),3.0則進入元宇宙,提供全方位之醫療保健。AI參與醫療決策並推薦治療的預防措施,現階段醫界對其或持觀望態度,但元宇宙醫療勢將成為未來一大趨勢。

十二、AI應變得更加負責/道德與可以解釋
元宇宙要蓬勃發展必定少不了AI模型,而建構AI模型需一定程度之可程式化技能基礎,而消化AI模型的工作流程又需相當時間,因此AI長期以來,一直有「黑盒子」般難以解釋其「為何所以然」之難題。因而不斷有專家倡議一種「可解釋之AI」(Explainable AI)的呼籲,其應有三個主要目標:1. AI模型如何影響開發者和使用者;2. 如何影響數據之來源和結果;3. 如何輸入以引導輸出。舉例來說,AI模型診斷疾病的過程中,醫生需要知道AI是如何得出診斷的邏輯或推論,透過可解釋AI模型,醫生才可了解AI分析的邏輯或推論為何,並據此向病患解釋情況,其他工商層面於元宇宙中亦然,如何能讓AI變得可解釋方得以更精進。

再者,隨著元宇宙之許多AI應用,將造成可預見或潛在之損害,為推動AI創新趨勢,亟需有「值得信賴之AI」(trustworthy AI) 與「負責任之AI」(responsible AI),但許多組織不負責任或不受監管使用AI會帶來嚴重風險,例如故意或過失導致的偏見等,故需最大化地降低這些風險並建立客戶之信任,因此,元宇宙中勢必應建立起「負責任之AI」架構與AI倫理議題,關注確保道德之AI的使用,來維護安全、避免歧視與社會混亂,以確保AI技術元宇宙中的使用,是公平而不會危及人類。

其實,未來元宇宙中AI的相關發展與應用經緯萬端,當然不止以上12項,人類在科技上之發展永遠令人驚豔,吾人且拭目以待。(2644個字;圖1)

作者資訊:
陳家駿 台灣資訊智慧財產權協會 理事長
許正乾 Midas – AI技術與科技專利顧問


參考資料:
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The top 10 AI trends for 2022. ThinkAutomation.  
Gartner Identifies Three Technology Trends Gaining Traction in Banking and Investment Services in 2022. Cartner, 2022/05/24.
Gartner Top Strategic Technology Trends for 2022, Cartner.  
Artificial Intelligence for the Metaverse: A Survey. arXiv, 2022/02/15.
Analytics and AI: Trends to look out for in 2022. Genpact, 2021/12/13.
200 languages within a single AI model: A breakthrough in high-quality machine translation. Meta AI, 2022/07/06.
Blockchain's potential: How AI can change the decentralized ledger. Cointelegraph, 2022/06/16.
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