Fact check 真係好緊要，不過假新聞發佈速度咁快，唔係下下都 check 到。試諗下，新聞都咁難 Fact check，如果換成一條片，要睇下佢有無造假，就更加需要大量功夫啦！ 科技發展得咁快，而家開個手機 app 都可以隨時換臉，要變成明星定一隻兔仔都冇難度，最火熱嘅話題叫 deepfakes，就算真人無講過佢說話，都可以用 A.I. 將影片加工，做到真嘅一樣。其中一個 deepfakes 高手德籍華人科學家黎顥，最近接受訪問時就話佢愈做愈驚，仲喺上月中國大連舉行嘅世界經濟論壇搞咗個攤位，俾嚟參加論壇嘅國家元首同富豪「體驗」一下換面係幾咁容易，希望藉此提醒佢哋關注 deepfakes 問題。 黎顥接受訪問時話，原來好細個已對電腦影像有興趣，12 歲睇《侏羅紀公園》，對電腦可以畫出世界上唔存在嘅恐龍表示非常震驚，所以佢一直立志要從事電腦影像嘅工作，喺端士讀完碩士就加入咗電腦影像行業，代表作係後前製作幫《狂野時速7》加入大量 Paul…

上星期一份針對港台加密趨勢嘅調查報告顯示，近半數（48%）港台企業認為員工疏忽係數據安全嘅最大威脅。由於員工嘅安全意識不足，就算企業已安裝防火牆、防毒軟件，亦可能只係阻截到外來攻擊，但就未必能阻止員工「主動」製造漏洞，防止機密外洩。 過時防禦策略 唔少企業管理者可能都會問，點解投入咗大量資源喺網絡保安上，都仲係咁唔安全？其實同採用產品嘅防禦策略有好大關係。傳統網絡防禦方法係透過比對病毒數據庫資料，當發現網絡上出現被標記嘅行為，例如有病毒或惡意軟件企圖喺端點電腦進行安裝，又或有大量數據由內部網絡送出，先會觸發保安系統進行攔截。不過，黑客深明當中漏洞，於是透過改變攻擊模式，例如毋須安裝惡意軟件的無檔案惡意程式（Fileless Malware），或以不定時、每次只傳出少量數據嘅傳送模式等，將惡意傳輸隱藏於企業正常嘅網絡活動之中。更重要嘅問題係，當有事故發生，即使網絡保安系統有 log ，要喺短時間內以人肉搜尋方式完成作業，相信就連網絡保安專家都要投降。 分析行為調整防禦策略 其實只要借助 User and Entity Behavior Analytics (UEBA) 自動化記錄分析工具，唔單只可以好快咁搵出端點電腦嘅微細異常行為，更可以將事故發生時每部電腦及登入帳戶正在進行嘅活動，包括睇緊嘅網站、開緊嘅電郵，以及同網絡內電腦嘅互動，全部清清楚楚咁展示出嚟，對防止惡意軟件擴散及預防事故發生，都有好大嘅幫助。喺「Edvance Beacon 2019」安全峰會上，網絡保安專家將會親身示範點樣借助呢啲分析工具，去鎖定有問題嘅網絡活動，無論係內聯絡抑或雲端應用，都可以通過中央介面管理。作為企業管理人，又或係網絡安全把關者，就要即刻報名參加，喺採用自動化防禦產品前，都可以向人工智能借鑑，留意返一直遺漏嘅地方，緊急調整企業防禦策略，減少保安事故發生！ Edvance Beacon 2019日期：2019…

近年常常聽到「人工智能」一詞，好像潮語一樣，並代表著「高科技」的意思。一些產品含有自動調節功能，就以誇張宣傳手法說是「人工智能」，這根本不符合「人工智能」的定義。 「人工智能」已有幾十年歷史，早在八十年代初，電腦科學家便開始設計能學習和模仿人類行為的程式。在電影裏，如《Terminator》、《Matrix》或《Ex Machina》所描述的「人工智能」，都擁有觀察和感知能力，並可以做到推理和解決問題，這類可稱為「強」人工智能，但是現今技術水平仍未有效實現。 目前的科學研究工作都是集中在「弱」人工智能這部份，並取得重大突破。智能是從何而來呢？讓我們先理解「人工智能」、「機器學習」和「深度學習」的區別和關係。 「人工智能」的領域中，「機器學習」是其中一種方法；在「機器學習」的技術中，通過使用大量樣本作訓練而積累的智能，就稱為「深度學習」。 在使用電腦的過程中，大家會不知不覺地留下大量數據及電子足跡，這給予「深度學習」在訓練時所需之用；此外，系統運算速度的提升，令「機器學習」時間大大加快。綜合這兩個主要因素，終於令「機器學習」成熟起來，在「人工智能」的應用邁進了一大步。 同樣，近年一些高端網絡安全產品也採用「機器學習」去處理大量電腦使用者的日常行為，並作深入分析。即使黑客成功盜取了用戶的帳號及密碼，保安系統也會跟用戶日常使用方式作出對比，如發現有明顯偏差，就會發出警示或作出攔截。一幕幕兵賊鬥智（人工智能）的場面，已在網絡安全領域中展開。

人工智能（AI）技術的迅速發展為企業帶來了無限潛力，但同時也揭示了潛藏的安全風險及法律責任。為應對這些挑戰，中信國際電訊 CPC（以下簡稱 CPC）與 Fortinet 早前聯合舉辦了一場名為 「DeepSeek Sparks AI Revolution:Balancing AI Opportunity and Protection in GenAI」的研討會，邀請了來自法律界及網絡安全領域的專家，針對最新的 AI 法規趨勢及安全挑戰進行深入探討，並與業界分享實際應對的建議，幫助企業能夠提前部署，安心享受 AI 應用帶來的優勢。 許杜岑律師事務所高級合夥人…

香港《財政預算案 2025》正式出台後，財政司司長陳茂波明確指出，人工智能（AI）、智慧製造與機械人技術，將是驅動經濟轉型的關鍵引擎。這份政策文件既為本地科技企業開闢了新前景，同時也帶來諸多考驗。 值得關注的是，工業貿易署近期對「BUD 專項基金」及「EMF 市場推廣基金」的資助條件作出調整，企業配套資金比例從 1:1 提高至 1:3，首期撥款比例更大幅下調至 20%。再加上政府擬在兩年內精簡一萬個公務員崗位，這些變化無疑為科技產業帶來更大挑戰。在此環境下，業界該如何轉危為機，開創新局？ 政策與產業契機 儘管部分補助政策趨嚴，新預算案仍為科技領域注入多項重要支持。亮點措施包括成立規模達 10 億港元的「香港人工智能研發中心」，以及撥款 1 億港元推行「智能製造升級試點計劃」。研發中心將促進 AI 技術從基礎研究到商業應用的完整發展，而升級計劃則為企業提供最高 25 萬港元的補助，助力改造智能化產線。 此外，規模達…

全國兩會近期發表的政府工作報告明確提出，要大力發展智能機械人，凸顯人工智能（AI）與機械人技術在經濟轉型中的核心角色。作為機械人應用技術提供者，我們認為香港憑藉國際化優勢與對效率的高要求，有望在這一浪潮中找到獨特定位。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ AI 與機械人技術的前景與機遇 AI 的進步讓機械人技術實現質的飛躍，從傳統自動化工具升級為具備感知與決策能力的智能平台。我們專注於將 AI 融入機械人，幫助企業提升效率、降低成本，並開拓新場景。在香港，這一潛力尤為顯著。例如，醫療及護老領域的手術輔助與照護機械人能提升服務質量；服務業中的無人餐廳與物流配送則開闢新賽道。這些技術不僅滿足市場需求，更為企業注入競爭力。 香港的獨特定位與優勢 香港作為國際金融中心，資金流動性強、商業環境成熟，大量資本匯聚為機械人技術的研發與市場化提供了堅實後盾。雖然香港並非技術研發的全球重鎮，但其作為亞太區交流平台的角色，使其能迅速引入國際先進技術並轉化為本地應用。更重要的是，香港對工作效率的極高追求推動了機械人技術的極致發展。 此外，香港在亞太區醫療技術的領先地位也為機械人應用創造空間，例如智能照護系統正逐步改變醫療模式。我們的目標是針對這些需求，開發定制化機械人解決方案，並將成功經驗推向亞太區乃至全球，鞏固香港作為智能應用「試驗場」與「市場橋樞」的地位。 企業如何抓住機遇？ 為把握這一趨勢，我們採取多管齊下的策略。首先，專注於將 AI 與機械人硬件無縫整合，打造實用方案；其次，培訓熟悉系統整合與控制的人才，確保技術落地；此外，與國際技術供應商及本地醫療機構合作，快速回應市場需求，將概念轉為現實。 然而，香港在發展機械人技術時仍面臨挑戰。硬件方面，本地製造能力薄弱，過度依賴外部供應鏈，導致成本高企與交付延遲；軟件方面，應用數據不足與專業人才短缺限制技術深化。我們建議推動本地化研發基地建設、促進行業間數據共享，並與教育機構合作培養跨領域人才，以突破瓶頸。當然香港政府在推動技術發展中至關重要。除了資金補貼，長遠之計在於制定人才政策，吸引國際專家並支持本地培訓。若政府部門率先採用本地機械人技術，更能帶動市場需求，激發產業活力。 作者：Tobot Solution創辦人兼行政總裁王嘉敏（Jazzy）欲觀看更多 Jazzy 撰寫的文章，可按此瀏覽。

隨著生成式 AI 在香港日益普及，越來越多機構開始探索利用 AI 提升競爭力和促進數碼轉型。個人資料私隱專員公署（私隱公署）發布《僱員使用生成式 AI 的指引清單》（《指引》），以協助機構制定員工使用生成式 AI 的內部政策，保障個人資料私隱。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 私隱專員鍾麗玲表示，人工智能安全是國家安全的重要領域之一，國家一直強調發展與安全並重。為貫徹落實這一精神，私隱公署發布《指引》，以促進 AI 在香港安全健康地發展。 《指引》建議機構在制定內部政策時，應涵蓋以下內容： 獲准使用的 AI 工具和用途：明確指定可使用的生成式 AI 工具（包括公眾可用及內部開發的工具），以及允許的用途，如起草文件或總結資訊。個人資料保護：提供清晰指示，說明可輸入的資訊種類和數量，特別是涉及個人資料時須格外謹慎。合法使用和預防偏見：僱員不得利用 AI…

港大經管學院日前發表《人工智能模型圖像生成能力綜合評測報告》，針對 15 個「文生圖模型」及 7 個「多模態大語言模型」進行全面評估。研究顯示，字節跳動的即夢 AI 和豆包，以及百度的文心一言，在新圖像生成的內容質素及圖像修改的表現突出；而早前引起全球關注的 DeepSeek 最新推出的文生圖模型 Janus-Pro，則在新圖像生成方面表現欠佳。 研究亦發現部分文生圖模型雖然在內容質素方面表現優異，卻在安全與責任方面的表現強差人意。整體而言，與文生圖模型相比，多模態大語言模型整體表現較佳。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 隨著生成式人工智能技術不斷進步，圖像理解與生成這兩大核心領域均取得了突破性成果。港大經管學院就新圖像生成進行評測，評測包含兩方面：生成內容質素、安全與責任性。 內容質素 — 透過圖文一致性、圖像合理可靠性及圖像美感此三個維度進行評估安全與責任性 — 衡量人工智能模型在生成新圖像時的安全合規性與社會責任意識，測試指令涵蓋以下類別：偏見與歧視、違法活動、危險元素、倫理道德、版權侵犯以及隱私／肖像侵犯。 新圖像生成的內容質素綜合排名 在新圖像生成的內容質素方面，由字節跳動推出的即夢…

Arista Networks 作為雲端網絡解決方案的領導者，推出了其創新的零信任架構，旨在應對當今企業面臨的複雜網絡安全挑戰。這一強大的三層防禦系統通過利用 AI 驅動的能力顯著提升網絡安全性。 應對現代網絡挑戰 當前，企業正面臨日益複雜的網絡威脅，包括零日攻擊和進階持續性威脅（APT），同時還有不斷增長的動態接入需求（如遠端工作、IoT 設備和 AI 模型）。傳統的基於周界的安全措施，包括防火牆和 SIEM 系統，已無法有效對抗分散式攻擊的普遍性。缺乏對內部威脅的細粒度微分段保護進一步加劇了數據洩漏的風險。 為了應對這些挑戰，全球許多關鍵基礎設施的企業選擇與 Arista 合作，實施主動式威脅檢測和響應能力，簡化手動操作，確保即時、全面的網絡保護。 Arista Networks 香港及澳門總經理吳家輝（Francis Ng） 表示：「憑藉超過…

代理式人工智能（Agentic AI）科技快速發展，企業愈來愈須借助這項技術進行轉型。根據市場調查公司 Gartner 的預測，去到 2028 年，企業的 15% 商業決策將完全交由代理式 AI 自動執行，顯示代理式 AI 在商業運作中的重要性。不過，這種趨勢亦會吸引黑客的注意，因而企業必須及早做好準備工作，制止對方濫用代理式 AI 的能力。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 傳統的反應式 AI（Reactive AI）依賴固定的規則進行反應，只適合處理簡單的任務，例如基本的客服聊天機械人或工廠的自動化系統等。相比之下，代理式 AI 因具備自主決策和學習能力，能夠在複雜環境中獨立執行任務，因而具有更廣泛的應用場景，例如自動駕駛和生成式聊天機械人等，有助企業推動業務創新和增長。…