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AI面對各地獨特挑戰 美國房產市場、地震應變揭示在地化關鍵
地方綜合

·a few seconds ago·簡明心
#AI在地化#人工智慧應用#房地產科技#防災應變#企業AI
AI面對各地獨特挑戰 美國房產市場、地震應變揭示在地化關鍵
商傳媒|簡明心/綜合外電報導
摘要

全球AI發展正從通用走向在地化應用,面對各地的獨特挑戰與規範。美國房產市場AI代理程式因試圖規避多重上市服務(MLS)規定,引發資安與合規問題,資安公司每天攔截上千次惡意存取;同時,南加州大學開發的DeepStateGNN模型,能快速應對地震等災後交通路網變化,為在地化應急提供解方。這些案例顯示,AI成功落地必須充分理解並解決特定地區的法規、數據與環境問題。

人工智慧(AI)技術的快速發展,使其應用日益普及,但也面臨著如何適應各地獨特需求與規範的挑戰。這種「AI在地化問題」,指的是人工智慧模型在應用於特定地區或產業時,因面臨不同的文化習慣、法規限制、資料特性或實務操作而產生的挑戰。例如,在美國房地產市場,AI代理程式試圖以自動化方式存取多重上市服務(MLS)的房源資料,以協助買家搜尋、進行不動產市場分析(CMA)及趨勢研究。

然而,這些AI代理程式的行為經常與MLS的內部規定(bylaws)相牴觸,引發了資安與合規的擔憂。資安公司Solid Earth的數據顯示,其安全軟體每天攔截多達1,200次的AI代理程式惡意存取企圖,而六個月前,這個數字每天不到10次,顯示問題的嚴重性急遽升高。部分房產仲介甚至在YouTube上推廣使用AI繞過規範的方式。一名房產經紀人William Zhang便因AI代理程式以類人類瀏覽方式存取MLS資料,收到了當地MLS的警告。

另一方面,AI在解決特定在地化問題上也展現潛力。美國南加州大學(USC)維特比工程學院的Cyrus Shahabi教授團隊開發了一款名為DeepStateGNN的AI模型,專為地震等自然災害後的交通流量預測設計。傳統AI交通預測模型在路網結構因災害改變後便會失效,而DeepStateGNN透過「元節點」(meta-nodes)技術,能夠吸收路網變化而無需重建圖形,每秒可評估超過1,000種路況配置,比傳統模擬器快至少四個數量級,為加州等地震頻繁地區的緊急應變提供了快速決策支援。

隨著AI融入企業核心營運,企業也開始關注「主權AI」的概念,確保對AI系統的行為、數據及運作成本有完全控制權。Deliverance AI公司與慧與(HPE)合作,提供在客戶資料中心內部署AI解決方案,使企業能完全掌控AI代理程式的行動及資料流,並可選擇使用前沿模型或開源模型。同時,Scytale公司也推出了Scytale MCP(模型上下文協議伺服器),將AI工具直接連接到企業的即時合規數據,讓AI能以自然語言查詢合規狀況並執行例行任務,確保數據符合地域性法規。

此外,業界也積極開發專門的評估標準來衡量AI在特定領域的表現。例如,Halluminate這家金融AI新創公司推出「Westworld金融盡職調查基準」(Westworld Finance Diligence Bench),測試AI模型在88項金融盡職調查任務上的表現。結果顯示,表現最好的前沿AI模型僅達到51%的平均分數,凸顯在高度專業化的任務中,AI仍需人類的監督協作。同時,中國AI新創公司DeepSeek推出一系列開源(open-weight)大型語言模型(LLM),在成本效益和部分性能上挑戰美國科技巨頭,其AI模型DeepSeek-R1在2025年1月推出時,以較低成本達到與大型美國模型相匹敵的表現,也引起美國科技公司與政界對AI主導權的擔憂。

這些案例都反映出,無論是面對既存的在地規範、獨特的環境挑戰、企業對數據主權的需求,或是不同國家間的技術競爭,AI技術的有效落地與廣泛採用,都必須更深入地理解並解決其所處的特定在地化問題。對於台灣而言,這些經驗也提供了寶貴的借鑑,無論是應用AI於防災應變、智慧城市治理,或是推動產業數位轉型,在地化適應與合規考量都將是成功關鍵。

參考來源


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