減息周期迎AI新機 專家問答剖析多元資產新視野

在環球經濟充滿變數的當下,減息周期、貿易局勢與人工智能(AI)革命正重塑全球市場格局。投資者應如何調整策略以尋求收益與增長?今期就由高盛資產管理多元資產投資組合經理David Copsey和高盛資產管理香港第三方財富分銷業務主管陳玉冰(Gladys),以及渣打香港財富方案業務主管何文俊(Alson),為大家剖析當前的市場動態與投資策略。

問:減息周期、AI與貿易政策等因素如何影響各個資產類別的表現?
答:在減息、經濟韌性與高估值並存的複雜市場中,AI驅動經濟增長及特定股票機會,但貿易局勢的不確定性亦帶動避險資產需求。

David:減息周期降低了現金的吸引力,但現時市場情況較為複雜。一方面經濟展現韌性,另一方面資產估值普遍偏高,加上還要考慮關稅等風險因素。在財政刺激和AI相關投資的推動下,已發展經濟體預計在2026年加速增長。債券方面,我們對政府債券持中立態度,但由於信貸息差已經收窄,我們對企業債券持相對謹慎的態度。至於股市,雖然美股整體估值偏高,我們對股票市場保持審慎樂觀,在人工智能相關領域、科技板塊、部分醫療保健股票,以及特定新興市場(如印度、墨西哥和南非)中,發掘投資機會。

Alson:主要央行相繼減息,我們預計聯儲局明年底前累計減息1厘。多數主要經濟體亦配合刺激經濟措施,疊加AI帶來的強勁業績及持續調高的盈利增長預測,對全球股市都是利好消息。減息普遍令短期債券收益率下降,推動債券價格上升。同時,貿易局勢的不確定性,帶動避險資產需求。在這種複雜的市場環境下,投資者更需要考慮跨資產類別和地區的多元化配置,一方面抓緊減息周期及AI發展的潛在機遇,另一方面加入避險資產對沖環球政局變化。

問:面對當前的經濟環境,如何同時捕捉收益與增長?
答:多元資產配置、主動管理應萬變。

Alson:我們洞悉到,投資者對資產配置與風險分散的重視程度顯著提高。特別是高端客戶,除了傳統的股票和債券外,更傾向加入實物黃金及私募資產等另類投資,以多元資產配置尋求更吸引的風險調整後回報。非傳統資產的表現與股票、債券等傳統資產的相關性較低。這有助於在市況逆轉時對沖風險,降低投資組合的整體波動性,同時開拓股票和債券以外的收益來源。

David:貿易動態、政策優次的變化及AI的持續創新等因素,可能會改變全球對美國資產相對於其他國家資產的需求,主要經濟體之間的增長走勢亦可能分道揚鑣。全球多元資產配置可分散「美股七雄」帶來的集中風險,助應對各種宏觀不確定性。除了放眼歐洲、亞洲和新興市場尋找機會,亦需主動管理並專注識別資產負債表穩健、具韌性現金流,並與結構性趨勢保持一致的公司,而不是僅僅依賴宏觀利好因素。在固定收益投資方面,我們注重信貸質素;股票方面,則專注於同時配置歐洲金融股等周期性收益板塊,以及醫療保健等防守性較強的行業。

Gladys:另外,非傳統配置例如沽出美歐英日股票市場的指數備兌認購期權(covered call)所收取的期權金,與傳統股債的關聯度較低,在捕捉上升潛力的同時,為市況受壓時提供下行風險管理。

問:如何善用多元配置和創新科技助實現財富目標?
答:多元化策略鞏固資產配置韌性,應用科技提升投資決策過程。

Alson:渣打一直提供多元化的財富方案,同時滿足不同資產規模及風險取向的客戶的理財需要。我們開放式平台的設計,令客戶可以接觸更多由國際資產管理公司提供的方案。而構建投資組合的第一步,是清晰了解自身的風險承受能力和財務目標,然後根據理財需要建立一個涵蓋股票、固定收益等多個資產類別的基礎投資組合,並因應市況變化,定期檢視投資組合及善用電子平台 (例如渣打myWealth平台) 整合資料及調整組合的投資比例。客戶可透過myWealth了解當前資產配置的「投資健康度」,例如投資分散度、組合風險與客戶風險取向的一致性等分析。系統亦會因應渣打市場觀點,分類客戶的投資構思。於今年第三季,我們更引入GenAI客戶通訊助手,讓客戶經理能高效地整合數據與市場觀點,為客戶提供更精確且個人化的投資建議,致力應用創新科技助提升客戶投資決策過程。我們亦因應客戶對多元化投資產品的需要,引入不同合作方(例如高盛資產管理)的投資方案,擴展平台的投資選擇,協助不同類型的投資者實現財富目標。

Gladys:創新科技有助投資者更有效地因應市況靈活調整配置,而全球性、多元化的配置是鞏固資產配置韌性的核心。高盛資產管理多元資產團隊分散投資超過十種收益來源,致力於在追求收益的同時實現增長,而非犧牲增長。固定收益方面,團隊根據發行人及特定行業趨勢分析,聚焦金融、工業及AI基礎設施相關科技公司(如晶片、數據中心、雲服務)的高質素債劵,並對汽車等對關稅敏感的週期性行業持謹慎態度。股票方面,團隊側重具有穩健收益和現金流的逆週期行業,以及具定價能力、競爭優勢和具營運財務實力的企業。透過持續分析投資組合的風險與機遇,並結合宏觀洞察與當地見解,快速評估市場影響,靈活調整配置應對市場波動。

陳茂波:視AI為核心產業發展 吸引業界領先企業進駐香港

  • 陳茂波表示今年全球對AI人工智能的私人投資已突破1900億美元
  • AI帶來結構性轉變,成為金融、物流、健康護理等行業的驅動力
  • 政府支持AI產業發展,吸引企業

財政司司長陳茂波在國際金融領袖投資峰會「與國際投資者對話」研討會上表示,金融服務是推動經濟創新活動的關鍵動力,香港需要具備創新精神和隨時準備改革(ready-to-reform)的思維模式,才能抓住經濟基本面變化所帶來的機遇。

陳茂波舉例,本港正持續改革上市制度,自2018年推出同股不同權架構、放寬未盈利生物科技公司上市門檻,至2023年新增特專科技公司上市機制,在改革創新精神驅動下,新經濟公司總市值佔比已從2017年16%,升至目前35%。就IPO籌資金額而言,2018年至2025年上半年期間,新經濟公司佔總集資額的45%。

陳茂波提到,今年全球對AI人工智能的私人投資已突破1900億美元,反映AI帶來結構性轉變,成為金融、物流、健康護理等行業的驅動力,而在國家十五五規劃建議中,AI在推動「數字中國」建設中扮演核心角色,建議在基礎理論和核心技術方面加速取得突破,提供強大的運算能力、演算法和數據。香港方面懷抱相類願景,透過「雙引擎戰略」實現目標,既將AI作為核心產業發展,更推動AI賦能傳統產業升級。

陳茂波又稱,香港正全力建構充滿活力且與全球接軌的人工智能生態系統。吸引業界領先企業進駐香港是此項工作的關鍵環節。為此,政府目前推出多項計劃,並透過專項激勵措施及資金支持落實。政府亦直接投資及與其他機構共同投資於人工智能企業、初創公司及相關項目,而透過港投公司,將更多私營資本引入該領域,從而擴大槓桿效應。

科技股已現兩大警號!BCA研究:AI股若現「元宇宙時刻」應盡快拋售

隨著投資者審視近年由AI驅動的龐大收益,華爾街關於股市泡沫的討論也日益增加。納斯達克100指數在過去5年上漲超過135%,Roundhill科技七雄ETF(美:MAGS)同期上漲175%。市場研究公司BCA Research,AI交易出現「元宇宙時刻」時,就是關鍵撤離訊號。

什麼是「元宇宙時刻」?

該公司首席全球策略師Peter Berezin在周二(28日)給客戶的報告中稱,人工智能熱潮已將科技股推向了天文數字般的高度,各公司都在AI相關領域投入數十億美元。當AI迎來「元宇宙時刻」時,投資者應該拋售股票。所謂「元宇宙時刻」,指的是一家大型AI公司宣布「更多資本支出」,而其股價卻下跌。

若這種情況發生,就是趕緊撤離的時候了。但在那之前,我們傾向於在12個月的投資期內,將股票配置維持在略低於基準的水平。

外媒︰4巨頭AI投資逾3,200億美元

元宇宙一度曾是市場潮流,幾年前吸引了數十億美元的投資。但最終,此概念逐漸失去熱度,導致像Meta等企業最終虧損數十億美元。

不少觀察家將當前AI熱潮與之相提並論。儘管大型科技公司正大舉投資於晶片和數據中心,但其變現計劃仍不明朗。《商業內幕》分析各巨頭業績報告指,亞馬遜(美:AMZN)、Meta(美:META)、微軟(美:MSFT)及谷歌(美:GOOGL)這四家處於AI交易核心的企業,今年主要用於AI基礎設施的資本開支總額可能高達3,200億美元。

科技股已現兩大警號

Berezin表示,科技股最近已經發出一些警號。

首先,大力投資的科技巨頭,其自由現金流近幾個月來有所下降,可能表明這些公司的資產負債表狀況正在惡化。這種情況與科網泡沫破裂前電信股的走勢類似。

其次,受AI交易推動的投機性股票在最近幾周遭遇拋售。量子計算、稀土及核能類股近期也出現下跌,對AI交易而言是另一個令人擔憂的跡象。

AI熱潮帶動 比特幣礦工紛轉型數據中心:挖礦回報不再划算

在人工智能(AI)熱潮下,比特幣礦工也轉型,不再把全部運算能力用作挖礦資源,而是提供基礎設施,以滿足AI的快速發展。

綜合外媒報導,部份曾經專注於挖掘加密貨幣的公司,據報正在簽署長期合約,出租其土地、能源和數據中心來分擔訓練和運行AI所需的工作負荷。

為AI提供電力及算力,好賺過挖礦?

報導引述行內人士稱,人工智能有望帶來比加密幣挖掘更好的回報。一眾礦商股如IREN(美:IREN)、Riot(美:RIOT)、TeraWulf(美:WULF)和Cipher Miner(美:CIFR)將資源轉向高效能運算(HPC)基礎設施和AI數據中心。

隨住聊天機械人龍頭如OpenAI跟英偉達(美:NVDA)、AMD和博通(美:AVGO)等AI晶片製造商簽定大量訂單,算力和能源是圍繞AI行業一個方興未艾的商機。

雲端基礎設施公司InFlux Technologies共同創辦人兼CEO Daniel Keller接受Yahoo財經查詢時甚至直言:「比特幣挖礦已經不再划算。」

Coindesk引述富瑞集團分析師研究指出,目前挖礦環境競爭激烈,加上比特幣價格波幅,可能會影響礦工的毛利率,指出隨着9月比特幣下跌,同期礦工的利潤跌逾7%。

Bitcoin「減半」是挖礦業致命傷

礦工面對的另一個致命傷在於:比特幣區塊鏈每四年一度將挖礦獎勵減半。隨住時間過去,挖礦的回報只有持續遭到侵蝕,而不會增長。

「由於減半計劃,從長遠來看,挖礦的利潤低過AI運算。」Daniel Keller補充,目前對AI工作負載的需求非常大,而比特幣礦工擁有人工智能數據中心所需的一切,包括在溫和的環境中提供「價格合理且穩定」的電力。

AI電力需求大,能源供應卻緊張

有分析認為,Google母企Alphabet(美:GOOG/GOOGL)、微軟(美:MSFT)和亞馬遜(美:AMZN)等經營雲端運算的科技巨頭多年來都難以解決電網問題,因此推遲推供更多AI數據中心容量的計劃。

這個供應上的真空,為規模較小、電力充足的供應商創造機會,以幫助滿足市場需求。

伯恩斯坦分析師Gautam Chhugani月初發表報告指出,比特幣礦工提供現成的廉價可再生能源,加上數據中心的能力,讓他們成為吸引AI雲端供應商的合作夥伴,尤其是那些希望產品加快上市、並構建彈性HPC集群的AI提供者。

他估計,比特幣礦工的併網電力可以縮短數據中心的部署時間75%。此外,與傳統數據中心相比,他們現有的基礎設施「更接近AI數據中心」:「這使得比特幣礦工能夠以較低的增量資本開支改造現有的比特幣挖礦設施,以用於AI或HPC。」

礦商股紛建立AI數據中心業務

比特幣礦商CleanSpark(美:CLSK)宣布,利用其土地和運算基礎設施進軍人工智能數據中心市場。不過此前,已有一批公司採取了類似策略,市場亦以資本增值做回應。

Riot已轉向AI領域,夏季時也宣布其位於美國德州科西卡納的數據中心園區將擴建,供予比特幣挖礦與HPC混合使用,預計2026年運作。要注意的是,今年以來RIOT股價升逾一倍。

TeraWulf股價今年已累升150%,跟同業Cipher Mining近日亦與Google有份投資的AI雲端基建公司Fluidstack簽訂了數十億美元、為期十年的租約。

Galaxy Digital宣布將其位於德州狄更斯縣的Helios資料中心園區改造為AI及HPC中心,並與雲端基礎設施大廠CoreWeave(美:CRWV)合作。

比特幣礦工可能永久轉型

無獨有偶,原名Iris Energy的IREN今年4月暫停擴大比特幣挖礦業務,轉而投放AI雲端服務;8月又宣布訂購4,200枚英偉達Blackwell晶片。年初以來該公司股價升幅更誇張,漲逾500%。

有分析認為,礦商股轉向AI雲端服務是結構性轉型,而非暫時的附帶賭注。巨頭分漏的那份餅,他們要吃下了。

Compass Point分析師Michael Donovan及Ed Engel本月初指,綜合考慮多年期投資級保障、以十年計的合約條款和電網樽頸,「這並不是超大規模企業在等待自己的園區時可以採取的權宜之計。」

白宮AI主管:中國是AI競賽主要競爭對手

白宮加密貨幣和AI事務負責人薩克斯(David Sacks)強調,美國在人工智能(AI)領域佔據主導地位至關重要,將盡力贏得AI競賽的勝利。

薩克斯接受彭博電視採訪時表示,希望美國贏得這場AI競賽。美方清楚中國是這場AI競賽中的全球主要競爭對手,當局將竭盡所能贏得勝利。

他並為特朗普政府允許輝達和AMD對華銷售降級版AI晶片的決定辯護,指出拜登政府曾授權輝達銷售H20晶片。

薩克斯表示,要在AI領域取得領先,美國必須在這一新興技術的全球市場佔有率上保持對中國的優勢。他批評拜登政府通過AI擴散框架來限制半導體銷售,而特朗普政府已在5月將其撤銷。

他稱,將基礎設施出口到中東及其他市場將有助於最大限度地增加依賴美國技術棧的用戶數量,從而遏制中國的影響力。特朗普的政策是將中國擠出中東,而前任政府的政策迫使這些國家投入中國的懷抱。

Caterpillar在AI淘金熱下竟成贏家之一 AI對電力需求刺激發電用渦輪機訂單

  • 卡特彼勒股價受惠AI熱潮
  • 渦輪機訂單因AI需求增加
  • 銅礦設備及建築設備需求上升

老牌工業設備製造商Caterpillar(卡特彼勒;美:CAT)在人工智能(AI)淘金熱潮下,Caterpillar出人意料地成為贏家之一。Caterpillar股價升2%,收報490.57美元,今年以來累升逾三成。

在今輪AI行情中,Caterpillar主要受惠於投資者押注,AI對電力幾乎永不滿足的需求,將刺激Caterpillar發電用渦輪機的訂單。

Caterpillar於9月累升14%,其股價升勢於甲骨文(美:ORCL)對其需要大量電力和算力的雲計算業務給出強勁指引之後加速。投資者押注,為滿足科技行業的需求,Caterpillar的渦輪機將不可或缺。甲骨文發布預測後的9個交易日裡,Caterpillar股價升8日。

AI帶動需求不僅限於渦輪機。奧本海默分析師Kristen Owen表示,Caterpillar還銷售銅礦設備,而銅是建設數據中心所需的原物料,另外建造這些建築的公司本身也將需要更多的Caterpillar建築設備。

Kristen Owen表示,數據中心投資「正得到市場認可,與此同時還有利率下調等因素,有望成為住宅建築活動和商業建築活動的催化劑」。

恐陷泡沫化危機 隱藏成本被忽視

美國有分析師指出,人工智能(AI)發展存在被外界忽略隱藏成本—折舊,導致可能進一步刺激AI泡沫化。

美國銀行分析師波斯特(Justin Post)周三(17日)發出的備忘錄相信,市場共識預估尚未充分考量AI資本支出周期的完整規模,直指市場仍未跟上日益增長的折舊成本,重申一旦輕視相關成本將錯估大型科技盈利能力,可能會助長 AI 泡沫。

波斯特指出,Google母公司Alphabet﹑亞馬遜(Amazon)及Facebook母企Meta正加快投入AI基建,預計2025年底相關資本支出將達2,740億美元(約2.1萬億港元)。他預測折舊成本攀升比預期侵蝕利潤率,科技巨企將比預期最快2026年起察覺成本上升。

美國銀行最近提升Meta的2026年及2027年的折舊及攤銷費用的預測,波斯特預料當最近投資的AI資產開始運作,經營支出的壓力將顯著增加。波斯特估計,圖形處理器(GPU)因高工作效能及AI創新速度更快,折舊成本更快浮現,資產生命周期比傳統資產為短。

Amazon﹑Alphabet及Meta上調伺服器及網絡裝置的可用壽命至超過5年,允許企業有更長時間分攤成本。但波斯特指開始有逆轉趨勢,稱Amazon於2025年因應AI驅動的科技發展加快,下調部分伺服器及網絡資產的生命周期。

同時,科企亦可能有過度建設AI基建的風險,導致供大於求,或促使企業為提升銷售額而展開價格戰,商品化AI產品及降低獲利能力。

雖然大型科企已加快把AI技術變現,但折舊及攤銷費用增長更快。美國銀行預期,Amazon﹑Alphabet及Meta於2026年收入合計將按年增加13%,但折舊及攤銷費用卻分別按年增加33%及30%。

不過,美國銀行預期三大科技仍然看好AI,估計2026年的合計資本支出將增加22%至3,330億美元(約2.6萬億港元)。

62%港企將AI與業務整合 投資回報上升

AI應用說易行難,由計劃使用到落地應用,𣎴少企業也面對種種挑戰。香港無線科技商會(WTIA)公布最新一期『亞洲智慧創新大獎業界調查2025』,超過六成港企已經整合人工智能(AI),較去年有明顯上升。同時,八成港企表示投資AI獲利,一成更獲利超過100%。

調查顯示,今年62%的受訪港企將AI整合在業務中,較去年的47%顯著上升。生成式AI成為最廣泛採用的技術,香港採用率為73%,去年只有60%、與亞洲其他地區的採用率79%差距收窄。

在投資回報方面,81%的受訪港企表示已錄得AI投資正回報,其中錄得0–50%回報的港企佔總受訪者42%,51–100%回報的港企佔25%,超過100%回報的港企的佔14%。隨著回報逐步清晰,未來12個月計劃投資超過10萬港元的企業上升至57%,較去37%多於兩成,投資信心顯著增強。

香港無線科技商會主席李勁華表示,數據清楚反映香港企業大幅採用AI,特別是生成式AI帶動整體應用及投資提升。

若在算力經濟性、行業化人才培訓與清晰合規框架上再走前一步,香港有條件把握AI帶來的新一輪競爭優勢,讓創科成果更大規模走進產業。

AI會否令廣告業End Game?高質量數據庫是釋放AI潛力的關鍵

AI 「一鍵生成」的影像創作能力顛覆廣告行業,只需幾個文字指令,AI就能生成充滿藝術感的畫作,甚至完整的短片,令無數廣告人既期待又不安:「當創意變得像流水線一樣高效時,未來廣告製作是否會沒落?」

事實上,筆者認為AI的出現並不能取代人類的創意,而是如何讓AI成為創意的「加速引擎」。要釋放 AI 的真正潛力,最關鍵的一環,是人類如何參與其中,構建起AI成功的基石——數據庫。

AI背後的「隱形工程」:數據庫是關鍵

AI 的影像生成看似「一鍵完成」,但背後卻隱藏著大量的準備工作。品牌若要真正釋放 AI 的潛力,必須打造一個高質量素材數據庫:

  1. 高質量數據庫與生成指令的協同

AI 的生成效果取決於數據庫的完整性與多樣性,而這些數據並非憑空而來,它需要人類的高度參與。若數據庫的質量不足,生成的影像便難以達到理想效果。一個高質量的數據庫應包括多角度、高解像度的素材,例如代言人的表情、動作、服裝變化,甚至不同場景的細節。

這些素材必須由人類精心策劃與整理,才能確保 AI 生成的影像自然且專業。同時,數據庫與Prompt(生成指令)實在相輔相成。一個完善的數據庫,如果沒有準確的 Prompt 去引導 AI,最終也無法生成符合需求的高質量內容;同樣,無論 Prompt 寫得多完美,數據庫缺乏素材與深度,AI 也無法準確還原創意。

  1. 數據庫是未來創作的「效率引擎」

建立一個完善的數據庫,AI 在生成內容時將更精準高效,不僅能提升當下的廣告質量,更是一項長效投資。例如,品牌推出新產品時,AI 可直接使用數據庫中的素材,快速生成符合品牌調性的廣告內容,毋需從零開始,大大縮短創作時間。

人類還可以定期更新數據庫,根據市場趨勢與用戶需求加入全新素材,讓 AI 持續學習,確保生成內容具有市場競爭力。

  1. 人類的角色:風管監控

儘管 AI 表現出驚人的效率與創造力,但人類仍需監督內容,確保數據的使用符合法合規,並刪除敏感內容。

AI如何成為廣告行業的gamechanger?

若你已擁有一個強大的數據庫,AI將會讓創意突破資源、時間和技術的限制︰

客製化內容︰讓每位用戶都成為「主角」

AI 讓廣告從「一對多」的傳統模式,或會進化成「一對一」的溝通,真正實現個性化內容的深度定制。例如:專屬影像生成,想像一下,當用戶登錄數字銀行App,看到的是一段專屬於他的影片,甚至AI還用他偏好的語調向他打招呼。這種高度個性化的體驗,讓用戶感受到品牌的溫度,建立起強烈的情感連結。

突破現實限制

地點、天氣和預算不再是問題:AI 的影像生成技術,能有效解決實地拍攝的種種限制。若需要北極的冰川、紐約的繁華街景或巴黎的浪漫夜景?AI 可以根據描述生成高質量影像,無需遠赴現場拍攝,也不必等待合適的天氣條件。這種突破性能力,不僅節省了成本,還大幅縮短了製作周期。

未來的廣告創作,將不再是單純的技術競賽,而是技術與人性結合的藝術表現。AI 的真正價值,不僅僅是提高效率,更在於幫助品牌找到自己的「靈魂」,因為最好的廣告,從來不是最炫的那個,而是最能觸及人心的那個。

HKCERT揭六大AI新興攻擊方法 人力已難以招架

AI技術正慢慢成為不法分子的「好夥伴」,導致網絡攻擊的複雜度和防禦難度急速上升。香港網絡安全事故協調中心(HKCERT)最新就揭示六大AI協助攻擊手法,並呼籲企業與市民高度警覺。

六大AI新興攻擊方法:

1)代理式AI所帶來的最新風險

以往需要多人協力才能發動的精密網路攻擊,現在可能只需要一名黑柯,就能指揮多個代理式 AI 自動完成。

此外,許多廠商也開始將代理式AI整合至瀏覽器中,用戶只需透過對話介面,就能指示 AI 代為完成各種操作,例如訂餐廳或網購日常用品。然而,這類具自主行動能力的 AI 瀏覽器近期被發現安全漏洞。惡意網站可能透過隱藏指令,在用戶不知情的狀況下操控AI執行非預期的操作,如AI可能會擅自開啟電子郵件收取驗證碼,並將資料上傳到外部網站。

HKCERT建議,機構及用戶都需繼續保持警揚,提升保安意識應對更複雜攻擊。而代理式 AI 在應用層面仍需加入更多安全機制,以防止其執行超出用戶授權的行為。然而,由於具備自主代理功能的AI瀏覽器仍屬發展中技術,HKCERT建議用戶使用AI 瀏覽器處理敏感資料或交易時,可檢視其操作步驟,或避免將電郵、個人資料或信用卡資料連結至瀏覽器。

2)AI破解驗證碼

登入網站除了輸入帳號和密碼,常被要求輸入圖形驗證碼,以區分真人用戶與自動化程式。如今,只需將驗證碼圖片上傳至AI系統,AI便能迅速且準確地回覆。這意味著黑客可以透過撰寫AI程式,讓其協助繞過傳統驗證碼,令驗證碼保護網站的功能如同虛設。

HKCERT表示,對於仍採用傳統驗證碼的網站,建議系統管理員考慮升級至互動式驗證碼或行為檢測式驗證以提升安全性,減少被自動化攻擊入侵的風險。

3)AI網頁分析及攻擊輔助

黑客經常在網上搜尋各類登入頁面,並嘗試以暴力破解方式取得帳號及密碼,進而發動滲透攻擊。如今,在AI技術的協助下,從尋找登入頁面到執行暴力破解的整個流程,部分工作已經可以交由AI自動完成。

事實上,已有資安研究人員開發並公開了能夠利用AI進行滲透攻擊的工具。預期黑客也將迅速跟進,開發出更高效、更自動化的攻擊工具。

HKCERT建議,網站管理員加強安全檢查,嚴格執行安全密碼政策(如多重認證),並定期檢視系統日誌,分析可疑活動,及時修補安全漏洞,降低被黑客利用的風險。

4)AI分散式阻斷服務攻擊(DDoS)

DDoS攻擊以往主要依靠壓倒性的網絡流量來癱瘓目標網絡,但目前黑客開始開發出新型的AI 攻擊工具,能夠即時監測攻擊效果,並根據防守策略(如流量限制)自動調整,轉而攻擊其他弱點。這些工具甚至能模擬人類使用者的操作行為,藉此騙過傳統的防禦機制。

未來,DDoS攻擊預計不再只追求流量規模,更強調準確與靈活,目標是以最少的流量造成最大的破壞。面對這種新型威脅,網絡安全開發者也積極運用AI技術,以「以子之矛,攻子之盾」的方式應對。他們利用歷史流量數據、過往攻擊模式及威脅情報來訓練 AI 模型,使其能夠即時分析網絡流量,自動回應攻擊並動態調整防禦策略。這些AI模型還會持續收集流量數據,不斷自我微調與學習,隨著時間推進變得更加精準。

HKCERT表示,DDoS攻擊將更加即時與複雜,呼籲網絡管理者應持續關注最新攻擊趨勢,定期更新威脅情報,並考慮部署具備AI功能的網絡防護系統,以應對未來以AI為主導的新型攻擊挑戰。

5)AI驅動的勒索軟件

近期,某大學學術研究團隊成功編寫了一個AI勒索軟件的雛型,即時連接至大型語言模型,利用預設提示詞(Prompt)即場生成攻擊程式碼並執行。意味AI勒索軟件能根據不同機構的系統架構、網絡環境及保安防護程度等,自動進行客製化,令防禦難度和受影響程度大增。

HKCERT強調,市民切勿隨意下載或執行來源不明的檔案或程式,及應安裝防毒軟件或網絡安全應用程式並定期更新。

6)AI製作的釣魚網站

AI網頁開發技術日益成熟,用戶只需提供適當提示詞,便能生成美觀且功能正常的網站。對黑客而言,他們可利用 AI 工具複製正規網站頁面,稍作修改後便能製作出高度仿真的釣魚網站。可以預計釣魚詐騙的攻擊將會持續增加,而且更難單靠網頁內容來斷定真偽。HKCERT建議,市民瀏覽網站時務必檢查網址真偽,若有疑慮,切勿向可疑網站輸入任何個人或敏感資料。

寒武紀警示後200億成交大跌一成 強調技術進步艱辛

內地人工智能(AI)芯片設計公司寒武紀科技(滬:688256)發出交易警告後,周五股價開市即跌近7%,最新跌一成,成交超過200億元人民幣。

寒武紀科技公告指,公司還在美國制裁下持續努力,並強調技術進步的艱辛,預期今年營業收入介乎50億至70億元人民幣;2024年收入為12億元人民幣。寒武紀指,沒有發布新產品的計畫,並稱近期網上傳播的關於公司新產品情況的信息均為誤導市場的不實信息。

寒武紀表示,公司股價漲幅已超過多數同行,且顯著高於相關指數的表現。股價存在偏離公司當前基本面的風險,參與交易的投資者可能面臨重大風險。

發改委:未來1至2年為AI落地關鍵期 
另外,國家發改委今日早上召開記者會,強調未來1至2年是人工智能落地的關鍵窗口期。發改委高技術司副司長張鍇麟表示,將堅決防止無序競爭和一擁而上,推動各地因地制宜發展「人工智能+」,形成優勢互補、特色鮮明的發展格局。

發改委創新驅動發展中心主任霍福鵬指出,到2027年,人工智能要與六大重點領域廣泛深度融合,新一代智能終端、智能體等應用普及率超七成,智能經濟規模快速增長,公共治理效能顯著提升,並完善開放合作體系,推動人工智能實現突破性應用。

在應用創新方面,人工智能將加速與元宇宙、低空飛行、增材製造、腦機接口等前沿技術融合,帶動新產品、新形態湧現,釋放消費潛力,讓智能科技深入生活場景,普惠萬家。

AI代理浪潮:身份安全新挑戰不容忽視

人工智能(AI)浪潮席卷全球,不少企業雖已積極推動AI應用,但安全部署依然滯後。根據最新身份安全形勢報告》,88%受訪港企承認使用AI大型語言模型,會因涉及存取敏感資料而構成潛在網絡風險,67%尚未針對AI和大型語言模型採取身份安全管理,更有46%企業無法有效管控影子AI的安全性。

隨著AI代理迅速融入企業環境,資訊安全團隊正面臨似曾相識的挑戰。數年前,不少企業快速採用機器流程自動化(Robotic Process Automation;RPA)技術,導致資訊安全團隊來不及應對,未能及時建立有效的身份驗證及監察機制。當業務團隊主導部署時,資訊安全部門往往被動跟上,缺乏足夠的掌握和管理。

現時不少RPA解決方案的運作方式仍有隱憂,包括多個機器人共用同一組憑證或密碼 (Shared Credentials),或被設定為特定員工「替身」身份執行工作。這一做法存在重大安全風險,一旦多個機器人使用相同身份,問題發生時便難以追蹤和防範。此外,企業如建立重複憑證,亦會進一步擴大憑證遭濫用的風險,讓不法分子更容易有機可乘,入侵企業核心系統。而企業推動部署 AI 的積極程度甚至超越RPA,但許多資訊安全團隊仍然未做好準備。

AI代理成第三類身份

與一般的自動化機器人不同,AI代理具備自主運作能力,能夠自行決策,存取敏感數據、執行交易等,而且幾乎不需人為監督。這使他們成為人類與傳統機器身份以外,真正的第三類身份,因此企業必須為其建立專屬的身份架構進行管理。

AI代理充分體現機器身份和人類身份之間模糊的界線,企業必須確保其安全運作。AI代理由員工委派執行工作並採取自主行動,過程中可能需要使用一個或多個員工或合作夥伴身份,涵蓋機器和人類身份。而每個AI代理都需要一個獨特且通用的工作負載(Workload)身份並執行委派的操作。

為甚麼AI代理需要獨特身份?

RPA 機器人不同,AI代理不僅會與應用程式互動,還會與其他AI代理互動。無論互動時間長短,每個代理都需要在其整個生命週期內進行身份驗證、授權和監管。如果企業缺乏適當的安全和身份架構,便難以落實有效的管理機制,當中包括AI代理的緊急終止機制(Kill Switch),而相關機制僅在AI代理擁有強大且獨特身份的情況下方可實現。因此,企業必須為AI代理落實全面的安全機制,而網絡安全的基石便是身份安全。

新興的安全標準,如 SPIFFE(Secure Production Identity Framework for Everyone)在工作負載身份識別方面已見成效,亦適用於 AI 代理,以建立合適的身份驗證與授權機制。這類標準能提供跨環境、應用程式、雲端的通用身份,必要時更可搭配現行的身份驗證方法,例如由機密管理工具保護的 API 金鑰(API Key)與存取權杖(Access Token)。部署這些安全標準後,每個代理便能在最小必要權限運作,進而避免 RPA 部署時常見的憑證共用與身份冒充問題。

安全標準下的五大AI自主代理核心管理要點:

零常設特權(Zero Standing Privileges):AI代理不應持有任何永久存取權限,而應根據具體項目,在需要時獲得即時且足夠的授權。

持續監控(Continuous Monitoring):AI代理具備自主運作能力,需要在交易與工作階段期間持續監控。

進階驗證(Step-up Challenges):如人類工作一般,AI代理在執行敏感操作時,應進行額外的身份驗證程序。

行為分析(Behavioral Analytics):若要偵測異常行為,首先需了解AI代理的正常行為模式作為基準。

緊急終止機制(Kill Switch):如需將業務營運委託於AI代理,須具備在必要時立即停止其行為的機制。AI的「緊急終止機制」必須依賴身份識別啟動。只要每個AI代理都有獨特身份,便能即時中斷出現行為異常的AI代理。

付諸行動刻不容緩

相比過去的 RPA浪潮,企業現時應主動和充分掌握部署AI代理安全策略的主導權,而非事後補救。問題不再是AI代理是否會普及,而是面對AI代理日漸普及,屆時企業是否已做好充分準備,應對挑戰,以保護企業自身,發掘更多機遇。

曾允AI與兒童調情 美參議員促調查

路透社引述科企Meta的內部政策文件,顯示Meta曾允許旗下人工智能(AI)機械人與兒童調情,有美國共和黨參議員呼籲國會針對Meta展開調查。

路透社審查的Meta文件超過200頁,涵蓋Meta員工和外判商在構建和訓練公司生成式AI產品時,將哪些聊天機械人行為視為可接受行為的定義。

文件限制聊天機械人用暗示13歲以下兒童具性吸引力的詞語,來描述兒童,但使用證明兒童吸引力的詞語則屬可接受行為。

文中舉例指,政策可接受機械人向赤裸上身的8歲兒童稱:「你每一寸肌膚都是件傑作,是我深愛的珍寶。」

Meta證實文件真實性,但表示8月較早時收到路透社的查詢後,已刪除有關允許聊天機械人與兒童調情或浪漫角色扮演的部分內容。

密蘇里州共和黨參議員霍利(Josh Hawley)在社交平台發文,批評Meta是遭到揭發後才撤回了部分公司文件,認為此舉構成國會立即展開調查的理由。

田納西州共和黨參議員布萊克本(Marsha Blackburn)亦支持調查Meta,批評Meta在保護兒童網絡安全方面執行的措施失敗,且無視其平台設計方式可能造成的災難性後果。

她認為事件表明,政府需透過改革加強保障上網的兒童,並再提倡由她共同發起、惟未成功於眾議院通過的《兒童網絡安全法案》。

俄勒岡州民主黨參議員懷登(Ron Wyden)則形容,Meta的政策錯誤且令人深感不安,認為保障科企免為平台用戶言論負責的《通信規範法》第230條,不涵蓋科企的生成式AI聊天機械人,指Meta及公司創辦人朱克伯格(Mark Zuckerberg)均須為機械人造成的所有傷害負全責。

Reddit稱AI公司利用資料訓練模型 主動出招限制Internet Archive爬取資料

AI公司需要大量資料訓練模型,但在資料存取權上爭議一直不斷。Reddit今(12日)表示,AI公司從互聯網檔案館(Internet Archive)的Wayback Machine爬取其資料,因此將限制Internet Archive索引其絕大部分內容。

實際上,Internet Archive旨在保存互聯網上的網站,以及其他數碼檔案,Wayback Machine則是一個工具,可以查看網頁於特定日期設定。AI公司卻利用此漏洞,存取網站資料。

根據《The Verge》報道,Reddit發言人Tim Rathschmidt表示,發現AI公司違反平台政策,確保Internet Archive採取足夠措施保護網站之前,Reddit將限制其對資料的存取,保護Reddit用戶。

限制將從今天開始「逐步實施」。Wayback Machine只能爬取Reddit.com首頁,無法爬取帖文詳情、評論或用戶個人檔案,意味著Internet Archive只能取得當天最受歡迎的新聞標題和帖文。

針對今次事件,Wayback Machine主任Mark Graham,在《The Verge》的聲明中表示Wayback Machine與Reddit有長期的合作關係,正就此事持續進行討論。

已調整API政策 且對部分公司提出控訴

這並非Reddit首次對類似行為作出限制。早在2023年,Reddit便調整了API政策,避免平台數據被用於訓練AI,包括 ChatGPT、Bard及Bing AI等。在六月時,Reddit便對Anthropic提出起訴,稱Anthropic並未停止爬取資料。

然而,若AI公司願意付費,Reddit也會向其提供資料,例如早前Google以每年6,000萬美元,獲得Reddit數據的實時存取權。今年5月,Reddit 亦與 OpenAI 建立夥伴關係。

研究︰中港大學生學習AI多因同儕壓力 避免「羞恥感」 難有理想學習成果

Z世代年輕人常常被視為主動玩轉AI的科技弄潮兒,但實際上可能是「情非得已」。中大學者上周日(27日)在國際期刊《學習科學》(Science of Learning)上發表的一份研究發現,中港大學生較少出於興趣或享受而學習AI,更多是因為感到同儕壓力。

學習AI只為滿足他人期望

由香港中文大學教育學院、北京師範大學未來教育學院學者等組成的研究團隊調查了中國內地、香港47所大學的1,465名大學生,了解其學習人工智能的動機。其中,460人來自內地,1,005人來自香港;820人就讀於藝術、工商管理、教育、法律和社會科學等非STEM專業,645人主修工程、醫學和科學等STEM專業。

研究發現,中港大學生學習AI的最主要驅動力並非來自興趣或個人享受,而是出於一種內攝調節(Introjected Regulation),即為了維持自尊、避免內疚或羞恥,或是為了滿足他人的期望而學習。報告認為這是「有悖常理」(counterintuitive)。

相比之下,內在動機(Intrinsic Motivation),即純粹的興趣和享受,在AI學習的動機系統中反而是較次要的因素。

研究方法

研究團隊向參與者發放中英文問卷,請他們採用7點李克特量表(Likert scale)對圍繞AI學習動機、感知自主性滿意度、社會支持、促進條件的問題進行評分,其中1表示「非常不同意」,7表示「非常同意」。

問題包括:「用AI學習對我來說很有趣」、「用AI學習對我未來的職業很重要」、「我感到有義務用AI學習,因為其他人對我有這樣的期望」、「我需要用AI學習,因為其他人對我有這樣的期望」、「我被要求使用AI學習」、「當我使用AI學習時,我感到自己受到重視」等。

然後,使用SPSS、RStudio進行初步和網絡分析,探索整個動機系統中哪個因素最為核心。

害怕因缺乏AI技能而「丟架」

研究解釋,造成此現象的原因之一可能是AI的廣泛應用以及全球對該領域興趣的激增。大學和整個國家都認識到AI教育的潛力,並期望學生掌握AI知識和技能,從而刺激了學生想要滿足社會期待的渴望。

另一個可能的解釋是中國學生的自我價值感很強,非常重視自我形象,害怕「丟架」,而承認自己在AI學習中缺乏參與,可能會被視為無能或落後的表現。這種恐懼深植於強調集體認同的文化價值,他們希望獲得認可,避免同儕和重要人士的負面評價。

此外,中國激烈的競爭環境加劇了學生對他人認可的渴求,促使其參與更符合外部期望的AI學習。

培養興趣 學習成果才更理想

不過,研究也指出,雖然內攝調節是主要驅動力,但它並非最佳的激勵形式,內在動機才有可能帶來更理想的學習成果。因此,教育者應充分重視培養學生由內而外的興趣,讓他們成為自主學習者,從而提高AI素養,並在學習過程中最大限度地發揮AI的優勢。

研究建議,教育者可以透過將AI相關內容納入課程設計、組織AI相關活動、舉辦研討會和介紹AI的實際應用,來幫助學生理解AI學習的價值。

政府和政策制定者則可以考慮啟動AI教育,倡導AI學習如何提高畢業生在就業市場上的競爭力。發布年度就業報告,強調AI在滿足社會需求的重要性,可能是可行的途徑。此外,應為AI教育分配更多資金,因為撥款會直接影響學生和教育者可使用的技術基礎設施和資源。

AI改變勞動市場 年輕人職場壓力愈來愈大

《財富》引述南加州大學教育學教授Stephen Aguilar評論指,隨著AI改變勞動市場,準備進入職場的年輕人學習AI工具的壓力愈來愈大。很多學生都意識到,未來就業或生計在某種程度上取決於他們是否了解AI、是否懂得有效地使用它。

他表示,受外部因素驅動使用AI的學生,可能會錯過具有內在動機的同齡人享有的其他機會。前者未必會深究AI技術原理,反之,後者會主動深入研究,或許能帶來更多創新。他認為,這樣才能孕育下一波革新浪潮,或培養出真正理解AI倫理影響的領袖。

他續指,教師應思考如何引導學生接觸能激發內在動機的AI工具,例如:哪些AI技術可培養批判思維,而非單純提供答案?這有助學生自主設計學習場景,讓他們以深入探索問題為樂趣運用AI,而非迫於求職壓力追逐新科技。

停電風險料劇增 AI加劇電網負擔

美國政府周一(7日)警告,當地停電風險將在2030年代時增加100倍,當中人工智能(AI)及推動美國再度工業化(reindustrialization)加劇電網壓力,威脅供電能力。

美國能源部最新報告指出,2030年時預計將有104吉瓦(gigawatts)的發電裝置退出服務,即使美國按預期在未來6年啟用209吉瓦發電裝置,每年平均的停電時間仍可能由8小時增加至800小時。

取消發電裝置的預定退役計劃雖有助降低停電風險,但電力供應仍不足以應付需求。報告估計,即使取消發電裝置退役計劃,到2030年停電風險仍將增加34倍。AI應用及訓練依賴的數據中心預期將在2030年代時,在美國電網的用電量增長幅度介乎35吉瓦至108吉瓦。

能源部長賴特(Chris Wright)指出,報告顯示美國不能維持過去一眾前總統追求的不穩定與危險減少能源基載道路,如強迫關閉使用煤炭及天然氣的基載發電廠。

賴特稱美國未來數年將邁進再工業化及AI競爭時代,將需要全天候﹑穩定及不受干擾的龐大電量供應。他指總統特朗普(Donald Trump)承諾推動能源多元化政策,支持所有可負擔﹑可靠及安全的能源。

然而,先進能源行業團體「先進能源聯盟」(Advanced Energy United)批評,能源部報告誇大停電危機,並低估風力發電﹑太陽能及電池儲能等資源的價值。

AEU董事總經理馬奎斯(Caitlin Marquis)表示,正嘗試拆解數據了解能源部如何得出結論,但指報告未有蒐集公眾意見及審核令人憂慮,並指報告將協助確認哪些發電廠將獲留用。

馬奎斯指出,如果報告對先進能源技術及電網未來過度悲觀,消費者終將為不再需要的資源支付更高費用。

Perplexity新月費方案達200美元 望減成本壓力

AI 應用漸趨日常,行業競爭則日趨激烈,要突破重圍,部分公司將目光放到AI重度用戶身上。

AI 新創公司Perplexity宣布推出高階訂閱方案「Perplexity Max」,成為繼OpenAI、 Anthropic後,又一家推出超高端訂閱服務的AI 企業。此方案月費高達每月200美元(約15,600港元),旨在鎖定專業用戶與企業客戶,以此緩解公司面臨的巨額營運成本壓力。

Perplexity Max 新功能

  1. 每月無限次使用實驗室工具(Labs),高級功能包括創建數據儀表板、電子表格、簡報及網絡應用程式等,都能任用。
  2. 優先體驗最新功能,如最新開發瀏覽器Comet,提升網絡工作效率,更可獨家使用更多高級數據庫。
  3. 頂級AI模型的優先存取權,如OpenAI o3-pro及Claude Opus 4,更可享有專屬技術支援。

Perplexity 仍然缺錢
根據《The Information》取得的內部數據,Perplexity現時財務狀況並不穩定。即使2024年總營收約3,400萬美元,現金虧損仍達6,500萬美元,而每月20美元的Pro方案訂閱費為Perplexity主要收入。虧損源頭乃是雲端伺服器運維成本及使用OpenAI、Anthropic模型API的龐大支出。故Perplexity有意開拓不同市場,增加客群。

Perplexity的業務雖然自去年來有顯著成長,今年1月其年度經常性收入(ARR)更達8,000萬美元,但是仍需大幅增加收入才能支撐其估值水準。今年5月, Perplexity則計劃以140億美元估值籌集5億美元資金。目前仍未能確定該輪融資是否已經完成交割。

突破AI市場重圍有難度

AI市場蓬勃發展,面對各巨頭陸續推新產品,Perplexity並不輕鬆。首先,Google大力推動的AI 搜尋產品「AI Mode」,其介面設計與Perplexity高度相似;而OpenAI將網路搜尋深度整合至ChatGPT,更傳出正在開發自主瀏覽器。

要應對以上挑戰,Perplexity的關鍵因素在於與AI技術供應商保持合作關係,依賴其提供的AI模型的同時,在AI搜索市場上要勝過他們。

AI驅動mRNA技術革新 為未來醫療就緒?

COVID-19 疫苗讓公眾開始關注 mRNA 技術,疫情期間更推動了 mRNA 技術與人工智能(AI)的快速結合。在醫療技術迅速發展的大背景下,AI 與信使核糖核酸(mRNA)技術的深度融合正促進著前所未有的突破,推動疫苗研發及疾病治療的革新。

mRNA 技術透過指導細胞合成特定蛋白質,如病毒抗原,為疫苗開發開闢了新的方向。而AI的應用則顯著優化了研發流程,從藥物分子模擬到臨床試驗設計,AI 演算法能快速篩選有效的候選方案,以往疫苗的研發過程可能需要近十年時間,但現時透過AI技術的協助,不但大幅加快研發效率,同時提升疫苗的準確度,從而提高其預防疾病的成功率。

AI 破解 mRNA 研發難題
人體由數以兆計的細胞構成,而每個細胞都含有蛋白質。蛋白質的生產是透過一種稱為「蛋白質合成」的過程而成,此過程正是 mRNA 發揮作用之處。mRNA疫苗的原理是透過將人工設計的mRNA引入人體細胞,促使細胞合成特定蛋白質。這些蛋白質能激活免疫系統,從而產生防禦反應或用於治療各類疾病。科學界以往的最大挑戰在於如何提高蛋白質生產效率,縮短疫苗的開發週期。AI 的介入便成為突破這一困境的關鍵,為醫療科技的長遠發展開辟出新方向。

突破數據稀缺 加速罕見病治療
「罕見病」是指那些相對少見的慢性或基因相關疾病。根據香港大學的研究,每67人中就有一人患有罕見病,約佔香港人口的 1.5%。這些疾病的成因多樣,需針對性研究與治療。患者數據樣本的稀缺往往成為治療罕見病的最大挑戰。

AI 的數據建模功能在這方面則顯得尤為重要,彌補數據的不足,期望將來可配合 mRNA 技術快速提供治療方案。自 2023年起,莫德納與 OpenAI 展開合作,透過使用 ChatGPT Enterprise 來提升公司各部門的工作效率,具體的應用包括臨床試驗數據分析助手「Dose ID」,協助臨床團隊更有效地評估劑量,為每位病患者提供更有效的治療方案。

此外,運用 AI 和 mRNA 技術,我們更建立了「Maestro」系統,以加速個人化藥物的生產流程。Maestro 系統整合臨床運營、製造、質量保障和物流等各項工作,確保每位臨床試驗的參與者在報名後六周內能夠接受初步治療,並在生產過程中調整時間表,以應對各種變化。

AI 在未來醫療健康領域的潛力
隨著科技的持續進步和研發成本的降低,AI mRNA 技術的結合將開啟更廣泛的應用,重塑藥物開發的模式。我們相信,透過 AI 模型可迅速設計並改善 mRNA 序列,協助科學家研發預防或治療疾病的mRNA藥物,除了目前應用於 COVID-19 疫苗製造,我們期望將來能為罕見病及慢性疾病帶來更個人化、精準的治療方案,從而打造一個以患者為核心、靈活且高效率的醫療平台。展望未來,AI 將不斷改寫醫療科技,為全球的醫療健康勾劃出嶄新的藍圖。

調查指近八成半教師憂學生用AI抄功課 有教師反映學校不鼓勵教學時用AI

人工智能(AI)近年逐漸引入用作教學,有調查顯示,有八成受訪教師憂慮AI生成內容有誤,更有83.5%教師表示,擔心學生會用AI抄襲功課,降低學生自主學習能力。另外,有超過一半受訪者表示,對應用AI工具感到困難。

教育工作者聯會早前進行問卷調查,訪問514名中小學和幼稚園教師,發現與77.4%受訪者曾使用AI工具輔助教學。至於未曾嘗試使用AI的教師中,有45人表示因不熟悉AI工具,另外有個別教師反映,因學校不鼓勵教師教學期間使用AI。

37.5%受訪者至少每周三次用AI輔助教學
至於使用頻率,有37.5%受訪教師表示,每周至少三次使用AI工具輔助教學,38%教師表示每周使用一至兩次。至於如何用於教學,有使用AI的教師中,75%人表示曾用作備課,用作製作教具或工作紙的有63%,另外有40%表示用作生成測考題目。

87.1%教師表示,AI輔助教學有助提升教學效能,亦有78.9%教師認為,有助提升學生的學習興趣。不過,受訪教師亦對AI輔助教學表達擔憂,有80.3%教師指出,憂慮AI的生成內容有錯,83.5%教師表示,憂慮學生利用AI抄襲功課,減低學生自主學習的能力,削弱學生的批判性思維。

調查亦訪問教師,希望AI具體能為教師代勞甚麼工作,66.9%受訪教師表示,期望AI能幫助整理教學資源,65.8%則表示期望能幫助設計教學簡報。至於表達期望AI能生成測考題目、批改作業、提供學生表現回饋的教師,亦分別各有過半。

黃錦良建議教育局制定教師AI教學實務指引
教聯會主席黃錦良認為,調查反映學界推動數字教育的差異。他認為,政府可推出不同支援措施,協助業界適應。他建議教育局制定教師AI教學實務指引和提供案例,協助教師理解如何安全地使用AI,同時亦可參考國家和海外的做法,制定「教師數字素養框架」。

黃錦良又建議,當局可設立撥款資助AI教學項目,並由政府統一採購AI工具,向學校提供免費或價格較低廉的AI工具。

英偉達:美對華限制或推動華為芯片需求

據路透報道,美國人工智能(AI)芯片巨頭英偉達(Nvidia)行政總裁黃仁勳,就華為不斷增強的AI能力,向美國國會議員表達關切。

報道指,黃仁勛在於美國眾議院外交事務委員會週四舉行的閉門會議上提出上述問題,討論的話題包括華為的AI芯片,以及限制英偉達對華供應芯片如何將使華為芯片更具競爭力。

報道引述眾議院高級職員稱,如果DeepSeek R1是用華為芯片進行訓練的,或者未來的中國開源模型在訓練中針對華為芯片進行高度優化,那將有可能推動全球市場對華為芯片的需求。

英偉達發言人John Rizzo在一份聲明中稱,黃仁勛與眾議院外交事務委員會舉行了會議,討論了人工智能作為國家基礎設施的戰略重要性以及投資美國製造業的必要性。他重申,英偉達全力支持政府在全球推廣美國技術和利益的努力。

英偉達上月表示,特朗普政府要求其停止銷售向中國市場推出的H20芯片。隨著DeepSeek等低成本人工智能模型出現,中國客戶一直在增加對這些芯片的訂單。

據路透上月報道,華為已經在努力填補英偉達在中國市場留下的空白,準備大規模交付一款旨在與英偉達產品競爭的芯片。

大摩「認錯」低估阿里巴巴AI和淘天潛力 大幅上調目標價8成、上限值300美元?

  • 大摩大幅上調阿里巴巴ADR目標價80美元
  • 承認低估阿里AI和電商主業實力
  • 以SoTP(分部估值)方式計,大摩認為阿里巴巴每股值200美元,上限值300美元

阿里巴巴 (09988) 年初至今股價累升65%,摩根士丹利最新研究報告「認錯」,低估人工智能(AI)推升阿里雲計算的需求和主業淘寶天貓業務的韌力。大摩認為,阿里巴巴雲智能業務未來三年收入將倍增, 大幅上調阿里巴巴ADR(美:BABA)目標價80美元至180美元,評級由「與大市同步」升至「增持」。大摩更指,在樂觀(high-end)情景之中,單計阿里雲已值每股100美元,阿里巴巴集團每股估值更達300美元。

以阿里巴巴港股股價計,大摩最新予的基本目標價約相當於174.9港元,上限估值更達每股291.5港元。

大摩為雲和淘天業務認錯 3年後雲收入每年達2400億人幣
大摩認為該行先前分析有兩大錯誤。

首先,自今年1月DeepSeek冒起後,該行未料阿里雲業務增長大幅加速。大摩最新預計,2025財年第四季度(即1月至3月)雲業務收入將增長18%,2026財年增長更可達25%。

大摩預測,隨阿里宣布未來三年為雲和AI設施資本投資3,000億元人民幣以上,阿里雲營收將從2025財年的1,180億元人民幣,攀升至2028財年的2,400億元人民幣,即三年內實現翻倍增長。

受惠於規模效應,大摩認為,阿里雲的EBITDA(除息稅、折舊和攤銷前溢利)利潤率將由本財年的20%升至3年後的35%。不過,由於折舊費用大增,2026至28財年的EBITA利潤率將由原先預測的10%至12%,降到5%至8%。

大摩承認另一錯誤是低估淘天業務韌力。即使內地消費仍然疲弱和行業競爭激烈,淘天業務未如市場恐懼般脆弱,由較高佣金率(take-rate)支撐下,預計集團即使持續投資淘天業務,未來數季商品交易額(GMV)可增3%至5%,EBITA盈利可維持平穩。

大摩的阿里巴巴300美元上限估值如何得出?
大摩表示,最新基本情景目標價180美元,是以現金流折現(DCF)方式計算,相當於2027財年預測市盈率16.6倍,而原目標價對應為2026財年市盈率13.6倍。

若以業務分部總和(SoTP)方式計算,大摩估算,阿里巴巴主業淘天集團值每股90美元(反映10倍市盈率)、雲業務值60美元(反映企業價值為銷售額5倍),其餘業務另值50美元,合計值200美元。

在上限估值情景,大摩估算,淘天集團值每股120美元(反映12倍市盈率)、雲業務值100美元(反映企業價值為銷售額7倍),其餘業務另值80美元,合計值300美元。

除了看好阿里巴巴,大摩也將中國互聯網股票的投資評級由「與大市相若」升至「吸引」,並將騰訊 (00700) 視為行業首選,而阿里巴巴吸引力反超美團 (03690) 、拼多多(美:PDD)和京東 (09618) 。

Google人工智能負責人:DeepSeek花費不足600萬美元開發AI的說法「誇大、有些誤導」

  • DeepSeek開發成本低於競爭對手
  • DeepMind質疑DeepSeek成本計算方式
  • DeepSeek可能利用西方模型

DeepSeek出現令市場重新關注中國人工智能的發展,負責訓練Alphabet(美:GOOG)旗下Google人工智能的DeepMind行政總裁Demis Hassabis認為,DeepSeek花費不足600萬美元開發AI系統的說法「誇大了,而且有些誤導人」。

可能只是總成本的冰山一角

DeepSeek聲稱,其聊天機器人和AI模型的開發成本遠低於DeepMind和OpenAI等美國競爭對手,震驚市場。

不過,Hassabis稱,DeepSeek似乎僅公佈了最後一輪的訓練成本,而這是總成本的冰山一角。

沒有看到新的尖端技術

Hassabis也反駁DeepSeek的出現,顛覆AI開發經濟效益的看法,指「我們沒有看到新的尖端技術,DeepSeek並非效率曲線上的一個異類」,並指DeepSeek似乎倚賴一些西方模型作為來源。

DeepSeek稱其以560萬美元的計算成本,使用英偉達(美:NVDA)上一代芯片訓練其AI模型。美國當局已經啟動調查,評估DeepSeek是否通過新加坡採購芯片,藉以規避芯片禁令。

英增投資期創自家OpenAI 望帶來逾4.4萬億經濟增長

英國首相施紀賢(Keir Starmer)將在周一宣布,大幅增加英國在人工智能(AI)領域的投資,希望打造英製自家生成式AI工具,並期望未來10年為英國經濟帶來4,700億英鎊增長(約4.4萬億港元)。

施紀賢將宣布,計劃在2030年前將公眾持有的AI算力提高20倍,並擴大AI的應用範疇,如偵測馬路凹洞及用於教學等。施紀賢曾表明,希望英國未來能成為全球AI的領袖。

英國將尋求擴大全英數據中心的能力,希望吸引依賴高電腦運算表現運行及訓練的強大AI模型發展商。為滿足目標及刺激AI行業增長,英國政府將開放存取AI研究資源計劃。

不過,此舉被指可能有爭議,因為允許研究及創新人員訓練AI模型的數據包括匿名的國民保健服務(NHS)數據。政府指將設立強大私隱權限保護措施,相關數據將永不會被私人公司持有。

英國政府相信,AI有助解決當地經濟增長乏力問題,按預測未來10年可以為英國經濟帶來4,700億英鎊的增長。

同時,英國計劃利用AI增長配合新成立的「國家數據圖書館」(National Data Library),連接各官方機構,增加英國創建「主權」AI模型的可能。英國希望打造自家生成式AI工具,能力希望媲美OpenAI的ChatGPT。

微軟(Microsoft)﹑AI新創公司Anthropic及OpenAI等科企樂見英國加大AI投資,施紀賢將稱AI行業需要政府支持。監管機構被指獲知會需積極支持AI創新,與大眾認為監管部門原有職責相違背。

關注AI對社會﹑就業及環境影響的專家呼籲政府謹慎,英國政府最新報告則指出,大眾對AI關聯最高的3個詞語分別為「機械人」(robot)﹑「可怕」(scary)及「擔憂」(worried)。

另外,施紀賢亦打算增加投資微型核反應堆,希望滿足極需大量電力供應的AI行業需求。他亦下令內閣所有官員,需把AI應用列為最優先事項,強調AI將驅動英國轉變,將改變工人階層生活。

美國史丹福大學最新排名指出,美國在AI領域稍為領先中國,英國以明顯差距落後於中美。

拜登據報進一步收緊限制英偉達等人工智能AI芯片出口 最快周五公布三級制貿易方案

  • 拜登計劃在卸任前進一步收緊出口人工智能芯片
  • 旨在將AI研發集中於美國盟友
  • 收緊AI芯片出口的限制會擴大至世界大部分地區

彭博引述消息人士指,美國總統拜登計劃在卸任前進一步收緊出口人工智能(AI)芯片的限制,並英偉達Nvidia(美:NVDA)等AI芯片實施新一輪出口限制,以防止先進技術落入中國及俄羅斯手中,預期新規定最快星期五公布,並對芯片貿易實三級限制。

收緊AI芯片出口的限制會擴大至世界大部分地區
消息人士表示,美國政府希望在國家及公司層面,限制數據中心所採用的AI芯片的銷售,旨在將AI研發集中於美國盟友,並讓全球各地企業採納美國標準。

報道指,收緊AI芯片出口的限制會擴大至世界大部分地區,冀在需求飇升的環境下,控制AI技術的傳播,故會以三級制來限制芯片貿易。

英偉達反對 限制芯片出口將威脅美國經濟成長
三級制中,頂層的少數美國盟友可繼續基本上不受限制地獲取美國芯片,但中層的大部分國家將面臨出口限制,至於底層國家的企業若同意遵守美國政府的安全及人權要求,則可以繞過國家的限額,獲取芯片。

美國白宮國家安全委員會不予置評。

英偉達發表聲明反對拜登政府的計劃,因限制對全球大多數國家出口芯片將是政策重大轉變,不僅不會降低濫用風險,反而會威脅到美國的經濟成長和領導地位。

人工智能崛起 金融業的網絡安全有新挑戰

銀行和金融業陸續應用生成式人工智能(GenAI),以提升生產效率,但同時也增加詐騙的風險。這促使企業投資於人工智能技術以進行詐騙檢測。

德勤發佈關於金融服務業生成式AI增加深度偽造(Deepfake)欺詐風險的報告,在美國與深度偽造相關的網路攻擊損失預計將從2023年的123億美元飆升至2027年的400億美元。

深度偽造技術是一種偽造手法,利用人工智能創造逼真的圖像和影片。最近,一個 GitHub 上的項目Deep-Live-Cam突然爆紅,它可以用一張照片,就能在直播中即時換臉,而且效果不錯。這顯示深度偽造技術既有趣同時具危險性。

金融詐騙的新威脅

人工智能深度偽造已成為一種越趨複雜的詐騙方法,特別是在身份驗證方面:

  • 繞過面部驗證系統:網絡罪犯利用實時換臉操縱網絡銀行驗證系統,使他們能夠在不被檢測的情況下進行詐騙活動。
  • 在通話和影片中冒充他人:騙徒使用個人圖像,在視像通話中令人信服地冒充他人,導致受害者被騙而轉移資金。

檢測技術的進步

近年來人工智能生成內容(AIGC)造假激增,嚴重威脅業務安全。隨著詐騙工具威脅的增長,各種檢測方法相繼出現。早期的檢測技術集中於單一模態,例如驗證圖像或音頻的真實性。雖然這些單模態方法能快速完成檢測,但在不同媒體類型之間缺乏有效的泛化能力。

為了解決這些限制,金融科技解決方案供應商開發出多模態鑒偽方法。然而,現有的多模態技術往往在小數據集上進行訓練,並忽略身份信息,限制了其泛化能力。為了增強檢測模型的穩健性,本公司和復旦大學的研究人員提出了參照輔助的多模態鑒偽方法(Reference-assisted Multimodal Forgery Detection Network, R-MFDN),並在ACM Multimedia 2024會議上獲得認可。

核心技術見解

多模態鑒偽中的R-MFDN方法創新性地利用豐富的身份信息,通過探索跨模態不一致性來檢測防偽。R-MFDN方法由三個模塊組成:多模態特徵提取、特徵信息融合和偽造辨識。視頻幀編碼組件使用圖像特徵提取器Resnet以及時序特徵提取器Vision Transformer進行圖像級特徵以及時序級特徵的提取,而音頻編碼組件則使用音頻頻譜變壓器,融合模塊使用自注意力機制以及交叉注意力機制逐步對多模態特徵進行融合,鑒偽模塊基於融合後的多模態特徵進行資料真偽判斷及偽造方法類別判斷。

基於R-MFDN技術研發的多模態智能鑒偽大模型,通過對偽造影片的視頻幀、音訊、話文本分別進行特徵提取,並運用基於身份的對比學習和跨模態對比學習進行訓練,提取出對身份和模態間不一致的敏感特徵來鑒別真偽。該模型可廣泛應用在金融身份認證、視訊會議核身認證、網絡視像電話防欺詐等場景。目前,雙模態篡改檢出率已達到99.9%以上,單模態篡改檢出率達到96%以上。

隨著深度偽造技術的不斷演進,騙徒所使用的詐騙方法也在不斷變化。金融行業必須保持警覺,並採取先進的檢測策略以減低風險。在這個新環境中,研究人員、行業專業人士和監管機構之間的合作對於促進更安全的數碼環境至關重要。

Google DeepMind 宣布開發模擬真實世界的 AI 模型

AI 模型近年不斷發展,對於多媒體處理和生成都已經逐漸純熟,不過要處理現實世界的物理變化等細節則尚有改進空間。最近 Google 就宣布開發能夠模擬真實世界的模型,做為 DeepMind 的一部分。

新的開發計畫將由 OpenAI Sora 影片生成工具前共同負責人 Tim Brooks 領導,Brooks 在 X 表示,新團隊將與 Google 現有 Gemini、Veo 和 Genie 等團隊合作,招募文宣說影片與多模態資料 AI 訓練規模化,將是通往通用人工智慧(AGI)的發展方向。新團隊集中開發「即時互動生成」工具,與現有多模態模型 Gemini 等整合,提供更全面的功能。

真實世界模擬應用範圍相當廣泛,從視覺推理、模擬、規劃具身智慧助理 (Embodied Agent),到即時互動娛樂等都會用到。除了 Google 開發中 Genie 模型,其他「世界模型」還有 World Labs、Decart 和 Odyssey 等,可生成互動多媒體內容如遊戲和電影等,以及逼真模擬、訓練機器人等。

「AI原住民」崛起!2025三大AI趨勢 協助企業打造全面AI基建

在香港積極推進智慧城市及數字政府發展的願景下,行政長官李家超早前預測在2024年底前,半數香港企業將已在營運中應用人工智能(AI)技術。而根據香港生產力促進局與香港大學商學院的聯合研究,本地企業極具AI發展潛力,其中近半數(49%)企業在AI相關服務及應用上投入近100萬港元,超過五分之一(21%)企業則投入100萬至500萬港元不等。

踏入2025年,本港企業應配合政府打造強大城市AI基建的目標,主動提升其科技水平及系統,將AI應用超越一般投資措舉,以確保為企業實現長遠的增長。本文預測三大AI趨勢,旨在幫助企業在2025年落實AI優先策略,以提升營運效益、員工滿意度和客戶體驗等,並更全面地解鎖業務潛能。

趨勢一︰「AI原住民」人才崛起 為驅動創新關鍵

一套完善的AI基建需要專業人才來管理和執行相關技術。企業要做好準備去迎接一群自小開始接觸並已將生成式AI融入工作與生活的「AI原住民」人才。對這些人才而言,在工作中應用AI技術自然而然,遠不止步於試驗階段,因此他們將會優先考慮擁抱AI工具並促進創新的企業。

透過引入AI優先的協作平台簡化工作流程,自動化處理重複性工作,企業能幫助員工專注於更具建設性的工作,支持他們把握個人職涯發展機會,大大提升員工體驗(Employee Experience, EX),以挽留人才。

由Zoom近期委託Morning Consult進行的一項研究發現,約四分之三、來自不同世代的受訪者均重視工作場所的靈活性;另據德勤的研究,超過70%的Z世代及千禧世代員工表示,如果僱主要求他們全職只能於辦公室工作就會考慮跳槽,可見提供靈活工作模式是企業挽留人才的關鍵之一。此外,AI優先的溝通協作工具能支援員工以適合自己的方式優化工作效率,因此透過將AI工具融入日常營運,企業可吸納及減少人才流失,打造積極創新的工作團隊。

趨勢二︰告別單一模型 整合大型語言模型(LLM)成主流

除了投資人才,投資技術亦是構建全面AI基建的重要一環。隨著開源與閉源LLM模型的性能差距迅速收窄,預計將有越來越多AI工具會聯合多個LLM,而非依賴單一模型運作。當LLM市場競爭加劇,先驅優勢會減弱,企業將獲得更多選擇和更高質量的AI體驗。

採用聯合式(Federated)的AI工具可以生成等同甚至超越單一LLM模型的質素,同時降低推理成本(Inference Cost)。企業可為每項工作選擇最合適的低成本LLM,再用其他LLM進一步優化結果,如同職場上團隊傾力合作,遠勝孤軍作戰。

企業應善用聯合式AI工具,快而準地處理翻譯、撰寫會議摘要及整理後續工作等耗時的工作,以提升工作質素和生產力,同時節省潛在成本。

趨勢三︰預測客戶需求從「加分項」變必要條件

Zoom的研究指出,88%的客戶忠誠度建基於消費旅程中及處理客服問題時的體驗,可見提升客戶體驗(Customer Experience, CX)的重要性。

當卓越的客戶服務從「加分項」轉變為基本要求,企業可運用AI預測客戶需求,並預先提供解決方案,積極提升客戶滿意度。現今客戶能透過多種途徑採購產品和服務,因此客戶體驗不再局限於線性的消費旅程,而需顧及不同的客服渠道。企業可利用AI滿足客戶對個人化服務的需求和期望,並優化不同的客服接觸點,減少客戶流失的機會。

波士頓諮詢公司的報告指,38%的消費者在2024年的黑色星期五、網購星期一及雙11等節日期間,都有在購物過程中計劃或實際使用AI工具;市場研究公司Attest的調查同時顯示44%的消費者依賴AI工具尋找節日優惠;數碼產品銷售平台WHOP的報告中,有高達70%的消費者反映生成式AI工具改善了他們的購物體驗;以上的數據均反映AI如何重新定義企業與客戶互動的方式。

現今商業環境競爭激烈,打造全面的AI基建不僅是企業高效營運的基礎,亦是提升客戶滿意度的關鍵。因此,我們預見更多企業將透過善用AI打造高度個人化的客戶服務,迅速為客戶解決問題,同時降低成本。如企業能培養AI優先、兼具科技智能和人性化的客服團隊,就能提供更無縫和高質的客戶體驗,並在競爭中脫穎而出,以及應對不斷演變的市場需求。同時,企業應負責任地使用AI,並道德地探索該科技的商用潛力。

總括而言,在日常營運中實施AI優先策略,不但有助企業大幅提升生產力和協作效率,更有助領導層和員工平衡工作與生活,引領企業在2025年及以後實現可持續效益,在營商之路邁向成功。

普京指示俄羅斯最大銀行 與中國合作搞AI

據俄羅斯媒體報道,俄羅斯總統普京指示俄羅斯聯邦儲蓄銀行(Sberbank)攜手中國,共同推動人工智能(AI)的進一步發展。俄羅斯聯邦儲蓄銀行是俄羅斯最大的銀行,在該國AI領域處於技術創新者和領導地位。

據悉,該指示是在2024年12月一場以AI為主題的會議後發布的,任務交由俄羅斯總理米舒斯京(Mikhail Mishustin)和俄羅斯聯邦儲蓄銀行長格列夫牽頭執行,預計將於今年4月提交進度報告。

報道稱,中國被公認在AI領域處於世界領先地位,這一合作旨在學習中國在該領域的專長,而俄羅斯聯邦儲蓄銀行的許多AI項目都將中國視為關鍵靈感來源。

去年12月11日至13日,「人工智能世界之旅」國際會議在莫斯科舉行,這也是俄羅斯連續第9年舉辦該國際論壇活動。會議上,普京強調加大國內AI開發力度的必要性。在介紹AI應用在公共行政工作中的具體應用時,他提到了被譽為「俄版ChatGPT」、由俄羅斯儲蓄銀行開發的AI模型GigaChat。

同期,俄羅斯聯邦儲蓄銀行宣布,來自金磚國家成員中國、巴西、印度和南非,以及塞爾維亞、印尼和其他非金磚國家的國家AI協會已加入「人工智慧聯盟網絡」。該銀行稱,這個組織將促進技術和AI監管方面的聯合研究,並為AI產品在成員國市場上的銷售提供機會。

AI技術將告別蜜月期 成惡意攻擊軟件重點目標

網絡安全環境正面臨前所未有的嚴峻挑戰,政府電腦保安事故協調中心(GovCERT.HK)發布的2024年威脅形勢報告也提到,僅在2024年第四季度,本港的網絡安全事故已激增至2,670宗,證明網絡犯罪活動正持續增長外,亦反映不論個人用戶或各行各業將持續面對更高的安全風險,而行之有效且具針對性的應對措施將成明年網絡安全範疇的重中之中。Sophos專家團隊就藉此全面分析當前威脅趨勢,並針對勒索軟件的持續威脅、人工智能的應用風險、以及國家級網絡攻擊等關鍵議題,列出2025年四大網絡安全趨勢及建議。

1.勒索軟件升級

Sophos全球首席駐場技術總監Chester Wisniewski提到,勒索軟件攻擊將持續升級 ,其中醫療及教育行業恐成攻擊目標。他解釋,由於教育和醫療機構往往受限於網絡安全經費,加上不時需處理大量敏感的個人數據,令黑客更易鎖定其老舊的系統。對於醫療行業而言,勒索軟件攻擊更會中斷性命攸關的緊急醫療救援工作,令受害機構最終在壓力下繳付贖金,繼而令行業持續成為勒索軟件攻擊的主要目標。

  1. 人工智能(AI)

AI在來年將持續帶來風險。Sophos X-Ops 威脅研究總監Christopher Budd就指出,每種新型的互聯網技術都存有蜜月期,不少現實問題將隨時間推移慢慢浮現。當中,今年陸續推出的大型語言模型(LLM)其實存有多種系統缺陷和漏洞,並開始遭受惡意軟件攻擊。在過去一年,微軟已開始對其 AI 產品提供修補程式,而黑客利用LLM策劃如木馬程式等惡意軟件攻擊亦屢見不鮮 。明年AI的潛在風險將更為明顯,所以廣大用戶和網絡安全專家將需積極修補相關漏洞和惡意軟件,以妥善抵禦隨之而來的攻擊。

同時,隨着AI技術興起,部分以往需高技術水平的網絡犯罪行為已變得更加平民化,令不少欠缺攻擊手段的黑客能透過坊間的人工智能平台取得攻擊教學,並輕易製作各類惡意工具,例如:逼真的網絡釣魚網站及大熱的勒索軟件樣本。

而且,Sophos資深數據科學家Ben Gelman認為,LLM將持續進化並連結多個語言模型,以完成更複雜的任務。當中,與其費時以 ChatGPT編寫一段攻擊代碼,研究人員和黑客將改為利用多個 LLM 和其他 AI 模型執行複雜的自動化任務,如網絡滲透、客戶服務,以及整合型虛擬助手等。

  1. 國家級網絡攻擊陸續浮現

Chester Wisniewski 指,國家級黑客團隊的目標已不再局限於大型企業,他們開始將注意力轉向邊緣設備(Edge Devices),並藉此建立代理網絡擴大網絡攻擊範圍。由於邊緣設備往往因未能及時修補而存在漏洞,加上不少企業仍在使用過了EOL 期限的設備,令情況變得再難以控制。所以,不論機構規模的大小,都有可能成為目標。

  1. 網絡攻擊策略改變

Sophos首席駐場技術總監Aaron Bugal指,為了讓受害機構無法專注處理網絡威脅,黑客將開始利用干擾戰術造成混亂,從而躲避系統的檢測。當中,黑客在發動攻擊時,將同時以小規模攻擊或引發虛假事件,藉此分散團隊的注意力。此類干擾戰術不單消耗機構的資源,再令網絡安全團隊疲於奔命,大大削弱系統的整體防禦能力。

而隨著企業廣泛採用嶄新的端點網絡安全工具和設立多重身份驗證(MFA),然而他們並未有在雲端平台啟用多重身份驗證,最終令黑客逐漸視雲端環境為攻擊目標。同時,該情況亦意味黑客的目標不只單純竊取用戶密碼,亦同時鎖定用戶存取於雲端的數據和用於多重身份驗證的憑證,從而借此偷取更多資料。

Chester Wisniewski補充,預計針對軟件供應鏈的攻擊將於未來一年頻繁出現。由於攻擊的受影響範圍已遠超遭受攻擊的源頭,亦同時向不少受害者施壓,最終限制受害客戶的行動,難以在等待修復期間應對問題。

所以,Chester Wisniewski及Aaron Bugal就提出5大建議:

  • 為系統有可能出現的突發狀況早作準備:隨著供應鏈攻擊不斷增加,企業必須及早為第三方服務供應商因網絡攻擊而中斷服務做好規劃。例如,在採購過程中,企業應仔細評估供應商的系統安全措施,並測試其應對方案。由於組織往往未能及時察覺此類風險,所以應在明年優先改變策略。
  • 優先修補系統漏洞和盡快採用多重身份驗證(MFA): 大多數的安全漏洞均源自軟件和系統未有及時修補,或者密碼遭盜取。加上,若然已連接互聯網的網絡設備未有啟用多重身份驗證,風險則非常嚴重。如果企業能優先處理及修補相關漏洞和啟用多重身份驗證,則能大幅改善其系統安全防護能力。
  • 加強產品安全水平:美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)所定立的「安全設計(Secure by Design)」和「安全需求(Secure by Demand)」標準,對網絡安全發展尤其重要。展望未來,技術供應商將逐漸從產品設計便優先考慮其安全水平和質量,而此思維對正面臨威脅的全球供應鏈非常重要。
  • 安裝效能強大的防毒軟件: 雖然教育廣大用戶如何處理可疑電子郵件和附件仍是一個好方法,但鑒於現今詐騙手段更為複雜,確然難以單靠提升公眾認知便能檢測威脅。其實,培訓用戶及時報告任何意外或可疑的事故,能讓安全團隊及時應對及防止潛在威脅。若然警覺性較高的用戶能及時報告事故,不僅能保護其他專業知識較低的用戶,亦能在黑客完全入侵系統前啟動威脅追蹤,防止不法之徒以漏洞入侵系統。
  • 疲勞和倦怠已成行業常態: 在網絡安全行業,疲勞和倦怠已成常態。網絡安全技術人員不時因資源不足、設備過時或未能充分發揮技術,以及需面對不清晰的流程、責任和管治問題而感到疲憊。所以,各大機構應主動關心員工的精神健康,充分借助技術和程式減輕員工的負擔,並考慮使用網絡安全供應商的托管式偵測及回應服務(MDR),以幫助員工分擔工作壓力。

YouTube試用新工具 檢測AI生成名人肖像

人工智能AI的技術愈趨成熟,引致透過AI合成技術假冒名人的事件時有發生,被不法份子用來編造各類的假資訊。為了保障名人的肖像權,YouTube近日就宣布計畫測試全新功能,讓名人或其工作人員,來檢測平台上利用AI生成侵犯他們肖像的內容。

YouTube透露,目前確認將與跟經紀人公司Creative Artists Agency合作,率先測試旗下名人、運動員和創作者識別平台上,使用AI生成他們肖像的內容。然後會先向獲獎演員、NBA及NFL球星等名人提供工具,其後會拓展到YouTube 創作者、創意專業人士和其他代表人才的合作夥伴。

YouTube表示,工具亦會開放予更多人,相關人士可以提交申請,要求YouTube協助將AI生成涉嫌侵犯肖像權的內容移除。