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國立中山大學 資訊管理學系研究所 林東清所指導 顏 灝的 影響隱私揭露意圖之研究-以心理契約違反理論、隱私揭露與 App 價值為核心來探討 （2020），提出faceapp下載關鍵因素是什麼，來自於心理契約違背、隱私揭露顧慮、感知有益、隱私揭露意圖、權限相關性。
而第二篇論文國立交通大學 科技法律研究所 張文貞、張兆恬所指導 楊懿庭的 政治性深偽影片（Deepfake）的管制策略：比較法的觀點 （2020），提出因為有 假消息、深偽影片、深度學習、演算法、智慧監管的重點而找出了 faceapp下載的解答。
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強者用PyTorch：實作史上最經典AI範例
為了解決faceapp下載 的問題，作者集智俱樂部 這樣論述：
還在用難用的Tensorflow嗎？還在用太簡單的Keras嗎？ 2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代，如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST，快點投入PyTorch的懷抱吧！ 本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例，並且放入最新真實世界中的應用範例，如果有心要學習人工智慧，這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例，讓你功力大增之外，更一舉成為人工智慧的強者！ 全書重點包括： ► 深度學習一路走來的歷史 ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹 ► 預
測共享單車投放數量 ► 中文文章情緒分析器 ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識 ► 大型遷移學習對動物分類進行預測 ► MNIST的進一步，幫你把數字加起來 ► 自己動手做PRISMA：20種藝術家風格轉到你的照片 ► 假新聞有什麼稀奇，假以亂真的照片才叫厲害：GAN實作 ► NLP的大神Word2Vec的實作 ► 人工智慧音樂家：利用LSTM製作自動作曲機 ► Google的祕密武器：神經網路翻譯系統實作 ► 外掛有什麼了不起？用AI打電動，強化學習實作 本書特色 ►深度學習、PyTorch的入門書 ►透過實際經典案例循序講解 專
家推薦 「這本書緊接業界潮流，將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代：遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明，讓你打好理論基礎，又有詳細的程式展示，一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈！」－袁行遠，彩雲科技CEO、創始人 「本書寓教於樂，精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發，然後引用理論說明，最後深入剖析工作原理，環環相扣，引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」－高文超，微軟研究院軟體開發工程 「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點，
深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域，但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合，讀者可以在瞭解深度學習原理之後，立刻跟隨書中的程式動手實作，加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮，這本書是一個不錯的開始。」－鮑捷，文因互連CEO、聯合創始人
faceapp下載進入發燒排行的影片
部分網媒使用聳動的標題讓使用者以為「FaceApp」下載就會扣錢，其實該軟體不訂閱完全可以正常使用，只是有部分的特殊濾鏡不能用罷了，就算是目前最熱門的性別轉換也是免費，最多只有加上浮水印罷了。消費者要注意的是安裝後要仔細看清楚畫面上的所有授權，也有反覆確認。如果真不小心訂閱了請依照教學進行退款。
06:50 檢查是否訂閱
iOS退款教學：https://www.kocpc.com.tw/archives/329722
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＃FaceApp #資安 ＃退款
影響隱私揭露意圖之研究-以心理契約違反理論、隱私揭露與 App 價值為核心來探討
為了解決faceapp下載 的問題，作者顏 灝 這樣論述：
當行動裝置越來越普及之際，每天每個人花在行動裝置上的時間增加，對於行動 裝置上的應用程式依賴度也提高。然而應用程式供應商在提供服務的時候，被指控 恣意使用使用者行動裝置上其他不相關的隱私內容，而侵害了使用者的隱私權。故 本研究欲探討影響使用者揭露隱私意圖的主要影響構面與因素。本研究借用心理契約違背理論的構面探討對於應用程式供應商的不信任的因素。 另外也會對於使用者隱私揭露顧慮(privacy disclosure concern)面的資訊敏感度 (information sensitivity)與權限相關性(permission relevance)來分析其對使用者揭露意 圖的影響。最後也將
從應用程式的面向做討論，分析應用程式的功利(utilitarian)價 值及享樂(hedonic)價值的高低，是否會負向調節上述因素對使用者下載及揭露意圖 的影響。本研究從不同角度探討隱私揭露的意圖且將應用程式供應商納入探討，更 有助於了解使用者隱私揭露隱私的意圖。本研究共回收 409 份有效樣本，研究結果發現對於應用程式供應商的不信任、應 用程式的感知有益及權限相關性對於隱私揭露意圖都有顯著影響。
政治性深偽影片（Deepfake）的管制策略：比較法的觀點
為了解決faceapp下載 的問題，作者楊懿庭 這樣論述：
政治性深偽影片，指的是以深度學習的演算法，將既存的政治性影片予以「換臉」，用以虛構政治人物的言行；並以上傳、散佈在社群平台上為主要手段，意圖編織謊言、散播恐慌，以影響政策生成與推行、選舉秩序。深偽影片高度擬真、肉眼難辨真偽的特性，在一般大眾無法區辨的情況下，過去思想觀念市場理論中以「言論制衡言論」的法即難以繼續沿用，尤其當深偽影片被應用於在政治活動上，因為深偽影片的高度真實性，當事人將會難以提出其他證據加以反駁，影響被選舉人的政見、選舉程序真實的傳遞；且社群平台的演算法會使影片散佈的速度較其他媒體形式的假消息更快速，若緊鄰選舉日發佈，即有可能因為不及辯證，進而影響選舉結果的正確性。本文旨在討
論政治性深偽影片作為政治性假消息的新型態，應否管制、如何管制；本文以美國法為主，討論各管制主體對於一般性假消息、政治性假消息、深偽影片的管制策略中，分析上述管制方式與政治性深偽影片管制策略的相容性，最後提出普世性的政治性深偽影片管制策略。依據本文的研究結果，政治性深偽影片具有政治性言論的高度價值，然而在對言論自由的保障外，因為其有影響選舉公正的危險，在審酌民主秩序維護的正當性下，應在嚴格認定具有危險的前提下予以例外管制；在管制手段方面，政治性深偽影片應與其他形態的假消息不同，蓋從創作者的產製過程到管理者偵測、治理，都必須借助演算法進行，但是現況中的平台業者並未揭露用以管制的演算法如何設定、修正
，政府並未對演算法對既有法治秩序的價值可能造成的衝擊加以規範。故本文認為，為兼顧言論自由價值，政府應以結構性管制為主，並以演算法、平台、政府共治的方式實現智慧共同監管：應建立演算法創作者應遵守的價值規範，建立具有透明性、可歸責性，以及符合正當程序的演算法規範架構，並以兼顧營業秘密的方式進行定期審核，且確保人民在演算法治理中享有救濟權益；政府及平台並應建立低管制密度的即時標註警語模式；且將條文要件嚴格化，限縮可能受管制的言論範圍，建立兼具言論自由保障、民主秩序維護、制度永續性的管制策略。