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今天的《東方日報》刊載了我的法律意見😎😎😎

https://orientaldaily.on.cc/…/odn-20200914-0914_00176_029.h…

偷渡案掀中美罵戰 北京斥12港人搞分裂

十二名意圖偷渡往台灣而被內地海警拘獲涉不同罪行的港人，現正於深圳被刑事拘留，事件引發中美官員隔空發炮。涉案港人目前扣留在鹽田區看守所。深圳市公安局鹽田分局指涉案者已被當局依法採取刑事拘留強制措施，案件正在偵辦中。中國外交部發言人華春瑩昨日在社交平台發文，強調被捕者企圖把香港從中國分裂出去，反駁美國國務院發言人早前的言論。有學者認為，華春瑩的言論是針對有關人士在港時犯下的罪行，不一定針對偷渡一事。

美國國務院發言人奧塔格斯上周五在網上表示，合法政府不需在國家築起高牆，阻止公民離開；又指十二名「香港民主活動人士」被捕，是香港人權惡化的另一悲傷例子，呼籲廣東當局須確保正當的法律程序。

而中國外交部發言人華春瑩昨在社交平台回應奧的言論，稱：「認真的嗎？事實核查：那十二人是因在海上非法越境被逮捕。他們不是民主活動人士，他們企圖把香港從中國分裂出去。」

美方被轟將12人英雄化

香港理工大學專業及持續教育學院講師陳偉強表示，相信華春瑩所指的，或許是有關人士曾在港違反《港區國安法》，其言論估計是針對近日美國多個政客「美化」涉事十二名偷渡港人，以免美方以「偷換概念作出的顛倒黑白言論」進一步發酵。陳又認為，美方把該十二人「英雄化」，是希望維持自身在東南亞地區的勢力及地位、強調自身在東南亞地區的影響力、鞏固在港及在台反華派別的信心，俗稱「要照住佢哋啲(口靚)」。

執業大律師龔靜儀表示，該十二名偷渡港人確實有人曾違反《港區國安法》，而針對他們偷渡往台灣的行為，則需要視乎案件調查後的證據。根據目前所得的資料，事件中的蛇頭若曾直接或間接受外國或境外機構、組織、人員的指使、控制、資助，或其他形式的支援組織該次偷渡行動，有機會符合《港區國安法》「勾結外國或者境外勢力危害國家安全罪」中第二十九（二）條對「香港特別行政區政府或者中央人民政府制訂和執行法律、政策進行嚴重阻撓並可能造成嚴重後果」的定罪條件。

港府指當中十人被通緝

特區政府回應指，警方於上月廿八日，循相互通報機制接獲內地執法部門通報，十二人涉嫌非法入境內地被拘留，指相關罪行屬內地司法管轄範圍，特區政府尊重並不會干預其他司法管轄區的執法行動。特區政府表示，他們在港涉嫌干犯不同刑事罪行，其中十一人被頒令不准離港，當中有十人為通緝人士。

特區政府又表示，截至昨日中午，入境處和駐粵辦共接獲十一名人士的家屬求助。據悉，該十二名港人現時身體狀況良好，及已聘請內地律師代表。入境處及駐粵辦已向求助家屬解釋相關的內地法律和法規，及提醒求助人可考慮使用由駐粵辦委託的一所香港機構提供的「免費法律諮詢服務」。

人工智慧與新的電腦科技在最近的新聞媒體還有各式高教與文化領域的論壇上，已經成為最為熱門的話題，而且有許多論述都是以類似啟示錄預言的修辭，例如某領域再不重視AI就會被淘汰、某學科再不引進最新科技就會跟不上潮流等。但實際上，人工智慧還有科技並不是解決所有領域問題的萬靈丹。我們應該要先辨識出這些領域的問題是什麼，然後解決問題或許可以使用什麼新的科技或人工智慧。反過來說，人工智慧目前也還沒有發展到完全獨立於人類之外存在的階段。有不少被隱藏的人類勞動力，實際上的工作就是協助人工智慧學習、判斷複雜的人類喜好與意圖。所以，如果人工智慧也還需要人類的協助來成長，那麼人工智慧就不應該被過度地鼓吹成為各個領域解決問題的萬靈丹。

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許多手機應用程式、網站和人工智慧系統的動力來自人類勞動力，但可能我們根本看不見—事實上，這些人力也常被刻意隱藏起來。受雇於這種可見度低的工作領域的人，就叫作「幽靈勞工」。

回想一下最近一次的網路搜尋。或許你想找趨勢話題、心愛球隊的最新消息，或最新的名人八卦。有沒有想過，為什麼搜尋引擎傳回的影像和連結既不含色情內容，也沒有毫無關係的結果？也可以回想你前一次滑Facebook（俗稱臉書）、Instagram（俗稱IG）和Twitter（俗稱推特）動態的時候，這些網站都有反圖像化暴力和仇恨言論的政策，他們怎麼推行這些政策？ 在網際網路上，愛說什麼都可以，一有機會你就想口無遮攔。那麼，我們看到的東西怎麼好像淨化過了呢？

這其實是人與軟體的合作成果，為你我等顧客端出看似自動化的服務。

除了一些最基本的決定，今日的人工智慧在運作環節中少不了人類參與──有時可能是要傳送相關的新聞，有時或許是要處理簡訊訂餐的複雜披薩訂單，在這些情況人工智慧有可能失靈，或無法完成工作，這時，數以千計的企業行號會找人來不動聲色地完成工作。

此種新型的數位生產線彙整了各地勞工集體的勞動力貢獻，完成後遞交的是專案的片段，而不是產品，這些工作跨越了各種經濟部門，不分日夜地運作。事實上，這種影子勞動力的興起也是「雇傭」本身更大規模、意義更深的結構重組。

大多數人以為人工智慧很聰明，或是怕人工智慧比我們聰明，其實不然。以仰賴人工智慧的AlphaGo 當例子好了。2017年5月，AlphaGo 成為第一個打敗世界圍棋冠軍柯潔的電腦程式。5個月後，AlphaGo 輸給它的下一代AlphaGo Zero。不過，也不必一味嘖嘖稱奇，別忘了：圍棋有固定的規則，不會變動，也在封閉的環境裡對戰，只有兩名棋手的行為能決定結果。真實生活比一局圍棋複雜多了。

媒體把人工智慧渲染成智慧無邊的東西，大幅報導機器人必然會興起，然而，新型線上工作平台卻顛覆了這些故事。真實世界的任務，例如辨別仇恨言論、把某個出租場地分類為適合在春天舉辦婚禮的空間、正確修改稅單報表，都需要靠人類的判斷力。這不像圍棋棋局，不能明確指定唯一的最佳選擇為何。比方說，我們能列舉出「最佳」婚禮場地的所有特質嗎？應該很難。就算能做到，關於場地的特質，人人都有自己的偏好，何況目前也沒有能教導人工智慧識別「最佳選擇」的訓練資料。此外，無數的外在因素，例如某地的俚語、氣候變遷引發的颶風，以及無計畫的稅制改革立法，都可能造成干擾、影響結果。

在很多狀況下，變數太多了，我們無法訓練目前的人工智慧培養出夠高的察覺力，或具備足夠的經驗，來明智回應意料之外的情形。這就是為什麼人工智慧必須回過頭仰賴人腦，用人類廣博的知識來彌補決策過程中的不足處。

（以上引用自網頁原文）
https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/390/article/9613

捷報！全球首個AI協同及大資料安全領域國際標準有望明年出臺

下文來自創新工場微信公眾號：
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2019 年 3 月，創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長馮霽代表創新工場當選為 IEEE 聯邦學習標準制定委員會副主席，著手推進制定 AI 協同及大資料安全領域首個國際標準。

▍創新工場高管當選 IEEE 聯邦學習標準制定委員會副主席

IEEE，全稱 Institute of Electrical and Electronics Engineers，即國際電氣與電子工程師協會，是目前全球最大的非營利性專業技術學會。

IEEE 下設的標準協會是世界領先的標準制定機構，其標準制定內容涵蓋人工智慧等前沿資訊科技，以及通信、電力和能源等多個科技領域，對全球科技發展具有舉足輕重的影響。

目前，IEEE 標準協會已經制定了 900 多個現行工業標準，包括眾所周知的有線與無線網路通信標準等。

聯邦學習（Federated Learning）是一種新興的人工智慧基礎技術，其設計目標是在保障大資料交換時的資訊安全、保護終端資料和個人資料隱私、保證合法合規的前提下，在多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習。

聯邦學習有望成為下一代人工智慧協同演算法和協作網路的基礎。

聯邦學習系統架構圖，圖片來自微眾銀行2018年9月發佈的《聯邦學習白皮書 V1.0》

馮霽表示，IEEE 聯邦學習標準制定委員會將圍繞聯邦學習技術與相關的基礎 AI 技術積極開展工作，大力推動 AI 時代下的隱私保護、資料安全、應用安全等領域的體系規範化和技術標準化，意義深遠。

未來，創新工場基於人工智慧工程院的研發平臺，也將進一步開拓人工智慧前沿科技與真實商業場景的結合，通過廣泛的科研合作、商業合作、高端 AI 人才培養等扎實工作，迎接 AI 商業化時代的到來。

▍首個 AI 協同及大資料安全國際標準有望明年出臺，多巨頭已參與

近年來，伴隨人工智慧技術的高速發展，資料安全和隱私保護問題成為業內關注的焦點。

大資料是 AI 時代的核心「能源」。

如何在 AI 時代既保障使用者的個人資料隱私，又促進大資料協作和交換的順利發展？如何面對資料帶來的倫理道德挑戰？怎樣避免資料壟斷的出現、打破資料孤島的困境？……這些都是各大學術及行業會議上，中外專家學者不斷討論的重要議題。

一個簡單的例子是：今天我們每個人都在手機上使用輸入法，而輸入法為了做到儘量精准，就要基於用戶個人的輸入習慣訓練人工智慧模型。

傳統方案難免要將使用者個人輸入的原始資訊上傳到雲端進行統一訓練，這一做法過度收集了用戶隱私，使用戶隱私面臨被濫用的風險。

而新興的聯邦學習技術可以在完成相同功能的情況下，做到只在用戶的手機端訪問使用者個人輸入資訊，不上傳任何隱私資料。手機端和服務端在保證隱私安全的情況下協同訓練。

IEEE 聯邦學習標準項目是國際上首個針對人工智慧協同技術框架訂立標準的項目，由國際著名人工智慧學者楊強教授領銜擔任主席，對數字信任、科技向善的培育意義深遠，為人工智慧行業的進一步發展開闢了新的道路。

馮霽透露，按照正常進度，IEEE 聯邦學習標準將在兩年內推出。

目前，已有 30 餘個互聯網巨頭公司、政府單位、企業和高校參與到標準制定工作中，僅國內參與方就包含中國電信、騰訊、京東、小米、微眾銀行、順豐、平安一賬通、招商金科、深圳市標準技術研究院、香港科技大學、香港理工大學等。未來也期待有更多的企業和單位參與。

▍創新工場積極參與國際 AI 技術標準制定

創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示，此次與 IEEE 標準制定委員會的合作只是創新工場積極參與國際科研與科技標準工作的一個縮影。

未來，創新工場人工智慧工程院還將與科研同行一起，積極推動前沿人工智慧科技的標準化、規範化工作。

另外，創新工場董事長兼 CEO 李開復博士也曾在公開演講中多次提及聯邦學習技術的重要性，希望推進人工智慧安全問題的治理達成國際共識，並利用技術手段及標準化方法克服潛在的災難發生。

目前，創新工場人工智慧工程院正在積極參與聯邦學習技術的研究推進。

創新工場人工智慧工程院成立於 2016 年 9 月，以「科研+工程實驗室」模式，規劃研發方向，組建研發團隊。目前已經設有醫療 AI、教育 AI、機器人、機器學習理論、計算金融等面向前沿科技與應用方向的實驗室。其中，機器學習理論實驗室將主要參與聯邦學習演算法和應用框架的研發。

事實上，這並不是創新工場第一次參與國際 AI 領域技術標準的制定。

今年 1 月，世界經濟論壇宣佈成立「AI Council 人工智慧委員會」，李開復博士出任聯席主席，將致力於幫助人們面對人工智慧時代帶來的新挑戰，包括個人資料保護、資料倫理道德等問題。

李開復博士表示，在是否需要制定規則、制定什麼樣的規則問題上，不同的國家和文化對此有不同的看法。他希望借助世界經濟論壇的平臺與 AI 委員會，幫助大家分享想法，讓更多的公司和國家直接進行溝通與對話，減少對彼此的誤解。

▍個人簡介

馮霽，師從南京大學周志華教授，專注于新型深度學習演算法和理論的研究。其參與的深度森林系列研究，在學術界和工業界獲得了較為廣泛的關注和影響。現擔任 IEEE 聯邦學習標準制定委員會副主席，以及多個人工智慧頂級會議包括 NeurIPS-19,AAAI-18, ICML-19 的程式委員。他在資料驅動下的計算金融具備資深的研發和實戰能力，對金融時間序列分析，全棧式人工智慧系統的搭建和技術人員的培訓上有著豐富的經驗。

目前擔任創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長，在魯棒性和安全性人工智慧以及計算金融領域，開展一系列的研究與落地工作，從整體上負責南京研究院的團隊建設、科研拓展、應用研發、學術交流與合作等工作內容。