23國38位國際大使共議AI永續!台灣人工智慧實驗室公開3大研究亮點

【2024年11月4日 高雄訊】生成式AI席捲全球,台灣成為全球焦點,台灣人工智慧實驗室11月2日於高雄研發中心舉辦國際生成式AI首長論壇,由外交部長林佳龍、部長夫人廖婉如帶隊,高雄市長陳其邁、多位局處長與創辦人杜奕瑾共同接待23國、38位邦交國大使、外國駐台辦公室代表,討論建立國際可信任、負責任的人工智慧。

外交部長林佳龍甫表示過去在交通部時期與國發會、Taiwan AI Labs等產官學界合作,共同發起台灣聯合學習產業大聯盟」。疫情期間,台灣在國際率先發表5G、AIoT等先進技術建置數位雙生(Digital Twins)智慧觀光平台。台灣歷經產業AI轉型,如今在全球AI產業中具有舉足輕重的地位。未來更應多與國際盟友合作,讓可信任的AI成為台灣貢獻國際的重要軟實力。如今在聯邦式可信任的技術在醫療金融領域遍地開發,台灣已成為各國國際合作的指標案例。

高雄市長陳其邁表示,台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾是他高中學弟。在高雄全球AI永續發展,Taiwan AI Labs率先結合淨零學院建立研發中心,市政府有決心發展AI產業。AI時代帶來的能源永續挑戰,高雄採取行動,將節能減碳AI永續模型成果變成國際永續淨零的指標。藉由與台灣人工智慧實驗室合作,可將AI深度應用於在地的醫療、農業、交通等產業領域,推動城市轉型。

圖說 台灣人工智慧實驗室展示智慧醫療領域重要成果,與國際連結。左起:外交部常務次長陳立國、外交部長夫人廖婉如、外交部長林佳龍、高雄市長陳其邁、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾。

 

論壇中,台灣人工智慧實驗室發表由經濟部輔導,結合高雄市衛生局、高雄多家醫學中心、金屬中心與南部科學園區共同推動的智慧醫療領域聯邦式FedGPT平台重要成果,包括催生國際多國許可認證的醫學中心AI大腦、同時建立永續節能的多模態專用小模型、為美國醫學中心建立醫療資訊系統同時為醫療衛教打造虛擬化身發表多國語自介,向國際社會展示台灣的AI實力。

本次活動,高雄市副市長林懷仁、衛生局局長黃志中、環保局局長張瑞琿、行國處處長張硯卿等一級局處長皆共襄盛舉。杜奕瑾表示,台灣人工智慧實驗室高雄辦公室位於亞洲新灣區,也是全球第一座結合企業淨零永續,專為生成式AI醫療產業軟硬體完整聚落。

2022年,台灣人工智慧實驗室攜手高醫附醫、高雄長庚、高雄榮總、義大醫院等4家醫學中心,共同籌組「高雄聯合學習智慧醫療聯盟」。運用醫學中心資料庫診斷疾病並預測風險,提升病人健康照護,透過聯邦式可信任的生成式科技加持,目前全台已有120多家醫院團隊加入聯合學習平台,是國際頗具規模的指標聯盟。

2023年起,在高雄市政府與經濟部技術處的全力支持下,台灣人工智慧實驗室主責「A+企業創新研發淬鍊計畫」,協同前述4家醫學中心、金屬工業研究發展中心、南部科學園區等南台灣產官學夥伴,推動前瞻醫療AI解方落地。

 

圖說  台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾介紹符合數位人權隱私的生成式AI FedGPT。

2024年台灣人工智慧實驗室盤點台灣生成式AI聯盟3大重點成果:

1.全球率先發展淨零碳排、永續發展的聯邦式AI

國際科技大廠發展生成式AI用電需求驚人,相較於傳統資料中心運作需更多電力。國際能源總署(IEA)指出,AI資料中心數目前約佔全球電力消耗的 1%,其年電力消耗約為家庭 IT 設備,例如電腦、手機和電視總耗電量的一半。

在美國科技巨頭競相投資綠電與核電技術之際,台灣人工智慧實驗室率先倡議AI發展永續淨零。有別於耗能的大型語言模型,台灣FedGPT是專門為針對企業需求,高效率、高準確度的輕量企業內部模型。以金融GPT為例,使用繁體中文驗證集「TMMLU+」檢測各大 GPT 模型的繁中金融知識表現,FedGPT Pro 專業版以 34B 參數超越 70B 的 TW-LLama3 和 LLama3.1-405B 大模型。啟用 RAG 功能後,FedGPT Pro 更勝 GPT-4o的結果。

圖說 以繁體中文驗證集「TMMLU+」金融綜合為工具驗證各家 GPT 模型對繁中金融知識的理解表現,FedGPT Pro 專業版,以節能減碳模型出發,以 34B 的參數勝過搭載 70B 訴求繁中模型的 TW-LLama3,以及 LLama3.1-405B 大參數模型,開啟 RAG 功能後,甚至勝過 GPT-4o。

圖說 醫療FedGPT 落地醫學中心的節能減碳模型可以提供最完整的治療建議,不僅超越大部分公開基礎模型,甚至也超越gpt-3.5。

此外,採用聯邦式資料治理的模式,無須重複儲存、應用資料,企業可以運用內部既有的資料中心即可結合內部資料建立企業專屬的FedGPT,減少興建集中式數據中心所造成的重複儲存與能源浪費。

2.國際合作可信任生成式AI技術、免除科技壟斷

本次參與論壇的23國,包括台灣友邦貝里斯、聖露西亞、巴拉圭、馬紹爾群島、瓜地馬拉、吐瓦魯;以及約旦、索馬利蘭、波蘭、越南、紐西蘭、盧森堡、斯洛伐克、立陶宛、芬蘭、加拿大、韓國、烏蘭巴托、歐盟、奧地利、印尼、奈及利亞、日本等外國駐台代表處,共同探討淨零永續跟可信任的AI 。

杜奕瑾強調,聯邦式FedGPT是符合數位人權隱私的生成式AI,「結合AI算力的分散式,FedGPT技術跟訓練方法傳授給你,資料你留在原地不用給我們」。在人工智慧法規立法高度重視資料治理安全的領域,組織不必上傳自己的機敏資料至機構外,即可透過聯邦式生成AI平台訓練自家的專屬模型。機敏資料不出資料所有人的落地機型式,更符合國家和企業資料安全。友邦和國際盟友,可用台灣發展的可信任人工智慧流程和平台建立自己的主權模型而避免把資料、客戶、商業機密輸出。

2024年,台灣人工智慧實驗室已在多國建立可信任的聯邦式服務,包含全球知名的紐約大學朗格尼醫學中心(NYU Langone Health)、邁阿密癌症中心(Miami Caner Institute已經完成合約簽訂進行第一階段聯合測試。以國家級人工智慧影像輔助分析系統、串接落地式醫療FedGPT,針對腫瘤科病人,有效輔助醫師精準治療,自動生成治療建議報告。

 

3.國家級醫療生成式多模態模型全球落地

坐落於高雄亞灣的聯合學習智慧醫療聯盟共同訓練的骨密度聯合學習模型,可透過判讀X光影像,協助臨床醫師早期篩檢出骨質疏鬆的病人並早期治療,後續併發症的發生。經實測,模型的AUC指標已達96%,超越現有產品與論文發現,模型準確性於業界處於領先地位。

此外,藉由與南台灣4大醫院合作,聯合學習平台目前已累積161個跨院聯邦學習模型,涵蓋骨科、心臟內科、腎臟科等眾多次專科,為臨床應用提供高度專業化的醫療解決方案。2024年更取得3個國際證照,加入了東南亞以及美國指標醫學中心。截至年第三季,聯合學習平台也完成國內與國際間425次跨院聯合學習與驗證,為醫療機構間的學習及驗證計畫奠定了穩固基礎並促進更廣泛的合作機會。不僅增強了模型的泛用性,還大幅減少了機構間「數據孤島」的問題。

在論壇現場,非常關切人工智慧發展的紐西蘭商工辦事處代表馬嘉博使節提問,除了醫療,聯邦學習模式還可以無痛應用在哪些領域?

杜奕瑾認為,受限於法規限制,AI在醫療、金融領域落地的門檻最高,如能建立成功模式,就能再拓展至其他領域。以位於高雄的鋼鐵製造業為例,Taiwan AI Labs也和與其合作,將AI解方應用於金屬業的品管、永續議題。

此外,台灣人工智慧實驗室與交通部所建置的數位雙生(Digital Twins)智慧觀光平台,有3000多個全球首創的智慧觀光元宇宙影片,由國家建立的智慧觀光內容已經用在生成式AI場景應用,至今累積數十億的瀏覽與使用量。虛實整合的數位體驗不只推廣觀光,未來更可進一步拓展應用在媒體娛樂、醫療和金融等領域。

未來在國際社會,百工百業皆需要AI應用解方。台灣原生的可信任、負責任AI科技,是最好的合作夥伴。高雄軟體生態系正逐步成為全球AI創新的成功標竿。

圖說 由外交部所率領的23國友邦大使、外國駐台辦公室代表使節團,以及高雄市政府代表齊聚台灣人工智慧實驗室,熱烈討論,並現場即時使用台灣醫療專屬FedGPT,深入了解台灣在AI醫療應用領域的最新成果。

 

關於台灣人工智慧實驗室

台灣人工智慧實驗室 (https://ailabs.tw)  在可信任AI的宗旨下,有效結合生成式AI,推出智慧醫療、 聯合學習、AI虛擬主播、未來場景生成攝影棚、新聞分析平台等解決方案。人機介面領域,發展AI音樂藝術生成及語音辨識、語意理解等技術,一大應用於現今最受世界關注之假訊息、假新聞操作議題,觀察資訊操作的脈絡,相關成果在國際間興起熱烈討論,並屢獲國際權威期刊認證及刊登。

台灣人工智慧實驗室的研究持續走在世界前沿,期望集結 AI 國家隊,整合人才、資源、產業鏈,建立台灣聯合學習產業大聯盟,從公有雲與私有雲聯邦式解決方案,推廣到全世界。

關於FedGPT

FedGPT (https://fedgpt.cc)是台灣人工智慧實驗室開發的落地式的大語言模型技術,由台灣自建的LLM技術,收集超過1000億token的繁體中文語料來訓練GPT。注重讓 FedGPT 的回答要有所本的回答,基於內部建立的知識庫或透過聯合學習的聯盟驗證方式來達到可信任AI模型。落實可信任負責人的科技原則,保障資訊安全。

關於海陸漫行

由台灣人工智慧實驗室與交通部科技顧問室攜手建立的先導計劃——「海陸漫行」平台(https://tter.cc)是全球第一個智慧觀光虛實整合平台。以國內最先進的 5G、AIoT 與無人自駕融合人工智慧空間建構技術創建開放場域,並以互動科技帶領在各種情境以手機、電腦、機上盒等載具,就能遨遊在觀光的沉浸式體驗中。


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台灣人工智慧實驗室 PR
陳莞欣 Ellie Chen
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