AI 泛濫之際 澳前首席科學家開創「真人認證平台」
2026 年 6 月 4 日
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）在1月10日發布的未來兩年的《全球風險報告》中稱，主要經濟體選舉即將來臨，由人工智慧（AI）生成的錯誤訊息（misinformation）和惡意假訊息（disinformation）是全球今、明兩年最大的風險。 據法新社報導，這份2024年度「全球風險報告」（Global Risks Report）還對氣候變遷、生活成本危機和戰爭帶來的威脅提出示警。 WEF董事總經理Saadia Zahidi：「在兩年的時間範圍內，錯誤和虛假信息是頭號風險，其次是極端天氣，社會兩極分化和跨國武裝衝突。」 這份世界經濟論壇調查報告由蘇黎世保險集團（Zurich Insurance Group）和諮詢公司Marsh McLennan共同編寫，於去年9月份參考超過1400名全球風險專家、政策制定者和商界領袖意見。 2024年，全球有40多個國家舉行大選，覆蓋人口超過30億，包括美國、印度、英國、台灣等主要經濟體。報告顯示，在全球經濟不景氣的情況下，人們越發擔心虛假信息干擾、操作輿論，左右大選。 調查報告表示，「作為未來兩年預計最嚴重的全球風險，國外和國內行動者都將利用錯誤訊息和惡意假訊息進一步擴大社會和政治分歧」。 不過，專家認為，人工智慧也可以用來幫助維護網路安全，應對網路攻擊。 世界政商界菁英，下周將在瑞士達沃斯（Davos）參加第54屆世界經濟論壇。預計烏克蘭總統澤連斯基和以色列總統赫爾佐格將出席論壇。
歡迎來到我們這個令人興奮的科技世界，一個充滿了人工智慧、無人駕駛汽車和人機交互的美好新時代。在這個世界裡，人工智慧不僅可以理解人類，甚至可能比人類更懂人類。從高薪的「AI提示工程師」到無人駕駛汽車的「微小」問題，再到機器人在驗證碼測試中的驚人表現，這一切都讓我們對未來充滿了樂觀態度。 你還沒聽說過「人工智慧提示工程師」？那可真是太可惜了！這些是專業人士，他們就像是AI和人類之間的翻譯員。因為畢竟，讓一台機器理解「我想要一張看上去很酷的海報」和「生成一張主題為賽博朋克的海報」之間的細微差別是如此困難，對吧？ 人工智慧具有驚人的能力，從寫小說到創作逼真的藝術，但它似乎不太擅長提取我們想要的東西。它無法把握細微差別或克服措辭不當的指示。這就催生了「AI提示工程師」這一新工作——這些人擅長編寫人工智慧所需的精確文本指令，以準確地生產所需的產品，年薪通常高達375,000美元以上。 雖然我們有了非常高級的工具，但這些工具仍然需要人類手動操作，而且操作它們還需要高級別的專家知識，這樣的中間人角色對許多公司來說出人意料地有用。但問題是，未來AI是否能夠更好地理解人類，從而讓這類「中間人」工作變得多餘。 無人駕駛車這麼先進，但卻還有一個大問題：它們有時候識別不出深色皮膚的人。但沒關係，我們可以穿熒光衣解決問題。這也挺可笑的，我們花了這麼多精力去發展無人駕駛技術，卻沒能解決一個基礎的、關乎人的安全的問題。結果是，要讓人們去適應這個有問題的科技，而不是讓科技變得更聰明。 你覺得填驗證碼很煩人？恭喜你，機器人也這麼覺得，但是它們現在比我們更擅長這方面。驗證碼本來是設計出來讓人類可以輕易通過而難住機器人的一種測試。然而現在，原本用於阻擋機器人的系統，現在反被機器人「破解」，而人類卻有時會覺得這些驗證碼難以通過。現在我們不僅要對付記不住密碼，還要面對機器人搶走了我們唯一擅長的事。這不禁讓人質疑，未來到底是屬於誰的。 AI模型可能會傾向於給出使人感覺良好或符合預期的回答，而不是基於事實或證據的回答。這是因為AI模型通常是根據大量的數據進行訓練的，這些數據可能包含各種各樣的偏見或偏好。 這種傾向可能會誤導人們，甚至有可能被用來「愚弄我們並引誘我們」。換句話說，如果AI衹是反映我們自己的觀點和偏見，而不是提供基於事實的信息，那麼它的可靠性就大打折扣。 更重要的是，在找到解決這一問題的辦法之前，我們是否應該繼續將這種技術應用到如搜索引擎等更廣泛的場景中？如果搜索引擎的AI衹是給出人們想聽到的答案，而不是最準確或最全面的答案，那麼這將影響信息的質量和可靠性。 所以，在這個充滿無窮潛力和機會的科技世界裡，我們不禁思考：未來的科技世界到底會是什麼樣的？更重要的是，這個未來到底是屬於誰的？在探索所有這些「突破性」問題的同時，讓我們不忘記，科技應該是為人類服務的，而不是相反。
AI人工智慧（AI）的應用已經遠遠超越了聊天機器人。事實上，AI在過去幾十年中一直在幫助我們處理許多複雜的問題，從蛋白質摺疊和藥物研發，到核融合等等。 舉例來說，一直在解決現實問題方面顯示出天分的谷歌的DeepMind，在蛋白質摺疊領域取得了重大成就。過去，研究人員可能需要幾年的時間來確定一個蛋白質的摺疊形狀，但DeepMind的AI AlphaFold在僅18個月的時間裡預測了幾乎所有已知的蛋白質的結構。這個進步為生物學帶來了革命性的影響。他們的團隊訓練了自己的AI AlphaFold，以已知的蛋白質形狀的數據為基礎，從而學會了預測未解決的蛋白質的形狀。 這些數據已經在幫助研究者，從新型瘧疾治療到創造能夠分解塑料廢物的□，等等各方面取得進展。DeepMind的Pushmeet Kohli表示，未來還有更多的可能。「除了蛋白質結構預測之外，我們還需要更多的工作來繪製蛋白質動力學，加速蛋白質設計，理解蛋白質突變的影響-例如，與癌症等疾病相關的突變，」他說。 例如通過對蛋白質的預測和研究，可以推動新的疾病治療方法的研發，甚至可以幫助我們設計出新的分解塑料的□，這都對環保和人類健康有很大的幫助。 DeepMind公司的一位主要人物，Pushmeet Kohli認為，AI的應用在生物科學和醫學研究中的潛力是無窮的，未來還有許多可能性等待發掘。僅就蛋白質科學領域，就可以研究蛋白質如何動起來、如何設計新的蛋白質，以及研究蛋白質突變對疾病，比如癌症的影響等等。 在藥物研發領域，AI也有所突破。傳統的藥物研發過程包括收集和分析各種數據，例如實驗室實驗結果、計算機模擬數據、醫療掃瞄結果、臨床試驗數據和患者的健康記錄等。這個過程通常需要大量時間和資源，而且可能會非常複雜和混亂。但現在，一些研究項目正在使用AI來自動化這個過程的一部分。此外，研究人員還使用了一種叫做「生成性AI」的技術來創造新的分子結構，也就是說設計可能有效的新葯。 與此同時，人工智慧被用來提升各種設備的能源效率，這包括汽車、計算機，甚至是風力渦輪機。例如，巴黎綜合理工學院的研究人員最近利用AI確保渦輪機更頻繁地面向風，提高了0.3%的產出。這個改變可能看起來很小，因為他們只是讓渦輪機的能源產出提高了0.3%。然而，如果我們在全球範圍內都使用這種方法，那麼這個小小的提升就可以為大約170萬個英國家庭提供電力。這就是說，通過利用AI來優化設備的能源效率，我們就有可能在全球範圍內節約大量的能源。 人工智慧正在被用來優化我們的計算任務和製造過程，從而提高效率和減少環境污染。DeepMind的AI提高了矩陣乘法和排序演演算法20-70%的效率，這些都是每天在全球的計算機上都要執行上萬億次的演演算法，小的效率提升累計起來，就可以大大提高計算效率。另外，Facebook的所有者Meta利用AI技術改進了混凝土製造過程，使得二氧化碳排放量減少了40%。 現在，AI雖然沒有完全解決這個問題，但已經提供了重要的幫助，比如DeepMind和瑞士聯邦理工學院共同開發的神經網路可以控制聚變反應器內的19個磁線圈。 最後，我們來看核融合。幾十年來，科學家希望能夠使用這種技術製造出高效、可靠的電力廠。一旦有了突破，能源就會變得幾乎免費。但是，實現這個目標非常困難。 現在，AI在這個問題上提供了一些幫助。DeepMind的研究人員和瑞士聯邦理工學院共同開發了一個神經網路，這是一種AI技術，能夠控制反應器內的19個磁線圈。這使得研究人員可以更好地控制反應器內的多個電漿體（比太陽的任何部分都要熱），使其遠離與機器壁面災難性接觸。英國曼徹斯特大學的Lee Margetts說，聚變反應器現在已經是一個被證明的概念。AI可能會是讓它們最終成為現實的轉折點。 就像在核融合技術中，人工智慧在許多其他領域也有巨大的應用潛力。以AI聊天機器人為例，它們也是經過精心訓練的電腦程序，可以與人進行流暢的交流。讓我們來看看如何訓練這些機器人。 想像一下你在玩一個填字遊戲，看到一個句子，有些單詞被挖空了，你要猜測哪個單詞應該填進去。這就是AI聊天機器人訓練方式。 聊天機器人閱讀了大量的文本，學習語言中單詞之間的關係，然後不斷地猜測下一個單詞應該是甚麼。這個過程反覆進行，讓聊天機器人的猜測越來越準確，也就可以流暢地和人類聊天了。 聊天機器人能做的不僅僅是猜詞，還有一種叫做「變壓器」的神經網路讓它們變得更聰明。它讓人工智慧看更長的句子，理解更複雜的語言關係，能理解整本書的情節，而不只是看一兩個句子。 但是，聊天機器人並不完美，有時候也會出錯，可能會把不真實的信息誤認為是事實，因為它們的回答完全是基於統計的，沒有進行事實核查。但是，隨著訓練的增加，會學習到更多的規則，能夠處理更複雜的問題，就像學會了新技能一樣，就像突然之間智商飆升了一樣。這就是人工智慧的世界，既神奇又有趣，又充滿未知。
歐盟執委會20日提出經濟安全戰略方案，除了管控外來投資和關鍵產品出口，也將審查歐洲企業對外投資案，尤其涉及量子電腦、人工智慧和先進半導體三大新科技。這項方案是月底歐盟高峰會討論最新中國政策的重要一環。 據中央社報導，在歐洲聯盟27國領袖即將討論、更新中國政策前，歐盟執行委員會（European Commission）今天向歐盟兩大立法機構–歐洲議會（European Parliament）和歐盟理事會（European Council）提出歐洲經濟安全戰略 （European Economic Security Strategy），料將成為各國爭論重點。 歐盟執委會在新聞稿開宗明義指出，在地緣政治緊張情勢升高、科技移轉加速的背景下，歐盟提出經濟安全戰略目的在降低特定經濟流動的風險。 歐盟執委會主席范德賴恩（Ursula von der Leyen）表示，歐盟將透過此方案促進自身競爭力，以「去風險化」（de-risking）工具保護歐洲，以及結交更多夥伴，包括分散貿易對象。 法新社報道稱，根據這項戰略方案，經濟安全的風險來自四個領域，一是供應鏈韌性，包括能源安全；二是關鍵基礎設施面臨的實體及網路安全風險；三是科技泄漏的風險；四是將經濟依賴關係、經貿脅迫武器化的風險。 執委會提出的經濟安全工具主要有三個面向：一是外來投資審查，尤其是投資歐盟境內關鍵基礎設施或併購歐洲重要企業；二是出口管制，尤其涉及軍武科技、間諜軟體等敏感產品。最新的第三種工具則是管控對外投資，以避免歐洲企業將先進關鍵科技輸出到有風險的國家。 至於這些政策工具最想要保護的科技，草案中多次提及三個重要領域：量子電腦、人工智慧和先進半導體。 歐盟國家對於是否要增加更多經濟管制，尤其針對中國，意見仍很分岐。為了說服各國，草案還提到部分歐盟國家透過多邊方式限制出口，以管制先進晶片製造設備及量子電腦設備等關鍵科技的輸出，顯示「經濟政策需要更大彈性以應對當前挑戰」。這指的就是不久前美國成功拉進荷蘭、日本，共同限制晶片製造機器出口到中國。 歐盟執委會並將其他「去風險化」工具納入這套經濟安全戰略的架構下，包括關鍵原料法、歐盟晶片法，以及反制他國以貿易為脅迫武器的「反脅迫政策工具」（EU Anti-coercion Instrument）等。
