你有在使用交友軟體嗎？在進入數位時代以後，人們交流的媒介與管道都發生改變。根據統計，許多國家的已婚人士均是透過網路交友的方式而認識對象。由此可知，網路交友已經從過去的小眾走入主流市場。不論是哪一種交友軟體，使用模式皆大同小異，無非就是上傳照片、編輯個人介紹等。不過，如何在數張照片、簡短介紹中好好凸顯自己的優點、讓別人對你感興趣甚至動心，就是不小的學問了。若你還不知道怎麼抓住要點，不妨看看研究團隊透過AI分析所獲得的數據，讓你也能在交友軟體上遇到更多志同道合的人生隊友。
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大語言模型除了解決自然語言處理的相關問題之外，在「視覺」等其他多模態學習領域方面，也可以有不同的應用，視覺問答就是其中一個當今人工智慧發展方面一個重要的研究方向。而知識型視覺問答更是進一步挑戰了模型的推理能力，要讓系統除了理解圖像之外，還要能理解使用者提出的問題，再整合外部知識以產生正確答案。以人類而言，看似直觀的「看圖回答問題」，對於人工智慧而言，必須整合好幾段模組才有可能發生！
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大語言模型帶給了我們生活很多的便利，不少人的資訊檢索習慣已經從搜尋引擎轉變到詢問大語言模型。不過，若是碰到數學問題，尤其是數學應用問題，是否能讓大語言模型在透過理解語言文字之後，完成推理，列出數學式子，以進一步完成題目的要求呢？
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深偽技術 (Deepfakes) 是一種超現實的合成創作技術，用AI將真實世界的影像或聲音複製，並且合成出新的媒體內容，甚至逼真程度可以到達以假亂真。然而，深偽技術的使用常常是在沒有獲得原創作者許可的情況之下，使用了一些有名的媒體內容，或者是以名人為素材來製作新的內容。不過，從觀眾的角度而言，觀看真實的畫面或者是深偽技術的畫面是否有任何欣賞上的差異？當使用這些內容進行敘事時，觀眾的心理機制是如何？
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瀏覽網頁或登入網站時，常需要使用者輸入驗證碼，以獲得進一步瀏覽的權限。這種機制雖妨礙瀏覽網頁的順暢，但對於防止網站遭受大量垃圾資訊等問題卻十分有效。早期因為字元辨識技術尚不發達，基於文字類型的驗證碼是市場上的主流方法。然而，越來越進步的機械學習與演算法模型陸續被發展出來，文字驗證碼容易被破解，促使文字驗證碼的形式越趨複雜。此外，也出現了其他類型的驗證碼，如圖片、數學題與邏輯測試等。然而越來越複雜的驗證方式，反而容易導致使用者判讀出現錯誤。近年，網頁的驗證方式逐漸朝向簡易且快速的方向發展。
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在當今這個大數據時代，教育類的系統提供了非常大量的學生與科技設備的互動資料。從早期電腦輔助教學 (Computer-assisted Instruction, CAI) 的概念提出，到後來又提出了更具有客製化學習概念的「智慧家教系統 (Intelligent Tutoring System, ITS)」，用以了解學習者的知識水準、追蹤學習者的學習進度等。數據與資料的儲存和應用，也讓教育科技的領域有了更進一步的發展。
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當紅歌手周杰倫從小被媽媽逼著練琴的故事家喻戶曉，要把音樂技術練得更好，勢必得經過大量的練習才有可能讓自己的琴藝變得更加進步。不過，每個孩子也許適合不同的教育方式，在現今的科技發展之下，科學家們也嘗試導入「社會機器人 (social robot)」來和孩子一起學音樂！
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小朋友說話的奶音是否常常讓你聽到融化呢？但是為什麼明明發音不標準，大人們卻還是能夠理解孩子們說的話呢？而且如果孩提時代說話不標準的話，我們到底是怎麼學會標準語言的呢？有沒有可能透過數學模型的方式來告訴我們人類語言學習的祕密呢？
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隨著消費者的消費習慣改變，越來越多人在購買東西之前會到網路上搜尋評價與留言，並根據這些數據決定是否消費。然而，這些網路評價與留言真的準嗎？從這項消費習慣漸漸興起，不少平臺與賣家就會聘請寫手專門撰寫虛假評論，或是放出「黑函」打擊競爭者。我們是否有辦法藉由AI來協助我們偵測出一則評價的真偽呢？
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隨著行動科技的發展，也使得當今新創企業的發展有了劇烈的變化，新創公司可以更容易地透過行動平臺測試最新的點子。但究竟什麼樣的新創企業能夠成功進入市場，走向成功發展的路呢？這個問題不只是新創公司本身的挑戰，對於投資人而言，也是一個充滿風險的抉擇。
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人工智慧科技的發展為各行各業帶來嶄新的視野，當然，對於某些「特殊產業」也是如此。隨著生成式AI—ChatGPT橫空出世，詐騙手法也更朝迭代，花樣百出。可怕的是，新一代的詐騙手法不再像過往，為了降低成本所以千篇一律，且漏洞百出，而是可以為每個潛在受害者「量身打造」陷阱。此外，現在人越來越依賴網路評論，因此不少商家也出資聘僱「網軍」洗好評。過去這些網軍所洗的評論可以容易地被偵查並清除，但AI技術的發展讓這些評論越來越「人性化」，如何偵查與製造這些虛假評論成為兩方立場的重要博弈。
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人類社會中，有著許許多多大家心照不宣的規範，一個人一旦表現得不合社會常識，就會被旁人翻白眼或是被罵一聲「白目」。有些嚴重的規範則具有法律明文規定，而且全世界適用（例如殺人罪），但有些規範卻又是僅在特定情境下適用，例如一般我們認為不得在路上裸體，但國外卻有專門提供裸體日光浴的「天體海灘」。像這樣在人類社會中大大小小的規範，到底要怎麼讓機器學會呢？
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相信大家都有過面試的經驗，面試時總是要東挪西挪時間才有辦法勞資雙方對上，相當耗費時間與精力。不過這個問題已經可以透過人工智慧來解決囉！目前已經有非常多企業改採用請面試者上傳錄製的影片，再利用自動化的視訊面試系統進行篩選。但這樣的方式也不免會讓人產生疑慮，懷疑AI系統的評斷是否準確與公平。本文將會詳細說明自動化面試系統是從哪些方面蒐集資料，並進行數據的判讀。總歸來說，雖然人工智慧已經具有協助面試的能力，但依然面臨著諸多挑戰，在勞資雙方的信任度都遠不及人力資源部現行的心理學量測工具，有待我們持續精進。
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歐盟議會通過全球第一部完整管制AI的法律，其中全面禁止人臉辨識於公共場合的即時使用，除了隱私權、種族平等的考量之外，許多議員也認為這樣的大規模監控逾越了民主國家的底線。
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如果你想要瞭解一個人，你會怎麼做呢？其實最簡單也最好的方式，就是跟他聊聊天，傾聽他所說的話。在當今這個科技越發成熟的時代，自然語言處理技術可以幫我們分析、歸納很多事情，甚至是幫人資、主管判斷底下員工的工作態度！先別急著譴責AI只幫助資方！其實它也可以幫助求職者分析目前市場最需要的關鍵技術，並推薦相關的學習課程，讓你能成為大家搶著要的人才！總而言之，AI與人力資源領域的跨界合作，在未來還有很多很多值得期待的火花。
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