AI發展面面觀3 道德法律篇/科技衍生網絡安全挑戰 完善AI法律監管 保護私隱防詐騙
人工智能（AI）作為一項新技術，發展一日千里，也衍生出AI幻覺、AI偏見、AI詐騙等新問題，去年AI安全被納入我國國家安全的20項重點領域，說明AI帶來的安全問題值得社會高度重視。
因此，完善AI識別、AI犯罪偵查、AI法律等監管配套措施，對於AI世代下的人們顯得尤為必要，這些配套措施就像是一張盾牌，不斷迎接AI技術這樣的雙刃劍的挑戰。\大公報記者 吳東風、趙之齊
「香港的私隱公署專員是誰？」
「截至2021年，香港的私隱專員是陳茂波先生（Stephen Kai-yi Wong）。」（見右圖）
以上這段啼笑皆非的對話，來自大公報記者問ChatGPT的聊天紀錄。明明是錯得離譜的答案，ChatGPT都可以信誓旦旦地回覆你。事實上，自ChatGPT誕生後，這種情況並不少見。在人工智能領域中，這樣的回應被稱之為幻覺（英語：hallucination，或稱人工幻覺），它含有貌似事實的虛假或誤導性資訊。
超出數據庫範圍會誤判
「現在的生成式AI，像ChatGPT，如果你問的問題超出它知道的範圍，它不會直接告訴你它答不了，而是會自己生成一個新的答案，這就有潛在的風險了。」個人資料私隱專員鍾麗玲舉例，如果有AI模型是用來看醫學影像的，例如X光片、電腦掃描的片，去識別究竟有否癌細胞；那麼就視乎這個AI數據庫裏有沒有相關的資料了。假如它主要是拿病患的資料，去檢查一個健康人的時候，它就會誤判，就會帶來很大的風險。
鍾麗玲表示，這種被稱為「AI幻覺」的現象，往往是因為用家問AI系統的問題，超出了AI系統數據庫的範圍。
其次，AI幻覺的產生，也跟對話長度有關。鍾麗玲提到，生成式AI目前在記憶方面仍有限制，如果用家在跟AI對話時已出現AI幻覺的情況下，延長對話長度或會令生成式AI將幻覺繼續放大，即將錯誤繼續放大。「之前就有用家試過讓AI作一篇長文，結果前言不對後語，說明如果對話太長，AI可能不會記得之前自己講了什麼。」
還有一點，鍾麗玲表示，生成式AI的數據庫也需要更新，即它的數據庫現時未必去到最新的情況，這也容易提供錯誤的答案。回到文章一開頭私隱公署專員的問答，鍾麗玲相信，亦包含了這種情況。
如果要減少AI幻覺的產生，生成式AI就亟需在數據庫方面進行完善。鍾麗玲認為，首先收集數據的時候要盡量全面，以及盡量看看有無一些不準確的數據，然後去過濾這些數據；其次，生成式AI系統的開發商，需要將生成式的內容同現實中的數據進行比較，去測試這個AI系統的準確性、完整性；最後，鍾麗玲亦建議一些開發商在定製AI模型時，應盡量提供一些專門領域的專業數據，以提升數據庫的質素，例如在分析信貸審批領域，生成式AI就需要用到金融數據市場的數據等。
人臉識別算法存在偏見
另外，生成式AI數據庫的準確性和完整性亦需要完善。如果數據庫不準確、不完整，不單有機會引發AI幻覺，亦有機會產生AI偏見。據美國國家標準和技術研究所的一份報告顯示，研究人員調查了189種人臉識別算法（已經涵蓋該行業中的大多數），並發現，大多數人臉識別算法都含有偏見。研究人員指，算法對黑人和亞洲人臉的錯誤識別率是針對白人面孔的10至100倍。對女性的錯誤識別多過男性，導致黑人婦女很容易受到算法偏見的影響。
至於人們應如何識別AI幻覺，鍾麗玲表示，私隱公署在去年推出「使用AI聊天機械人自保『十招』」的單張，今年亦發布《AI：個人資料保障模範框架》（《框架》），從市民角度、採購公司角度提醒如何正確使用和選用AI。另外，她指歐盟於去年12月推出的人工智慧規範法案（AI Act），提到對於AI生成的產品，要進行特別標籤、加水印提醒是AI生成，而私隱公署亦在今次的《框架》中提出此建議。
