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岛内舆论担忧：“黑网红”令台湾治安雪上加霜******

　　【环球时报综合报道】随着社交媒体越来越发达，“网红”在社会上的影响力也越来越大。台湾网络上，不少“网红”近年声量高涨，甚至民间早有“网红执政”的说法。然而这其中，有不少涉黑的“黑网红”。岛内舆论担忧，这些“黑网红”不仅影响社会治安，给年轻人带来不好的影响，更会参与到岛内政治中。

　　台湾联合新闻网14日报道称，近来，岛内越来越多所谓“网红”涉及犯罪案件甚至有黑道背景，乃至蓄意养网军拉抬声量，好谋取更多利益乃至“镀金”“漂白”。然而他们却仍被称为“网红”，还常常被大肆报道。台湾雅虎奇摩新闻网14日评选了2022年该网站搜索量最多的“十大网红”，其中就有不少有黑道背景。比如排名第九、拥有百万粉丝的“乌鸦”(实名为陈柏融)，几个月前就被台湾“镜周刊”爆料自称是黑道组织“竹联帮”成员，到彰化一家水产公司恐吓索要500万元新台币，说是花钱消灾。舆论认为，“乌鸦”有在网络上“引战”、直播号召、教唆、聚众犯罪等嫌疑。

　　还有一些台湾“网红”则是原黑道人士“转职”。排名第六的连千毅是公开声明自己属于帮派人员的“网红”之一。绰号“现主席”的连千毅14岁时就加入黑社会组织，2011年时身为暴力讨债集团主谋，他被台湾“警政署”列为“扫黑”对象，随后因涉“暴力讨债”“恐吓取财”以及“妨害自由”等，被台北市政府警察局逮捕，狱中结识多名黑道组织“天道盟”头目。出狱后，连千毅加入“天道盟”太阳会苗栗分会，因发现网络直播购物事业获利机会不少，于是投身其中。很快，连千毅就成了“网红”，其直播购物方式也饱受争议。据台媒报道，他对观众发表恶毒言论，甚至私下找买家的麻烦。今年年初，他还因在直播中与另一个“黑网红”帮派交恶，双方约架，桃园市警方因此加派警力并管制交通。9月，警方因连千毅涉嫌诈骗逮捕了他，事后以20万元新台币交保。

　　排名第八的“馆长”陈之汉也是有黑道背景的台湾“网红”，他早年辞去军职后一度加入黑道，后来担任台湾健力协会顾问等职务，也经营服饰及餐饮相关事业，经常在网上评论时事。2020年8月，“馆长”在新北市自家健身房遭“竹联帮”成员刘丞浩埋伏开枪，被送往医院急救。

　　然而由于“网红”的力量在台湾太大，甚至影响政坛的走向，因此无论是黑道势力还是民进党政客等，都颇为重视这一领域。“九合一”选举前，民进党就推出好几个宣传视频，由绰号“鸡排妹”的岛内“网红”郑家纯出来拉票。蔡英文本人也常现身网络直播节目。联合新闻网9月一篇评论就曾称，这些“网红”拥有大批年轻粉丝且能够影响网络风向，成为近年来蔡英文最喜欢合作的对象。

　　对于“网红”在直播中公然以黑道帮派自居，流氓行径竟在网络上成为“时尚”，呛声变成流行的招牌，岛内资深媒体人林朝鑫批评称，“直播主之乱是社会乱源，警政署应全力扫荡”。他称，这几年来台湾社会秩序之所以搞得如此混乱，究其原因，与网络上不断上演的“直播主之乱”脱不了干系。联合新闻网14日称，这令台湾本就败坏的治安雪上加霜。(陈立非)

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）