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    fintalk 專訊

    網頁遊戲尼奧寵物(Neopets)相信是不少香港八、九十後的回憶,自 1999 年面世至今逾 20 年仍在運作,可說當今少有。近年遊戲開發商 JumpStart Games 被香港上市公司網龍(777)收購,尼奧寵物亦正式納入旗下。

    尼奧寵物 Chief Metaverse Officer Dominic Law 接受 fintalk180 採訪稱,正為尼奧寵物創立 Web3 元宇宙遊戲,並將寵物由 2D「升級」成 3D,製作期共需最少三年,希望用心重新打造該隻經典遊戲,「可以引以前一億五千萬用戶返嚟。」

    Dominic Law 直言,尼奧寵物至今有近 24 年歷史,高峰期全球每月活躍用戶達 1.5 億。之後開發商多次易手,現輾轉由網龍經營。他指出, 網龍收購原因之一,是認為可重新發展至新的遊戲體驗,公司本身有經營其他遊戲,亦以尼奧寵物元宇宙為進入 Web3 的試金石,因覺得有很大潛力。

    一年多前已構思遊戲設計

    過去不少 web3 遊戲由公布到推出不到一年時間,但其遊戲性屢遭詬病,更有不少 web3 遊戲吸引玩家買 NFT 後「未開始已經結束」,公布項目流產,有「割韭菜」之嫌。

    自 2021 年網龍接手尼奧寵物,元宇宙版本至今開發進度仍未到一半。Dominic Law 解釋,一年多前已開始構思整個遊戲設計,如何與 web3 結合,「一個可玩性較高嘅遊戲,起碼需要兩、三年時間」,而過往的 web3 遊戲大部份都是「粗製濫造,求其出啲嘢」,以炒賣為主,遊戲性成疑,「無乜邊隻好玩」,故目標是慢工出細貨,「唔想求其出啲嘢。」

    他亦指出,去年雖經歷「加密寒冬」,但對遊戲製作影響不大,去年曾作兩次的封測,完成進度約 20%。至真正完成需多一、兩年時間。他亦感謝封測玩家的支持:「我覺得依個 web3 Game Building 過程,某程度上是更加凝聚到真正想玩呢個遊戲嘅人......我哋係想重新打造一隻經典遊戲,希望將 Neopets 呢個 IP 重新入屋,然後可以引我們以前一億五千萬用戶返嚟。」

    擬參考Animal Crossing玩法

    Dominic 指,Neopets Metaverse 玩法仍以寵物育成為主,亦參考 Animal Crossing(動物森友會)的玩法,「點樣可以去興建、打造生活空間,去表達數碼身分」。原版遊戲本身有很多交易元素,如玩家之間交易、買賣、升級衣服及武器等,十分適合在 web3 環境下進行,甚至帶給玩家的自由度更高。遊戲內物品可自由交易,亦會提升玩家的投入程度。

    對於坊間不少元宇宙都有賣地計劃,他亦不諱言,正探討 Neopets Metaverse 賣地的可行性。他指出,遊戲內重要資產包括寵物可穿戴的物品、戰鬥類產品、傢具及土地,但考慮到如只通過官方售出,有一定局限,會以提升社交元素為主要目標。

    寵物2D升級3D成功「去老土化」

    至於遊戲內最重要元素是寵物方面,Dominic 指玩家未必接受 20 年前的畫風,幸好將寵物由 2D「升級」成 3D 時,不少都能夠「去老土化」,現亦與第一代寵物設計者保持聯繫,部分成員亦擔任美術顧問。

    參考過去尼奧寵物成功之道,「有幾樣嘢係幾扣人心弦,包括寵物育成、社群好集中,好多人第一次接觸互聯網就係因為 Neopets。」現時新版遊戲目標,是透過 Neopets Metaverse 接觸 Web3。

    Neopets Metaverse 早前售出的 4,000 隻 NFT,現時大約由 2,000 位獨立玩家持有,對比現時網頁版約 100 萬活躍玩家僅佔少數。現時目標之一,是如何吸引他們參與 web3 版本。「但係我哋又唔太急,反而係想要多啲回應,令到隻 game 不斷改善。」他亦致力降低進入遊戲的門檻,例如不用先行設置錢包。

    他重申,運行多年的網頁版為整個尼奧寵物最重要一環,會繼續運行,並沒有中止打算。

    比特幣創辦人中本聰的身分一直成謎,而在比特幣核心開發團隊中,前首席工程師 Gavin Andresen 一直是加密貨幣圈中家喻戶曉的人物,更被大眾公認為「中本聰繼承者」。他先後創立了加密貨幣水龍頭、比特幣基金會,「執掌」比特幣僅三年,為其奠定穩固基礎,但他之後經歷的醜聞,令他被拉下神壇。

    早年生涯

    Gavin Andresen 出身於澳洲墨爾本,5 歲移居美國,1988 年畢業於普林斯頓大學,獲取計算機科學學位,首份工作是在系統公司 Silicon Graphics 擔任軟件工程師,長達 8 年。

    1996 年他創辦軟件公司 Wasabi,開發 SkyPaint,一個用於繪製和編輯 3D 環繞全景圖的工具。2000 年他離開 Wasabi,輾轉在多間系統及遊戲公司工作,包括在 All inPlay 為盲人創建多人線上遊戲,並為 Prosper lenders 開發工具等。

    涉足比特幣

    Gavin Andresen 涉足比特幣始於 2010 年,他在 IT 雜誌 InfoWorld 發表文章指希望比特幣項目成功,認為最好方法是讓人們得到一些硬幣,並「玩一玩」(play around)。

    於是他以 50 美元買了 10,000 個比特幣,(以近日價格計,價值約 2.4 億美元,升值 483 萬倍),創立第一個加密貨幣水龍頭,隨比特幣日漸普及,水龍頭獎勵開始減少。期間他還向比特幣發明人中本聰提交代碼,通過電子郵件與他交流,迅速推動比特幣整體發展,逐漸成為比特幣開發人員。

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    加入比特幣核心團隊

    2010 年 12 月,他推出了 ClearCoin,為比特幣託管服務,目的為用戶包括買家和賣家,提供一個穩定平台,讓他們安全使用比特幣交易。為吸引用戶,更為服務不滿意的買家退款,但由於他著手參與開發工作,ClearCoin 維持約半年就結束。

    2011 年 4 月,中本聰向開發人員發送最後一封電郵,表明將專注力「轉移到其他事務上」,並將開發權限給了 Gavin Andresen,自始他正式「掌舵」比特幣。當時他回應:「在非常不情願的情況下,我將開始為比特幣做更積極的項目管理。」掌舵期間,他充份表現技術知識和管理技能,據雙比特幣掌握在五個核心開發者手中,他為團隊代表。

    比特幣開發初期面臨各種安全問題,根據比特幣前開發者 Mike Hearn 提到,中本聰編寫代碼時還不夠健全,核心開發人員接手後,有一段相當長時間手忙腳亂。當時 Gavin Andresen 提出一個相當積極的方法,就是增加區塊大小,以最大限度地增加單個區塊中處理的交易數量,成功令開發計劃如期進行。

    成立比特幣基金會

    2011 年 10 月,Gavin Andresen 提出了成立比特幣基金會的想法,目的是讓世界為比特幣這個完全去中心化的系統做好準備,並為項目的長期成功邁出一步。他提議成立一個非營利組織,處理商標和控制 bitcoin.org 域名等問題,又提供關於項目的準確信息,收集捐款,再用於組織開發者聚會,支付開發者工資,創建一個關於比特幣法律問題的中央信息交換中心。

    基金會於 2012 年 9 月成立,除了 Gavin Andresen,成員還包括 Roger Ver、Charlie Shrem 等。基金會資金,主要來自會費及對比特幣技術有商業興趣公司的撥款。

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    任何人都可以加入比特幣基金會,據其官網所指,入場門檻為每月 0.001 個比特幣(約 132 港元),就可訪問 Discord 及搶先體驗 NFT,每月會收到財務和營運報告。但基金會成立後,成員經歷多番爭議,包括 2014 年副主席 Charlie Shrem 的洗錢醜聞等。

    與核心團隊「內戰」

    Gavin Andresen 在開發比特幣起了關鍵作用,但他與團隊成員意見不一的問題開始浮現。在一次採訪中,成員 Wladimir van der Laan 提到:「他(Gavin Andresen)不僅沒有寫代碼,也沒有在開發者 IRC 和 GitHub 上討論,也沒審查代碼。」亦有開發人員指他越來越少參與項目,卻保留首席維護者頭銜。

    之後 Gavin Andresen 更在實施更大的區塊問題上,與其他成員出現巨大分歧,更曾繞過內部評審過程,直接向公眾展示自己想法,引起其他成員不滿。後來他與 Mike Hearn 合作推出 Bitcoin XT,2015 年 8 月發布。當時衛報評論指「比特幣正面臨內戰(bitcoin is facing civil war)。」

    內部矛盾加上基金會大爆醜聞,2014 年 4 月,Gavin Andresen 離開了比特幣核心維護者角色,並將這個職位交予 Wladimir van der Laan。

    比特幣主要開發者 Gavin Andresen 。

    Craig Steven事件受嚴重打擊

    2016 年,澳洲企業家 Craig Steven Wright 突然向傳媒自爆為中本聰「真身」,並稱公開身分並非為名利,而希望不再受打擾。Gavin Andresen 隨即和應,指相信 Craig Steven Wright 的說法。

    但加密社群明顯不賣帳,認為 Craig Steven 公開的「證據」即簽名密鑰不足以證明其身分,甚至認為他「抽水」。之後 Craig Steven 拒絕《經濟學人》要求,提供他是「中本聰」的進一步證明,其後更被以太坊創辦人 Vitalik Buterin (V神)稱為騙子。

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    Craig Steven 誠信破產,事件亦波及 Gavin Andresen,認為他是幫兇。自此他失去大眾信任,2017 年他宣布辭去比特幣基金會職位。其 Linkedin 顯示,他於比特幣基金會擔任首席科學家至 2018 年 1 月。至今仍為麻省大學阿默斯特分校的 Entrepreneur In Residence。外界指如他早期沒沽清比特幣,現已可退休。

    他曾在多個場合表示,不建議人們將畢生積蓄投資比特幣,原因是比特幣本身是一個實驗,可能會失敗,而要擺脫實驗要有多個條件,包括明確監管、使用便利等。雖然 Gavin Andresen 在比特幣發展上有多番爭議,但無可否認他對加密貨幣發展有重大貢獻,至今仍經常被人討論。

    全球最大加密貨幣交易所幣安近日是非不斷。路透報道,自 2020 年底,幣安透過完全獨立的幣安美國分公司 Binance.US 的合作銀行,向幣安創辦人趙長鵬關連公司 Merit Peak 轉帳 4 億美元(約 31 億港元)。

    報道更指,Binance.US 管理層對資金轉移並不知情,另無法確定資金是否涉及 Binance.US 客戶。事件令人聯想到薯條哥 SBF 挪用 FTX 用戶資金,用於個人投資和政治捐款,Binance.US 回應稱信息過時。

    路透引述一份報告指,Binance.US 曾秘密進入一個據稱是獨立美國合作夥伴的銀行賬戶,並從該賬戶向趙長鵬控制的交易公司 Merit Peak Ltd 轉移大量資金。

    根據該季度記錄,在 2021 年首三個月,有逾 4 億美元資金,由 Binance.US 於 Silvergate Bank 開設的賬戶傳至 Merit Peak Ltd。Silvergate Bank 是一間位於美國加州的銀行,主要從事加密貨幣交易,該銀行亦曾管理 FTX 及 Alameda Research 的存款。

    無法確定資金是否屬於客戶

    路透無法確定轉賬原因,亦無法確定該筆資金是否屬於 Binance.US 客戶。根據該交易所當時的公開使用條款,其客戶的美元存款,被存放在 Silvergate 和一間名為 Prime Trust LLC 的內華達州託管公司。銀行記錄顯示,Prime Trust 在該季度向 Binance.US 賬戶電匯了 6.5 億美元存款。

    Binance.US 回應報道時,沒有詳述銀行轉賬問題;而在一份聲明中,Binance.US 稱報道引用了「過時信息」(outdated information),並稱 Merit Peak 既沒有在 Binance.US 平台上交易,亦沒提供任何形式的服務,只有 Binance.US 的員工能進入 Merit Peak 的銀行賬戶,但沒解釋有關 Merit Peak 的活動何時停止。Silvergate 則回應指,銀行不會對個別客戶發表評論,趙長鵬及 Prime Trust 則無回應。

    前管理層對資金外流感擔憂

    根據路透查閱的信息,Binance.US 的管理層對資金外流感到擔憂(concerned),因轉賬是在他們不知情下進行。時任 Binance.US 行政總裁 Catherine Coley 曾要求公司一位財務主管對轉賬作出解釋,稱其「出乎意料」、「沒有人提到它們」(unexpected and no one mentioned them)。

    其後 Binance 管理層之一 Susan Li 沒有解釋這筆轉賬,但提到 Merit Peak 為 Binance.US「促進交易的供應商」,也向美國交易所提供貸款和注資。Catherine Coley 已於 2021 年底離職。

    報道引述得知轉賬情況的人士稱,這筆資金的一部份,後來被送到位於非洲塞舌爾一間名為 Key Vision Development Limited 的 Silvergate 賬戶中。而趙長鵬為 Key Vision 其中一名董事。報道更稱,這筆資金轉移表明,儘管 Binance.US 完全獨立,並作為其 「美國合作夥伴 」運作,但幣安實際控制了 Binance.US的財務。

    美國監管方要求釐清兩公司關係

    Binance.US 財務總監 Jasmine Lee 本月初曾指:「我們與 Binance.com 關係是共享名稱和技術許可協議」,並稱公司不會借出客戶資產,也不把存款與其更大的平台混在一起。

    美國司法部和證券交易委員會要求 Binance 和 Binance.US 提供兩間公司關係的資料,作為對可能違反金融規則持續調查的一部分,包括 Binance 是否利用美國交易所作為在美國生意的掩護。

    幣安於 2019 年公告提到,Binance.US 是「與 Binance 攜手其美國合作夥伴 BAM Trading Services 聯合開設的數字資產交易平台,並開放美國用戶的註冊、充值服務」。近日亦傳出,幣安正在考慮結束與美國合作夥伴的關係,將代幣從任何美國項目中退出,其後趙長鵬於 Twitter 回應指消息不實,但承認因應美國監管壓力撤回部分預先的投資計劃。

    出身於 設計世家的練肇礎(Peter),兩年前與拍檔成立 BlueArk,正式投身元宇宙,去年更在半島酒店開設首間元宇宙實體概念店。去年「加密寒冬」下市場情況急速轉差,但熊市亦造就其團隊成功推出公鏈 BRK Chain,可解決鏈上阻塞等問題並達成低燃費,目前已在 5 個國家測試。

    練肇礎坦言,因遇上加密寒冬,令設置公鏈的價格急跌,「牛市情況下,無可能會做到。」

    推出「星球」NFT及GameFi項目

    Blueark 早前宣布今年旗下重點元宇宙項目 BRK,並於上月 26 日推出「星球」NFT。練肇礎指,持有星球 NFT 的用戶,可親身參與元宇宙建設,假如用戶本身經營網店,亦可以在星球上開店。

    此外,BRK 亦設有 GameFi 項目 Metawar,會在今年首季推出,遊戲內容待定,但目標是將其中所有元宇宙打通,建立 multiverse,用戶可貫通不同商戶、品牌和不同元宇宙空間,「暢遊」各星球。

    練肇礎續指,了解到不少 Game-Fi 都遇上 gas fee 價格過高問題,「無理由玩遊戲都有咁多額外收費」,而現時的 GameFi 因公鏈所限,傳輸量受到限制,令遊戲性受影響,「永遠唔會做到好質素遊戲」,設自家公鏈則可大大減低 gas fee,遊戲體驗亦得以提升。

    他指出,BRK Chain 可解決同步慢、以至失敗的問題,其相向的鏈層,可加快讀取 API (應用程式介面)的速度,以及解決鏈上阻塞,以及達成低燃費。現時 BRK Chain 公鏈,已有 5 個國家、20 個節點正在測試,目標是將公鏈融入整個 BRK 生態之中。

    BlueArk 於半島酒店開設元宇宙概念店 ,獲半島酒店長期租約。

    練肇礎坦言,要在香港設置一條新的公鏈難度十分高,「機會係可遇不可求,因為做公鏈嘅團隊,唔係有錢就可以請到。」因相關團隊多數為黑客,「佢哋唔會主動公開身份,但幸好遇上了一次機會可與他們溝通。」他亦笑稱適逢遇上加密寒冬,令設置公鏈價格急跌,否則牛市下不可能會做到。

    他更稱,期望 BRK Chain 可應用到其他商業活動上,如認證服務、儲存數據等,有別於市面上熱門的公鏈如以太坊「價高者得」,BRK Chain 亦會根據傳輸完成的時間,分三層次(3-layer)去處理數據,加快傳輸操作。

    公司曾處於迷茫狀態

    練肇礎坦言,去年初熊市開始,公司曾處於迷茫狀態,但很快幣價下跌,因酬勞多以加密貨幣計價,亦令研發成本顯著下跌,短時間內爆發了一些牛市期間不可能發生的事件,「牛市時,好多人唔會睬你,但熊市時就會路遙知馬力。」

    問到去年至今幣價顯著下跌,會否難以吸引玩家參與 GameFi,練肇礎認為,希望可讓大眾知道 BRK 不只是虛擬貨幣炒賣項目,「而係一個生態、一個實業,係有技術因素,唔係要嚟炒作。」

    練肇礎稱,今年位於半島酒店的實體店亦會轉型,「標係多啲Web3以及BlueArk club有關嘅生活體驗。」

    致力將虛擬及實體接軌

    現時 Blueark Discord 社群有逾一萬名成員,公司一直想將虛擬及實體接軌,去年 7 月推出 BlueArk Club Pass。BlueArk Club 為一個國際性會員計劃,推出五次 Treasure Hunt 系列遊戲(類似 Where's Wally 的遊戲)及電競比賽,亦曾於中環舉辦會員限定派對,之後亦會與本地團隊 HolyShxxt!! 合作舉辦活動,「主要都係聆聽返會員嘅訴求。」

    對於不少本地 Web3 社群都不了了之,練肇礎坦言,不少香港用戶都是以炒賣加密貨幣為主要目標,當熊市來臨時,市場情緒急劇轉差,「幣價只係反映緊市場情況,但啲人有無留意到項目到底做緊啲乜?」

    至於去年初 The BlueArk 在半島酒店開設首間元宇宙概念店,過去以展覽為主,練肇礎稱今年實體店亦會轉型,「目標係多啲 Web3 以及 BlueArk club 有關嘅生活體驗。」

    ChatGPT 自去年亮相後即成為全球熱話,更是 2023 年全球第一個「爆紅」的話題,至今一直受關注。更有言其發展會領先 Web3.0,到底 ChatGPT 與 Web3.0 是否存在競爭? 還是「合作」機會?

    ChatGPT是甚麼?

    ChatGPT 是由總部位於舊金山的初創公司 OpenAI 開發的人工智能聊天機械人。由 Tesla 創辦人Elon Musk 及 Sam Altman 於 2015 年共同創立,獲微軟投資。

    它是生成式人工智能(generative AI)的著名例子。技術允許用戶輸入文字提示,接收以人工智能生成的文字。就 ChatGPT 而言,它是一種基於文本的工具,可以對用戶請求做出類似人類的回應。

    而 ChatGPT 由大型語言模型 LLM 提供支持,稱為 GPT-3.5,它是 OpenAI 的 GPT-3 語言模型的升級。而 GPT-3 擁有高達 1,750 億個參數,是迄今為止最強大的語言處理 AI 模型之一。

    ChatGPT與Web3.0

    有分析指,ChatGPT 的技術,將對軟件創建和體驗方式有深刻的影響。Web3.0 則代表分散式運算(distributed computing)的新模式,因此與 ChatGPT 等基礎模型的結合,提供了一個充滿機會的空間,兩者為「合作」多於「競爭」。

    基於語言探索(Language-based explorers)

    對用戶來說,「探索」是人類與區塊鏈互動的核心,如果區塊鏈活動可以通過 ChatGPT 探索,如用戶查詢「有大型機構向 Binance 轉移資金嗎?」、「上次類似的事情是甚麼時候發生?」,以及「最近的交易活動中多以甚麼模式」等,令用戶使用 Web3.0 門檻大大降低。

    智能NFT(Intelligence NFT)

    ChatGPT 對 Web3.0 重要改變之一,是實現新一代 NFT ,如購買音樂 NFT 後,可以向創作者提出創作靈感、藝術細節等問題。

    智能合約開發助手(Smart contract development assistants)

    對開發者來說,編寫智能合約仍然是一項高度複雜的任務。 ChatGPT 組件,如 Codex,能夠從語言描述中生成 Solidity代碼。如可以簡單編寫智能合約,假如開發者可以在其中輸入類似 「在 Aave 中請求閃電貸的 Solidity 代碼是甚麼?」,可自動生成相應的智能合約代碼,令開發難度大大降低。

    智能合約安全測試(Smart contract security testing)

    智能合約測試是花時間、昂貴,而且乏味的過程,但卻十分重要,因為大部分審計過程都是依賴測試。 如有一個用於智能合約審計的微調版本的 ChatGPT,將大大降低測試人員的壓力。

    對話式錢包(Conversational wallets)

    加密貨幣錢包是與去中心化應用程式(DApp)對接的切入點,假如用戶可以通過 ChatGPT,令錢包可以簡單地表達交易、請求信息或執行特定任務的意圖。「對話式錢包」將成為未來數年 Web3.0 用戶體驗中最有趣的趨勢之一。

    Web3.0又如何幫助ChatGPT?

    早前 Google 透過社交網站發布最新聊天機械人 Bard 廣告,但被發現其中一條問題答錯,即令當日 Google 母公司 Alphabet 股價下跌 6%,亦反映聊天機械人存在數據依賴的缺憾。而 Web3.0 中的分散式賬本(DLT)技術,則可解決這個盲點。

    區塊鍊和分佈式賬本技術,可提高數據透明度和可追溯性,更容易發現和防止欺詐,如 DLT 可提高數據的安全性和隱私性,而數據儲存在去中心化網絡,而非中央服務器上,可防止數據洩露和其他網絡威脅。

    此外,Web3.0 亦可為 ChatGPT 提供「預先訓練」(Pre-Training)及微調,這方面可通過去中心化的計算網絡來實現。

    下一步發展?

    ChatGPT 聊天對話僅僅是個開始,現時擁有同類型 AI 技術,如谷歌的 LaMDA、DeepMind 的 Sparrow 等,都因應熱潮加快技術上開發,中國亦有不少公司表明會推出類似工具。預料在 Web3.0 世界中,這些技術將為編寫智能合約、dapps、加密貨幣錢包、去中心化金融(DeFi)協議、NFT 以及生態系統的幾乎所有領域提供嶄新體驗。

    所有的技術發明都是雙刃劍

    OpenAI 的 ChatGPT 最近非常受歡迎,因為它成功地利用了生成性人工智能技術(Generative AI),通過自然語言處理(NLP)讓用戶參與對話,並完成一些難以想像的文職任務。目前,社會對 ChatGPT 的意見不一。

    一方面,有些人認為 ChatGPT 技術可以提高效率,從而給人類帶來切實的好處。例如,它可以幫助公司更快地解決客戶問題,從而提高客戶滿意度。另一方面,有人擔心 ChatGPT 技術可能對人類工作構成威脅,因為它可以自動處理大量的任務,從而取代人類的工作。還有人擔心 ChatGPT 技術可以收集和分析大量的數據,從而影響私隱等問題。

    很多互聯網產品已去如黃鶴,不帶走一片雲彩

    自 1989 年英國物理學家 Tim Berners-Lee 創造了萬維網(WWW)這工具以來,它一直是互聯網的核心部分。然而,你還記得 Mosaic 瀏覽器甚至 Yahoo!的搜索引擎嗎? 2001年,蘋果公司推出了 iPod 和 iTunes 並徹底改變了唱片業。

    2003年,Skype 的出現使人們可以在互聯網上實時交談和聊天,節省了大量的國際長途電話費,並拉近了世界各地不同城市人們之間的距離。2005年,黑莓公司推出了一個名為 Blackberry Messenger(BBM)的即時通訊應用,通過黑莓手機實現了文字、語音、圖片甚至短片內容的移動網絡即時通訊。

    儘管這些技術產品/發明曾經非常流行,但它們今天的地位如何? 你還記得它們的存在嗎?

    與其抵制,不如抓緊寶貴的機會

    儘管 ChatGPT 正席捲全球,無人能及。基於上述技術產品的生命周期,不難想像未來會出現一個更強大的系統來挑戰其領導地位。如果我們接受一般的互聯網產品,必須繼續發展,否則會面臨挑戰並被淘汰的硬道理,我們應該以積極的態度面對這些具有創造性和破壞性的技術產品。

    與其以敬而遠之甚至是害怕的態度面對,倒不如以 「Stay hungry Stay foolish」的虛心學習態度接納,並嘗試將它們融入我們的個人生活,甚至工作中。 也許通過反覆試驗後,你不僅能使用一種新的工具,還能駕馭它,把它應用到你熟悉的領域,增強你的競爭力。

    從錯誤中取得進步,用技術創造價值

    還記得過去十年,香港財金官員一直冷對科技日益進步,將會對傳統經濟帶來愈來愈嚴重的衝擊。2013 年的 e-Bill、2015 年的電子支票、2018 年的 eTradeconnect 和開放 API 框架都越來越被人冷落。證監會去年通過的《虛擬資產交易條例》,直接和間接地導致了一系列虛擬資產交易所、家族辦公室、風險投資公司,甚至跨國銀行離開香港。

    在人才和資金雙雙流失後,香港才醒悟過來,對香港虛擬資產交易合法化的態度,發生了 180 度的轉變。 我們與其擔心科技和新金融產品對傳統行業帶來很多負面影響,不如積極探索如何將其作為香港數字經濟發展的燃料!

    生成式 AI 的應用,未來將無遠弗屆。 真正的國際金融中心,理應可以將這技術融入於金融產業的每個角落。我們應以正面態度利用它,為業界提高效率、加強監管能力及促進創新,才有作為。

    陳家豪
    自稱愚公,近年以金融科技倡道者、數字轉型專家、創業顧問、高等教育工作者及企業培訓導師等多重身分,參與新興技術市場的跨境金融系統設計、金融業數字化轉型、資本市場戰略咨詢及企業文化增值等跨領域工作,推動香港發展滯後多年的科技應用問題。

    自從 ChatGPT 的用戶數在短短兩個月突破 1 億,媒體及討論區最常「洗板」的討論,莫過於「ChatGPT 能否取代某工種」,一時間搞得大家都人心惶惶,彷彿下一秒人類的工作,都會被人工智能淘汰。特別是最近 ChatGPT 通過了 Google 三級工程師面試,更是直接將工程師這個職業推到了風口,AIGC(AI Generated Content) 也終於正式走進了大眾的眼簾。

    只需要輸入一串關鍵字,就能輸出一段完成度十分高的文字,甚至是一些簡單的程式碼,人們不約而同第一個問題都是:

    ChatGPT會取代我的工作嗎?

    各位讀者先不用擔心,這幾天已經有足夠多的文章,去探討生成式人工智能的優勢,亦同時令人看到人工智能的一些局限性。ChatGPT 的技術底座是大型語言模型(Large Language Models),簡稱 LLMs。就在這兩天,兩位十分著名的人工智能學者 Yann LeCun 和 Gary Marcus 統一了戰線,槍口對準了 LLM 的限制,LeCun 就提出了以下的意見:

    •           LLM 目前能且只能作為寫作的輔助工具

    •           LLM 是「被動的」且欠缺邏輯

    •           LLM 會胡說八道

    •           LLM 的錯誤可以通過人工反饋來解決,但無法完全根治

    •           更好的系統終會出現

    LeCun也指出了LLM最致命的一點:

    「語言只記載了所有人類知識的一小部分;人類大部分的知識或動物的知識都是非語言的。」

    LeCun 並不認同 ChatGPT 「真正」理解自己在說什麼,而且也將無法理解人類的知識。在眾多交流方式中,語言是一種高度具體但非常局限的知識表徵。無論是在所謂的自然語言、程式碼、還是符號,它們都具有特定形式的表徵,目的都是在抽象層面上,表達離散的物件和屬性,以及它們之間的關係。

    語言的特點是,它傳遞的資訊非常少,比起非語言的知識表徵,比如圖像和圖表,語言顯然並不是傳達資訊最完整的方式,而且語言比起其他方式,人們更易於壓縮句子中的信息量,在沒有相應語境或前文後理的情況下,人類的語言很多時候都需要透過推斷來判斷句子的真正含意。

    這也點出了一個「大型語言模型」的核心問題,自然語言從來也不是一件清晰的交流工具,也不會是一件訓練人類人工智能的終極工具,就此我們甚至不應稱 LLM 類的工具為「人工智能」,因其極其量也只是在背誦數據庫中的資料。

    在使用 ChatGPT 時,筆者非常強烈的感受到這個 LLM 在理解「前文後理」時的突破,可是當你試圖干擾及不停轉換觀點時,你更會發現 ChatGPT 會以重設來應付這種情況,比起反駁,ChatGPT 選擇了更不連貫的世界觀。

    這也就解釋了為甚麼 ChatGPT 給用戶的感覺是似懂非懂,語言模型的確協助 ChatGPT 獲取了人類知識的一小部分,但也只局限於自然語言能表達的層次。

    當然,這篇文章並不是要否定 LLM 帶來的革命性創新,只是「強」人工智能依然距離人類有點距離,也距離所謂取代「我們」,不是一天半天的事。