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人工智能變革:對連接性、教育及健康有何影響

生成式人工智能 (Generative artificial intelligence 或AI) 具有無限潛力,但亦有可能加劇現有不平等問題的風險,導致損失機會及失去生產力。以下我們對一些值得投資者思考的問題進行探討。

2023年9月27日
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Authors

Lazaro Tiant
可持續投資總監

2023年初Chat GPT發布,引發了廣泛的生成式人工智能應用。人工智能具有多種潛在應用,目前仍被持續開發。然後,這亦涉及人權問題。

特別是生成式人工智能的使用可能會加劇不同國家內部及國與國之間現有的數碼鴻溝,人工智能亦對教育及醫療保健等其他重要領域產生影響。我們在下文闡述投資者應考慮涉及這三個領域的關鍵問題。

人工智能對數碼包容性有何影響?

使用數碼機會 (digital access) 及通訊技術的進步為經濟發展作出重大貢獻,這亦突顯出個人或社區參與、為經濟作出貢獻的重要性。隨着科技發展,數碼鴻溝阻礙低收入家庭、殘疾人士、農村地區及長者平等參與經濟。

環球人口使用互聯網的比例

數碼機會不平等的成本反映在尚未開發的就業增長及經濟產出潛力上。數碼機會可以人們提供教育和就業機會,同時亦令企業能夠拓展新市場及接觸新客戶。社區亦需要連接性才能靈活採用在家工作的就業模式,這將有助提高對當地經濟發展的貢獻(如就業機會、稅收等)。

明顯地,先進科技發展 (包括生成式人工智能)衍生的道德問題,而且世界各地仍有許多人未有條件享用基本的互聯網或寬頻服務。若要受惠於生成式人工智能發展,不僅需要提供連接服務,還需要高速連接。

政府政策、私人資本及跨行業合作在數碼基礎設施的鋪設及連接普及方面,均發揮重要的作用。作為投資者,需要思考在此領域經營的企業將會面臨的一些重要問題。

  • 企業是否因為某些地區的供不應求情況或增長而受到影響?
  • 面對人口結構及結構性趨勢(例如人口老化)導致的客戶需求不斷變化,公司將如何應對?
  • 企業網絡的可靠性如何?
  • 企業在獲取政府補貼及進行遊說的經驗及/或依賴程度如何?
  • 重點監管措施是否會影響企業的長期利潤率?

人工智能對未來教育有何意義?

教育既是一項基本人權,亦是經濟增長的前瞻性指標。人工智能具有龐大潛力,有助減輕教師的部份行政工作,使他們能夠更專注於教學工作。

生成式人工智能亦可向學生提供即時的個人化反饋,這有助減少典型班級規模的教師工作量及所需時間。以輔導數學為目標而開發的AI技術為例,人工智能助理會觀察學生在電腦上解答數學問題的情況,如果學生在答題過程中出現差錯,助理可即時提供反饋。人工智能助理可協助糾正學生錯誤,同時指出學生可能遺漏或計算錯誤的具體步驟。

然而,要從中獲得最大得益,學生及教師均需要具備良好的數碼素養基礎。問題在於某些社區的數碼素養仍需提升,採用人工智能或會令這些社區的學生孤立無援。

將人工智能應用於增強學習體驗是教育方面的一個重點,另一個重點是提供發展人工智能相關技能的課程。美國約一半的州份要求在高中階段開設電腦課程。與此同時,多個國家包括中國、葡萄牙及卡塔爾,在中小學階段強制開設這類型課程。

教育進步很大程度上依賴國家政策扶持,但投資者需要明白,如果企業希望把握人工智能等科技創新發展所帶來的機遇,需要儲備人才。社區參與 (尤其是與各地及地方大學的交流)仍是確保獲得未來人力發展得到支持的重要渠道。

人工智能如何應用在醫療保健範疇?

在醫療保健方面,人工智能有助提高許多臨床及管理應用的效率及準確性。

醫療保健業具有龐大的數據量,生成式人工智能在該領域的應用讓人既興奮又擔憂。公共健康領域的人工智能技術需要建立大型數據庫。醫療數據資料收集、儲存以及共享引發與安全、管治及私隱相關的道德問題。

基於優質數據的人工智能技術可提升診斷的速度及準確性,改善護理質素及減少主觀決策,人工智能技術亦可助解決臨床診斷的錯誤及偏差。然而,即使在潛在早期診斷、治療及整體福祉方面取得了令人振奮的進展,但人工智能在醫療保健領域的應用尚未在社會上得到的充分信任。

人工智能演算法或會出現偏差,如若使用男性患者偏多的數據庫來進行訓練算法,依據男性更常見的疾病症狀對女性患者進行診療可能會引發誤診事件,因此必須提高對種族及性別差異的認知,以改進風險預測及提升診斷能力。

然而,目前的問題不是人工智能是否能應用在常規的臨床實踐上,而是何時成為常規的一部分。在醫療保健領域應用人工智能方面,投資者需要考慮的問題包括:

  • 企業對於試驗的透明度是否有明確的政策?
  • 企業是否在各個層面上進行偏見培訓?
  • 企業是否有足夠的協議來保障患者數據?
  • 市場對更優質健康管理、預測及預防的需求日益上升,企業在相關產品/服務方面的投資有多少?
  • 企業發展是否領先於人工智能相關監管?

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