62 AI應用之局限性 舉例來說，銀行審批信用卡申請。過去，用戶填報資料，銀行通過審核員，對資料按照 銀行的指示標準進行評估，如今這方面業務工作，不少銀行已交由智能算法擔任。若過 去人類作出批核行為的數據來源中，帶有岐視性，例如，同等教育程度，若申請人為黑 人；或者住在較為貧窮的地區，予人有違約風險之虞的印象，申請往往被拒，這些帶有 岐視性的決策訊息數據，AI 亦會毫無保留而蕭規曹循，故而申請遭拒的機率同樣地高。 這一點，恰恰也是 AI 在商業應用上的風險和缺陷來源。因為 AI 無法去紏正企業固有的 錯誤，甚至把錯誤之處進一步「固有化」，遑論改正過來。聯繫到上文論及人工智能可 能搶去部分勞動力「飯碗」的憂慮，可以這樣說，既然 AI 無法為企業固有的錯誤之處作 出糾正，這方面仍需要人類自身去改進，從這個角度看，AI 只是解放了人類用人手重覆 或機械化地操作的工作，牽涉人類感情、應對變化、人性價值範疇的事務，AI 算法之手 便有朿手無策之感，反映 AI 解決問題的能力是有所限制的。 AI工作失敗的教訓 記得 2008 年由美國次按風暴引發的金融危機，當時，由自動化程式交易引發市場上股 票價格作螺旋式暴跌，其中一个重要原因是智能算法仍舊按照過去的市場經驗進行估值 和交易，機械式地不問外部現實環境如何而大手沽貨，價格再跌再沽，結果令市況崩 潰。這種後果，反映缺乏人性因素在內的機器智能行動之局限性。如今人工智能的算法 能力，雖然隨著能夠處理海量數據而不斷提升，但非人性化的機械式計算本質仍然未 變。換言之，數據來源的人為判斷缺失或箇中不當之處，AI 迄今也沒法加以糾正。這一 點正是我們目前在大力推動及擴大 AI 在商業應用時，必須有所警惕，並在這個警惕基礎 上，去優化 AI 商業應用的效率和安全。 ［後文簡介］：下篇文章〈區塊鏈應用商機不容錯過〉，作者分析了區塊鏈分散式帳本技 術的特質—去中心化、數據不可纂改、不可偽造、透明性和可追溯性等，由此令智能 合約在眾多商業領域的應用，奠下廣濶基礎。作者提出，當前區塊鏈技術的迅速發展， 可以為香港金融科技和創新，提供發展機遇。 2 科技與商業應用
RkJQdWJsaXNoZXIy NDk5Njg=