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張詠詩：生成式AI是一把雙刃劍

2024-04-08

人工智能聊天機械人ChatGPT面世後迅速爆紅，全球活躍用戶數以億計，頓時把生成式人工智能（Generative AI）的覆蓋面延伸得更深更廣。這種技術已廣泛應用於各個領域，小學生用來做功課，大學生用以生成論文，公司職員用來製作項目建議書，市場推廣人員即時生成社交媒體帖子，編程員寫程式；應用的有趣案例更是千千萬萬，例如模仿某人的口吻來寫演講稿、解答法律或醫學問題、從長篇內容中歸納撮要、AI 繪畫等。 AI自動生成內容的原意，是使內容創作過程，變得更有效率及更普及，從而以更快的速度製作高質量的內容。善用 AI 技術就猶如請了一個虛擬小助手，大大提升效率。雖然生成式AI可為社會帶來眾多好處，然而，此技術也帶來了一些風險，尤其是在網絡安全的角度來看，它是一把雙刃劍。根據美國聯邦調查局旗下網路犯投訴中心 (Internet Crime Complaint Center, IC3) ，發布的2022年網路犯罪報告中指出，釣魚郵件詐欺是被報告最多的網絡安全事故。網絡詐騙分子一般分布於世界各地，過去由於語言問題，釣魚郵件相對易被識破。現在有了具備翻譯和文字生成功能的 AI 聊天機器人，無論語言、身份特性及口吻仿真度大大提高，網絡安全風險亦因此提高。這種網路罪行可能會導致個人隱私受到侵犯，或對商業機構造成嚴重的損失。其次，駭客也開始利用這種技術進行網絡攻擊。駭客可以使用生成式AI來生成惡意代碼，以往在漏洞披露後數天才能開發出來的惡意工具，在生成式AI協助下，加速惡意軟件的開發速度，罪犯在數小時便能生成代碼，這些代碼可以用於網絡攻擊，偷取數據、導致系統癱瘓或組織其他類型的網絡攻擊。網絡安全專家和網絡罪犯的攻防對戰，是永無止境的。這把雙刃劍讓雙方都大大提高了效率。與時間的競賽，以及怎樣好好利用現有的工具去提高戰鬥力，就成為致勝關鍵。市民大眾又應如何加強網絡上的自我保護呢？首先，我們需加強對個人信息的保護，不要輕易相信不可靠的信息，避免泄露個人資料。我們可以通過加密、數據控制和身份驗證等措施，來保護敏感數據。此外，我們應使用軟件和工具，來保護自己的電腦和移動裝置，例如安裝防毒軟件、防火牆，幫助我們檢測和防止網絡攻擊。此外，輸入資料到大語言模型（Large Language Model, LLM）時，也應避免輸入個人或敏感資料，以確保數據的安全及隱私性。總括來說，新技術必定有利與弊，現在的討論點，不是用還是不用，這些新技術已經令我們的生活產生變化，所以重點是我們如何好好利用它的長處，提高警惕，並採取相應的預防措施來保護自己的安全。撰文：張詠詩香港電腦學會網絡安全專家小組執委 ============= 深入閱讀政經生活文化，更多內容盡在： Website：www.capital-hk.com Facebook：www.facebook.com/CapitalPlatformHK Instagram：www.instagram.com/capital.ceo.entrepreneur LinkedIn：www.linkedin.com/company/capitalhk/ [...]

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賴志偉：生成式人工智能發展的五大趨勢

2024-03-15

在當今這個數據驅動 (Data Driven) 的時代，生成式人工智能（Generative AI）已經成為科技與技術創新的前沿。此種AI不僅能夠理解數據，還能夠創造出全新的內容，從而在多個領域中發揮著重要作用。以下將深入探討生成式人工智能的五個主要發展趨勢，這些趨勢將塑造未來AI的發展軌跡。趨勢一：多模態人工智能模型 (Multimodal AI Models) 多模態人工智能模型是指能夠處理和生成多種類型數據的AI系統。這些模型通過結合視覺、語言和聲音等不同的數據類型，能夠提供更加全面和深入的分析。例如，多模態模型可以分析醫學影像，並生成相應的診斷報告；或者根據用戶的語音指令，創建視覺內容。這種跨媒介的能力，使AI能夠在醫療、教育、娛樂等多個領域中，提供更加個性化和精準的服務。趨勢二：小語言模型 (Small Language Models) [...]

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馮景龍：企業應用人工智能技術成功關鍵

2023-07-22

近年來，隨著人工智能技術的快速發展，各產業的運作都已開始受到影響，企業也不例外。許多企業正積極探索如何應用人工智能技術，以提升生產力、節省成本、改善客戶體驗等。然而，企業在應用人工智能技術時，也面臨著許多挑戰。筆者綜合十多年研發和導入人工智能系統的經驗，與讀者分析企業應用該等技術的挑戰和成功之關鍵。企業在應用人工智能技術時，最大的挑戰，首先是技術挑戰。人工智能技術的複雜性，使企業需要大量的技術人才，以實現人工智能項目。此外，人工智能技術的快速發展，也意味著企業需要不斷地更新和升級他們的技術，以確保能夠跟上最新的技術發展。其次，人工智能技術的應用，需要大量的數據支持，因此就須面臨數據挑戰。企業需要收集大量的數據，並且確保這些數據是有效的、準確的和可靠的，再對數據進行處理，以使其能夠用於人工智能模型的訓練。此外，企業在應用人工智能技術時，也面臨不同的風險挑戰。人工智能存在著黑盒子(Black Box)問題，即難以解釋其背後的推理和判斷過程。這可能會對系統決策的可靠性和透明度構成風險，一旦系統作出誤判，將對企業的業務和聲譽造成損害。要成功導入人工智能系統，並實現其商業價值，需要考慮以下五個關鍵因素。第一，企業在應用人工智能技術時，需要確定應用領域。企業應評估自己的業務需求和目標，以確定人工智能技術的應用方向。通過確定應用領域，企業可以避免投資不必要的資源和時間，並確保人工智能項目的成功。第二，是建立良好的數據基礎。人工智能技術的應用，需要大量的數據支持，因此企業就需要建立良好的數據基礎。企業應評估自己的數據需求，確定需要哪些數據，以及如何收集這些數據。此外，企業還需要確保數據的準確性和可靠性，以提高人工智能模型的準確性。第三，選擇合適的技術。人工智能技術的快速發展，意味著企業需要不斷地更新和升級他們的技術。因此，企業在應用人工智能技術時，需要選擇最適合自己業務需求的技術。為此，企業應評估不同的技術，並考慮技術的成本和可行性，以確保人工智能項目的可持續性。第四，企業在應用人工智能技術時，需積極培養大量的相關技術人才，並為他們提供相應的培訓和支持。此外，企業還可考慮與學術界和人工智能公司合作，以獲得更多的技術支持和人才。第五，企業在應用人工智能技術時，需注意風險管理。企業應評估人工智能應用的風險，制定相應的風險管理策略，並建立健全的安全體系，以保護企業的業務和聲譽。除此之外，企業還可考慮引入第三方機構，進行安全檢測和驗證，以確保人工智能系統的安全性和可靠性。毋庸置疑，人工智能技術能對企業帶來巨大的機遇。企業在應用時，需要平衡風險利弊，不能盲目追求熾熱的題目。最近ChatGPT等生成式人工智能技術風靡全球，這是個很好的技術，而且具有無限的潛力，但如果企業對其數據安全，有很高的要求的話，在業務中引進ChatGPT，就未必是最好的選擇了。撰文：馮景龍香港電腦學會人工智能專家小組執行委員會成員、Optix [...]

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袁嘉偉：分散式企業架構提高企業競爭力

2022-11-01

在新冠肺炎疫情下，我們很常提到數碼轉型怎樣幫助企業發展。數碼轉型範圍很廣，有時從那方面入手也成為難題。當中「分散式企業」可以說是當中的戰略方向。根據知名研究機構Gardner 的預測，在2023年，將有七成五企業利用分散式企業技術，可比其他沒有應用的企業，有多兩成五的收入增長。分散式企業主要是指將各種企業和商業功能分散開來，各部門或企業員工不一定在同一辦公室，面對面接觸地運作。對企業客戶也可以透過線上或線下渠道提供服務。這個運作模式，在跨國企業中，很常出現。筆者以前的公司就把ERP系統集中在歐洲，ERP的服務台（Help Desk) 分別在歐洲、美洲和亞洲支援全球的財務流程。在筆者看來，也可以把類似應用到非跨國公司中，本地企業也可以因為現在數碼科技進步，應用在不同層面。最普遍昰應用網上會議，綱絡電話，文件共享和文件批閲等。以大家不會陌生的網上會議軟體為例，在企業環境下，大家可以選擇連接企業個人行事暦的軟體，安排會議時間也比較方便。同時大家也可使用一些選擇會議時間的投票軟體，在網上表示空閑或心儀時間；會議召集人也不用打電話或電郵遂位詢問。又例如以往企業的電話交換機，只可設在辦公室枱頭。現代的網絡電話技術，方便大家可在自己的手機或手提電腦安裝軟體電話，無論在外地或家中，均可接聽或撥打自己辦公室的號碼，對方也毋須理會你人在何處，只需撥打辦公室電話號碼便可聯繫得到。此外，即使身在外地，也不用使用昂貴的IDD或漫游服務。至於文件共享和批閲方面，大家可以利用低程式碼系統（Low Code System) 把紙張流程改為數碼化。因為低程式碼特性，我們可以在沒有很高科技技術要求下，快速數碼轉型，配以電子認證簽名，整個流程也可在網上進行，批閲流程也可加快。應用分散式企業，可以帶來不少好處。首先，如果因為檢疫安排而未能到辦公室上班，利用分散企業架構，把日常工作的軟件或工作流程，伸延到員工的手提電腦，在家或檢疫酒店中，也可如常辦公。第二，現在各企業也遇到不同程度的人材荒，有了分散企業架構，就可吸納非本地人材填補空缺；而另一方面，在香港的人材也會多了出路，可以透過遠端工作的模式，受聘於大灣區的企業。第三，是維持公司對人材的吸引力。在疫情下，不少員工體驗了在家工作的好處，因此容許遠端工作有助吸引和挽留人材；更有不少調查也發現，員工會因為工作地點自由度，彈性工作時間等增加生產力。在應用分散式企業時，也需考量IT系統環境的調整，員工的整個工作環境也會改變，各種改動很多時也會有相互關係。此時，就須應用企業架構（Enterprise [...]

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黃文琪：數據私隱和道德

2022-07-25

現今各大小公私營機構，都逐漸擴大應用大數據分析、人工智能和機器學習等技術，以作業務上的提升及研究，過程中會使用大量客戶多维度的數據，包括個人資料如年齡、性別，甚至生物識別資料如手指模、語音等，而運用及處理這些個人數據時，便會衍生不同的私隱考慮，例如需要核對客戶有否同意，將私人數據被用作相關用途。人工智能是運用一系列涉及透過電腦程式，以機器模仿人類去解決難題或作出決策的科技，現時使用人工智能的範疇廣泛，包括顏臉識別、聊天機械人、數據分析，以及自動化決策或建議等。而用人工智能作分析決策時的道德考慮，近年在國際間備受關注，特別是涉及使用人工智能及機器學習時，如果產生偏差而做成錯誤决定、偏見及歧視，這不僅影響企業決策及行動，也可能導致法律責任。人工智能影響企業決策舉例而言，亞馬遜開發的人工智能招聘軟件，在2015年被發現，在篩選履歷過程中重男輕女，因而降低了女性應徵者的取錄比率，所以軟件須進行停運修改。造成這問題的原因，是亞馬遜開發這軟件時，投入的數據來自之前10 年來的聘用紀錄。當時大部分獲聘的都是男性，因而造成系統直接反映此情況。在2016年，微軟因為推出的人工智能聊天機器人Tay，在社交網络上發送带有種族主義的言論，而要接受調查，原因是由於Tay在機器學習中，接收了大量偏激資料所致。因此，一些政府及業界近年已開始定下數據道德倫理框架，而香港個人資料私隱專員公署，也於2018年發表了《開發及使用人工智能道德標準指引》，目的是促進人工智能在香港健康發展及應用，協助各機構在過程中，遵從《個人資料(私隱)條例》（第486章）的規定。而同期發表的《中國香港的道德問責框架》，建議機構在使用數據科技的時候，遵守三個基本的數據管理價值，即是以尊重、互惠和公平的方式，對待個人數據。 [...]