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影像安全行業的 ChatGPT
在快速發展的網路世界中，企業不斷尋求提高生產力，和最佳化使用者體驗的創新解決方案。人工智慧已經在影像監控方面掀起了波動，隨著技術的不斷進步，將重新定義影像監控的未來。在本報導中，我們將研究 ChatGPT-4 在影像監控領域的潛在應用和好處。
多年來，電腦視覺（CV）和深度學習（DL）技術一直是影像安全領域人工智慧的關鍵。這些突破為物體檢測、臉部辨識、虛假警報過濾、車牌辨識和無數其他產品鋪平了道路。透過利用人工智慧，傳統監控公司在不犧牲安全性的情況下，減少了對人工營運業者的依賴。曾經勞動密集型且容易出錯的東西，現在已經簡化為一個高效率可靠的流程。基於大型語言模型（LLM）的人工智慧驅動系統的引入，及其最顯著的代表，ChatGPT 有望開啟一個創新的新時代。
什麼是 LLM，ChatGPT 是鎮上唯一的名字嗎？
隨著 ChatGPT 的熱議，了解其功能以及對影像安全產業的影響非常重要。LLM 是先進的機器學習模型，專門用於理解、分析和生成類人文本。他們可以理解語言和上下關聯的細微差別，產生文字和圖像、聲音和視訊。最受歡迎的法學碩士之一是 GPT（生成式預訓練變壓器）。GPT-4 由 OpenAI 創建，是該模型的第四次迭代，目的在讓使用者參與對話，並根據文字提示提供詳細的回應。
然而，ChatGPT 並不是這個領域的唯一競爭者。還有其他大型語言模型，如谷歌的PaLM-2、Meta的LLaMA、斯坦福的羊駝（Alpaca）等等。這些大型語言模型是快速成長領域的一部分，許多公司和組織正在開發自己的模型，來處理各種語言相關任務。請繼續關注我們即將發表的報導，我們將詳細探索和比較這些模型。
ChatGPT 和其他 LLM 如何幫助影像監控
透過自動化以前超出電腦視覺範圍的勞動密集型任務，將 LLM 整合到影像監控系統中提供了許多好處。這裡只是幾個例子：
影像總結(Video Summarization)：
藉助 ChatGPT，企業可以透過生成簡潔的摘要，來簡化其法律鑑識影像分析，將所有發現合併到一個易於審查的文字報告中。此報告可以毫不費力地儲存、搜尋或共享。原始影像仍然可以作為源連結訪問，確保滿族並維護調查過程的完整性。
智慧警報：
利用其先進的語言理解能力，ChatGPT 可以解析複雜的安全警報，並自動生成可理解的事件報告。這有助於安全團隊做出知情、資料驅動的決策，並促進對潛在威脅的快速響應時間。
上下關聯分析：
ChatGPT 可以分析圍繞影像內容的上下關聯資訊，提供對鏡頭中描繪的環境、物件和活動的洞察力。
易用性：
LLM 可以與公司的門禁控制管理系統無縫整合，促進對與實體門禁有關的各種查詢的快速響應。訪客管理、門讀卡機分析和安全報告。以下是使用者可以提出的一些查詢案例：「目前辦公室的人數是多少？」目前在購物區內的員工和訪客總數是多少，上個月發放了多少個新員工徽章？顯示昨晚進入停車場的汽車清單。這些只是幾個示例查詢，突出了此類人工智慧系統的多功能性和功能。
應對 ChatGPT 在影像安全方面的挑戰
雖然 ChatGPT 和其他 LLM 有重大希望，但佈署這些技術會帶來固有的挑戰和風險。一個值得注意的限制是，LLM 不會直接單獨處理影像提要。與任何自然語言處理模型（NLP, nature language procession）一樣，LLM 依賴於文字輸入。因此，利用影像需要整合電腦視覺演算法，例如 Traces AI 開發的演算法。透過結合 ChatGPT 和 Traces AI 的電腦視覺 API 的功能，你可以有效地溝通，並從影像資料中提取寶貴的見解。
另一個大挑戰是「幻覺」，這種現象是語言模型，產生聽起來合理但不正確或無意義的資訊。當企業的成功依賴於準確可靠的資訊時，這構成了相當大的障礙。解決和儘量減少幻覺，是人工智慧專業人士關注的一個關鍵領域。我們不斷完善模型，納入強大的評估方法，並利用人類回饋，以減輕幻覺並提高響應的整體品質。
對於影像安全領域的企業來說，在考慮實施 LLM 時，必須與人工智慧專家密切合作。透過與擁有技術和影像安全專業知識的專業人士合作，企業可以有效地利用 LLM 提供的優勢，同時最大限度地減少潛在的缺點。Traces 擁有一支出色的專業團隊，他們廣泛測試了最新的 LLM，並在建立一些最先進的人工智慧影像分析系統方面有著良好的記錄。憑藉我們對電腦視覺和影像安全的深入瞭解，我們可以為你的特定業務應用程式確定最合適的 LLM。立即與我們聯絡，探索ChatGPT、PaLM、LLaMA 和其他許多產品的可能性。
LLM 影像安全的未來
LLM 在改變影像安全格局方面具有巨大的潛力，在分析影像資料、簡化流程和促進跨職能協作方面，提供了前所未有的能力。隨著技術的不斷成熟，企業必須保持領先地位，探索人工智慧正在釋放的可能性。不要錯過影像安全的未來 —— 今天就開始 Traces 影像理解的旅程
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