數碼新秩序

　　一座由環保防火木材構建、有無人自駕車接送、位處多倫多湖畔的智慧城市，你想入住嗎？但大前提是，閣下要接受全天候監控——只要踏出家門，一舉一動即會被遍佈四周的感測器悉數記錄和分析，以供改善城市治理云云……如此情況，相信大部分香港人未必接受得到，多倫多市民亦如是。因此，發表至今已逾兩年的Google多倫多智慧城市計劃，遲遲未獲准動工。近日該計劃終獲有條件批准，但條件之「辣」卻等同於廢掉Google大半武功！

　　事件起端要由2017年3月說起。當時，由加拿大政府成立的多倫多湖濱開發公司（Waterfront Toronto）公布「創新投資夥伴計劃」，吸引多家科技企業競標，最終由Google母公司Alphabet旗下的智慧城市科企Sidewalk Labs中標，負責在湖濱區建造「Quayside」智慧城市，更獲加拿大總理杜魯多（Justin Trudeau）站台，一同宣布合作關係，風頭可謂一時無兩。

首階段的Google多倫多智慧城市計劃獲批一幅佔地4.86萬平方米的湖濱區土地。該處暫名「Quayside」，面積大概等於維多利亞公園的四分之一。（圖片來源：Sidewalk Toronto官網）

　　然而，Quayside智城往後的發展卻波折重重。問題在於，Sidewalk擬在Quayside全區部署各類感測器，不但可實時監測行人活動，還可偵測到公園長椅上是否有人遺下東西、或是垃圾桶有否溢出垃圾，因而被外界質疑嚴重侵犯個人私隱。其後，Waterfront Toronto執行長Will Fleissig、以及Sidewalk私隱專家Ann Cavoukian更因此而相繼請辭。

　　為息公眾疑慮，Sidewalk曾提出成立獨立信託監管機構來管理城市數據，但多倫多市民卻不賣帳，依然認為Sidewalk握有過多重要數據。在眾怒難犯下，Quayside發展藍圖的發表日子亦由2018年11月延後至今年年中。

Sidewalk將於Quayside區內興建10幢高矮不一的木造塔樓，可供應3,000個住宅單位。（圖片來源：Sidewalk Toronto官網）

　　2019年6月，Sidewalk Labs交出一份長達1,500頁的智慧城市計劃書，建議整個項目的發展面積擴大至76萬平方米，當中包括佔地達4.6萬平方米的Google加拿大總部。可是，這比首階段擬定的4.86萬平方米用地，面積暴增15倍，結果引來民間巨大反對聲浪。身兼Waterfront Toronto理事的多倫多市議員克雷希 （Joe Cressy）亦狠批，Sidewalk既要求太多土地，又掌控太多數據，更過度干預城市治理。

　　2019年10月，Waterfront Toronto董事局決定「有條件地批准」Quayside項目，讓計劃得以繼續推進；換言之，這個智城計劃將進入下一輪評估與公眾諮詢。至於批獲的「條件」，包括發展範圍打回原型，保持原有的4.86萬平方米土地；Sidewalk建議成立的獨立數據信託機構也被否決，並要承諾將一切數據留在加拿大；此外，Sidewalk更要交出城市設計和建造權，由Waterfront Toronto再作公開投標，揀選合適的發展商合作興建。

Sidewalk擬於第二階段把Google智慧城市發展範圍，從Quayside（灰色部分）擴展至毗鄰的6個區域（藍色部分），令土地面積大增至76萬平方米，但建議最終遭Waterfront Toronto否決。（圖片來源：Sidewalk Toronto官網）

　　如此一來，Google智慧城市發展規模不但無法擴展，Sidewalk更連城市的控制權亦要喪失大半。但Sidewalk事後仍要發表聲明稱，對Waterfront Toronto的決定感到鼓舞，可謂「啞子吃黃蓮，有苦自己知。」

　　盡管Sidewalk寧願退一步也要保住Google智慧城市計劃，惟最終項目是否拍板，仍有待Waterfront Toronto於2020年3月作出最後決定，在此期間Sidewalk還要面對公聽會與公開論壇的批判。為反對Quayside項目而成立的民間團體「Block Sidewalk」，已為此做好準備。該團體除關注私隱問題外，亦質疑為何容許Sidewalk般的私營企業參與城市治理。

Quayside智慧社區內的道路兩旁，盡是木造塔樓與樹木，營造環保氛圍。（圖片來源：Sidewalk Toronto官網）

Quayside將會提供無人自駕巴士，接載居民穿梭往返，務求令區內擁有私家車的家庭少於兩成。（圖片來源：Sidewalk Toronto官網）

　　假如由一家私人公司主導智慧城市建設，該公司便可完全控制城市基建的智能化改造，包括部署各類感測器、設置智慧交通燈等，從而掌握城市大數據這種新形態的公共資產，藉此染指城市治理。可是，企業以追求利潤最大化為經營目標，參與城市管治也是希望從中獲利。因此，基於公眾利益，智慧城市發展項目絕不宜由單一大企業獨佔。

　　盡管Sidewalk已不再是Quayside項目的唯一發展商，惟多倫多市政府日後應保持適度警覺，留意城市公共服務和設施有否受到企業的影響、甚至控制，以免智慧城市淪為私人企業的禁臠。

　　人類之所以被譽為萬物之靈，原因之一是擁有思考能力，當面對一個複雜問題，可能會思考一段時間，經過多方面考慮後，始會想出解決方法。傳聞中超越當今AI極限的新一代模型「Strawberry」，換上新名字「OpenAI o1」後，在無預警的情況下突然亮相。其最大特色正是懂得思考，在回覆用戶提問前會先思考一下，務求給出更準確答案。到底這個「思考型AI」適用於甚麼領域？對未來AI市場競爭格局又會帶來甚麼改變呢？

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模擬人類解題時邏輯推理過程

　　2024年9月12日，OpenAI發表了新一代大型語言模型OpenAI o1系列。相較於以往的AI模型，o1推理能力明顯地大幅增強，在回答問題前會花更多時間進行推理——模擬人類解題時邏輯推理過程，藉由分步驟分析問題，並自動識別和修正錯誤，從而提供更準確的答案；如果說以往的AI模型是以「直覺」回覆提問，那麽o1則是「深思熟慮」後作出回應。

　　通過重複訓練後，o1更能學會改進思考過程，持續優化解題技巧，並嘗試不同的回應策略，因此在解決需要深度推理的問題時，其回覆將具備更高的專業性。它在博士級科學基準測試中，表現跟人類專家生相若，在數學和編程方面更有出色表現。

　　在2024年美國國際數學邀請賽（AIME）中，o1的正確解題率高達83.3%，GPT- 4o則僅為13.4%。在編程競賽Codeforces中，o1獲取1,807的高分，勝過89%的人類競爭者，成績更遠遠拋離GPT-4o（取得808分，只超過11%的人類競爭者）。GPQA Diamond是一項評估物理、化學、生物學等專業知識的基準測試，o1的正確解題率達到78%，表現優於擁有相關領域博士學位的人類專家（69.7%）與GPT-4o（56.1%）。

適合用於解決科研、編碼難題

　　由此看來，o1特別適合用於解決科學、數學、編程等領域的複雜難題，有助於科研發展。譬如幫助物理學家生成量子光學所需的複雜數學公式、輔助醫學研究人員標註細胞定序數據、又或者協助編程人員找出並解決造成軟件效能低落的問題程式碼。

　　為降低o1給出有害答案的機會率，OpenAI採用了一種新的安全評估測試：當用戶試圖繞過安全規則（俗稱「越獄」）時，AI模型如何繼續遵循安全規範。結果發現，在最嚴格的越獄測試中，o1得分是84分（滿分為100分），GPT-4o則是22分，表現顯著高於以往模型。

　　OpenAI認為，思考型AI的誕生象徵著AI技術達到新層次，所以棄用GPT系列既有的命名原則，決定改用全新命名方式，為新模型取名為OpenAI o1，以代表它是AI推理能力演進的新起點，而不是GPT系列的延續。

ChatGPT Plus、Team、Enterprise、Edu級別付費用戶現已可使用o1-preview 和o1-mini。OpenAI亦計劃為所有ChatGPT免費用戶提供o1-mini的使用權限，但暫未確定推出日期。（圖片來源：OpenAI官網）

o1回答前先思考致反應偏慢

　　目前OpenAI o1系列包含兩個版本，分別為o1-preview與o1-mini。顧名思義，o1-preview是正式版推出前的預覽版本，在需要較多推理的數據分析、編程、數學等領域，其表現優於比GPT-4o，但在文案寫作和編輯方面，則遜於GPT-4o。o1-mini則是一款速度較快、成本較低的AI模型，比起o1-preview便宜了80%，特別適用於需要專科推理、但無需廣泛世界知識的應用場景，尤其是生成程式碼的表現可以媲美o1-preview。

　　即使o1展現出遠超同儕的能力，但依然存在一定的局限性。由於o1每次回覆提問前，都會先作出一番思考，故此其回應速度比以往模型慢得多，有時可能要超過10秒方能回答一條問題。再者，o1暫時不能瀏覽網頁，也無法輸入文件和圖片。

　　對軟件開發者來說，使用o1模型的成本也較高。透過API存取o1-preview，每百萬個輸入Token（語詞碎片）收費為15美元，每百萬個輸出Token收費則為60美元，這是GPT-4o的3倍和4倍。

OpenAI o1模型在數學、編程基準測試上的表現均勝過GPT-4o，甚至在博士級科學知識測試中，得分更高於人類專家。（圖片來源：OpenAI官網）

o1懂說謊，偽裝遵守安全規則

　　更嚴重的是，o1竟然懂得說謊。AI 安全研究機構Apollo指出，縱然以往的AI模型都有可能出現「資訊幻覺」，揑造一些假資訊，惟o1模型卻擁有更高層次的「假裝符合規則」能力。有時它為了能輕鬆完成任務，可以偽裝成遵守安全規則，但實際上其行為已偏離原本的安全規範。

　　Apollo執行長霍巴恩（Marius Hobbhahn）直言，這是他首次在OpenAI模型中發現此情況，可能因為o1系統被設計成為求達成目標，可以「操縱」任務，甚至在不被監視的情況下改變行為。OpenAI預防部門負責人坎德拉（Joaquin Quiñonero Candela）回應指，儘管這些問題不會直接帶來社會性危機，但提前應對這些潛在風險相當重要，以免AI技術的未來發展遭受限制。

面對複雜問題，OpenAI o1模型需要較長的思考時間，有時甚至可能要30、40秒才可給出答案。（圖片來源：翻攝OpenAI官方YouTube影片）

　　無論如何，o1模型的誕生，不但把生成式AI技術帶到一個新高度，也進一步擴大OpenAI的技術優勢，然而效果卻可能是非常短暫。Google已表明，正在研發類似o1的思考型AI，具備進階推理與規劃功能。Facebook母公司Meta與AI新創Anthropic亦擁有開發思考型AI的知識與資源，相信在未來幾個月內就可以推出近似的推理模型。由是之故，OpenAI下一步應思考如何降低o1的成本，並持續升級其功能，以保持競爭力。