赫伯特·西蒙(左)認為,決策者往往追求「滿意」而不是「最佳」的解決方案。(Wikimedia Commons)

在不確定性中尋找更大回報

筆者想強調,特別在投資行業中,儘管存在不確定性,然而這些項目也可能帶來高回報。在創科產業裏,一些天使投資者就專門尋找這類機會。雖然不確定性非常高,但他們相信在不確定中會存在更大的機會和回報空間。

在金融市場,每秒鐘都會產生大量的數據,有人發現過去有一段時間當股價和油價同步下跌,黃金在未來數天後上漲的機會率特別高。(Shutterstock)

隨機當規律 決策易迷信

在決策過程中,模式幻覺是一個常見的陷阱。我們的大腦天生傾向於尋找規律,這種本能在商業領域可能會導致錯誤判斷。例如,在金融市場中,投資者經常試圖從隨機數據中尋找可預測的模式,然而,這些模式往往並不可靠。

深港河套的定位,是打造科技創新開放合作新標杆和國際科技創新高地。(Shutterstock)

深港河套助內企走出去

相信大家感受到,香港已經成為國內創科企業出海的最佳選擇,現在要做的是鞏固這優勢,了解這些企業的需要,繼續為他們提供適切的服務。然而一國兩制在引進來和走出去,還有很大的發揮空間。

Canvas功能提供一種更為動態和互動的工作環境,大大改良了使用的靈活性及個性化體驗。(Shutterstock)

科技延伸人類能力

Canvas不僅是一項技術更新,它重新定義了人們與AI的互動方式,把AI的角色從工具轉變為合作夥伴。但有很多人提出疑問,這類科技會否帶來副作用?人類的決策自主權是否會被削弱?

AI的驚人分析和模擬能力如果被惡意利用,甚至設計出傳統方法難以生產的致命生物武器。(Shutterstock)

防範AI生化安全風險

歷史上的幾次大流行瘟疫和生物恐怖襲擊事件,如西班牙大流感、黑死病及911後的炭疽孢子郵件事件,這些都說明了生物攻擊的災難性威脅,也提醒我們在AI快速發展的背景下,防範生物攻擊的必要性。

圖示香港中文大學霍英東遙感科學館。(中大圖片)

利用ITMO應對氣候變化

通過ITMO機制,全球碳市場得以擴大覆蓋範圍,增加市場流動性和透明度。碳減排成果可以在國際間交易,促進碳市場的多樣化和成熟,這使更多的國家和企業參與其中,為碳市場注入新活力,推動其發展。

歐洲主要機場如德國柏林、美國達美航空一度暫停所有航班。(Shutterstock)

全球電腦技術故障深刻反思

現今大數據、人工智能和物聯網等新興技術,正日益滲透到各行各業,無疑讓我們擔憂這些新技術的測試及監管措施是否足夠,以及在技術更新和系統維護方面,如何確保安全性和穩定性。政府又應該擔當什麼角色?

數據驅動軟件能從過去互動學習加以改進,如阿里旗下淘寶使用的推薦系統等。(Shutterstock)

數據驅動軟件優勢

數據驅動軟件正在取代傳統軟件,成為企業數字化轉型的新趨勢。數據驅動軟件的開發和維護較為複雜,企業需要平衡兩種軟件類型的應用,才能最大化數字化轉型帶來的價值。

團隊通過市場調查收集大量數據,包括潛在客戶的偏好、競爭對手的市場表現、價格敏感度等訊息。(Shutterstock)

直覺數據與明智決策

通過這種結合直覺和數據的方法,企業能夠更全面地評估情況,做出更加明智的決策,而不是單純依賴數據或直覺。這種方法有助減少決策過程的不確定性和風險,提高決策的效率和準確度。

深圳的低空物流不僅限於餐飲及日常生活用品配送。(Shutterstock)

深圳低空經濟發展提速

為了支援低空經濟持續發展,深圳不僅在技術和應用層面創新,並在政策和法規層面實施先行先試。2023年,深圳出台全國首部低空經濟立法,明確了財政資金的引導作用,並鼓勵投資低空經濟產業。

在演講中,阿爾特曼強調,儘管開源可能不是實現AGI的最佳途徑,但OpenAI的使命是達成AGI。(Shutterstock)

AI形成新數碼鴻溝

至於AI會否取代人類的工作,阿爾特曼樂觀地認為,AI不會抑制人類的創新能力。相反,他相信人們可利用更先進的工具創造更多驚喜,同時強調AGI有潛力替代某些專業職業,例如律師和醫生。

有了Kimi特長文本功能之後,AI可以連貫地去理解全篇上下文。(月之暗面截圖)

Kimi掀長文本比併潮

隨着「月之暗面」Kimi的熱度高漲,互聯網大廠們進入了「卷」長文本比併的階段。最近阿里的通義千問宣布升級,免費開放長文檔處理功能,幫助用戶快速閱讀科研論文及研究報告、分析財務報告、研究判案等。

區塊鏈是現今很流行、安全的技術。(Shutterstock)

雅浦島與區塊鏈交易

筆者相信,原始的分散式系統只能應付低頻率的交易。然而,隨着計算能力的提升,區塊鏈技術出現了,它結合了互聯網、密碼學、數據結構和分散式演算法等技術,使得分散式記賬可在今天實現。

蘋果公司決策消息傳出後,馬斯克(Elon Musk)在X平台發帖,帶有敬禮的表情符號抽着香煙。(Elon Musk X平台)

蘋果新戰略適應變遷

蘋果公司的電動汽車項目「泰坦計劃」宣布取消,十年成果付諸流水。蘋果公司的戰略轉變,以及市場動態變化,再次提醒我們:技術產業快速多變,企業需要不斷評估其戰略方向,以適應市場環境變遷,以及自身的長期目標。

Sora模型亦能反映細節,如「潮濕的街道地面反射霓虹燈的光影效果」。(OpenAI官網截圖)

Sora降內容創作門檻

Sora似乎是一個創新的突破,此類模型對影視製作、遊戲開發、虛擬實境等領域來說,都是一個巨大飛躍。這樣的技術能大幅降低創建精細視覺內容的門檻,並可能開啟未來全新的創意表達方式。

上海將以數據經濟產業園為空間載體,加快數據外包、國際雲端服務、數據合規等重點產業滙聚發展,推進一批數字貿易規則試點場景落地。(Wikimedia Commons)

國際數據港 上海志在必得

我們可以看到上海在國際數據跨境流通方面的努力,上海對國際數據港有志在必得的決心。目前亞洲比較有希望成為區域數據樞紐的地方,分別是上海、新加坡及香港。筆者期望香港能更加重視,增強在這方面的部署。

《法蘭肯斯坦》,又稱《科學怪人》,1818年正式出版後引起轟動,獲得社會密切關注,並激發關於技術和倫理的討論。(電影《科學怪人》劇照)

淺談法蘭肯斯坦綜合症

法蘭肯斯坦綜合症泛指擔心科技可能產生負面後果、損害人類福祉或倫理原則的情緒。在控制論等理論影響下,我們認識到技術不單是工具,它與社會、倫理息息相關,甚至可能顛覆人類的生活方式和價值觀。

假設你在等候一部據稱以人工智能自動驅動的升降機時,有沒有懷疑過它的公平性及安全?(Shutterstock)

控制論與AI發展

控制論在技術、生物學,以至複雜的社會系統領域,都給我們很大的啟示。尤其在當下人工智能高速發展下,它的思考原則有助人類檢測人工智能是否仍然受控。

隨着數字產業的成熟而不斷賦能及加速,數字經濟規模呈現爆發式增長。(shutterstock)

5點促進數據網絡效應

從《宣言》的內容看,此政策方向能對症下藥,當中提出具全域性的數據治理理念和策略,目標是促進數據整合、應用、開放和共用,同時加強數據安全保障和基礎設施的規劃,統籌發展與安全。

Gartner指自2023年起,生成式AI將成為戰略決策的核心元素,打破常規並持續引發新的爆點。(Shutterstock)

生成式AI不容忽視

大家都應該明白,沒有一項單純的技術會為企業帶來顛覆性改變,就像互聯網、流動互聯網的出現,都不只依靠單一技術,靠的是組合性技術創新,我們不能忽視生成人工智能的影響力。

事實上,LLM如GPT-4可以幫助我們探索「I know I don't know」的範疇,它能夠通過處理、分析及生成文本,給予有用的建議和訊息。(Shutterstock)

利用大腦潛在知識

大型語言模型(LLM)背後的運行機制到底還代表什麼?也許不像人一樣在思考,但是在部分領域,它表現得像人一樣有邏輯推理的能力,這對於我們未來,就會產生非常根本性影響。

毋庸置疑,LLM具有巨大的潛力,可以提高生產力,甚至幫助獲取新的知識和技能。(Shutterstock)

理解4V特性共同點

筆者覺得大數據和大型語言模型(LLM)之間存在許多相似性,可以通過大數據的「4V」特性來理解:Volume(體量)、Velocity(速度)、Variety(多樣性)和Veracity(真實性)。

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