OpenAI本周一（8/29）正式发表了ChatGPT Enterprise，提供基於GPT-4的企业等级ChatGPT服务，除了支援无限的GPT-4存取能力，更长的输入/输出，以及进阶的资料分析能力之外，它还具备企业所需的安全及隐私功能。

OpenAI於去年11月发表的ChatGPT为一基於大型语言模型的聊天机器人，它不仅在上线两个月就吸引了全球逾1亿用户，迄今也有超过8成的财星500强（Fortune 500）企业采用了ChatGPT。

不过，免费版的ChatGPT并没有任何的服务保证，在尖峰时段可能无法存取，或是反应变慢，并有输入限制，今年2月上线的付费版ChatGPT Plus移除了相关限制，本周的ChatGPT Enterprise则嵌入了企业所需的安全、隐私与其它进阶功能。

根据OpenAI的说明，ChatGPT Enterprise具备大规模部署能力，将移除所有使用限制，且执行速度可达免费版的两倍快，并支援长达32k Token的输入，是免费版的4倍，可无限存取先前称为Code Interpreter的资料分析服务，可共享的聊天范本，以及免费的APIs使用额度。

此外，OpenAI也承诺不会使用ChatGPT Enterprise客户的资料来训练模型，不管是静态或传输中的资料都是加密的，亦符合系统与组织控制的SOC 2标准。

微软在今年7月也发表了基於GPT-4的Bing Chat Enterprise，现为Microsoft 365 E3、E5及Business Standard、Business Premium版本的内建功能，并计画推出可单独订阅的Bing Chat Enterprise，每月订阅费用为5美元。至於OpenAI则尚未公布ChatGPT Enterprise的价格。…

（背景图片） Maxim Berg on unsplash

AI功能日愈强大，产出的文字或图像几可乱真，连AI工具自己都无法判断。OpenAI上周悄悄关闭了用以分辨AI或人类生成内容的工具，因为它做不到自己宣称的事。

今年2月初，OpenAI公布名为AI分类器（AI Classifier）的服务，用以辨别由人类编写或是AI生成的文字，以协助解决学生使用AI写论文或报告的欺骗行为。该公司宣称只要输入最少1,000个字元，约为150到250英文单字，这工具就能判断该文本是由人类编写还是AI产生。当时该公司说其模型判断AI生成英文文字的正确判读率为26%，错误判读率（将AI生成文字判读为人类所写）为9%。

不过上周OpenAI在当初宣布这工具的官方部落格上，以一小行声明公告，AI分类器已不再提供，原因是准确性太低。

但OpenAI并未放弃，开发小组已蒐集这工具使用半年来得到的反馈，目前正在研究更有效的文字判读技术，并将投入开发与部署协助使用者判断是否为AI生成的声音和视觉内容。

这也显示AI功能愈来愈强大，足以产生难以区分真假的AI内容。这也呼应了一份由史丹佛大学教授的研究结论。该研究发现，母语非英语的使用者撰写的英文文章，超过一半会被AI侦测工具误判为AI撰写的产物。…

 场景1  厂区内利用轨道运输原物料

在中钢高雄小港厂区内，因占地相当广，铁水或废渣需依靠轨道运输载运。图中的动力机关车是厂区内重要的运输载具之一，这些机关车采用柴油为动力，後面可挂载特制的容器，可担任钢渣车或是专门载运高温铁水的鱼雷车。

 场景2  在钢渣车轨道线建置基地台

为强化轨道运输安全，中钢在厂区内推动智慧轨道运输，首先在长达900公尺的钢渣车轨道线上建置5G  NSA专网，以3座大型4G/5G基地台涵盖整条渣车轨道线，在3座转炉下方的室内空间建置3个小型基地台。图片来源／NCC

 场景3  以5G传送行车即时画面

为确保钢渣车在轨道上行驶安全，钢渣车在车头前方及後方，各设置1支5G摄影机，通过5G专网传输即时的行车影像到监控中心，前方的摄影机拍摄钢渣车前方轨道的即时行车画面，可观看前方轨道是否有异物入侵，目前为人工监看画面，中钢表示，未来可开发前方镜头专用的AI异物侦测模型，自动辨识钢渣车前方轨道是否有异物，例如人员、作业机具或车辆滞留，一旦发现轨道上的异物，立即向司机员告警，避免发生轨道车碰撞事故。至於後方摄影机则拍摄钢渣车载运的渣桶即时画面。

 场景4  AI侦测滞留人车强化平交道安全

为强化平交道安全，中钢在铁路平交道设置摄影机，透过5G传送即时影像画面，由AI侦测来往的车辆、行人，可辨识厂区内的作业车辆，当侦测到平交道滞留人车，平交道栅栏放下後，3秒内立即通知司机员，避免发生交通事故造成人员伤亡。图片来源／中钢

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微软

微软Azure持续加码人工智慧（AI）服务，上周宣布，Azure Open AI服务将以预览版推出ChatGPT服务。

这是微软Azure OpenAI服务继今年1月推出GPT-3.5、Codex和DALL-E 2模型後，最新上线的OpenAI服务。微软说，迄今已经有超过1,000家客户运用包含这3项以外的AI模型来创新其服务。

现在开发人员可以将ChatGPT聊天机器人整合在其自有服务，包括回覆客户问题、覆述客服对话、自动化处理理赔以及新增个人化的广告文案。微软说，Azure OpenAI可以和Azure认知服务合并使用，像是和Azure认知搜寻（Cognitive Search），以便利用对话式语言，在企业资料中进行知识库检索。

ChatGPT即日起上线开放使用，费用为每1000 token 0.002美元，从3月13日开始收费。

目前Azure用户已有美国办公用品供应商ODP Corporation、新加坡智慧国家数位政府专案办公室及合约管理软体业者Icertis使用ChatGPT的案例开发加值应用。ODP的HR部门用ChatGPT来改良文件检视流程、建立新职缺描述及辅助沟通；新加坡政府用它作为专案办公室的人机互动介面；Icertis则将之整合到商业合约检视及总结功能。

除了ChatGPT和Azure OpenAI的整合外，微软内部也已将ChatGPT整合到其他消费及企业产品，包括GitHub Copilot使用OpenAI的AI模型加速开发、Teams付费服务加入智慧总结（intelligent recap）及AI分章节功能、员工社交及协同平台Viva Sales服务以AI提供邮件内容建议及检视业务资料；最知名的就是Bing加入ChatGPT强化搜寻。

微软强调其AI服务从4个层面确保符合「负责任AI（responsible AI）」的准则。第一是从应用层，例如告知文字结果是由AI产生，需用户同意才可执行；第二是从提供技术面的防护，像是输入、输出的内容过滤；第三是流程和政策，包括通报滥用的系统，或服务层级协定（SLA）；第四则提供设计指引及透明化笔记等文件，说明模型的效益及测试过的项目。…

Apache Spark技术团队所成立的新创Databricks正式推出Model Serving，这是一项无伺服器机器学习模型服务，透过将模型部署在湖边小屋（Lakehouse）就近整合资料，用户可以利用REST API存取模型，以快速建构包括个人化建议、聊天机器人和诈骗侦测等即时机器学习应用程式。

不少企业希望在应用程式添加机器学习技术，提供创新服务，但Databricks提到，即时机器学习系统需要快速可扩展的服务基础架构，不只需要专家知识建立和维护，也需要进行监控、自动部署和模型再训练等工作，这对企业来说是一大挑战。

透过API提供机器学习服务则有助克服此挑战，Databricks模型服务将模型部署於资料和训练基础设施旁，以进一步简化用户在机器学习生命周期管理工作。模型服务建构在Databricks湖边小屋服务之上，使资料和人工智慧整合至同平台，提供一个无伺服器解决方案，供企业以整合工具的方式添加机器学习技术，加速创新应用开发。

用户不需要考虑底层，由Databricks处理基础设施的可扩展性，以及版本相容性和程式修补，且模型服务能够原生与各种服务整合，用户在单一平台就能管理资料撷取、训练、部署和监控整个机器学习工作流程，掌握模型生命周期整体情况。

模型服务整合Databricks特徵商店，而特徵商店是一个方便查询和共享特徵的集中式储存库，用户可在训练期间定义一次特徵，之後便由Databricks自动撷取并联合相关特徵，以完成推论工作负载。Databricks模型服务还整合MLflow自动部署模型，用户只要提供模型，MLflow便能自动准备容器，并将其部署成无伺服器服务。…

Appier

重点新闻(1218~1231)

#CDP #顾客行为预测 #No Code工具 #视觉化分析 #Cookie同意管理

Appier推出CDP，主打No code进行AI顾客行为预测及视觉化分析

10月收购美国视觉化分析业者Woopra後，台湾AI行销科技商Appier结合Woopra No code视觉化分析技术与自家顾客资料科学平台Aixon功能，推出新CDPAiris。此产品支援英文、日文、韩文和繁体中文四种语系。

Airis主打行销人员能用No code介面来操作AI模型进行顾客行为预测。没有IT背景的行销人员只要透过输入行销需求，Airis便会自动设定好AI模型参数，来提供顾客行为预测，不需要AI科学家团队或资料工程师来调校复杂的AI模型特徵值及参数。如此一来，行销人员可以省下与资料工程师沟通商业逻辑的成本。

Airis还采用了Woopra的分析技术与视觉化介面，使行销人员能从顾客资料库中自行定义顾客属性，并从时间轴、受众群、转换率、流失率等不同参数来交叉分析，快速生成各式报表。Appier一直以来都相当重视行销人员自主使用No code工具来进行视觉化数据分析，例如Appier个人化行销平台Aiqua上就有拖拉式生成报表功能。

另一项值得注意的功能是，为了因应隐私权抬头及未来第三方Cookie退场，Airis也有管理顾客Cookie同意声明（CMP, Cookie Consent Management）的功能。

#App广告 #DMA #第三方App市集 #iOS

苹果要允许iOS上有第三方App市集，更允许使用者侧载App

由於欧洲数位市场法（DMA）要求，苹果将於欧洲市场开放iOS有第三方App市集，且使用者将能不透过App市集自行侧载App。这意味着苹果对iOS App的广告市场掌控度会降低。

自从iOS 14.5隐私权条款上线後，App广告商接触iOS用户的管道就被大幅限缩。App开发商若想在iOS装置打广告，不得不屈就於苹果广告体系。同时，苹果也积极推动自家广告业务，包括打造大型DSP以及增设官方App市集App Store的广告版位。

当App Store不再是唯一上架App到iOS的管道，可以想像大量App开发商逃离──带着他们原本在App Store打广告的预算。不只因为有更多广告体系可以选择，也因为App Store上架费用远高於直接竞争者Google Play Store，而且苹果还会对App内消费抽取高达30%的分润。

过去，苹果一直以隐私权为由拒绝开放第三方市集和侧载，不过若欧洲市场实行後没有出现大问题，恐怕苹果也无法再以相同理由守住其他市场的App Store，以及App Store广告独占地位。…

OpenAI发表最新文字生成3D模型的人工智慧模型Point-E，研究人员提到，虽然Point-E模型所产生的3D模型品质，还未达最先进的水准，但是因为Point-E的样本生成速度快了其他方法一到两个量级，因此在部分用例可供使用者权衡使用。

目前文字生成图像模型爆炸性成长，先进的模型在数秒中内，就能够根据自然语言描述，快速生成高品质图像，这和目前3D模型生成发展，产生极大的对比，而由於3D生成的使用案例很广，可被用於虚拟实境、游戏和工业设计等，因此发展文字生成3D模型技术，对於普及3D内容创作有很大的发展潜力。

研究人员提到，目前使用文字产生3D合成模型的方法主要有两种，其一是直接使用文字和模型的资料对，或是未标记的3D资料训练模型，虽然这些模型可以利用现有的生成建模方法，有效地生成样本，但因为目前缺乏大规模3D资料集，因此很难广展其多样性和复杂文字提示。

另一种方法则是利用预训练文字图像模型，以最佳化可微分3D表示的方法，研究人员解释，这些方法通常能够处理复杂多样的文字提示，但需要更昂贵的最佳化过程才能生成每个样本。OpenAI的Point-E的目标则是结合文字到图像模型，以及图像到3D模型技术，来总和两种方法的优点。

文字到图像模型利用大量文字、图像对语料库，使Point-E能够遵循多样且复杂的提示，而图像到3D模型，则是在较小的图像、3D对资料集训练。因此Point-E从文字提示生成3D物件，首先是使用文字生成图像模型进行采样，然後将采样图像作为条件生成3D物件样本，这两个步骤可以在数秒钟内完成模型点云，不需要昂贵的最佳化程序。

研究人员最後使用回归方法，从点云生成网格，Point-E整个过程只要一到两分钟，就可以在单个GPU上生成3D模型，虽然目前Point-E所产生的模型品质较差，但在部分需要短回应时间的用例上，Point-E为一个权衡的方法。目前OpenAI已经在GitHub上发布预训练模型，以及评估程式码和模型。…