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#我的學生真可愛
這次的跟姐喝一杯，剛好有一個Yale 的學生加入，分享了他在 HKUST MBA 還有 Yale MAM 的經驗，大家也抓緊機會問我一些問題。
學生A：「姐，可以形容一下你念 MBA 時的 Aha moment 嗎？」
學生B：「姐，2008年的金融風暴，當時你帶的學生都去哪工作了？」
我：「ㄟ ，2008年我也還是 MBA 學生好嗎？🤨」
#講錯話罰一杯🍺 #Sabina姐變成Sabina姨了嗎🤣 #跟姐喝一杯
應用數碼科技助抗疫
作者：李 臻 (Oscar Lee)
2020年2月24日刊於《信報》
新型冠狀病毒肆虐全球，其中一個抗疫對策，是減少人與人之間的接觸，因此政府及不少企業皆採取特別安排，要求員工在家工作，連銀行也關閉部分分行。不過，科技發展在應對疫情的工作上亦扮演重要角色，不少初創公司參與其中，一方面補足了市民現時生活的不足，另一方面幫助抗疫。
在是次疫情下，口罩需求大增，市面一罩難求。物聯網技術協助市民得到最新資訊。不少地方推出即時口罩存貨數據，讓市民可掌握鄰近地區的口罩存量，按照地圖上不同顏色的圖示前往購買。例如，澳門政府設立的抗疫網站實時公布藥房口罩存貨數量，每隔15分鐘更新一次；台灣亦有即時口罩存量查詢地圖，提供全台即時口罩數據。
互動地圖掌推資訊
此外，為提高疫情資訊透明度，各地政府以及民間團體亦相繼運用大數據與API製作疫情互動地圖，讓市民可更容易了解疫情發展。例如特區政府推出了「新型冠狀病毒感染本地情況互動地圖」，詳列確診、呈報、住院檢查及死亡等數據，並定時更新確診和懷疑個案、過去14天內確診個案曾經逗留過的建築物、檢疫中心以及急症室等候時間等，方便大眾掌握疫情資訊。
除了單一地區的疫情地圖，美國約翰霍普金斯大學亦推出「全球即時疫情地圖」，整合世界衞生組織、美國疾病管制與預防中心及中國國家衞生健康委員會等官方數據，製成儀表板，讓全球網民可以即時掌握疫情狀況。除了疫情互動地圖外，大數據亦讓研究組織透過電腦分析武漢在封城前武漢人的行動路線，從而推算疫情的擴散範圍。百度地圖的「百度遷徙」功能，更記錄了中國春節前後人口大遷徙的軌跡與特徵。
在疫情擴散下，人工智能科技廣泛應用在醫療範圍。在防疫工作上，不少檢測系統都應用了人臉辨識技術，在北京試用的AI探熱系統正正是其中一例。此系統通過紅外線鏡頭識別體溫異常人士，再對疑似發燒人士進行人臉辨識，利用AI技術協助工作人員遠距離快速追蹤及定位發燒人士。當發現有疑似發燒人士出現時，系統便會自動報警，有助政府建立嚴格的防疫網絡。
人臉辨識探測體溫
在香港，有數碼港的初創公司研發出應用人臉辨識技術的防疫機械人，可在不同地點為不同人士探測體溫，並在發現體溫異常人士時響起警號。有關技術更能透過人臉辨識功能，辨別出體溫異常人士及曾與其緊密接觸的人，方便有關人員追蹤病毒傳播路徑。不單是控制及預防疾情，人工智能亦可應用在治療上。美國首宗確診武漢肺炎的病人是由機械人進行治療；韓國一家醫院亦利用機械人讓醫生「遙距」診症，檢查被隔離的懷疑武漢肺炎患者。
事實上，數碼科技的應用並不局限於防疫和抗疫工作，在其他領域亦大派用場，例如有網上學習平台設立問題庫，讓中、小學生能夠在家中上網進行學習，實現「停課不停學」。除網上學習平台外，學校也可透過應用程式，向家長發送學校及抗疫最新資訊，在停課期間保持緊密聯繫。
隨着疫情爆發憂慮社區感染，市民減少外出，服務業和零售業大受影響，商戶因而將實體店業務轉為網上服務。舉例說，有數碼港的初創公司設立網上配對平台，為用戶提供逾600項專門服務，包括可協助市民物色專業的家清潔及消毒服務，從而減低疾病傳播的風險。
雨天總會過去，新型冠狀病毒引起的問題總會告一段落。反而，長遠而言更應該關注數碼科技及初創發展。除了經常聽到的金融科技外，不少初創的構思及實踐確實值得支持。以剛提及的數碼港為例，致力扶助初創發展，據了解，現時已經有超過1500間初創進駐，不但有專業人士向初創給予營運意見，更提供種子基金甚至協助尋找投資者。無論如何，數碼科技及初創發展是全球潮流大趨勢，在逆境下更見重要，只要好好栽培，未來可以對社會發揮更大貢獻。
香港科技大學工商管理碩士校友會會員
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反面數據同樣重要
作者：李 臻 (Oscar Lee)
2019年12月14日刊於《信報》
STEM教育（科學、科技、工程、數學）近年大受家長歡迎，特別是AI（人工智能）及Big Data（大數據）這些詞彙，更好像如果孩子不懂就不能在未來世界生存似的。為此小弟去找了一間在電腦課教授人工智能的中學，看看老師今時今日是如何教一群中二學生人工智能。
親身觀看英華書院的陳汝堅老師【圖左】授課，確實增長了小弟的眼界。回想自己中學時的電腦課，和現時除了在硬件上有天壤之別外，教授的方式也十分不同。之前聽陳老師的講座，已經被他的理論吸引，他說有必要把道德元素加入AI課程之中，因為電腦沒有人性也沒有道德判斷，只是根據數據和指令行事，因此學生在學AI之前，應該擴展本身的道德思維，才不易被人工智能的判斷牽着鼻子走。
AI認錯劉德華的反思
陳老師的課堂也並非只教理論或編碼等技術，主要是教學生應用人工智能及怎樣去選擇數據。其中一個應用的例子很生動，老師要教電腦怎樣以人工智能去辨認出影星劉德華，於是輸入了大量劉德華不同時期的照片，想必電腦已經認定了他的特徵，但當他們隨便找一位同學或男老師的相片讓電腦辨認時，電腦竟然得出這兩位男性和劉德華有九成相似的結論。為什麼會出現這個誤差呢？原來這是陳老師的悉心安排，他只輸入了「劉德華的樣子」的訊息，而沒有輸入「不是劉德華樣子」的訊息，因此電腦只接收到正面訊息，接收不到反面的訊息。老師的目的是讓學生明白，除了要讓電腦學習什麼是「肯定」外，讓電腦去學習什麼是「否定」同樣重要。這個例子說明了，當只有「什麼是正確」的資訊時，原來準確度只是一般。電腦要加強精準度，必定要同時學習「什麼是不正確」。電腦只有同時學習「什麼是劉德華」和「什麼不是劉德華」才能加深分析的準確度。
暈輪效應致判斷失誤
估不到這堂中二的電腦課會這麼有啟發性，而且絕對可以應用在其他範疇，包括管理和日常生活的決定上。記得讀MBA時有讀過「Halo Effect」（暈輪效應），意指人們往往會倒果為因，例如看到別人成功的例子後，就由這些已經成功的例子歸納出要得到這些成果就要怎樣怎樣做的結論，而沒有去深究失敗的個案，以致往往會以偏概全，只看到事件的某一個片面。就好像被一種「肯定的光環」所籠罩着，令人對其他因素視若無睹或選擇性地忽略。就像那個沒有考慮「什麼是不正確」的人工智能一樣，得出不準確的結果。其實其他人用同樣的所謂「成功方程式」去做同樣的事情，可能會導致焦頭爛額，不能因為看到個別成功案例，就得出當中的因與果。試想想過往有多少失敗的投資或管理決定，是由這些太過肯定的「Halo Effect」所導致呢？
更令人擔心的是，在現今社交媒體和通訊軟件大行其道的年代，人們更容易因為自己的偏見或立場而聚在一起「團爐取暖」，讓這些缺乏反面數據和意見的Halo Effect更加強，破壞力更大。事實上，不但香港，世界不同的地區像英美等國，也愈來愈受這種只看到正面或合心意的訊息、忽略不合意或反面訊息的現象所影響，嚴重窒礙理性分析及判斷力。
正面一點去想，如果我們留意到這個現象，不斷警惕自己必定要同時注重反面意見和數據，每事都從正反兩面去考慮，可能已經比起只看到某一面數據的人有優勢。正如投資前要做好due diligence（盡職審查）一樣，凡事有個Devil's Advocate（吹毛求疪的人），從反面角度去做一次「腦震盪」，才可以補足只考慮正面數據的不足，做出比較完善和理性的決定。
追尋真實還是求安慰
因此陳老師的教導十分重要，因為他不單教學生電腦課，而是在教學生做其他的研究或學問，除了要留意什麼是正確的外，也必定要知道什麼是錯誤。只有全面的去收集數據和資訊，得出來的結果才會更能反映真正的現實。除非，我們只是想找安慰，而不是想看到真實的畫面。
香港科技大學工商管理碩士校友會會員
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