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德勤專業洞察香港AI生態圈 倡「走出去」開拓數據領域

撰文:王玥晨
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人工智能(AI)發展的成功關鍵,取決於建構完整的生態系統,從數據獲取、模型開發到場景應用等環節,需要業內大小企業緊密協作,方能釋放AI的無窮潛力。為推動香港AI生態圈蓬勃發展,德勤今年10月與百度合辦研討會,邀請多名業界翹楚,深入剖析AI技術如何重塑各行業格局,活動吸引近百名業界精英出席,共同探索在數碼轉型路上搶佔先機,實現業務創新與增長。

是次研討會主題為「AI時代下的生態系統、科技與治理的融合」,活動雲集AI領袖講者,包括國際軟硬件巨擎輝達(Nvidia)和聯想(Lenovo)、本地領先AI 應用和算力技術公司Fano Labs和ClusterTech、AI 初創企業Pantheon Lab和Votee,以及香港科技園代表。研討會在德勤位於科技園的「創新及資產研發中心」舉行。

德勤作為AI全方位解決方案(total solutions)提供者,深入了解AI生態系統,能為客戶選擇最適合的技術路線和合作夥伴,確保AI項目能為業務創造價值。德勤中國香港政府及公共服務行業主管合夥人陳淑嫻、德勤中國華南區科技、傳媒和電信行業主管合夥人陳耀邦、德勤中國網路安全服務合夥人林普毅,以及德勤人工智能研究院(香港)院長馬培煒博士,皆在是次研討會上分享他們對AI發展趨勢的洞見。

香港AI生態圈穩步發展

特區政府上月發表新一份《施政報告》,銳意將香港打造成國際創新科技中心,並致力推動數字經濟發展。其中,政府提出設立 100 億元「創科產業引導基金」,引導更多市場資金投資到包括AI在內的未來產業,同時建議發展低空經濟,帶動AI和數字產業發展。此外,財庫局今年年底將發表政策宣言,闡述對金融市場應用AI的政策立場和方針。

陳淑嫻表示,香港的AI應用領域正不斷擴大,目前主要涵蓋公共服務、金融和醫療等範疇,而AI生態圈亦正穩步發展。在基礎建設方面,數碼港AI超算中心首階段今年內將投入服務,有助提升本地算力,促進更大型、更複雜的AI模型訓練和開發;在政策體系上,政府亦提供不少支援,包括透過資金平台推動創科公司發展AI,並將低空經濟列為重點發展方向。

至於人才方面,馬培煒形容香港各大學具備深厚AI科研底蘊,尤其在分子結構、蛋白質研究等領域有不俗成就,為AI產業發展提供了人才儲備和技術支持,未來發展潛力巨大。他補充,香港發展AI產業具備一定優勢,舉例指香港作為金融中心,在金融科技(fintech)有可觀發展,例如金管局透過監管沙盒,鼓勵公司將AI應用於客戶盡職調查(KYC)和反詐騙等真實場景,成果值得期待。

德勤中國香港政府及公共服務行業主管合夥人陳淑嫻

倡「走出去」戰略 加強地區數據合作

數據是人工智能的「燃油」,對AI模型訓練尤關重要。陳淑嫻認為,香港AI生態圈面臨的其中一項挑戰,正是本地數據量有限,限制了AI項目的發展規模。她指出︰「香港無論在人口、面積都非常有限,相比一些大型市場,例如內地、美國等,本地AI的發展規模面對一定局限。因此,香港需要『走出去』,並發揮『超級聯繫人』角色,與大灣區、內地和國際市場接軌,促進高質素數據流動,藉此突破技術瓶頸。」她建議先從非敏感數據著手,舉例在醫療領域上,可先透過技術隱去重要個人身份和私隱資料,然後通過獲取病人年齡、病史、飲食習慣等非敏感數據,加強訓練本地AI模型。

香港創科局與國家網信辦去年就大灣區內數據跨境流動,簽署合作備忘錄,《大灣區標準合同》便利措施於同年推出,在銀行、信貸和醫療界別先行先試,促進個人和機構按自願原則及統一範本,訂立標準合同,簡化大灣區內個人信息跨境安全流動。相關措施在今年11月擴展至大灣區和香港所有行業。

陳淑嫻補充,內地數據流動的發展迅速,例如多個城市已設立數據交易所,推動數據市場化,相反香港因法規和政策原因,步伐相對緩慢。她建議香港政府持續加強推動本地和跨境數據合作和流動,並完善在AI倫理和治理上的法規和政策,減低開發者和應用者的潛在合規風險,讓它們有更大誘因廣泛應用AI。

對於如何突破香港AI市場規模的局限,馬培煒亦認為香港應放眼世界「走出去」,並專注開發個性化的產品,以追上目標市場的發展速度,藉此增加投資者對本地AI產業的信心,增加投資動力。

德勤人工智能研究院(香港)院長馬培煒博士

德勤自行開發聊天機械人 回應敏感數據需求

生成式人工智能(Gen AI)聊天機器人近年呈爆發式增長,由於其語言理解、情境感知、模態互動等技術能力大幅提升,愈來愈多企業將其廣泛應用於客戶服務、行政支援和內容創作等範疇,藉此提升工作效率。

為滿足企業對聊天機器人日益增長的需求,德勤與硬件開發商合作開發了Gen AI 聊天機器人「Sapitor」;有別於市面上其他聊天機器人,Sapitor能夠搭載於個人電腦上並離線使用。

馬培煒表示︰「Sapitor的開發理念特別注重數據安全和隱私,所有機器和服務都可在斷網的情況下運行,滿足了對數據敏感度高的客戶需求。Sapitor還結合了向量資料庫(vector database)和知識圖譜,提高了檢索準確性和語義理解能力,使其能理解文章不同部分之間的關聯,並在語義層面上進行搜索,而非僅僅尋找最匹配的段落。」

(資料及相片由客戶提供)


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