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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202418）

關鍵字：人工智慧；演算法；AI相關風險；蛇形機器人；macro-micro結構；硬度調節；大型語言模型CASCADE；物理儲備池計算(physical reservoir computing)；
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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2024年7月5日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202418）

新研究警告：人工智慧需要更好的理解和管理
英國蘭卡斯特大學發表於《Technology in Society》期刊的文章指出，AI和演算法，雖然常被視為對抗暴力極端主義的工具，但實際上可能加劇激進化和極端化，並散播種族主義和政治不穩定性。研究人員探討了AI在整個歷史上的安全化過程，強調了媒體和流行文化中對AI的描繪。文中引用了AI在戰爭、網路安全和疫情期間對極端化和激進化產生影響的例子。研究人員敦促從事網路安全和國際關係研究的學者需更好地理解和管理與AI相關的風險，強調在AI發展和使用的所有階段都需要考慮其對社會的影響。
參考資料: New Research Warns: AI Needs To Be Better Understood and Managed. SciTechDaily, 2023/12/26.

蛇形機器人剛度調節的新策略
蘭卡斯特大學、北京理工大學及北方工業大學合組的研究團隊，在《Bioinspiration & Biomimetics》期刊上發表了一種蛇形機器人的設計策略，可有效改善蛇形機器人的硬度調節。研究團隊發展了一種具有20個自由度的蛇形機械臂，應用了新型的“macro-micro”結構和一個全方位的硬度調節策略。實驗結果顯示，該策略能夠在不同配置下實現高達183.4％的纜繩張力調節，讓蛇形機器人可在更具挑戰性的環境中執行搜救或外星探測任務。
參考資料: A new strategy to regulate the stiffness of snake-inspired robots. TechXplore, 2023/12/27.

大型語言模型可偵測諷刺嗎？
檢測諷刺和反話對於理解人們真實意見至關重要，但大型語言模型在這方面的能力尚不明確。紐約大學進行了一項評估大型語言模型檢測人類諷刺的研究，在電子佈告欄系統Reddit的文本中，大型語言模型CASCADE及RCNN-RoBERTa對於諷刺的檢測能力皆優於基準模型，但不及人類平均表現。儘管大型語言模型在處理諷刺時存在挑戰，然而透過下文資訊輔助等方式有助於增進檢測效能。總括來說，這項研究有助於更好地理解大型語言模型在檢測人類語言中的諷刺和反話方面的表現，這對於進一步發展更準確的情感分析模型和語言處理工具具有重要參考價值，本研究成果已發表於《arXiv》期刊。
參考資料: Can large language models detect sarcasm? TechXplore, 2023/12/28.

革新人工智慧：手性磁鐵為高能效類腦運算鋪平了道路
物理儲備池計算(physical reservoir computing)由於缺乏可重構性而在應用上受到限制。倫敦大學學院和倫敦帝國學院研究團隊發表於《Nature Materials》期刊的研究成果指出，該團隊在腦啟發計算(brain-inspired computing)方面取得了進展，利用手性磁鐵(chiral magnet)大幅降低了機器學習的能耗。研究團隊使用手性磁鐵作為介質的物理儲備運算(physical reservoir computing)，透過改變外部磁場和溫度，展示了其物理特性能適應不同的機器學習任務。相較於該新方法，傳統計算方法的能效低下，尤其是在執行機器學習任務時，在單一AI模型訓練中便能產生大量碳排。研究團隊透過利用手性磁鐵的不同相，如斯格明子(skyrmion)和圓錐相(conical phase)，展示其可適用於預測和分類等不同任務。該研究是由Leverhulme Trust、Engineering and Physical Sciences Research Council和Royal Academy of Engineering等機構資助。(1047字；圖1)
參考資料: Revolutionizing AI: Chiral Magnets Pave the Way for Energy-Efficient Brain-Like Computing. SciTechDaily, 2024/01/01.

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