關於 ip入侵手機 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

范健文接受查詢時表示，當大家登錄網絡平台（例如社交媒體），便會產生 Session ID，以便平台比對用戶身份。若果電腦不幸被黑客入侵，又或者用戶安裝了一些植入了惡意軟件的瀏覽器插件，用戶 Session ID 便有機會被黑客盜取，從而假冒用戶登錄系統。

但范健文亦坦言，就算黑客取得 Session ID，在利用另一電腦入侵受害人系統時，由於 IP 地址不同，系統亦應該要求用戶完成 2FA 以檢查身份，因此他也無法理解，為何黑客入侵希比帳戶時，系統並沒有要求希比完成 2FA 程序，「事主或需要進一步檢查電腦，以查證事件源由。」

問到如何避免同類事件發生，范健文指出，用戶必須要為電腦安裝防毒軟件，也不要隨意安裝瀏覽器插件。他又強調 2FA 非萬無一失，皆因經常用作 2FA 的一次性密碼（OTP），往往是經由手機短訊（SMS）發送，「而 SMS 本身並非加密」，要求用戶利用手機程式按鍵確認登入，是相對安全的 2FA 方法。

https://wepro180.com/tech-news/youtuber210528/

再介紹一下 VPN，前年不少香港人覺得自己與 VPN 無關，到了今天，VPN 已幾近成為香港網上生活之日常。

👉👉👉 零基資安訓練營（零）：用哪間 VPN 公司較好？👈👈👈

在暴風雨的前夕，忽然很多朋友問我用哪間 VPN，那麼我先回答。我用的是 ProtonVPN。

我用 Plus 計劃，一次過訂兩年，每月平均費用為 US$ 6.63， 折合港幣 52 元，可以同時連接五部機器。記得要上其官方網站購買計劃，不要在 App Store 裡購買。

該計劃有 50 多個的伺服器可以選擇，看 Netflix 沒問題，YouTube 也平穩，但連入中國的網站，例如微博、知乎等，就往往要先斷線才能連上（似乎不少 VPN 也有類似問題）。他們也有提供免費版本，但速度較慢，建議試用過免費版之後，沒問題就轉用 Plus 計劃，體驗會好很多。

我用 ProtonVPN 的原因，因其總部設於瑞士，創辦人是來自台灣台南的嚴育銓博士，還有其他在 CERN 工作的科學家。由於 VPN 背後的運作都很複雜，例如採用哪個 VPN 制式（諸如 OpenVPN、IKEv2/IPSec，或甚至 WireGuard 等）都不是用戶容易理解，所以找一個可靠的團隊是極為重要。

看過不少嚴育銓及 ProtonVPN 的訪問及介紹，以及網上的風評，目前我認為這間公司可靠，所以推介使用。（如果以後有變，再跟大家交代。）

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鑑於很多朋友跟我反映，在手機上使用 VPN 遇到的問題，在這裡一次過答。手機連 VPN 有個問題，是經常會斷線，最常見的原因，是手機網絡斷線了（例如入電梯，躲到暗角），VPN 也同時斷了，但當手機重回網絡，VPN 卻不懂跟著一起去連。

這種情況間中出現，很難完全避免。所以我使用 VPN 的場景，主要有以下三個場境：

一，使用公共 wi-fi，一定會使用安全措施，即 VPN。這是很必須。
二，到訪的網站本身沒有使用 HTTPS 協議。
三，當我想隱藏自己的 IP 時，這個按自己情況決定。
四，不能正常訪問的網站，靠 VPN 幫手。

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以下是其他 VPN 的點評：

NordVPN

以前用過 NordVPN，但該公司在 2019 年被 4chan 的用戶揭發，原來在 2018 年有個比較嚴重的保安漏洞，其在芬蘭的伺服器被入侵，但該公司沒有主動披露，是後來被揭發後才主動交代。事件揭發後我有發信問過他們情況，他們的客戶經理回覆說：「我們的服務尚未被黑客入侵，該台被入侵的伺務器上並沒有可用於模擬或解密其他服務器的訊息。」並強調這是個別事件，用戶資料沒有受到威脅。

不過我覺得他們沒有主動招認，而是被揭發後才披露細節，對這間公司的印象不好，所以取消了戶口。如果你本身已經有 NordVPN 的付費戶口，建議繼續用，使用期過了以後，再找別的公司。

PIA VPN

PIA（Private Internet Access）本來是一間極為出色的公司，其他 VPN 公司雖然聲稱尊重你的私隱，但 PIA 是曾經被傳召上法庭並被要求交出客戶上網資料。PIA 直接向法官說，他們交不出任何資料，因為他們從來不保留相關記錄。FBI 做了相關調查，也查不出甚麼痕跡。

我用了 PIA 一段時間，介面不算好，頗易當機（也可能是我的電腦問題？），但令我放棄他們的關鍵原因，是因為他們在 2019 與一間叫 Kape Technologies 的公司合拼了。

Kape 這家公司的名聲極差，出賣客戶資料，甚至在客戶電腦上安裝惡意軟件。其實 PIA 及 Kape 是兩個完全不同方向的公司，不太明白為何會走在一起。去年合併之時，在資訊安全界別的圈子裡引起頗大回響，PIA 後來發表聲明，說是獨立運作，但身為香港人，又怎能相信一間公司真的會有兩個制度，所以我停用了。

如果你仍然有這間公司的戶口，那就繼續用吧，但到期之後，建議改用別的服務。

CyberGhost VPN

CyberGhost 介面不好用，而且由 Kape Technologies 營行，Kape 這家公司在網上的聲名不佳，可免則免。但因為宣傳攻勢厲害，廣告甚多，很多人不慎選用了。如果你最近用了，建議立即申請退款。

至於其他公司，例如某某 VPN 有沒有中資背景？這個不好說，各位自行在 Google 搜尋。但謹記一點，身為用戶，是很難判斷 VPN 的運作方式及採用的制式是否可靠，所以找一家可靠的公司是關鍵。

如果真的要我定一個排行，我會選擇 ProtonVPN > NordVPN > PIA

另外要留意一點，VPN 公司有兩種典型的宣傳手法，一是付費叫人寫評論，甚至是開設一些假裝中立的博客來增加自己的曝光率。二是提供 referral code 給介紹人，申請成功的話介紹人便有額外的免費月份或現金回佣。對於後面這種方式，我不覺得反感，因為有很多人在介紹的時候，可能是確實相信該服務好才介紹，說明有利益便合理。

不過我在上面的連結，完全沒有提供附加介紹碼（referral code），所以讀者申請了哪個服務，我是不會有任何回佣，大家自行選擇用哪個服務。

還有一個小技巧，有時去 Slickdeals 搜尋一下，可能會有些優惠券（但目前 ProtonVPN 的優惠已經過了期）。

如果申請 VPN，去相關公司的網站申請戶口，通常會較為便宜。如果直接在手機 app 上申請，價錢可能會貴一些。

簡單科普一下：

VPN 不是新鮮科技，九十年代已有。雖然我聽過很多人用 condom 來解釋 VPN，但其實 VPN 的保護機制與 condom 的保護機制完全不同。簡單來說，VPN 就是在兩個電腦之間打開一條加密的通道，資料包在傳送時加密數據，資料在汪洋大海飄浮的時候，就不會被人截取或監控。

雖然 VPN 的運作形式跟 condom 不同，但在使用的場景又有點相似。有些情況下確實沒有必要使用 VPN，沒有 VPN 上網更覺順暢，但如果你上網瀏覽不同網站，尤其訪問一些沒有 HTTPS 的網站，而這些網站又涉及個人資料，別人是完全可以偷窺你的瀏覽資料，清晰得有如坐在你身後一樣。如果你外出時使用公用的 wi-fi，風險就更大。

所以，即使沒有惡法，使用 VPN 也是重要的資訊安全措施之一。不過要留意一點，用了 VPN，最多只是把自己的資料加密，但不代表可以完全隱身匿名。例如監控者雖然不能看到加密了的內容，但他可以看到資料傳送的地點及時間。

要做到真正隱身匿名，不單要有強大的資訊安全學識，還要非常有耐性及堅持，例如我關注的一個匿名博客，其博主因應疫情而改變了發文的時間規律，改為兩、三星期才發一篇文章，因為他擔心自己萬一需要被隔離，若然長時間不發文，有關當局就可能可以從隔離人士中找尋蛛絲馬跡。對大多數人來說，要做到隱身匿名是極艱難。

所以，資訊加密是一回事，但隱身匿名則是另一回事，兩者不能混淆。

這篇文章有點長，簡單提三點：

一，選用 VPN，要留意其公司背景，我目前推介的是總部設於瑞士的 ProtonVPN。
二，使用了 VPN，能把資料加密，防止偷窺，但不等同完全匿名。如果你要完全做到隱藏自己的身份，技術甚高，請參考另一篇文章〈如果要完全隱藏網上身份〉。
三，使用 VPN，由於速度及連線上都會有輕微差別，若然發覺某些網站忽然上不到，很大機會是因為 VPN 斷了線，斷線後再連線便可，但也許要些時間適應。

最後想說要一點，請不要在留言區裡再問「我無違法，我行得正企得正，怕乜嘢呢？」，我對這個問題，實在已沒太多耐性。

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近日，我與阿萊克斯·彭特蘭教授（Alex Pentland）展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。

《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特（Will Knight）主持了這場對話。

阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院，為全球大資料權威專家之一，現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授，擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜，曾參與創建MIT媒體實驗室，是全球被引述次數最多的計算科學家之一。

對話金句：

李開復：

 AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，這種價值的產生極其迅速，只需要幾個月，甚至短短幾周。
 未來突破很難預測，對奇點、超級智慧的爭辯，在我看來都過於樂觀了。
 小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，不要與巨頭核心業務正面硬碰。

阿萊克斯·彭特蘭：

 AI絕非試圖取代人類，而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作，讓人們更好的進行社交和連接彼此。
 最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
 人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

我在對話中表示，當我們試圖解決AI問題時，應該用技術來解決技術的問題，可以尋求與監管部門協作，而不只是丟給他們，“新技術會衍生新的問題，我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案，就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生。”

彭特蘭教授認為，人工智慧的核心，是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家，連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準，就像TCP/IP互聯網協定那樣，避免AI冷戰。” 我們都贊同，AI發展從來不是單打獨鬥，跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動，主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。

麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF）由麻省理工學院的中國留學生創立，至今已有十年，是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者，共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。

以下是我們對話的核心內容，由我的同事整理、分享給大家：

Part I 主題演講

▌李開復：各方應協作，讓AI 更務實

非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請，對於人工智慧的看法，這次我主要想講四點。

第一點是我書裡的主題，人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段，從應用落地層面來說，正迎來了AI發展最大的機遇。

很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局，從視覺、語言、觸覺和其他感知技術，到自動化機器人、無人駕駛等，對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性，但我預測未來的格局會非常龐大，依據統計，各行各業採用AI的程度目前不到5%，AI應用的中長期增長曲線相當可期。

第二點是我很欣喜看到的一點，AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多，更多的AI公司湧現出來。

AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。

作為AI投資人，我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向，就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的，通常只需要幾個月，甚至短短幾周就能看到成果。

現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數，仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說，它們需要的是高度定制化的方案，而非通用型AI方案，所以融合的過程中，不可避免會遇到不少挑戰和痛點。

第三，我早年做過很多科研工作，很高興能看到關於系統一和系統二（System One, System Two）的討論，我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二，即從識別、決策、優化等能力，升級到感知、認知等進階智慧的能力。

有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧，其中一個流派主張回歸經典的AI理念，甚至重新構建嶄新的模型結構，在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。

回看人工智慧過去60多年的歷程，最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路（CNN）帶來的喜人成績，還有預訓練自然語言處理模型（Pre-Trained Models for Natural Language Processing）的廣泛運用。

預訓練模型與人類語言學習的模式類似，不管是英語還是中文，在習得這些語言之後，再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中，這種模式比我們想像得還要強大，就像阿爾法圍棋（AlphaGo）一樣。

最後一點我想說的是，如何讓AI變得更務實。

AI有很多問題，例如隱私、資料安全、治理和監管，在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時，有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法，其實不然，我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力？

就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生；面對千年蟲難題時，也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術，應對DeepFake深度換臉程式的挑戰；或者通過聯邦學習技術，在保證資料私密性的同時，滿足深度學習訓練需求。

作為握有技術能力的群體，我們需要與監管部門一起協作，而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力，我們可以讓AI的應用變得更有深度，更加務實，更高效地克服現在面臨的種種問題。

▌阿萊克斯·彭特蘭：國家間應建立互通標準，避免“AI冷戰”

我對當前的深度學習技術不太樂觀。

最為主要原因是，深度學習不僅需要龐大的資料來源，而且要求這些資料長時間恒定不變，以保證模型訓練結果的可靠性，例如人類的面容、語言，就是相對穩定不變的資料來源。

但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時，出現了倉庫貨物緊缺，不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰，就是因為快速變化的疫情，和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。

另外，我想談談如何通過聯邦學習，促進資料的流通。

大多數公司沒有足夠豐富的資料，需要聯合不同的資料來源。基於這種需求，出現了很多新商業模式，比如“資料經紀人”——他們不出售資料，而是把資料借出去，作特定需求的使用。

“資料經紀人”業務湧現了很多，他們促進了資料的流通，也加強了資料的隱私性。因此，像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合，有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。

聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設，為資料應用和深度學習提供基礎環境，比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗，新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統，來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗，涉及不同資料的互通性和連貫性問題。

我們仍在研究如何用儘量少的資料，實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料，這些資料能使AI應對迅速變化的情況，並及時做出調整。

我們打算將AI與其他基礎科學結合，例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料，可能會比深度學習更加強大。

除此之外，我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益，這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。

另一方面，我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作，找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。

我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策，也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率，比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。

基於我們已有的多中繼資料庫，現在可以利用AI實現全新的資料優化方式，將貧困、不平等這種之前無法量化的指標，通過可量化的指標進行評估。

同時，要真正實現這個目標，我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準，國家之間就不會相互信任去合作，就可能出現AI冷戰。

因此我們需要找到促進合作的方式，就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的，新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統，將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。

Part II 對話

▌ 美國線上教育發展難度更大，只在ZOOM上講課是不夠的

Q1：疫情加速了行業的改變，遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展，這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談，目前看好AI在哪些領域應用的未來前景？

李開復：疫情的確對整個社會產生了實質性的影響，人們行為習慣發生了很多改變，更願意接受線上學習和工作了。

這種新的行為習慣產生了大量資料流程，為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料，可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究，因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。

AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務，例如批改作業，讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上，能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性，比如設置卡通版AI虛擬老師，讓課程充滿趣味性。

在中國，有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速，像創新工場投資的VIPKID，讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前，中國的線上教育已經擴展到了更多科目，包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。

相比之下，美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的，好的線上教育必須要有好的內容。

▌AI核心是增強人際互聯，應注重文化多樣性

阿萊克斯·彭特蘭：李開復博士提到的教育案例，我不是很認同。

MIT大約20年前就在教育中使用AI，重點根本不是內容，我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。

AI絕非試圖取代人類的作用，我們更強調用AI增強人與人之間的互動，讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術，不是要取代你，而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人，讓你更容易的獲取資訊，並進行創新。

我們可以利用資料激發更強的創新力，培養領導力。只有基於這樣的宗旨，才能促進更有創造力的教育和學習，這比關注教育內容本身重要得多。

在加拿大，有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI，比如水管工，教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識，而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。

我們之前在中國調研了3000多個孵化器，發現創業公司成功的要素裡，第一個是文化多樣性，也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性，他們能否發揮自己所長，並很好地進行團隊合作。

1956年，馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解，不應該只停留在“人工”層面，而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作，我把它叫做延伸智能（Extended Intelligence)。這也是我想強調的，人工智慧這個名詞有一定的偶然性，但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。

▌AI未來突破難預測，奇點、超級智慧過於樂觀

Q2：未來十年AI有沒有可能取得重要突破？比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼？

李開復：過去60多年來，深度學習是唯一的重大突破。在這之後，卷積神經網路（CNN）和GPT-3等都算是重要的改善，我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。

對科學家來說，他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易，只要有大量的資料，就可以從實驗室進入到行業應用，CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。

我是務實派的，雖然持有樂觀態度，但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測，對奇點（Singularity）的爭辯，甚至預測超級智慧的出現，在我看來都過於樂觀了。

阿萊克斯·彭特蘭：我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋，包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等，是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論，並進行實踐。

從務實的角度來說，我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言，我們有這麼多醫院，在新冠疫情期間做了很多的實驗，為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢？

儘管資料有不相容的地方，但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來，我們對資料的需求也許會越來越少，外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料，因為他們對規則已經瞭若指掌了。

▌不要墨守成規，要跨領域、跨學科應對挑戰

Q3：人工智慧會有什關鍵挑戰？對於想從事這個行業的人，有什麼是需要瞭解的關鍵點？

李開復：首先，大背景在改變，新科技層出不窮，我們每年都需要學習新的東西。

其次，人工智慧可能引起各種問題，包括偏見、歧視、倫理道德等，是否危害人類的身體健康，無人駕駛技術該何去何從等等。

第三，人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校，能夠把AI教育擴展到各個學科，讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。

阿萊克斯·彭特蘭：是的，我朋友做過一個有關電的趣味類比，電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候，並沒有發揮出多大的作用，因為大家並不知道如何改造生產流程。

AI在一些領域發揮的作用是顯著的，但應用到其他領域時，就需要改造流程。很多情況下，最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。

而有意思的是，就像李博士提到的，像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。

比如，我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話，大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題，不能只是工程師或者社會科學從業者們在做，經濟學家，政治家等等都必須參與進來緊密合作。

隨著AI的應用領域越來越廣，除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則，還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。

▌雖然大公司實力不容小覷，但依舊對小公司抱有期待

Q4：AI研究會消耗大量的資源，我們是否應該將資源往學術界平衡？現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎？

李開復：就人才而言，現在已經有重新平衡的跡象了。

過去，頂尖大學的學者基於待遇和種種考量，不少選擇去企業界工作。而近期，曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。

但像GPT-3這樣的技術，仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練，就要花費460萬美金，只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。

我觀察到，近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建，為了解決特定問題而生，並非紙上談兵做突破性科研，切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。

例如，為製造業進行AI賦能，不是一件輕鬆的事，需要去工廠實地勘查，瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易，不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果，就會給產業界帶來革命性的影響。所以，雖然大公司的實力不容小覷，但我依舊對小公司抱有期待。

阿萊克斯·彭特蘭：大學和公司是一種融合的關係，不僅體現在人才流動上，也會進行資訊資源分享，彼此是整體性的合作態勢。

當然這也不是絕對，產業界的保密需求還是存在的，只是從學校的出發點來說，我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果，並與企業合作，形成標準化平臺。

▌人工智慧取代人類需要上百年或更久

Q5：兩位認為什麼是AI不能取代的？

李開復：一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力，瞭解自己知道什麼不知道什麼，這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心，人類之間的信任、友誼，自我認知、意識等。

阿萊克斯·彭特蘭：人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

▌AI創業建議I：找到小切入點，不要與巨頭正面硬碰

Q6：李博士提到了AI在小企業中的運用，可否再舉例說明是如何運用的？

李開復：這個問題分兩部分：一個是小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。

對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司，需要確保有足夠的資料，以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型，並且有願意變革的開放性公司文化。

所以，早期應用AI的公司可能規模較大，因為他們有足夠大的資料，和可相容變革的商業模型。每個例子都不同，不是任何一家公司都要應用AI。

阿萊克斯·彭特蘭：如果我們放寬AI的定義，或許水管工、合同工都有資料，通過一些簡單的分析、整合，AI也可以在很大程度上改進他們的工作。

這些都是很小的切入點，基於簡單的AI分析、機器學習，依舊可以產生巨大的潛力。

▌ AI創業建議II：知曉技術，同時理解商業

Q7：兩位再分享一下最後的建議？

李開復：我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代，我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地，而不僅僅鑽研技術本身。

阿萊克斯·彭特蘭：不要太較真於深度學習或者冗長的演算法，一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身，要明白資料類型、形態和規律，關注商業流程。

感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。

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我最高觀看次數的影片 (我為何不再拍暗網? 只說一次): https://www.youtube.com/watch?v=jbihKaqEEQw&t=127s

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日本最殘酷的直播節目: https://www.youtube.com/watch?v=7E81OKVX7wc

網上最可怕的一個字 (Ft. HenHen TV): https://www.youtube.com/watch?v=tLedkSHc7Os&t=145s

全球10大Google Map被禁止的神秘地點

10個Google Map被模糊的神秘地點
世界10大Google Map禁止的神秘地點 [2020版本]

我駕駛這麼多年都會依賴 Google Maps, 會否像身上裝了一個追蹤器呢? 另一邊廂有些市民會為了私隱, 在Google maps 模糊自己住宅.
那南極又住了什麼古老文明需要模糊呢? 啊拉斯加被模糊的空地有一部天氣控制機?
KFC的商標又跟10個google map被模糊神秘地帶有什麼關連呢?

大家好又是我暗網仔.
2020年過了一半, 今時今日網絡私隠是重大問題的時候一定要用Nordvpn.

用了nordvpn這麼久發兩大好處.
能自由自在遛覧任何網站的權利
私人資料受到保護, 完全 “沒可能” 被黑客入侵
好像我, 完全不會怕開車到䢒區然後沒有信號, 因為Nordvpn全球58個國家有5600多個私人服務器.
我之後路上cut左人線不怕被人hack部手機然後知道我的地址尋仇, 因為Nordvpn的雙重加密, 即使説分別通過兩個server服務器才連接你的IP地址. 那我就放心了.
如果我現在開車到咖啡室然後到機場再搭飛機到中國大陸, 也不會怕用他們的WiFi不安全, 因為nordvpn的保護=任何wifi也行!

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否則可能你走到google map被模糊的地方, 走不出去.

nepal- 尼泊爾的秘密
位於尼泊爾, 喜馬拉雅山的Kangtega山峰, 高達22,251尺. 如果打開Google maps可以看到整個又名 “the snow saddle” 的山峰給黑影污點蓋過住. 目的為隠藏進入雪山內秘密基地的門口.
分開兩個派別的陰謀論家:
一. 是相信雪山?面有給世界上最有錢的人避難的地堡.
二. 雪山?面是秘密的外星人. 這理論出名到ufo專家指這裡是尼泊爾版的 ‘51區’ 或 ‘51區第二.’

Romania spaceship, 羅馬尼亞飛船
那明目張膽的外星人呢? 位於羅馬尼亞荒野䢒區google map曾有段時間能清楚看見這個形狀極似ufo的物體. 這事件特別之處, 是圖片被大si報導後, Google緊張馬上給牠打格.
之後出了這張則面圖片, 更明顯顯示這真是一架ufo. 有指Google map好多時候也會用幾年前的舊照片, 那這部ufo有沒有人嘗試過去尋找牠呢?

sandy island (消失的小島)
1774年英國探險家James cook在法國 ‘新喀?多尼亞’ 海域發現一個命名Sandy island的小島.之後的2百多年, 該島都在各大小地圖出現. 直至Google map出現了這張照片. 小島是消失嗎? 還是從來沒有存在過? 2012澳洲的科學家到了傳說中的sandy island發現該位置根本沒有土地, 只是世人誤傳了當年James cook的筆記. 12’ 年11月google map正式將sandy island刪除, 剩下一個黑影. 這算是地圖上最遲糾正的誤差.


Russia’s secret city 俄羅斯的秘密城市
位於俄羅斯算是Google map模糊最大面積的地方. 是一整個城市都被模糊. 這個 ‘秘密城市’ 位於西伯利亞一些寒冷的叢森區附近. 有指這是總統Vladimir Putin 真正家族成員的居住地. 其實自1986年俄羅斯已被爆有多個 ‘秘密城市.’ 總居住人數超過一百萬人. 最奇怪就是大部分這些城市都是沒有名字, 只用一些數目字去命名.列如: city 40.

那被模糊的秘密城市更深層的秘密又是什麼呢?

Haarp

如果打 ‘天氣修改’ weather modification這些字眼進Google, pokemon的網站會出現. 真實世界weather modification 天氣修改, 或weather control天氣控制是真的. 最普遍是 ‘cloud seeding’ 人工降雨, 即是影響雲層掉下來的雨量.
近啊拉斯加州的Haarp是google maps最早打格的地方. 但從圖片中去看只是一遍森林. 之後因為太多人去探險, 政府出來解釋該地方是用來研究如何修補臭氧層的破洞. 但有指Haarp真正身分是一部控制天氣的機器. 而最恐怖是Haarp被指是造成了近代多個災難. 真相又是什麼呢?

不知名的兩間屋
Google map有一些監獄或名人住宅會被模糊的原因是想防止人自由出入. 令我覺得最有趣個案是英國Stockton-on-tees小鎮Princeport road上被模糊的兩間小屋. 連屋主也不明白為什麼需要blur自己的屋. 有什麼的世紀大陰謀呢?

KFC
KFC logo上的colonel sanders頭像是世界上其中最出名的標誌. 但如果你看google maps每一個kfc都是被模糊的. 原因是google maps會幫每一個被拍到的人臉自動打上格仔. 但真的每一個都blur到嗎?

Canada’s Baker lake-water control. Did I get dumber?
這個google map個案跟我有關的. 我住的加拿大北部Nunavut努納武特
領域有這一張照片. 可以看到這個Baker lake湖泊有一大條黑間遮住. 被嚴守的Baker lake有陰謀論指是政府用來加化學藥物去控制加拿大人的設施. 這個‘水氟化’ 陰謀在北美已爭論很久. 就是政府會在公共水中加氟化物影響人民的智商. 所以我就讀不成書!

tantauco national park Chile -poachers
你關心大自然嗎? 位於智利的tantauco national park有很多愛護動物人士也會去潮聖. 也沒什麼問題. 但如果google map你想把牠放大看不到一些什麼. 因為該地位於智利荒郊很多人說這曾經是一架ufo的現場. 但我更相信是這個自然保護區想防止poachers偷獵者去殺害或偷走公園中的稀有動物. 所以沒有陰謀, 只是他們太愛護動物.

Antarctica
因為南極而誔生的陰謀論可以是無窮無盡. 如果大家想我講一集南極就請在下面留言. 今天講南極就從這張照片? 這像我們看到的南極嗎? 一點都不像. 但這就是之前google map給我們看南極的様子. 北極也是看不到的. 因為google map太大根本顯示不到. 這導致陰謀論家猜測這是跟Antartica其他不可思異畫面: 好像這些不明的神秘建築物或疑似ufo juey lok現場是有關.
這一句名言大家可以想想: strange that all countries want to take over land but no country claims Antarctica. I think there is something they know that we don’t.”

如果你不相信任何這些google map個案, 你自己可以去搜索, “看一看.”

前幾集才討論過南韓無胸罩運動，南韓女星雪莉不畏眾人酸言酸語選擇做自己，沒想到14號的時候，她還是扛不住這些網路上的惡意攻擊，因此輕生。

南韓最近也因為這起事件，出現了要求網路實名制的聲音。南韓民調機構「Realmeter」的民調顯示，有七成南韓國民贊成網路發文實名制。希望有了實名制以後，因為必須付出暴露身分的代價，所以在網路上發言的人能比較謹言慎行。

但大家可不要一聽到網路實名制就覺得說「那是中國用來監控人民的系統」。其實南韓才是全世界第一個實行「網路實名制」的國家，因為早在2008年的時候，就發生了女星崔真實，受到網民攻擊，走上絕路的悲劇，所以想藉這項法案防止網友惡意散播謠言，也就是俗稱的「崔真實法」。

這個網路實名制從2008年11月開始實行，法律規定只要是每日訪客超過10萬人次的網站，都必須要實施實名制，當時有 135 家網站因此需要以實名註冊。但卻衍生出了很多問題。像是YouTube被點名之後，他們乾脆就關閉韓國分站的部分功能，引導使用者連到美國本站。甚至有的網站就乾脆不公布自己的瀏覽次數，搞得大家都不知道就也不用查了；而且政策說要實名登記，結果網路上不僅出現大量韓國公民姓名及身分證字號的清單，讓大家方便申請帳號，更出現「韓國身分證字號生成器」這樣的外掛，只要輸入韓國人的出生年月日，就能自動生成身分證號碼。真的是防不勝防。

2011年，韓國入口網站Nate以及當時韓國最大社群網站Cyworld還因為遭到駭客攻擊，有大約3500萬的使用者個資被盜，超過當時韓國人口的一半喔。同年底，韓國遊戲公司Nexon服務器也被駭客入侵，1300萬名使用者個資再度流出。姓名、生日、電話、住址、電子信箱、密碼及身分證號碼全部被看光光。雖然可能很多人會說這不過是技術性問題，現在科技這麼進步，多一些配套措施跟安全防護，應該是不至於一直被盜個資。

不過網路實名制還有一個最根本的問題，就是「箝制言論自由」。

在2012年8月23日，經南韓八名法官一致同意，網絡實名制違憲。判決認為，網絡實名制讓言論自由受到限制，沒有韓國身分證的外國人難以註冊登錄韓國網站參與討論。而且原本實施網路實名制的目的要促進公益，BUT！網路實名制實行以後，網上的惡性言論和非法訊息並沒有明顯減少，反而導致網友紛紛改用twitter、Facebook等伺服器在國外的網路服務，打擊到了國內網路產業，沒有達到原本預期的公益性。而且網路實名制原先的立法目的其實只要藉由追蹤使用者IP位置就可以達到，根本不需要強制實名認證。

台灣目前雖然沒有網路實名制，不過其實很多網路服務都要綁定手機、申請手機上網也都要雙證件，所以原則上使用網路都會有「間接實名認證」，前台匿名，可不代表後台追查不到。只要是刑責超過三年以上，警察就可以藉由IP去找到對方，就算躲在螢幕後面，還是收的到傳票的。

但這些網路霸凌的重點其實是在「霸凌」。網路只是工具，工具本身沒有對錯。像這樣的事件就是要能讓社會大眾學習到，在網路上霸凌跟現實生活中可能一樣會有嚴重的後果。

你對於網路實名制有什麼看法呢？
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