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前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202316）

關鍵字：機器學習；區塊鏈技術；假新聞；大型語言模型(LLM)；強化學習(Reinforcement learning；RL)；自主水面車輛(Autonomous Surface Vehicle；ASV)；機器人；'U-shaped' effect；
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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2023年12月1日
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圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202316）
 
打擊假新聞：研究透過機器學習和區塊鏈提供解決方案
紐約州立大學賓漢頓分校的研究團隊透過結合機器學習框架與區塊鏈技術，幫助內容創作者聚焦在可能對公眾造成傷害的假新聞。該技術以機器學習辨識假新聞的特徵，建立出損害指標，其反應在特定情境下，假新聞對個人造成的影響和傷害。另外，區塊鏈技術可用於識別和分類假新聞的來源，研究團隊也因此探討以區塊鏈技術來進行假新聞溯源的可行性。這些研究有助於讓群眾更加提高警覺，以免無意間傳播虛假資訊，相關研究成果已發表於《Disruptive Technologies in Information Sciences VII》期刊。
參考資料：Fighting fake news : Research offers solutions through machine learning, blockchain. TechXplore, 2023/07/31.
                      
用兩個小詞抵制虛假「事實」：一種新技術將大型語言模型的答案與現實連結
約翰·霍普金斯大學的研究團隊開發了一種使用“according to”等提示詞來減少大型語言模型(LLMs)產生幻覺的方法。研究中顯示，這種提示詞能夠指導語言模型直接引用先前觀察到的文獻，而不是編造答案。此一方法有助於提高模型引用文獻的能力和答案的準確性。研究團隊並用了名為QUIP-Score的指標，來評估模型的回答是否可以在其原始訓練數據中找到，並通過增加引用提示來優化這一指標。研究團隊指出，這種提示技術適用於各類LLMs，並在較大的模型並與指令調整一齊使用時效果最佳。然而，模型回答的準確性仍取決於其訓練資料的質量，研究團隊已考慮過濾來自不可靠網站的資訊，相關研究成果已發表於《arXiv》期刊。
參考資料：Fighting fake 'facts' with two little words: A new technique to ground a large language model's answers in reality. TechXplore, 2023/08/01.
 
強化學習使水下機器人能夠在水下定位和追踪物體
巴塞隆納大學和海洋科學研究所組成的團隊，使用強化學習技術開發能在水下定位和追踪海洋生物的自主水面車輛(autonomous surface vehicle, ASV)及水下機器人，其使神經網路依據獎勵來學習最佳行動，從而最佳化追踪任務(減少追蹤誤差)。研究團隊在巴塞隆納超級計算中心(BSC-CNS)訓練神經網路並執行實際測試。這種技術有望提高水下機器人在海洋中的應用能力，未來將有助於更好地監測海洋生物系統的變化，本研究成果已發表於《Science Robotics》期刊。
參考資料：Reinforcement learning allows underwater robots to locate and track objects underwater. TechXplore, 2023/07/28.
 
機器人一開始就造成公司利潤下降
劍橋大學的研究團隊發現，機器人對公司利潤產生了U型效應：在引進初期先拉低利潤率，然後再逐漸攀升。當公司首先引進機器人技術來降低人力成本時，這種創新模式容易被競爭對手複製，因此在機器人引進初期尚未普及，公司重點放在同業競爭上，而非開發新產品。伴隨著機器人完全融入公司的作業流程後，則需同時調整業務模式執行產品創新，與競爭對手有所區隔帶動利潤成長，相關研究成果已發表在《IEEE Transactions on Engineering Management》期刊上。(952字；圖1)
參考資料：Robots cause company profits to fall-at least at first. TechXplore, 2023/08/03.


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