人工智能的发展无远弗届，日常生活都与AI有关。有否想过当你刷IG短片，或在招聘网站投递履历时，背后都有一套看不见的演算法，正在默默地为你“打分”或“贴标签”？《香港01》早前邀请到中文大学社会学系李劲华博士，到九龙塘学校（中学部）为学生举行资讯素养讲座，以社会科学方法深入探讨AI的相关现象。李博士与其团队近年致力开发多个学科为本的AI素养微学习单元，是次讲座中分享的部分“行内人”观点，正是团队在开发过程中累积的经验所得。

李博士（Dr. Kent Lee）于讲座伊始便问学生︰“大家今早起床后，有没有开过手机应用程式？”都市人机不离手，李博士指出，其实透过手机上各式的应用程式，大众的生活早已受 AI 推荐系统（Recommendation System）制约。有别于传统依赖访谈和问卷的研究方式，AI如今能直接透过分析大数据，在我们毫无察觉下作出分类与牵引。

AI会以演算法分类（Algorithmic Sorting），透过行为与背景资料自动划分群体。例如Netflix推荐系统会为观众分类；招聘网站则透过履历、甚至利用 AI 进行面部表情分析来筛选“理想员工”。除了分析个人，AI更擅长梳理人与人之间的连结。社交媒体便会进行网络分析（Network Analysis），借助AI即时处理巨量数据的能力，将社会关系量化。AI可根据WhatsApp的互动记录画出“关系地图”，推断出谁是掌握话语权的“中心节点”，不太活跃的发言者则为“边缘节点”。这种将关系量化的技术，应用层面甚广——，政府便曾于疫情期间，利用类似原理来追踪确诊者的接触史，以阻断传播链。

李博士之后再深入浅出讲解“协同过滤”（Collaborative Filtering）的原理，他以“人以群分，物以类聚”来作比喻。假设两名同学之间的需求相似，AI就会把对方喜欢的产品推荐予另一人，连电影、剧集的喜好都能精准推送。李笑言，AI就像一个“心思细密的智能助手”，替人省去搜寻的时间，不过，要小心陷入“信息茧房”（Information Cocoons）及“过滤气泡”（Filter Bubble），有机会变成只看到自己想看的内容，令视野变得狭窄。

李提到，学生近年遇上情绪问题时求助比例偏低，当中有人指可将AI作为24小时“情绪树洞”。不过他提醒AI并非确切理解人类语言，它只是透过大型语言模型（LLM）中的三大核心Tokenization（词元化）、Vectorization（向量化）与 Computation（神经网络处理），将文字转为数字ID并计算对话词汇出现的概率。所以与AI进行情感咨询会存在风险，毕竟AI缺乏同理心，亦无法处理危机，故不应视之为“医生”。

此外，李博士又向同学介绍芝加哥大学开发的犯罪预测模型，它能将城市划分成网格，并根据历史数据规律，提前一周预测犯罪地点，准确率高达90%。而韩国也有类似系统，透过CCTV影像生成“犯罪预测热力图”，从而安排巡逻配置，准确率亦达82.8%。

尽管AI威力强大，李博士在讲座尾声，再次提醒同学们要警惕AI当中的演算法偏见。他表示︰“AI只是辅助工具，并非最终决策人，真正的意义在于人性的理性判断。”

目前教育局透过优质教育基金推出“我的行动承诺”加强版拨款计划及“我的行动承诺”加强版拨款计划（第二阶段），中、小学（包括特殊学校）可申请一次最多30万元拨款，用于国民教育和国安教育，媒体资讯素养教育，及/或促进学生身心健康，资助项目包括学生讲座/工作坊、参观、体验活动、教师工作坊、购买或制作教材等。若希望了解申请拨款详情，参阅此文章。

《香港01》能因应中/小学的不同需要，推出媒体和资讯素养，以及国民教育和国家安全教育的支援，形式不限，包括学生、家长或教师讲座/工作坊、校本专业支援、教育资源库、到访《香港01》或其他主题式的体验活动等。

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