生成式人工智能的使用可能会加剧不同国家内部及国与国之间现有的数码鸿沟，人工智能亦对教育及医疗保健等其他重要领域产生影响。(iStock图片)
今年初Chat GPT发布，引发广泛的生成式人工智能应用的出现。人工智能具有多种潜在应用，目前仍被持续开发。然后，这亦涉及人权问题。
生成式人工智能(AI)具有无限潜力，但亦有可能加剧现有不平等问题的风险，导致损失机会及失去生产力。以下我们对一些值得投资者思考的问题进行探讨。
今年初Chat GPT发布，引发了广泛的生成式人工智能应用的出现。人工智能具有多种潜在应用，目前仍被持续开发。然后，这亦涉及人权问题。
特别是生成式人工智能的使用可能会加剧不同国家内部及国与国之间现有的数码鸿沟，人工智能亦对教育及医疗保健等其他重要领域产生影响。我们在下文阐述投资者应考虑涉及这三个领域的关键问题。 各界须合作发挥 数码基设铺设重要性
使用数码机会 (digital access) 及通讯技术的进步为经济发展作出重大贡献，这也凸显个人或社区参与、为经济作出贡献的重要性。随着科技发展，数码鸿沟阻碍低收入家庭、残疾人士、农村地区，以及长者平等参与经济。
数码机会不平等的成本反映在尚未开发的就业增长及经济产出潜力上。数码机会可以为人们提供教育和就业机会，同时亦令企业能够拓展新市场及接触新客户。社区也需要连接性才能灵活采用在家工作的就业模式，这将有助提高对当地经济发展的贡献(如就业机会、税收等)。
明显地，先进科技发展 (包括生成式人工智能)衍生道德问题，而且世界各地仍有许多人没有条件享用基本的互联网或宽频服务。若要受惠于生成式人工智能发展，不仅需要提供连接服务，还需要高速连接。
政府政策、私人资本及跨行业合作在数码基础设施的铺设及连接普及方面，均发挥重要的作用。作为投资者，需要思考在此领域经营的企业将会面临的一些重要问题。 企业是否因为某些地区的供不应求情况或增长而受到影响
面对人口结构及结构性趋势(例如人口老龄化)导致的客户需求不断变化，公司将如何应对?
企业网络的可靠性如何?
企业在获取政府补贴及进行游说的经验及/或依赖程度如何?
重点监管措施是否会影响企业的长期利润率? 学生教师均须具备 良好数码素养基础
教育既是一项基本人权，也是经济增长的前瞻性指标。人工智能具有庞大潜力，有助减轻教师的部分行政工作，使他们能够更专注于教学工作。
生成式人工智能可向学生提供即时的个人化反馈，这有助减少典型班级规模的教师工作量及所需时间。以辅导数学为目标而开发的AI技术为例，人工智能助理会观察学生在电脑上解答数学问题的情况，如果学生在答题过程中出现差错，助理可即时提供反馈。人工智能助理可协助纠正学生错误，同时指出学生可能遗漏或计算错误的具体步骤。
然而，要从中获得最大得益，学生及教师均需要具备良好的数码素养基础。问题在于某些社区的数码素养仍需提升，采用人工智能或会令这些社区的学生孤立无援。
将人工智能应用于增强学习体验是教育方面的一个重点，另一个重点是提供发展人工智能相关技能的课程。美国约一半的州要求在高中阶段开设电脑课程。与此同时，多个国家包括中国、葡萄牙及卡塔尔，在中小学阶段强制开设这类型课程。
教育进步很大程度上依赖国家政策扶持，但投资者需要明白，如果企业希望把握人工智能等科技创新发展所带来的机遇，需要储备人才。社区参与 (尤其是与各地及地方大学的交流)仍是确保获得未来人力发展得到支持的重要渠道。 提升诊断准确性 改善护理质素及决策偏差
在医疗保健方面，人工智能有助提高许多临床及管理应用的效率及准确性。
医疗保健业具有庞大的数据量，生成式人工智能在该领域的应用让人既兴奋又担忧。公共健康领域的人工智能技术需要建立大型数据库。医疗数据资料收集、储存以及共享引发与安全、管治及私隐相关的道德问题。
基于优质数据的人工智能科技可提升诊断的速度及准确性，改善护理质素及减少主观决策，人工智能科技也可助解决临床诊断的错误及偏差。然而，尽管在潜在早期诊断、治疗及整体福祉方面取得令人振奋的进展，但人工智能在医疗保健领域的应用尚未在社会上得到的充分信任。
人工智能演算法或会出现偏差，例如，若使用男性患者偏多的数据库来进行训练算法，依据男性更常见的疾病症状对女性患者进行诊疗可能会引发误诊事件，因此必须提高对种族及性别差异的认知，以改进风险预测及提升诊断能力。
然而，目前的问题不是人工智能是否能应用在常规的临床实践上，而是何时成为常规的一部分。在医疗保健领域应用人工智能方面，投资者需要考虑的问题包括：
企业对于试验的透明度是否有明确的政策?
企业是否在各个层面上进行偏见培训?
企业是否有足够的协议来保障患者数据?
市场对更优质健康管理、预测及预防的需求日益上升，企业在相关产品/服务方面的投资有多少?
企业发展是否领先于人工智能相关监管? |
