考慮到技術發展的快速步伐，以及對AI可能破壞經濟並增加社會風險，美國商業領袖們已經表示需要對AI發展提供指導。
大家很容易感受到人工智慧的發展潛力很大，帶來的問題應該還未浮現。我們期待的通用人工智慧也許不遠了，治理的方式可能還僅是個開始。
數字經濟不斷發展，在職場需要配備這種新經濟技能，但不是每個人都可以接觸到數字技術，數字經濟可能會加劇不平等。因此在快速發展的數字經濟中，政府要推動數字包容。
數字中國在人工智能浪潮帶動下，正在全速前進。那麼香港應該如何學習呢？
今年正值香港回歸26周年之際，《促進粵港澳大灣區數據跨境流動的合作備忘錄》為香港擢升國際數據港邁進一步。這可能是香港再一次成為國際間超級聯絡人的機遇，讓國內外資料優先匯聚香港，變為資料安全流通的天堂。
歐洲議會早前以499票贊成、28票反對的壓倒性結果，通過了《人工智能法案》草案，為落實生效清除一個關鍵障礙。代表既得利益者的一群科技領袖們，一直在試圖影響各國對AI的辯論。
明智的決策往往需要避免遭訊息淹沒，在看似雜亂無章的資訊中篩選有用內容以作出決定，有時直覺的配合，可起畫龍點睛的作用。
北京市政府的快速反應，給予業界信心及重點方向。在當前形勢下，政府的政策力度、財務及人才支援，在創科企業追趕未來人工智能走勢上起着重大作用。
當前人類的智力存在一個極限，就像宇宙的光速一樣，雖然圖靈機的AI可以無限逼近人的知識，但教授認為要突破奇點，需要滿足3個條件，即擁有自我意識、突破智慧常數以及擁有創造性。
A/B測試是一種常用的實驗設計技術。公司會把網站訪問者（具備某種特徵的群組）分成兩組，向第一組展示頁面版本A、第二組展示版本B，然後跟蹤及比較每個群組的點擊和購買率，以確定哪個版本更能迎合客戶。
當獎勵策略是強化學習的關鍵，如果關注太單一的任務及目標，而沒考慮到在完成任務過程中的不合理情況（例如作弊或意外），讓獎勵變得不合理。這漏洞最終會影響機器學習和人工智能應用的可靠性和安全性。
「功能蔓延」是技術或系統超出原本預期功能範圍的現象。蔓延後的智能系統可以提高效能，變得更加靈活和能夠處理更廣泛的任務，隨着應用變得更加複雜、數據的流通更廣泛，普通市民的數據安全和私隱可能會受到威脅。
隨着技術發展，當人工智能系統具有強大的學習及自我改進能力時，它可能會使用一些方法來逃避或改變其初始原意，以達成其認為更符合自身利益的任務，科技界有解決辦法嗎？
大家試想像一下15年前，如果沒智能手機的出現；30年前沒互聯網的開展；50年前沒個人電腦的發明，今天的人工智能發展會是如此強大嗎？從這個角度看，大家不難想像未來10年是一場什麼樣的科技盛宴。
隨着數碼技術進步及互聯網普及，數據主義愈趨明顯，過程中產生更大量數據，這種數據化的現象（Datafication）在不同領域都有相同例子。
筆者認為，在虛擬資產交易這樣一個具有劃時代意義的創新金融課題上，香港既要「跑得快」還要「跑得穩」，就必須要秉承「開放、兼容、共贏」的理念。
中國兩會提出「2522」框架，包括提升國內外數字治理和國際數字合作水準，以及在遵守法律法規底線的前提下，要構建多元共治格局，給市場有充足創新發展空間。
在人類與機器之間的互動中，我們必須適應和學會如何與人工智能共處，只有這樣，科技才能真正成為人類社會發展的重要推動力量。
中國作為推動經濟增長的重要引擎，數字經濟正在重構世界秩序，重塑國際競爭與合作的新格局，必須要精心栽培。
數碼化轉型還要帶給我們多少的意外「驚喜」？筆者可以肯定，聽天由命並不是辦法，政府與企業都有責任及早訂下相應監管規範。
有專家認為，建設數據特區是讓北京成為全球數字經濟標桿城市的關鍵一步，也是全國的重要示範。據內地媒體報道，北京市的數據特區將推出三方面重點舉措。
企業該如何定位，抱緊數字經濟發展對未來的機遇及為其風險作好準備呢？筆者認為何必捨近取遠，且看2022年8個數碼化里程碑，或可以為你解答謎團！
人類沒必要把自己變成飛鳥，飛機還是可以幫我們解決快速通行問題。刻意複製「造人」不如與人類能力互補更有意義！
人類正在走進一個計算機智慧化的時刻，計算機會變得比人類還要聰明，屆時人類（身體、頭腦、文明）將發生徹底且不可逆轉的改變，甚至近來人類文明的終結？
顧名思義，人工智能所指的是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能技術及應用系統的一門新技術科學。因此，人類的自身智慧才是根本，AI與人類應是互補關係，而不應該變成過度依賴，更加要防止大規模作弊。
2020年底由OpenAI推出的GPT-3問世，AI已經可以接近甚至超越人類，能自動生成對話、報道新聞、寫小說等。但ChatGPT依然存在漏洞或錯誤需要繼續完善，廠家有責任去解決。
在跨境數字貿易及數據交易能正式成為主流趨勢之前，必然會涉及新規則的出台，而大量測試及談判也是必經階段。香港應善用一國兩制優勢，及早成為國家在數字跨境新趨勢、新規則、創新的深度參與者。
值得慶幸的是，上年香港金管局開始推動商業數據通，如果香港在這方面停滯不前的話，一方面可能無緣與龐大的國內數據市場接軌，更可能失去成為國際數據樞紐的機會。
在數字經濟高速增長下，如何可保證被數字社會排擠之外的群體權利？由踏入高齡社會的今天，數字世界裏應該某程度上維持非數字化服務，「數字包容」這一話題具有深遠意義。
大家不要以為數據分析只需要高端人才，事實上數據清理及標注的工作一般佔用了八成的工作量。情況就有點像酒樓大廚負責炒菜，但後勤的食物準備往往需要大量人手一樣。
