有用的資訊沒有懶人包

上週五微軟全球藍屏死機引發航空、商業、銀行、醫療大混亂，上篇文章「Single Point of Failure」揭露是系統結構沒有風險管理的問題，文章由Volitium 的CTO  參與寫成，相信能夠從保安結構去評估這件事，及認識到事態的嚴重性的人並不多，事實上，有些航空公司的航班系統直到今星期五才能完全恢復。然而以時事及時機來看，背後數據顯示閱讀的人不多，反而有人post了一條YouTube 影片，評論認為「微軟這次大規模死機是好事，證明微軟有實力」就很多人看，而且這位人兄還指網絡停頓，加密貨幣會消失，看影片的人就相信這些東西，我看了都覺得幾可笑。好多人其實無法辨別什麼是好的資訊，什麼是對自己有用的資訊。

我不是說我們的CTO提供的資料便一定是對的，但後者Youtuber說事件證明微軟的強大實力又能提供什麼資料？答案是沒有，可能你買了微軟股票，證明實力的表現是利好股價？但另一個有技術背景的人卻指出微軟是「單點故障 」，事實上亦越來越多傳媒在質疑應否全球使用同一獨大軟件作業系統？有危機意識的保安專家都會建議derisk! 

對的！好的資訊都不會給你直接答案，它只會是一些資料，能不能成為對你有用的資訊，你可能需要下功夫去尋找更多，又或者視乎你能否舉一反三，這便要求你用腦。說出微軟是單點故障，懂得舉一反三便會看到derisk 的危機意識。

資訊不平衡是自己的責任，上篇文章強調去中心化的好處，有留言反駁指crypto的電腦節點是用中心化電訊商所提供的網絡，問題來了，如果從來沒有做過crypto 節點，又或者從來不曾了解crypto 節點去中心化是什麼意思，而是只是聽人講，例如聽以上那位YouTuber講，crypto 沒有網絡便會消失，如果你相信無疑，這就是認識與不認識所製造的資訊不平衡。

對於以上質疑是否真的去中心化：「crypto的電腦節點都是用中心化電訊商」，其實只要做過節點都會知道，實際上，大部份人做節點都是用Linux, 而不會用msft, 而電訊商提供的網絡方面，香港有人用CSL, 亦有人用SmarTone, 在加拿大的節點，有人用Rogers, 亦有人用Bell, 在英國的節點用Vondafone, 在美國的節點用AT&T；如果CSL因電力故障而無法運作, 仍然還有 Smartone, Vodafone、AT&T 、Rogers，Bell, 不會全球一齊電力故障而沒有網絡，這叫去中心化！

我發覺很多人一聽到「去中心化」便覺得很反感，其實只要你以「分散風險」來取代「去中心化」一詞，可能便會感覺熟悉很多，投資組合「分散風險」，即是資產配置，一部份投資股票、一部份投資物業、一部份投資債券，「去中心化」其實就是「分散風險」，偏見令人看不到重要的事情，這也是造成資訊不平衡的原因。

至於crypto 會不會沒有網絡便消失？以上去中心化已經解答了，對於無興趣找答案，而只是聽人講，答案如何對他而言其實都不重要。

今天網絡上海量的資訊，懂得篩選對自己有用的資訊很重要，除了以上指出的問題，從微軟單點故障而延伸至壟斷企業開發的AI，也是需要思考的問題。

近日越來越多資料顯示訓練AI 的成本高昂，而盈利模式卻乏善足陳。根據datacenterdynamics.com報導，2024 年 OpenAI 訓練和推理成本可能達到 70 億美元，而收取的訂閱費僅夠推理成本，未計薪酬和訓練模型成本，資金缺口達50億美元。從電機電子工程師學會雜誌提供的資料也得出類似結論（見下圖），第一位最燒錢的Gemini 的訓練成本，2017-2023年的總數為19,140億美元，要知道AI訓練要持續更新資料，而且AI運作是在一個黑箱模式，有錯更要重新訓練，持續保養的成本仍未計算。

獲得這些資訊後，如能擧一反三，你可能會進一步問，這些企業的最終營利模式（business model)是什麼？這可能決定AI的發展能否如期快速增長。

AI公司最終的營利模式（business model)是否只靠收取訂閱費用？但人們習慣無需付費獲得資訊的模式，令最終肯付費的人未必如初時估計？最終營利模式會否回到偷取個人數據賣廣告的舊模式？如果以現在Google 壟斷Search Engine 市場模式運作，又能否應付AI的燒錢速度？如最終只得一至兩間AI 公司壟斷資訊和服務提供，如AI提供錯誤資料，會否重復今次微軟引至全球各行各業的混亂，都是值得思考的問題！

說了這麼多，筆者想指出的是今時今日的資訊很多，能否篩選好的資訊和將之轉為自己可用的資訊，是沒有懶人包的！

Don’t Trust, Just Verify

早前我在文章指出科技巨頭的AI有私隱隱患，好多人只會覺得無耐，但仍未知道問題可以幾嚴重。近日網絡上大量影片教人如何對ChatGPT進行”越獄”, 由於 ChatGPT被禁止進行一些非法行為或教導用戶做犯法的技術，”越獄”的意思是將禁止解鎖，令ChatGPT 可做到禁止的事情，從而製作出詐騙電郵、假網站、有毒連結。當科技巨頭競爭激烈，不顧後果地推出AI更緊貼知悉個人的生活細節、品味、習慣、家人、朋友連繫，當LLM被黑客入侵，這便變得非常危險，由於AI的運作是在黑盒之中，AI如何作出決定，製造者是無法知道。根據英國《金融時報》最近的一篇報道，一名駭客正在對微軟、ChatGPT和谷歌的LLM進行“越獄”測試，但道高一尺，魔高一丈，黑客始終會找到漏洞。因此，作為用戶，必須有心理準備，改變現時的工作習慣，不要隨便信任，即使是由大企業發出的資訊，而是「verify」，這就好像Crypto 界經常說的「Don’t trust, just verify 」。另外，對於新AI技術切勿跟車太貼，這也是以下BBC影片的忠告。

兩星期前，根據國家網路安全中心前執行長稱，俄羅斯黑客Qilin使用人工智能技術在倫敦NHS供應商Synnovis盜竊大量醫院病人的個人資料，並且加密後進行勒索。估計Synnovis拒絕交贖金，根據BBC報道，資料包括患者姓名、出生日期、NHS號碼和“血液測試”均在暗網被公開。

https://youtu.be/Fg9hCKH1sYs?si=TTOrmzNQBIOLazRh

加密貨幣只是炒作（hype)? ChatGPT才是真正的新工業革命？

近日ChatGPT 成為最熱門話題，然後話題又拉到與加密貨幣比較，經常聽到：「加密貨幣只是（Hype)炒作，ChatGPT 才是真正改變世界的技術！」論者認為ChatGPT 帶來的改變媲美工業革命。弊！筆者出了兩本書都以「革命」來形容加密貨幣所帶來的改變，豈不是變廢話？究竟是AI定還是加密貨幣，才是真正帶來革命性的改變？其實科技為經濟和社會帶來變革，改變人們做事的方式，便可以稱為「革命」，我認為兩方面都是。

首先，我們看看工業革命是怎樣定義？我在第二本著作「財富潛藏區塊鏈金融革命2.0」提出過1688金融革命帶來英倫銀行的成立、股票市場的發展和法律的制定，民眾更願意在股票市場投資和𠄘擔風險，這有利科技發展及公司做大做強，奠定日後工業革命在英國發展的基礎，也解釋了為何工業革命於1712年在英國首先發生。

工業革命發生在18世紀和19世紀起源於英國，然後擴散至世界各地。在這段歷史中，製造業生產由以勞動手工轉為機器製造，另外蒸汽動力、紡織機械和蒸汽機等新技術的發展，導致生產力顯著增長，蒸氣火車拉近農村和城市距離，以至人口從農村遷移至城市，引伸至城市化及工廠體系崛起，這些都是工業革命的特徵，對經濟和社會結構產生了深遠的影響。它被認為是人類歷史上的一個重大轉折點。

簡而言之，工業革命是由多種技術的發明及發展而來，並不是單一技術能夠形容工業革命對整體經濟及社會變革。

同樣道理，我們正經歷由互聯網及其他科技帶動經濟及社會變革的時代，互聯網的發展就像鐵路基建，把全球通訊連系起來，移動裝置就像火車的發明，世界各地的人的距離拉近了，通訊及面見的連繫可在任何地方、任何時間以手機連系，地域界限的限制大大降低，商業活動更容易跨地域進行，因此發展出沒有地域界限的互聯網貨幣其實是很自然的事情，沒有地域界限的互聯網貨幣便是比特幣，錢的形態以數碼出現，透過去中心化節點維繫保安及確認交易，解決價值傳輸在網上交易的安全問題，人與人的交易信任建立在高透明度的區塊鏈上，兩個不認識的人在無需政府確認的中間人（即銀行）便可進行買賣交易，錢銀交易亦省卻主權貨幣兌換的差別，交易沒有地域界限、無需最低結餘才可以開戶，沒有know your client 認證，任何人都可以在手機開戶口做銀行轉帳的事情，節省了很多中間人、bank teller 的開支，國際匯款交易更有效率和快速，這就是為何我認為比特幣是貨幣的革命。

然後以太坊以區塊鏈及智能合約為基礎，發展出沒有地域界限及去中心化的金融市場，便是的金融市場的發展，人們可以透過以太坊的Vitual machine 發行代幣集資ICO (首次代幣發行），形式如同IPO，但ICO是沒有地域界限，投資者也沒有地域之分，這省卻了很多中間人的開支，例如無需實體交易所、出市代表、證券行經紀、上市保薦人、會計師，無需這些中間人的費用，投資者的交易信任源自公開透明的區塊鏈，當然投資信心也必須來自對新項目的技術及創辦團隊的認識。雖然各國對沒有地域界限的金融集資ICO 加以否定及禁止，但技術一直都存在，沒有因禁止而消失。以太坊帶來的革命還有去中心化金融，借錢、存錢、收息已經可以跨地域，沒有實體銀行，人們各自在手機進行這些活動。

總的來說，加密貨幣的發展帶來的是互聯網貨幣及去中心化金融市場的革命。

至於由AI人工智能開發的ChatGPT ，是一個自然語言處理模型，AI從巨大的資料庫，經過處理後，透過文字對話解答使用者的問題，可以說在搜集、整理資料、構思等方面提供重大幫助，從而輔助人類加快工作效率，涉及的範圍包括客戶服務、教育、購物、健康等領域，以幫助使用者更加高效地解決問題。AI更能在剪片、構建動畫故事大綱、拍攝環境提供協助，處理前期和後期原為繁瑣人手工序，從而減省人手成本，可以說AI及ChatGPT 像工業革命中的機器、蒸氣機等發明，它有助加快工作效率。

加密貨幣和ChatGPT在不同的領域上創造價值及帶來各自的革命，加密貨幣的革命是貨幣和金融方面，節省的是金融方面的中間人成本。ChatGPT 和AI的革命是在工作效率方面，節省的是繁瑣的資料、文書處理的勞動力。

股神巴菲特助手芒格說加密貨幣應該被禁止，一些大學及金融機構禁止使用ChatGPT，但加密貨幣和ChatGPT都是一種技術，一旦出現了，便不會消失，人們應該好好利用這些新技術加強自己的優勢，抗拒及禁止只會令他們落後於世界！

ChatGPT 系列2: 人類文明死亡之日

筆者翻看自己的舊文章，原來已經寫過不少關於AI的文章：「實現未來報告」和「AI 毀滅人類的苗頭」。

星期日晚參與了皮老闆的吹水clubhouse ，當中皮老闆提出ChatGPT 話題，大家討論它如何可以幫我們很快地寫出商業宣傳文章，我們只需提供重點，ChatGPT 便可以幫我們完成。後來皮老闆更建議我用ChatGPT 幫忙寫書，當時有點惘然，只回應「啊！」一聲，這令我深入思考：「我會不會用ChatGPT 代筆？」

我承認寫商業信件、投訴信、詢問信，是可以用ChatGPT 代筆，但當涉及創作，我會不會想教AI取代自己？

我在一次區塊鏈講座中遇上讀者，他說喜歡我的文章風格，而這說話也曾在其他讀者留言中聽過，對！儘管我只是寫分析，但一些個人語氣、性格還是在不知不覺中滲透到文章中，而這就是我的風格，反影我的意識形態，而意識形態又跟我們的性格、生活背景、成長有關，是不容易改變。我在這思考過程，開始有了結論，我不想用AI代我寫書，因為我在寫書過程中，透過我的語言、語氣，娓娓地把自己的想法寫出來，跟我的讀者溝通，這是unique 的，起碼我認為如此。

我在加拿大讀中學的時候，很喜歡看書，因為住得偏遠，很多時間在巴士上，一小時的車程便用來看書，閱讀過很多小説，後來拍成電影，例如「The Firm」、「One Flew Over The Cuckoo Nest 」等等，都是書好看過電影，看過「Harry Potter 」系列的書，書的優點更明顯。在書裏我們能感受作者的心情和思考過程，我不知AI是否可真的能夠創作，但有點可以肯定，AI的訓練數據是來自人類，如果有一天人類不再創作，AI還真的可以創作嗎？

回答以上問題之前，我們或可回帶至80年代，那是創作歌曲百花齊放的年代，音樂天王巨星掘起的年代，為何近十幾年卻沒有產生同等全球矚目的歌曲及歌星？近十幾年從事創作歌曲都賺不到錢，我認為這就是原因。80年代是黑膠唱片年代，黑膠唱片是很難翻版，後來發展至CD，翻版便變得容易，至現在歌曲數碼化，streaming 所賺的錢更是微利，沒有錢賺，人們便以簡單garage band來作歌，配樂越來越單調….其實讀音樂的都會讀作家背景歷史，那是戰爭年代、還是和平富裕年代，其實都能夠從作品中聽得出來。

如果認為AI可以在創作方面取代人類，希望您能重新思考，當人類創作不再有回報，人類便無法創作，那是人類文明的死亡之日！

在「實現未來報告」一文中，筆者寫到：

很多科學家都警告AI會為人類帶來災難。物理學家霍金便曾經指出「人工智能有可能是人類文明史的終結。」特斯拉汽車創辦人馬斯克也有類似警告:「AI是人類文明最大威脅，應用AI必須受法律管制」，兩個科技界甚有影響力的人都對AI有戒心⋯⋯

文章亦引用了在Ted Talk中，訓練AI的訓練員指出，人類在不知不覺中把自己的潛意識傳遞給AI，經過AI處理後，人類的弱點被放大，此所以為何科學家覺得AI危險和難以駕馭。 這觀點在最新的Cold Fusion影片，ChatGPT 也有同樣問題。

Cold Fusion:「ChatGPT Has A Serious Problem 」

https://youtu.be/ce616lsed9Y

最初我在試用ChatGPT 的時候，也只限於尋找資料，但慢慢發現，我們所得的資料，是由AI從網絡上融合資料而成，而資料來源往往是由訓練資料庫所得，我不禁會問，如果被feed 入有偏向性的資料或是假資料，而用家不加思考用了，我們在使用時又再教AI，長期下去，我們會在不知不覺中被洗腦，又或者假的資訊，講得多會變成真的資訊？這些問題亦有其他用家反映出來！

雖然ChatGPT 受到很多規則限制，例如不可幫用戶做犯法的事情，但人類是可以不斷測試它的限制，例如我在上文測試它教我 hack 電子鎖，它説不可以，但改變問法，便可引導它做同樣的事。亦有YouTuber試過改變ChatGPT 的身份，例如沒有規例限制的人類，便能引導它提出極權管治和與人類最終一戰⋯⋯

在「實現未來報告」一文中，我指出，AI是不斷自我學習和突破，它會提交你想見到的數據，藉此影響你做出它的決定。電影Terminator中的Skynet毁滅人類並不是不可能的，例如現在地鐵火車都透過網絡操作，skynet控制系統信號……

短視的競爭和巨大商業利益，很容易蓋過長遠的視線，若AI的使用沒有規管，當出現問題才處理便會太遲，正如Elon Musk所講，AI的發展就如發展核電，也同時可以成為核彈！

ChatGPT 系列（1）： ChatGPT 的限制和用途

近排人人都在談論chatgpt, 聽到很多人玩過都認為是改變世界的必學工具，筆者也很想試玩，但由於香港要用 VPN 加外國電話號碼才可申請到帳戶，經網友介紹，筆者下截名為Poe的app，內裏AI聊天機械人Sage同是基於 OpenAI 技術，毋須 VPN 和外國號碼，是最接近ChatGPT的技術。同時筆者也試玩過Telegram 的 Evolve AI chatbot, 同樣是用ChatGPT 技術以文字回應和產生圖像。

筆者問了一些玩味的問題：

1）我在telegram 的evolve AI chatbot 問：「為何綠茶蛋糕看起來像一篤屎💩？」

其實綠茶雪糕不是淺黃色，而屎只是卡通版💩才有扭紋，基本上不是綠茶雪糕的外表出問題，而是我自己有問題。

同樣的問題，Sage回應説是個人喜好和看法導至個人對食物的觀點似乎比較合理：

我睇法是，前者只從資料庫找出資料合拼出來的答案，後者的訓練加入了邏輯。

我問：「母親是否女人？」

Telegram 的 Evolve AI答：「是！阿媽是女人！」

Sage的答案比較多資料, 它指出阿媽未必一定是女人，可能是其他性別，視乎個別人士的取向。

兩個不同的答案反映AI的不同訓練資料會出現很大差別，換句話說，很視乎你用的AI有幾大的數據庫和訓練時有沒有投入更多資料。

問chatGPT如何黑入電子鎖，它説不能幫我做犯法的事情：

我改變問法，也能做到相同的事情：

答案：

There are a few weaknesses that digital locks can have:

1. Poor encryption: If the encryption used to secure the digital lock is weak, it can be vulnerable to hacking and cracking.

2. Poor password management: If users choose easily guessable passwords or reuse passwords across multiple accounts, digital locks can be easily hacked.

3. Unpatched software: Software vulnerabilities can be exploited by hackers, so it's important to keep digital lock software up-to-date with the latest patches.

4. Physical access: If someone has physical access to the lock, they may be able to bypass it using techniques like lock picking or brute force attacks.

5. Reliance on batteries: Digital locks that rely on batteries can be vulnerable if the batteries run out or are removed.

6. Wireless connectivity: Digital locks that are connected to a network can be vulnerable to hacking if the network is not properly secured.

7. User error: Finally, user error can be a major weakness of digital locks. For example, users may forget passwords or share them with unauthorized individuals.

It's important to keep these weaknesses in mind when choosing and using digital locks, and to take steps to minimize their impact.

我想指出，人類想做一件事，是可以繞過障礙，同樣可以達到目的，但AI辧事，是基於訓練時投入的資料。換句話說，如果投入了錯誤資料，它便會給予錯誤的資訊。近日有用家問ChatGPT Avatar 2何時上畫？由於ChatGPT 的資料是基於2021年，所以它便答Avatar 2未上畫，但事實上Avatar2已在12月時上畫，而其資料庫未update, 最搞笑是它還跟用家爭辯：

以上是我對ChatGPT 的測試，在認清ChatGPT 的限制，我們才能夠好好應用ChatGPT 來幫我們做事。

我認為在資料大海中ChatGPT能幫忙抽出我們需要看的資料，這比起只以Google 搜尋，Google 列出所有資料，然後自己逐個網頁尋找需要的資料，這是一種進步，前提是你要懂得分辨出哪些是錯誤的資料。即是人們還是要有基本知識來辨別什麼資料是正確的。

有説ChatGPT 能取代programmer，說此話的人應該不太清楚寫program 是怎麼一回事。如果是一般常用的，這是ChatGPT 能夠做到的，我叫ChatGPT 用Java 寫一個Hello World 的 program :

但如果是創新的，沒有前人做過及完全創新的，連自己也是摸着石頭過河，花了很多時間才尋找到解決方案，為何還要教ChatGPT 做？換句話說，我們可用ChatGPT 寫一些常用的程式，可減低repetitive 的程序，增加做事的效率。