人工智能倫理
進階AI 倫理四關：偏見（訓練資料失衡令 AI 歧視）、私隱（人面聲音都是個人資料，受 PDPO 管束）、深偽（合成聲影像用於詐騙，要多渠道核實）、負責任使用（AI 助學可以，代寫功課不可，用了要註明）。
- 資料有偏，AI 就偏：審查資料分佈、補足各群體、持續監察輸出。
- 人面、聲音、行蹤都是個人資料，受 PDPO 保護；用他人資料要先徵同意。
- 深偽可以假樣貌假聲音：回撥核實、家人暗號、數手指查口型。
文體小知識：時事議題課結合新聞案例和實用建議，學完可以即刻應用在日常生活，保護自己。
§課文原文 Passage
1AI 從資料中學習，所以資料裡的偏見會變成 AI 的偏見。真實案例：某跨國公司的招聘系統用過去十年的履歷訓練，因為過往獲聘者男性居多，系統學出「男性履歷較佳」的規律，自動壓低女性求職者的評分。這種演算法偏見不是 AI「有惡意」，而是訓練資料缺乏代表性 — 對策是審查資料分佈、補充不同群體的例子、持續監察輸出結果。
2AI 需要大量資料餵養，而人面、聲音、行蹤、消費習慣全部屬於個人資料。香港《個人資料（私隱）條例》（PDPO）規定：收集要說明用途、不可超額收集、使用不可偏離原定目的、當事人有權查閱和改正。安裝 App 時要求通訊錄、定位權限，就要問一句：這個功能真的需要嗎？把同學的相片隨便上載去 AI 工具，同樣可能侵犯他人私隱。
3深偽技術（Deepfake）用 AI 生成以假亂真的影像和聲音：換臉影片、模仿聲線的電話。詐騙集團已經用「子女聲線」的合成語音打電話給長者騙財。防範方法：接獲求助電話先用其他渠道回撥本人核實、與家人約定只有自己人知道的暗號、留意影片瑕疵（手指數目、眼鏡反光、口型與聲音不同步）。
4作為學生，負責任使用 AI 有清楚界線：可以用 AI 解釋概念、提供建議、幫助腦震盪，但把 AI 生成的答案直接當自己的功課交出，既學不到東西，也違反學術誠信。正確做法：自己先思考、AI 用來核對和啟發、成果由自己核實、有使用 AI 就如實註明。AI 是學習的助手，不是代筆的槍手。
1重點摘要 Summary
AI 倫理四關：偏見（訓練資料失衡令 AI 歧視）、私隱（人面聲音都是個人資料，受 PDPO 管束）、深偽（合成聲影像用於詐騙，要多渠道核實）、負責任使用（AI 助學可以，代寫功課不可，用了要註明）。
2生字卡 Vocabulary
AI 因訓練資料失衡而對某些群體不公平的系統性偏差。
可識別個人身份的資料，例如姓名、人面影像、聲音、地址、電話。
香港規管個人資料收集和使用的法例：說明用途、不超額收集、有權查閱改正。
用 AI 生成或篡改的以假亂真影像、聲音，例如換臉影片、模仿他人聲線。
與事實不符的內容；AI 幻覺和深偽都會製造虛假資訊。
如實表明作品來源、不把他人（或 AI）的成果當自己作品的原則。
當事人清楚知道用途後自願容許收集或使用其資料；未經同意上載他人相片即屬侵權。
AI 系統的資料來源、運作方式和局限應該向用戶講清楚。
AI 造成損害時，必須有明確的人或機構承擔責任，不能推說「是 AI 做的」。
3逐步講解 Steps
- 偏見是怎樣學出來的演算法偏見指 AI 因訓練資料失衡而對某些群體作出系統性不公平判斷。例子：某招聘系統的訓練資料中，900 份成功獲聘的履歷有 800 份屬男性，模型便學到「男性特徵與獲聘相關」的規律，結果女性求職者被系統性壓低評分。關鍵理解：偏見並非程式員故意寫入，而是 AI 從有偏差的歷史資料中自行歸納出來，所以「AI 沒有感情」並不保證判斷公平。
- 審查與修正訓練資料對應偏見的方法是在訓練前後加入人為審查。訓練前：檢查資料集的分佈，例如性別比例、年齡層、各族裔各佔多少，發現某群體樣本過少，便補充該群體的例子，使每個群體都有足夠代表性。訓練後：分別測試系統對各群體的準確率，例如核對男性與女性履歷的評分是否接近；若偏差仍然明顯，就要重新調整資料再訓練。
- 私隱三問個人資料指足以辨認個人身份的資料，例如姓名、地址、電話、人面影像和聲音，在香港受《個人資料（私隱）條例》規管。判斷一個應用程式是否值得信任，可問三條問題：第一，它收集什麼資料？第二，它說明的用途是否與功能合理相關？第三，可不可以拒絕提供？例子：一個手電筒 App 要求讀取通訊錄，三條問題的答案全部不合理，就應該改用另一個 App。
- 深偽鑑證四招深度偽造（Deepfake）用 AI 合成以假亂真的樣貌和聲線。收到可疑影片時可以用四招檢查：一、數手指，AI 生成人像的手指數目和形狀經常出錯；二、看反光，眼鏡片和金屬面的倒影是否與場景一致合理；三、對口型，嘴形與聲音是否同步；四、求證，向官方渠道確認事件是否真實。例子：「校長宣布停課」的影片，應先向學校官方網站或老師查證，才決定是否轉發。
- 語音詐騙演練騙徒只需幾秒聲音樣本，就能用 AI 合成近似親人的聲線。演練情境：「兒子」來電哭訴急需轉賬。正確處理：第一，保持冷靜並掛線，不要按來電顯示的號碼回撥；第二，用通訊錄儲存的號碼親自聯絡本人核實；第三，家人之間事先約定只有自己人才知道的暗號，對方答不出即判斷為詐騙。原則：任何要求轉賬的來電，一律用第二渠道確認。
- AI 功課的可用界線AI 在功課上的角色是輔助而非代寫。可以用：要求 AI「用中三程度解釋牛頓第三定律」、「檢查這段文字的文法」、「對報告大綱提供意見」，這些用法幫助理解和修改，學習過程仍然由自己完成。不可以用：叫 AI「寫整篇讀書報告」然後直接當自己的作品提交，這屬於代寫，違反學術誠信。判斷準則：核心思考與分析必須出自自己，AI 只擔當檢查和建議的角色。
- 註明使用與核實事實負責任地使用 AI 還包括兩項義務。第一是註明：功課若曾用 AI 協助，例如整理大綱或潤飾文字，應在結尾如實寫明「本報告大綱曾使用 AI 工具協助整理」，讓老師了解創作過程。第二是核實：AI 會出現「幻覺」，憑空編造看似專業的數據、書名和事件，所以它提供的每項事實和數字，都必須逐項對照教科書、圖書館目錄或官方網站查證後，才可以寫入報告。
4圖解 Diagrams
5例題示範 Example
例題：四位同學做小組報告時對 AI 的四種用法，判斷哪種負責任，並說明理由。A 直接把 AI 生成的報告印出交功課；B 先自己寫初稿，再用 AI 檢查錯處、提供改進建議，最後自行核實修改；C 用 AI 生成虛構的「實地相片」插入報告；D 叫 AI 寫完整份報告，自己完全沒看內容便提交。
- A：AI 代寫、當自己作品 — 違反學術誠信，且完全沒有學習過程 → 不負責任。
- B：自己先思考寫稿，AI 只用於檢查和建議，最後自己核實修改 — AI 是助手，學習由自己完成 → 負責任。
- C：用 AI 生成假相當真實證據 — 製造假資料，比抄功課更嚴重 → 不負責任。
- D：連看都沒看就交 — 除了代寫問題，更無法對內容的真偽負責（AI 可能出幻覺）→ 不負責任。
- 答案：只有 B 負責任。原則：AI 可以輔助思考和檢查，但思考、核實、負責必須由人完成；AI 生成的內容不可當自己的作品，更不可造假。
6常見錯誤 Mistakes
75 題快測 Quick check
Q1招聘 AI 系統性壓低女性求職者評分，根本原因是什麼？
Q2香港哪條法例規管個人資料的收集和使用？寫出其中兩項要求。
Q3收到「親友」語音來電要求轉賬，正確的處理方法是什麼？
Q4以下哪種用法屬於負責任地使用 AI 做功課？A. 叫 AI 寫整份報告直接交 B. 自己寫初稿，用 AI 檢查建議，自行核實後修改
Q5寫出兩項辨別深偽影片的方法。
8重點回顧 Recap
- 資料有偏，AI 就偏：審查資料分佈、補足各群體、持續監察輸出。
- 人面、聲音、行蹤都是個人資料，受 PDPO 保護；用他人資料要先徵同意。
- 深偽可以假樣貌假聲音：回撥核實、家人暗號、數手指查口型。
- AI 功課界線：解釋、建議、腦震盪可以；代寫交功課違反學術誠信。
- 用 AI 要註明，AI 給的事實要查證；最終責任永遠在人。