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【IT事務所】全球面對互聯網假資訊的挑戰 ( 上 )

【IT事務所】全球面對互聯網假資訊的挑戰 ( 上 )

「難分真與假.人面多險詐」,相信不少人仍然記得這些金句是来自一首膾炙人口的歌曲,在當時70年代,互聯網仍未面世的時候,若然有人想製造假資訊,不單成本高,並且傳播力十分有限。

時移世易,到了今天資訊爆炸的年代,單是互聯網社交平台如Facebook、Twitter已經成為現代人生活不可或缺的一部分。資訊科技這把雙刄刀一方面拉近人與人之間的距離,另一方面造就了有心人傳播假消息、假新聞的絕佳途徑。有調查指近88%的年輕人是從Facebook及其他社群網站取得新聞資訊,可是近82%的中學生無法分辨網站的贊助內容與真實新聞。他們只透過「有圖有真相」、「內容是否詳細」等來判斷內容真偽,而非資料來源。

人類愈依賴資訊科技,便愈少去消化所獲取資訊的真偽,不法分子要刻意製造假資訊,比以往更容易並且成效更大。社交媒體重視「快速」的特性,放大了假消息的擴散速度及影響範圍,例如美國成年人當中有62%每天從社群媒體閱讀新聞,故此在網絡上製造一個假新聞的成本較其他媒體低,而瀏覽者要去核實新聞的成本卻很高。此外,WhatsApp或Twitter等即時通訊軟件的盛行,亦是假新聞瘋傳的重要原因,由於使用有關通訊軟件時,大多數是與親朋戚友進行溝通,很自然地會放下戒心,甚至在未完整閱畢有關內容時便分享,結果令假新聞可廣泛流傳。

近年這些假資訊已經由商業性質申延至政治層面,2017年俄羅斯被揭利用Facebook、Twitter等社交媒體散播假資訊,影響美國總統選情。香港在2003年沙士爆發期間,曾有人於網上散播「香港已被列為疫埠」的假消息,引起民眾恐慌搶購糧食;2014年佔中期間,坊間出現大量有關病人因救護車被堵塞而失救死亡的虛假消息。

假資訊充斥網絡世界,影響的不只是「真相」,還有機會威脅民主制度;特別是選舉期間的假新聞,令我們錯誤地相信某政治人物是個理想人選,因而投票令他當選,最終為社會帶來災難,社會成本可以很高。一個純粹惡作劇的謠言能够危及他人性命,曾經網上謠傳香港紅十字會將收集得來的血液轉運至其他地區,最後紅十字會罕有地澄清謠言。至於過去五個月來 ( 仍未停止 ) 的社會事件,究竟充斥了幾多假資訊便不得而知,但可以肯定已經牽動不少人的情緖,更不幸大部分都是仇恨情緖。

由於篇幅所限,筆者在下一期專欄再跟大家分享這個議題的一些看法。

*以上內容及資料僅屬個別作者的個人意見,並不代表www.cpjobs.com的立場。

Facebook , fact check , fake news , Twitter , 假新聞 , 社交媒體

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在數位經濟與人工智能技術高速發展的今天,企業正面臨一場前所未有的技術變革。隨著大型語言模型與自主智能體(Agentic AI)的持續進化,企業在享受自動化與生產力提升的同時,也無可避免地遭遇了複雜的道德與管治(Governance)難題。若缺乏完善的監管框架,AI 的失控不僅可能引發公關危機與合規風險,更可能損害企業的長期競爭力。因此,深入理解並建立具備韌性的 AI 管治機制,已成為現代企業不可迴避的戰略核心。 企業在引入 AI 時首當其衝的挑戰便是算法偏見與歧視。AI 模型的輸出品質高度依賴於其訓練數據,若歷史數據本身潛藏社會偏見,AI 系統便會不加思索地放大並延續這些不公。以人力資本管理為例,曾有跨國企業開發 AI 簡歷篩選系統以加速招聘流程,卻發現系統因過去十年的技術職位多由男性擔任,進而「學會」對包含女性特徵詞彙的簡歷給予較低評分。這種情況若發生在銀行或保險業的信貸審批上,將對特定族群造成系統性歧視,進而引發嚴重的合規風險與潛在的金融爭議。 另一個不容忽視的難題是深度學習模型的「黑箱」特質與透明度不足。即使是系統開發者,往往也難以確切解釋 AI 是如何推導出特定結論的。在醫療健康診斷、保險理賠評估或金融爭議處理等需要高度問責與精確性的領域中,這項缺陷尤為致命。若 AI 系統拒絕了客戶的理賠申請或作出了不利的決策,企業卻無法向大眾與監管機構提供清晰的邏輯解釋,這將嚴重摧毀消費者信任。因此,「可解釋性 AI」(Explainable AI)的發展與應用,對於推動技術落地至關重要。此外,在日常營運中,員工若在未經授權的情況下使用面向公眾的生成式 AI 工具,極易在不知不覺中輸入企業機密或客戶的敏感數據,這凸顯了防範數據隱私與商業機密外洩的迫切性。 面對上述挑戰,企業必須摒棄僵化的政策,轉而建立一套動態且跨部門的 AI 管治框架。AI 的應用早已超越單一資訊科技部門的範疇,企業應籌組涵蓋技術、法務、合規、人力資源及業務代表的專責委員會,共同制定符合企業核心價值觀的 AI 使用政策。同時,企業必須實施分級風險評估機制,針對不同應用場景採取差異化管理。例如,用於撰寫一般行銷文案的低風險系統可採常規監管;但涉及客戶信用評分、自動化醫療決策等高風險領域,則必須強制進行嚴格的「偏見審計」,並確保人類在決策流程中保留最終決定權。 在技術部署與企業文化層面,企業應積極引入私有化與企業級的 AI 解決方案,透過安全的隔離環境處理敏感數據,從根本上阻絕資料外洩的風險。然而,技術的防護仍需配合持續的內部審查與教育訓練。由於 AI 模型會隨著時間推移產生「數據漂移」(Data Drift)導致預測失準,企業必須定期對系統進行回溯測試。更重要的是,管治不僅是限制,更是賦能。企業應致力培養全體員工的數位素養,教導他們識別輸入敏感資訊的風險,並學會批判性地評估 AI 生成的結果,而非盲目信賴。 總結而言,在數位轉型的浪潮中,AI 的管治與道德標準絕非阻礙創新的絆腳石,而是企業實現永續發展(Sustainability)的堅實護城河。一間能夠負責任地運用 AI、嚴格保障數據隱私並確保算法公平性的企業,將能在未來競爭激烈的市場中贏得深厚的社會信任與品牌價值。唯有將「道德設計(Ethics by Design)」的理念深深植根於 AI 應用的每一個環節,企業方能在這場持續進化的技術革命中穩健前行。

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