Google 公佈 Pixel 8 Pro 將首度在裝置上執行生成式人工智慧模型
Google 的 Pixel 8 Pro 成為首款能在裝置上執行生成式人工智慧模型的硬體
根據 Google 的裝置和服務高級副總裁 Rick Osterloh 表示 Google 新推出的 Pixel 8 Pro 將成為首款能在裝置上執行 Google 生成式人工智慧模型的硬體。Osterloh 在今天的活動中表示 Pixel 8 Pro 的定製 Tensor G3 晶片專為加速人工智慧工作負載而設計，可以執行 Google 的文字和影象生成模型的壓縮版本，用於各種應用，如影象編輯。「我們與 Google 的研究團隊密切合作，利用他們最先進的基礎模型，提煉出一個足夠高效執行於我們旗艦 Pixel 的版本」，Osterloh 說。有了裝置上執行的模型，Google 成功改進了 Magic Eraser——用於照片修飾的後處理工具，以便能夠輕鬆刪除更大的物體和人物，不會留下痕跡。Osterloh 表示這個改進的 Magic Eraser 會生成新的畫素，填補從照片中移除物體後留下的空白區域，從而產生更高質量的最終影象。Osterloh 還表示由於一種新的裝置上執行的模型，Zoom 功能也會有所提升，可以「智慧地」銳化和增強照片的細節。裝置上處理的好處還包括音訊錄製。不久之後，Pixel 8 Pro 的錄音應用將提供錄音摘要，概述會議的亮點。另外在 Pixel 8 Pro 上執行的一個大型語言模型將為 Gboard 鍵盤應用程式提供智慧回復。 Osterloh 表示升級版的 Gboard 將生成「更高質量」的回復建議，具有更好的對話意識。除了 Magic Eraser 外，裝置上的生成式人工智慧功能將在 12 月透過升級推出，Osterloh 表示。
生成式人工智慧的優勢與潛在問題
Pixel 8 Pro 能夠在裝置上執行生成式人工智慧模型的能力，使得手機能夠更快速、更智慧地處理影象和文字任務。一般來說生成式人工智慧模型需要大量的計算資源和複雜的算法才能執行，通常需要依賴遠端伺服器進行處理。然而 Pixel 8 Pro 的 Tensor G3 晶片為使用者提供了更高效的本地運算能力，這將帶來一系列優勢。
首先裝置上執行的生成式人工智慧模型能夠減少對遠端伺服器的依賴，不僅減少了網路讀寫的延遲時間，還增加了隱私保護。敏感資料不再需要在網路上傳輸，而是完全在本地裝置上處理，從而減少了資料泄漏的風險。
其次本地執行的生成式人工智慧模型能夠實現即時互動和即時回饋。由於籍由 Tensor G3 晶片和 Pixel 8 Pro 的強大處理能力，生成式模型可以在幾毫秒內完成影象修飾和文字生成等任務，這將為使用者帶來更流暢、更高效的使用體驗。
然而這種裝置上執行生成式人工智慧模型的技術也帶來了潛在的挑戰。首先與裝置上執行的人工智慧模型相比，遠端伺服器上的模型通常更強大，因為它們可以擁有更多的計算資源和更大的儲存容量。此外本地處理可能會加重手機的運算負擔，可能導致更快的耗電和發熱問題。此外由於移動裝置的物理約束，裝置上執行的模型的容量和效能可能會受到約束，無法如遠端伺服器上的那麼靈活和強大。
在生成式人工智慧時代中的倫理和隱私考慮
隨著生成式人工智慧技術的快速發展，倫理和隱私問題變得日益重要。儘管在裝置上執行生成式人工智慧模型有著許多的優勢，但同時也帶來了一些令人擔憂的問題。
首先生成式人工智慧模型的訓練過程通常需要大量的資料，而這些資料往往包含了使用者的個人訊息。因此在生成式人工智慧模型執行於裝置上時，使用者的資料可能會被收集和使用，這帶來了隱私風險。為了確保個人訊息的安全和隱私，公司和政府應該採取措施來保護使用者的資料，例如進行合適的資料加密和使用透明的資料收集和處理政策。
其次生成式人工智慧模型可能會出現意想不到的錯誤和偏見。這是因為生成式人工智慧模型的訓練資料往往是由人類生成的，其中包含了可能存在偏見的人類觀點和價值觀。這樣的偏見可能影響生成模型的結果，使其產生不公平或具有歧視性的結果。因此我們需要注意並監控這些模型，並努力減少偏見的存在。
最後生成式人工智慧模型的濫用問題也值得關注。這些模型可以被用於製作虛假訊息、假造不實影象等惡意行為。為了應對這些問題，需要制定相應的法律和技術措施，確保生成式人工智慧模型的使用在合理範圍內並受到監控。
總結和建議
Pixel 8 Pro 成為首款能在裝置上執行生成式人工智慧模型的硬體，為使用者提供了更快速、更智慧的影象和文書處理能力。裝置上執行的生成式人工智慧模型具有減少對遠端伺服器的依賴、實現即時互動和即時回饋的優勢，但同時也帶來了一些倫理和隱私的考慮。在這個生成式人工智慧的時代，我們需要注意資料隱私的保護，監測和減少模型偏見的問題以及防止模型的濫用。
對於使用者而言，在使用基於生成式人工智慧的功能時，我們應該仔細考慮自己的隱私和資料安全。儘管裝置上執行的模型可以提供更快速、更智慧的體驗，但我們也應該關注可能存在的偏見和濫用問題。使用者應該選擇那些有著良好隱私政策和資料安全保護措施的產品和應用程式。
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