筆者應香港外國記者會（Foreign Correspondent’s Club Hong Kong，FCC）之邀請，於8月9日在其位於中環的會所作午餐演講，題目與人工智能在傳媒業界的應用及未來發展相關。
近年人工智能應用如雨後春筍，覆蓋全球各行各業。人工智能系統取代媒體編輯的實例比比皆是，不少網絡傳媒包括《紐約時報》、路透社、美聯社等不惜大灑金錢研發人工智能技術，推出自動化新聞（Automated Journalism）服務。在記者機器人方面，智能系統從網上採集資料，經過自動過濾、大數據分析等處理過程之後，編寫成新聞。
個人化新聞有利有弊
據美聯社（Associated Press，AP）報道，他們於2015年利用人工智能技術生產了3,000多份網上企業收支季度報告，比2014年多出10倍。再者，有報道指多份於2016年巴西奧運發布的體育新聞也是由機器人自動編寫的。不過，機器人對消息真假的辨別能力非常之薄弱，而且物以類聚，虛假訊息不斷累積會形成滿城散播的假新聞（fake news），對社會影響深遠。例如2016年美國總統大選中曾出現假新聞疑雲，令人質疑選舉結果。
個人化（personlisation）新聞服務是另一個常用於網絡媒體的人工智能應用。網絡傳媒因應客戶的所在地和時間、過往網上閱讀歷史、個人文化及興趣等特徵，把合適的新聞針對性地推薦給用戶。不過，有專家認為這項服務會導致「過濾氣泡」（Filter Bubble）的反效果，意思是會令人的意識及文化偏向單一化，導致價值觀變得偏頗，就像活在由過濾器製造的狹窄訊息氣泡中。
與會的外國記者對人工智能的未來發展深感興趣，並作出多次提問。「機器代人」是人工智能研究的烏托邦，但以今天的人工智能技術而言，此目標仍是遙不可及。以記者機器人為例，現有的人工智能應用系統都是為某特定領域而設，未能有效處理該領域以外的任務。因此，通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI；又稱「強人工智能」，Strong AI）是全球人工智能科學家的研究目標。概括而言，通用人工智能必須具備以下功能及特徵︰
「博學多才」：人工智能系統運算時須充分利用內部的知識庫（Knowledge Base）。通用人工智能要求庫中的內容深而廣，適合日常生活使用，而非只為解決單一專業上的問題，造成「知識孤島」的缺陷。例如2011年在電視節目Jeopardy!公開打敗兩位常識專家的IBM屈臣系統，便展示出博學多才的風範。
「好學不倦」：上述的知識庫是利用機器學習（Machine Learning，ML）方法建造的。可是，現有的商用人工智能系統頗為簡單，知識除了偏向孤島化之外，其建造過程往往只是一次性，或疏於更新。這會構成「知識過時」的不健康現象，直接影響人工智能分析的準確性。然而，適時學習絕非易事，當中的問題包括更新再學習的頻率、再學習所需的數據量、舊知識的處理（即刪除、保留和修改），以及不同領域知識的融合應用等。
網上資訊不可盡信
「感情豐富」：人工智能牽涉人機互動，系統必須能夠了解用戶的情感，才能有效地與用戶溝通，從中學習或洞悉其需求。因此，通用人工智能的技術，除了智商（IQ）要超高之外，情商（EQ）也同樣重要。但要機器觀人於微又談可容易呢！
最後，基於近年假新聞充斥全球的情況，「後真相」（Post-truth）一詞被《牛津詞典》選為2016年度詞彙。這詞被定義為形容詞，意思是指「在形成民意的過程中，訴諸情感與個人信念比客觀事實更重要」。面對真假不定的新聞，網民必須再三求證，不要盲目相信後真相。《孟子‧盡心下》曰：「盡信書，則不如無書」，筆者認為網民閱讀網上資訊時必須謹記這句至理明言，並付諸實行。
原刊於《信報》，本社獲作者授權轉載。
