「萬物皆可NFT」,但詐騙爭議頻傳恐釀泡沫化與消費權益黑洞
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「NFT的價格波動大,多帶有投機意味」,長期觀察幣圈的產業人士認為,NFT話題熱度與聲稱的稀缺性,容易引發炒作,甚至已有過度炒作的亂象;更有不少詐騙分子利用NFT高熱度,以「畫大餅」方式吸引投資。
(中央社)價值數億元的藝術品、平價的鹹酥雞,當各行各業都賣起「非同質化代幣」(Non-Fungible Token,NFT)之際,NFT詐騙事件卻頻傳。消費權益黑洞正逐漸吞噬進入元宇宙的你,迎面而來的是科技革命,還是泡沫化危機?
「明明只是一張JPG圖片,卻嚇死人地貴、買這個到底要幹嘛?」多數消費者初聞NFT,多有同樣感受。
過去幾年投資人熱錢湧入,推升加密貨幣漲勢凌厲,帶動NFT市場更加蓬勃發展。2021年3月佳士得拍賣加密藝術品「每天:最初的5千天」(Everydays: The First 5000 Days),吸引買家爭相出價,最後以6934萬6250美元(約新台幣19億元)的天價成交。
亞洲音樂天王周杰倫旗下潮牌PHANTACi去年推出「Phanta Bear」(幻想熊)NFT,發行首日便創下新台幣2.7億元交易紀錄,讓外界意識到數位資產原來可以當成投資或保值的工具,從此打開國內NFT的討論度。
NFT搭上元宇宙熱潮,卻見泡沫危機浮現
NFT顧名思義是「非同質化代幣」,相較於常見的加密貨幣,如比特幣、以太幣都屬於「同質化代幣」(Fungible Token),每個NFT都有其獨特性、不可替代性和稀有性,也因為區塊鏈技術而具備防偽特質,特別適合藝術品、遊戲、身分認證等應用。
眾人之所以願意花大錢入手NFT,除了單純收藏欣賞外,也看好NFT「賦能」所帶來的價值,例如VIP服務、折扣優惠等;同時,Meta、Microsoft等科技巨擘推動的元宇宙熱潮,在區塊鏈打造的虛擬世界中,去中心化的數位內容資產會扮演關鍵角色,有些人理解NFT就如同元宇宙入場券,可在其中購物、玩遊戲、進行社交互動,因此更受到市場重視。
根據NFT資料分析公司Nonfungible.com的數據顯示,2021年全球NFT交易額達到176億美元,與2020年的8200萬美元相較暴增逾200倍,增幅十分驚人;今年上半年交易額則高達188.03億美元,已超越去年全年總額。
不過,相關數據已開始「降溫」,全球第2季的NFT交易量、交易額、買家、賣家數字分別季減24.82%、20.05%、25.41%、35.88%,總利潤更下滑46%,總損失則上揚23%,買家持有NFT的時間也大幅成長55%,意味熱度出現顯著下滑。
「NFT走下坡與全球升息、俄烏戰爭、熱錢消退等政經大環境脫不了關係」,趨勢科技全球消費市場開發暨行銷協理劉彥伯分析,NFT因虛擬貨幣而生,也因虛擬貨幣暴跌而衰退;在今年1月達到高峰之後,目前討論度與交易量均大幅減少,且詐騙事件頻傳更是NFT的問題與風險,「很可能才剛崛起就面臨泡沫化危機」。
萬物皆可NFT,詐騙頻傳前景蒙塵
根據Nonfungible.com針對Google用戶搜尋量的統計,台灣名列對NFT最有興趣的國家榜單第4名,僅次於香港、新加坡、中國,且亞洲國家對NFT的熱衷程度顯著高於歐美國家。
今年起,NFT確實成為國內各行各業的關鍵字,舉凡塗鴉、土地、卡牌、服飾、鹽酥雞、環保、文化影視等都能操作,可說是「萬物皆可NFT」,品牌業者彷彿不賣NFT就會被市場潮流淘汰。
明星藝人與網紅時常與NFT連結,但也衍生出不少負面新聞。舉例來說,藝人周杰倫的無聊猿NFT被釣魚網站詐盜、歌手陳零九發行的YOLO-Cat遭詐騙業者仿冒發行、和網紅聖結石合作推出的Sweetyard Dogs甜園狗,因價格大跌遭疑「割韭菜」,以及直播主連千毅推出宣稱能賺價差、換精品的NFT,遭質疑吸金詐騙等爭議事件,不只讓消費者望之卻步,也令NFT產業前景蒙塵。
「NFT的價格波動大,多帶有投機意味」,長期觀察幣圈的產業人士認為,NFT話題熱度與聲稱的稀缺性,容易引發炒作,甚至已有過度炒作的亂象;更有不少詐騙分子利用NFT高熱度,以「畫大餅」方式吸引投資,在得手後捲款潛逃,或是假冒的NFT網站上要求消費者輸入以太坊錢包助記詞(Seed Phrase),讓詐騙集團輕鬆竊取所有的加密貨幣。
2021年7月以來,全球總計偵測逾65萬筆與NFT投資詐騙相關的惡意連結。其中,台灣占全球總偵測數量8%,顯見NFT投資已成為台灣熱門詐騙型態之一。趨勢科技觀察,「以社交連結詐騙與虛假釣魚網站最為普遍」。
NFT三不管地帶,央行示警風險
「虛擬貨幣都是用錢包登入,消費者很可能一誤觸詐騙連結,NFT或加密貨幣就瞬間被轉走;如再透過去中心化的交易所洗籌碼,根本無跡可尋。」劉彥伯點出NFT詐騙更難纏的風險,來自於區塊鏈去中心化的特性,且無監理單位納管,警方更對NFT的新型詐騙相對陌生,意味著消費者在做元宇宙大夢時,很可能就不小心掉進消費權益的大黑洞。
事實上,中央銀行已提出警告指出,NFT市場目前仍存在許多問題、投資風險很高。除了消費者取得NFT並不一定代表取得商品的所有權外,也可能買到抄襲、詐騙或造假的NFT,NFT市場充斥虛偽交易。
Chainalysis研究指出,NFT發行時即第一手購入者,僅28.5%在轉賣時會獲利;另在區塊鏈上產製出的NFT,有1/3最終未能銷售出去。央行強調,目前大多數國家尚未把NFT納入監理,難以期待消費者可以受到周延保護。
不只如此,遊戲圈也對NFT抱持觀望態度,微軟旗下的暢銷沙盒遊戲Minecraft屢屢傳出第三方NFT伺服器的詐欺事件,近期就對NFT產品發布禁令;業者強調,NFT 訴求的「稀缺性」和「排他性」與遊戲本質的「創造性」、「包容性」衝突。
搶先投入NFT領域的霹靂國際多媒體總經理黃亮勛則觀察,目前大部分NFT價值來自信任,發行者很會「畫餅」(賦能),卻也開始出現詐騙、執行上的問題。因此投資人開始冷靜思考,到底買NFT有什麼保障,如果出事要如何彌補權益等。
Yahoo奇摩出具的「元宇宙世代白皮書」調查結果顯示,元宇宙世代認為,選擇NFT交易平台時最重要的是值得信任的平台(52%),其次依序為完整個資隱私政策(42%)、親民入手價格(39%)、清楚呈現商品特性細節(35%)和可用現實貨幣購買(25%),顯示消費者已在NFT的相關消費上產生警覺。
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責任編輯:彭振宣
核稿編輯:翁世航
AI 賽局 AWS 保持優勢的秘密!Anthropic 被亞馬遜投資 40 億美金後 Claude 3 模型對上雲企業有何效益?
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在全球擁有數十萬用戶的雲端服務領導業者 AWS 推出之生成式AI平台「Amazon Bedrock」推出滿一周年之際,耳熟能詳的 AI 模型如 Stable Diffusion 、 Claude 、 Mistral 、 Llama 陸續登上 Bedrock 。另一方面, AWS 近期完成對 Anthropic 的 40 億美元投資案,這些佈局背後用意,如何讓 AWS 在長期的 AI 軍備競賽當中,保持領先地位?
打造三層 AI 蛋糕,中層 Amazon Bedrock 累積超過一萬家客戶
關於這幾年 AWS 在 AI 有哪些具體的投入? Mark Relph, Director of Generative AI Go-To-Market, Amazon Bedrock 用了一個比喻,他說:「可以想像我們正在打造一個三層的蛋糕,每一層各有不同目的及功能項目。」
Mark 逐一解釋, 最底層的基礎設施,也就是運算、網絡、架構層,舉例來説, AWS 積極發展兩款用來訓練生成式 AI 的訂製晶片,分別是 AWS Trainium 及 AWS Inferentia ,幫助更多客戶獲得具成本亦得運算能力。另外一個是 AWS 推出全託管的機器學習( ML )服務 Amazon SageMaker ,它讓 AI 開發人員和數據科學家的得以快速建構大型語言模型(LLMs)和其他基礎模型(FMs)。
中間層則是模型層, AWS 透過 Amazon Bedrock ,讓用戶可以透過單一 API 建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能,搭配安全、隱私與負責任的 AI ,幫助企業使用熟悉的 AWS 服務,將生成式 AI 功能安全整合並部署到應用程式之中。蛋糕的最上一層則是應用層,針對各種應用程式內建 AI 功能,一方面幫助開發人員生成程式處理的工具,另一方面則針對商業應用,受惠企業以更有效率打造 AI 助手。
其中, Amazon Bedrock 之所以受到各界關注, Mark 解釋,「因為這是一項屬於無伺服器的全託管服務,開發者不用管理管理任何 IT 基礎設備,可以直接透過 API 嘗試使用 Amazon Bedrock 上面的生成式 AI 模型,接著把模型安全整合到對應的應用程式當中。」
目前累積超過一萬家活躍客戶使用 Amazon Bedrock ,這個雲端 AI 模型平台之所以有這麼高的黏著度,很重要的一個因素就是「集結」多個重要 AI 模型。攤開名單,包含 Stable Diffusion 、 Mistral 、 Llama 、 AWS 自家的 Amazon Titan ,以及 AI 新創公司 Anthropic 推出的 Claude 3 系列模型(包含 Sonnet 、 Haiku 、 Opus ),這些模型提供給客戶多種選擇,讓客戶找到最適合自己的基礎模型,應用場景包含但不限於常見一些
用來生成文本、圖像、音訊或是執行對話、摘要總結、文字處理作業等的應用。
AWS 投資 Anthropic 聯手力推 Claude 3 ,讓 AI 模型「混搭」效率大
今年 3 月,亞馬遜宣布完成對 Anthropic 的 40 億美元投資,談到雙方合作契機, Mark 解釋, AWS 與 Anthropic 有共同的目標,就是提供客戶一個快速、安全及負責任地探索生成式 AI 。拆解雙方的進一步合作細節,目前可知 Anthropic 會採用 AWS 的 Trainium 及 Inferentia 晶片,建構、訓練及部署其 AI 模型,而 AWS 也會在 Amazon Bedrock 開放、存取 Anthropic 最先進的 AI 模型權限。
而 Anthropic 打造的 Claude 3 Opus ,除了登上 Amazon Bedrock 供更多人使用之外, Claude 3 Opus 之所以備受矚目,另一原因是 Claude 3 Opus 在今年 3 月在專門盲測大型語言模型( LLM )能力的 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上(資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/162023),成功「篡位」拿下冠軍寶座。
根據 Anthropic 測試,處理複雜的開放式問題, Claude 3 Opus 的準確率比 Claude 2.1 提高約兩倍,而且跟其他模型進行特殊知識表現比較,像是研究生水準專家推理、基礎數學等,理解力和熟練度都更為優異。除了有 Claude 3 Opus 的加持, Amazon Bedrock 持續受到歡迎的因素, Mark 給了另一個角度的詮釋。
「我們發現越來越多企業在不同的 AI 模型之間切換,例如用一個模型做文字檔案摘要,接著需要用另一個模型做問題推理及解決,所以他們傾向把模型『串連』在一起,來解決複雜的業務問題。 Amazon Bedrock 正可滿足這樣情境的基礎建設環境,秉持以客戶為中心並從解決問題的角度出發,也是為什麼 Amazon Bedrock 引起客戶共鳴的關鍵,」 Mark 補充道。
除了建置好用的雲端平台環境,從 2023 年開始, AWS 還成立「生成式 AI 創新中心」投入一億美元預算,用來聯結 AWS 平台上的 AI 和機器學習專家與全球客戶,協助構想、設計和推出新的生成式 AI 產品、服務和流程。 AWS 與 Anthropic 內部的合作,也是透過生成式 AI 創新中心的資源,讓更多客戶受惠 Claude 3 系列模型,將 AI 真正普及到各行各業。
把通才 AI 變成公司的專才秘書,負責任 AI 確保企業數據足夠安全
不論是潛力新創公司、領先的成功企業、或是政府組織,前仆後繼成為 Amazon Bedrock 的用戶, AWS 也看到不同產業的生成式 AI 使用情境實際落地。 Mark 提到幾個案例,例如客服部門有 Claude 3 加持,讓人與人的對話過程即時掌握顧客需求,客服同仁可以從 AI 工具獲得文字提示,當下就能完整歸納出給客戶的解答,不僅可減少通話時間又提升對話價值。
除此之外,生成式 AI 還可以在製造業(例如:分析維修手冊提供下次機台需要進修時間)、醫療業(例如:提供該位顧客返家後用藥須注意事項)、金融業(例如:針對該客戶的貸款狀況、提交的財務文件快速指出下一階段業務內容)等領域有所貢獻。
但從上述的情境當中可發現,這類回答往往需要更專業、更適合的答案,而且不能輕易「糊弄」提問者。對此, Cathy Lai, Lead, Service Specialist Team, AWS Taiwan 就提到, Amazon Bedrock 內建負責任 AI(responsible AI) 及 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 檢索增強生成功能,可以把大型語言模型從「通才」訓練成「專才」。
不過要把 AI 訓練成專才,當然需要企業內部的知識資料庫內容,包含訓練手冊、技術文件、關鍵數據等資料,藉此讓 RAG 模型內的資訊擷取元件,從新資料來源提取資訊。從而提供給 LLM 使用新的知識及其訓練資料來建立更好的回應,將資料轉換為數值表示並將其儲存在向量資料庫中。此程序建立一個生成式 AI 模型可以理解的知識庫,並使用數學向量計算和表示來計算及確立相關性。因此大語言模型就能更具專業內容和具邏輯性的回答。但企業內部重要資料攸關營業機密,要放到 AI 平台進行模型訓練當然更關注安全性。
對此, Mark 以嚴肅口吻回答,「隱私和安全性。始終是 AWS 最關注也最在意的項目。」目前 Amazon Bedrock 導入防護機制,可設定閾值的內容篩選條件,以篩選涉及仇恨、辱罵、犯罪活動以及提示攻擊等有害內容。同時 Amazon Bedrock 也提供 Guardrails 功能有效實施客製化的安全措施,可以限制大語言模型不提供可能造成財物損失的投資建議等訊息。另外防護機制也會偵測使用者輸入內容和 FM 回應中的個人身分識別資訊(PII)等敏感內容,以保護隱私權。「最後要強調,每家企業的資料不會傳回給 AI 模型供應商,同時 AWS 也絕對不會隨意拿取客戶的資料。」 Cathy 補充道。
展望未來, AWS 會努力尋找用更簡單的方式,給非資工背景的人享受到 AI 效益,甚至自主創建專屬的 AI 應用。 Mark 提到他們有一個「PartyRock」網站(https://partyrock.aws/),底層就是由 Amazon Bedrock 驅動,讓一般大眾在網站根據自身需求(例如希望幫自己的 YouTube 頻道寫腳本)來客製化自己的 AI 應用程式。「可以肯定的是, AWS 將確保提供最好的 AI 工具給我們的客戶,這是永遠不變的承諾!」 Mark 表示。
爲了提供大衆體驗 Claude 3 及其他部分 Amazon Bedrock 平台大語言模型(LLM)的機會,現在就邀請大家限時免費體驗,每一個在本 AWS 網頁開設的測試帳戶現在不需要綁定信用卡、且享有 24 小時內完全免費,讓你輕鬆一鍵創造實驗環境!