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一講起工作，好多人即刻諗到 AI 嘅興起，尤其係生成式 AI 嘅出現有機會令到某啲嘅工種可能會被取代🥶而 Google 工程總監 Ray Kurzweil 都預測過如果 AI 技術持續發展嘅話，到 2045 年 AI 將會超越人類嘅智慧，令到好多工種比 AI 淘汰。但係每個時代嘅進步其實都係一樣，有啲工種淘汰嘅同時，亦會有更多嘅新機遇✨與其諗到咁悲觀，不如大家一齊諗吓點樣去適應時代嘅進步，為自己或者公司搵到新嘅機會同產業啦😎   🌟而家嘅情況 1️⃣以人類做主導： 大多數嘅工作都係需要大量嘅人手操作同埋決策，就算涉及到 AI 技術都仲係輔助嘅性質，例如好似翻譯咁，AI 都可以做到文本翻譯，甚至係法律上文件嘅專業翻譯，不過 AI 嘅翻譯雖然有效率，但仲未做到十全十美，所以都係要靠人手去做校對。   🌟AI 時代嘅預測 隨住 AI 同 大數據等技術嘅發展，有唔少工作有機會成為前途光明嘅職業，大家可以朝住呢方面不斷學習同適應呀🦾   1️⃣ 數據分析📊： 作為一種雙向溝通嘅工種，基本上係好難比 AI 取代，需要針對客人嘅需求做分析，而且當中包含嘅複雜性高，AI 工具只會成為一種有效率嘅輔助工具。而且喺數據量嘅爆發性增長，專業嘅數據分析師需求只會越嚟越高。   2️⃣ 醫療保健🩺： 雙向溝通嘅工種講究嘅係人與人之間嘅信賴，喺醫療保健行業絕對非常重要，而 AI 嘅出現旨在透過更準確嘅診斷同針對性治療去優化病人嘅治療結果，令未來嘅醫療水平更精準同高效。   3️⃣ 創意產業🎨：

你哋記唔記得五月發生咗咩事❓就係電話卡實名制有漏動呀😵‍💫有位小姐比人盜用咗身份，開咗成 17 張電話儲值卡🫨聽到都想即刻打去電訊商到 check 吓有冇中到招❗而且原來一張彩色嘅身份證副本已經可以登記成功，真係又兒戲又危險呀❗究竟系統設計係咪越多驗證就越好❓Budget 唔多又點算好❓大家一齊研究吓啦👇🏻   🌟咩係榮譽制度（Honor System）❓ 呢個制度係基於信任、榮譽同誠實嘅哲學方式，成本相對比較低，可以用喺好多唔同範疇，例如喺美國搭 Express Bus 嘅時候需要另外比錢再上車，但就算冇比到都照上到車，而且好多時候亦都唔會檢查車票㗎。基本上呢個制度依賴嘅係人嘅誠信，亦唔會成日實施廣泛嘅檢查或者控制系統去確保遵守規定。   佢有三大關鍵原則👇🏻 1️⃣ 信任：相信大家都係誠實同可靠。   2️⃣ 責任：大家會對自己嘅行為負責。   3️⃣ 正直：堅持道德同倫理原則。   就好似電話卡實名制一樣，電訊商同通訊辦相信市民係誠實同可靠，亦傾向相信系統，所以本身冇做啲咩複雜嘅驗證同埋後續亦冇定期抽查，所以喺安全性方面就會有漏動。   🌟咩係持續驗證（Continuous Verification, CV）❓ 佢係一種主動實驗嘅學科，通過工具去驗證系統嘅行為，而成本相對就真係比較昂貴嘅。因為需要預先收集好歷史部署嘅數據，透過機器學習分析呢啲數據同創建一個良好部署嘅基準。咁持續驗證系統就可以識別到大多數唔正常嘅情況同採取糾正嘅措施，例如將應用程序去番穩定嘅版本。而且成個過程都會實時監控同評估關鍵參數，所以點解個成本會高咁多。   虛擬銀行嘅登記系統就係一個好例子，客戶登記嘅時候需要影身份證做驗證，期間係要手動轉唔同角度影，確保係真人申請同埋真實嘅身份證，咁樣就可以大大減低咗身份比人盜用嘅問題喇。   🌟系統設計要點揀❓ 睇到呢度，老闆sss 可能有個疑問，咁榮譽制度係咪就係唔好，一定要比大 budget 去搞持續驗證先係最好呢❓咁緊係未必啦🙈你哋要先了解清楚系統建設嘅目標先，再睇一睇呢個服務喺政策層面上有冇一啲特別嘅要求，再同你哋嘅 IT 團隊或者合作夥伴傾一傾邊種模式最適合，可能用相對低成本嘅榮譽制度都可以做到比較少漏動。只要準備方案做得足夠，就算之後運行測試上發現有些少問題都可以好快咁拆掂佢，未必一定需要用到持續認證㗎❗   最最最緊要嘅係確保到系統設計喺可靠性、擴展性同維護性做得好，仲有喺安全性上做到阻擋未經授權嘅訪問同濫用就冇大問題㗎喇😎   Foundy 專業團隊話比大家知，系統設計上最緊要拎到個平衡，做榮譽制度又好，持續驗證都好，都要有一啲備用嘅措施去確保系統係夠安全❗就好似電話卡實名制咁，電訊商只要提供番一個網頁系統比市民自己上去 check 吓名下有幾多張儲值卡就已經可以提前好多發現會唔會有機會比人盜用咗身份去開卡㗎喇。你哋唔識唔緊要，搵 Foundy 諮詢啦✨

AI 嘅興起，相信唔少老闆sss 都有關注，甚至會搵一啲數字人幫手，用 AI 虛擬人做代言、用 AI 整圖取代搵 model 影產品相，又或者用 AI 去諗個行銷方向，唔只快靚正，成本仲冇咁高添🤩 不過你有冇諗過 AI 嘅決策會影響埋金融服務到醫療保健嘅唔同領域❓其實 AI 嘅決策係點樣形成❓又點樣確保佢哋係公正同正確呢❓   🌟咩係可解釋 AI❓ 佢係具備資訊公開同透明嘅特色，令普通人都可以明白 AI 係點樣做出特定決策，即係會話比你知做緊咩決定、將要採取咩行動，仲會解釋埋佢點樣根據現有嘅資料去做最終嘅演算結果。佢可以一邊執行之前嘅行動，一邊保持高水準嘅學習表現。呢樣唔只可以建立到同用戶之間嘅信任，仲確保到 AI 系統嘅責任同審查性。   🌟AI 決策帶嚟嘅倫理問題 雖然可解釋 AI 可以提高大家對決策嘅信任，但係如果導入嘅資料本身有瑕疵，呢種信任有機會變成誤信。例如喺 IT 行業一向都係男多女少，用 AI 去挑選就容易出現揀男多過女嘅現象，因為資料上都係男性為主，咁好易就變咗性別歧視喇，咁樣個結果其實就實現唔到公平性。   所以設計者必須要設置明確嘅倫理準則去糾正同指導 AI 嘅行為，尤其係處理敏感數據嘅時候。而且仲可以防止偏見同歧視嘅發生，確保到決策嘅公正性。最重要嘅係警剔不法分子或者罪犯故意開發同部署 AI 研究用喺惡意嘅事上面❗   AI 嘅技術發展真係日新月異， 未來 AI 系統嘅倫理規範同透明度都係有機會大大咁改善，喺日常生活同工作上應用只會越嚟越廣泛，所以係好需要喺以下多方嘅合作同努力❗   1️⃣ 技術開發者： 喺研發嘅時候要注意番有冇將自身嘅偏見同謬誤導入咗去

如果你係超級科幻片迷，尤其係鍾意睇關於人工智能嘅戲，你一定聽過科幻作家以撒．艾西莫夫發表嘅「機器人三大法則」😎呢三大法則對科幻片或者小說又好，對一啲優秀嘅學者又好都有好大嘅影響，尤其係近呢幾年 ChatGPT 嘅出現都明顯睇到 AI 人工智能嘅進步，就連 Facebook 睇到嘅片同 post、Google 睇到嘅廣告等都係由演算法去決定，咁究竟呢三大法則有冇被淘汰呢？   🌟機器人三大法則 1️⃣ 機器人唔可以傷害人類，或者見到人類受到傷害嘅時候袖手旁觀。 2️⃣ 機器人必須服從人類嘅命令，除非呢條命令同第一條法則有矛盾。 3️⃣ 機器人必須保護自己，除非呢種保護同上面兩條法則有矛盾。   呢三條法則睇落好清晰，但係到應用嘅時候就有啲模糊喇，例如一個人類受傷害可以救到 30 條人命，但法則上係唔容許傷害人類，咁究竟救邊個呢❓又或者自動駕駛嘅時候，如果撞到一個人，車入面一家四口唔洗撞樹受傷亡，咁又要點做❓諗深一層，大家要點樣同人工智能共存呢❓   🌟 AI 人工智能嘅六大法則 喺而家 AI 興起活躍嘅時候，好似科技界先驅 Alan Kay 話齋👉🏻預測未來最好嘅方法就係發明佢❗無可否認嘅係唔可以傷害人類係重要嘅事，但更重要嘅係大家點樣用佢嚟幫手，而唔係用佢嚟完全取代人嘅工作。而 Microsoft CEO 講嘅六大法則似乎更加貼合而家嘅趨勢。   1️⃣ AI 必須能夠輔助人類： 其實 AI 嘅出現唔係用嚟取代人類，而係輔助大家去做一啲人力未必做到或者好危險嘅嘢，例如採礦等。   2️⃣ AI 必須係透明化： 大家唔只需要 AI 機器，仲要係可以理解到佢嘅原理同規則。AI 嘅學習需要了解各式各樣嘅知識，但其實人類都要去了解佢，了解科技係點樣睇同分析呢個世界，道德同設計都係唔可以缺少。  

好多老闆sss 都唔明白點解軟體開發成日都有 bug🐛，呢頭修復番，嗰頭突然又有啲小問題😵‍💫不如咁講，越複雜嘅軟體就越容易出現 bug，如果唔係 Adobe、Apple 等大公司都唔會定期有嘢要更新啦👨🏻‍💻而且喺歷史上暫時係未有一套零漏洞嘅完美代碼，所以 IT 人員要做嘅嘢係減少 bug 嘅出現✨   🌟Bug 喺邊度嚟❓ 對於老闆sss 嚟講，可能覺得只係敲敲打打一大堆代碼姐，睇落好簡單，唔明點解 IT 人員成日都要搞好耐，仲要逐 part 去測試，點解唔一步到位，打好晒先測試？催多兩催，或暫臨時又加啲要求落去，啲 bug 發現嘅機率大增🫨   1️⃣ 其實軟體開發係一個好複雜嘅創造過程，每部分去打代碼嘅時間都要細心考慮清楚會唔會同其他部分有衝突，中間涉及無數嘅細節同變數。   2️⃣ 軟體開發涉及咗一個團隊，唔同嘅人負責唔同部分，大家溝通嘅過程都需要時間㗎，大家一齊度掂點樣寫係最好。而人力有時出錯都係好正常嘅事，所以點解要做到差唔多嘅時候就要先測試，如果唔係寫晒先測試，到時發現問題嘅時候，要喺成篇代碼入面搵錯漏係一件更複雜嘅事，分分鐘某一部分要重新寫過🥲   3️⃣ 開發團隊有機會因為時間壓力或者資源限制之下，冇辦法喺初次提交嘅時候就可以零失誤。   4️⃣ 隨住技術嘅進步同公司或者客戶嘅需求變化，原來運作得好好嘅代碼都要做調整去適應大環境或者新標準。呢個係一個好重要嘅因為點解軟體定期要維護同更新新嘅版本。   🌟解決 Bug 嘅關鍵✨ 1️⃣ 持續測試✅： 開發嘅過程涉及唔同嘅人員，所以團隊要堅持反覆嘅測試去確保唔同階段嘅代碼都係良好同冇衝突嘅。   2️⃣ 定期更新🔄： 因應番技術嘅進步同系統環境嘅唔同，透過更新版本去持續適應同改進絕對係減少 bug 出現嘅關鍵💪🏻   3️⃣ 良好溝通💬： 管理層絕對要同開發團隊保持良好嘅溝通，提供詳細嘅需求，等開發團隊可以更加了解同專注喺開發嘅過程，而且開發團隊之間亦都要保持溝通，盡量保持到喺同一個流程上面，唔同人去執行都可以做到同等質量嘅結果。