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微軟新聞服務導入AI作業以取代人類編輯後不久，發生系統對公眾人物身分辨識錯誤，而放錯報導配圖的烏龍

IBM CEO宣布不再提供一般用途的人臉辨識或分析軟體，並建議啟動全國性對話，來討論執法機構是否應部署人臉辨識技術

人工智慧已成為熱門的IT技術應用議題，從IT廠商到各產業，都可看到不少導入的案例，然而，企業實際採用AI的狀況究竟如何，各界都很關注

臺北榮總首先利用健保署提供的3,000多例異質性腦部MRI資料，來精進自家的腦轉移瘤辨識AI模型DeepMets，克服了不同廠牌、不同掃描參數的影響。之後，團隊更在國網中心進行測試、仿照不同醫院分散訓練的聯合學習模型，辨識結果也不輸集中式機器學習所訓練的效果。

微軟裁撤旗下Search、Ads、News、Edge部門的約聘編輯人力，這是該公司使用AI取代人類產製新聞計畫的一部分

臉書揭露自家市集和電商新服務Facebook Shops背後的AI系統GrokNet，用數十億張商品相片訓練而成、擁有83個損失函數，可準確辨識數以萬計的商品屬性，可謂一套通用商品辨識AI；為保護個資隱私，微軟聯手學術機構推出差分隱私工具WhiteNoise，供使用者在Azure機器學習服務使用，也可至GitHub下載。

Nvidia團隊利用8個月開發出遊戲模擬器GameGAN，利用4天和5萬支經典遊戲小精靈的影片訓練，就模擬出一套栩栩如生的小精靈遊戲，不僅能讓使用者動手玩，遊戲中的規則、畫面等細節更不需任何程式碼來撰寫設計，憑著視覺學習就能完成。

Amazon日前發表多代理路徑尋找（MAPF）框架，可讓1,000臺機器人到達不斷改變的目的地，而且不會相撞；Google改進資料回音（Data echoing）方法，榨乾GPU閒置時間，來提高模型訓練速度達3倍；美國大型醫學中心利用AI動態預測所需的醫療資源，來制定計畫。