零售業正快速擁抱生成式人工智能（Generative AI）技術，根據網絡安全公司Netskope最新報告顯示，高達95%的零售企業已採用生成式AI應用程式，較一年前的73%大幅躍升，顯示零售商急於避免在這波科技浪潮中落後。

然而，這股AI淘金熱背後潛藏著巨大的陰暗面。當企業將這些工具深度整合到營運中時，同時也為網絡攻擊和敏感數據洩露創造了龐大的新攻擊面。報告揭示零售業正從早期的混亂採用階段，轉向更受控的企業主導模式。員工使用個人AI帳戶的比例從年初的74%銳減至36%，而使用公司批准的生成式AI工具則從21%翻倍增長至52%，反映企業開始意識到「影子AI」的危險性。

在零售業AI工具使用排名中，ChatGPT仍以81%的採用率稱霸，但Google Gemini（60%）和Microsoft Copilot工具（分別為56%和51%）正急起直追。ChatGPT的受歡迎程度首次出現下滑，而Microsoft 365 Copilot因與日常生產力工具的深度整合而使用率激增。

安全威脅方面，最常見的數據政策違規類型是公司源代碼外洩，佔生成式AI應用程式所有數據政策違規的47%，其次是受監管數據（如機密客戶和業務信息）佔39%。為此，越來越多零售商開始禁用高風險應用程式，其中ZeroGPT因儲存用戶內容並將數據重定向至第三方網站，成為47%企業的封禁對象。

這種謹慎態度推動零售業轉向主要雲端供應商提供的企業級生成式AI平台。OpenAI via Azure和Amazon Bedrock各有16%的零售企業採用。同時，63%的組織現在直接連接到OpenAI的API，將AI深度嵌入後端系統和自動化工作流程中，但簡單的配置錯誤可能導致災難性的數據洩露。

攻擊者越來越多地利用可信品牌傳播惡意軟件，Microsoft OneDrive每月有11%的零售商遭受來自該平台的惡意軟件攻擊，GitHub則被用於9.7%的攻擊中。員工在工作中使用個人應用程式的問題持續加劇風險，Facebook和LinkedIn等社交媒體網站在幾乎所有零售環境中被使用（分別為96%和94%）。當員工將文件上傳到個人應用程式時，76%的政策違規涉及受監管數據。

對香港的啟示：香港特區政府應把握生成式AI在零售業的應用趨勢，推出專門的AI安全框架和數據保護指引，建立AI應用認證機制，同時設立零售業數碼轉型基金，支援中小企業安全採用生成式AI技術。此外，政府可建立AI安全培訓中心，提升業界的網絡安全意識，確保香港零售業在享受AI帶來效益的同時，有效管控相關風險，鞏固香港作為國際零售和科技樞紐的地位。

微軟（Microsoft）近期宣布裁減約7,000名員工，佔總人數3%。這一舉措並非源於業績不佳或營收下滑，相反，微軟最新一季錄得逾700億美元營收，超出華爾街預期，並計劃於本財政年度投入高達800億美元於人工智能（AI）相關基礎設施，尤其是用於訓練及運行大型語言模型的數據中心。

這波裁員聚焦於中層管理及非技術崗位，反映科技業界普遍趨勢：精簡管理層級、減少間接成本、加快產品開發週期，並釋放更多資源投向AI創新。微軟希望提升技術員工與管理人員的比例，減少決策層級，讓工程師更貼近最終決策。此舉亦有助於縮短內部溝通鏈條，減少官僚主義，增強企業對AI領域的競爭力。

微軟的AI基礎建設投資體現其對成為AI技術骨幹的高度重視。與OpenAI的早期合作令微軟在AI賽道上領先，但其他科技巨頭如Google、Meta、Amazon及Apple亦加緊追趕。微軟深信，AI競爭優勢最終在於基礎設施的規模與效率。

員工反應兩極，有人對公司長遠發展表示理解，亦有員工擔憂過度削減管理人手會損害支援及協同效能。整體來看，微軟的策略預示：即使公司財務狀況穩健，非技術崗位的工作保障亦正被AI發展所重塑。

X（前稱Twitter）的「Community Notes（社群註解）」計劃已突破一百萬名貢獻者，顯示這一由用戶驅動的內容審核機制不斷擴大。該系統允許社群用戶參與提交與審核註解，強調「由人民、為人民」的精神。X自豪地指出，Meta及TikTok也陸續引入類似機制，以輔助其內容審核體系，顯示該模式已產生積極影響。

built by the people, for the people.@CommunityNotes now with one million contributors worldwide. pic.twitter.com/aCgk420lfe

— X (@X) May 12, 2025

社群註解被視為Elon Musk接管X後，最成功的改革之一，藉由讓用戶共議資訊真偽，而非單靠管理層決策，有助減少平台偏見並降低營運成本。然而，實踐過程中仍存重大挑戰。根據「反數字仇恨中心（Center for Countering Digital Hate, CCDH）」分析，高達73%的政治相關社群註解未曾在平台上展示，即便這些註解具有重要的輔助說明價值。西班牙事實查核機構Maldita亦發現，約85%的所有註解因貢獻者間無法達成共識而未被展示。更有組織性團體蓄意協同操作，以操控註解的上、下票，導致平台資訊質素受損。

雖然X持續改進該系統，包括加快註解反饋速度，但註解需跨政治立場貢獻者一致同意才能展示，令制度容易被把持及操控。專家普遍認為，社群註解應作為事實查核與內部審核機制的輔助工具，而非取而代之。

美國 TikTok 事件近期再現變數。根據《社交媒體今日》（Social Media Today）報導，雖然美國參議院早於2024年通過《保護美國人免受外國對手控制應用程式法案》（Protecting Americans from Foreign Adversary Controlled Applications Act），要求 TikTok 必須於九個月內完成向美國企業的出售，否則將被禁止在美國運作，但 TikTok 目前仍在美國如常營運。主要原因是美國總統特朗普（Donald Trump）以行政命令多次延長執行期限，最新延期至2025年6月18日。

現時，TikTok 未能與任何美國買家達成協議，部分原因是中美貿易戰升溫導致談判陷入停滯。中國政府對 TikTok 是否能出售予美國企業擁有最終決定權，惟在特朗普對中國商品加徵大規模關稅後，中方拒絕與白宮就具體事宜討論。特朗普表示，若屆時依然無法達成交易，他或會再次延長期限。然而，持續透過總統行政命令阻延參議院已通過的法例，實際上存在法律爭議。

當前局勢顯示，TikTok 能否長遠於美國運作，將取決於中美關係發展。若兩國關係未見改善，TikTok 很可能長期處於監管灰色地帶，命運繫於美國政府決策。

百度（Baidu）近日推出了全新升級的ERNIE X1 Turbo與4.5 Turbo兩款大型語言模型（LLM），主打高性能、低成本，進一步推動AI技術普及。這兩款Turbo版本是在原有ERNIE X1及4.5模型基礎上優化，著重於多模態處理能力（multimodal processing）、強大的推理能力（reasoning skills）以及具市場競爭力的價格策略，吸引開發者與企業用戶。

ERNIE X1 Turbo定位為深度推理模型，專注於處理複雜任務及結構化、邏輯性的問題解決。其「chain of thought」推理架構大幅提升模型在文本、圖像等多領域的理解與處理能力，適用於文學創作、複雜邏輯推理、程式碼生成及精細化指令執行等應用。X1 Turbo的價格策略極具吸引力，輸入token每百萬僅需0.14美元，輸出token則為0.55美元，約為DeepSeek R1成本的25%。

ERNIE 4.5 Turbo則著重於多模態能力與響應速度提升，價格比原版ERNIE 4.5降低80%，輸入token每百萬僅需0.11美元，輸出token為0.44美元，成本僅為DeepSeek V3的40%。在多項多模態與文本評測中，ERNIE 4.5 Turbo表現超越OpenAI的GPT-4o（ERNIE得分77.68，GPT-4o得分72.76），突顯其在整合多資料類型任務中的實力。

百度透過壓低高階AI模型價格，推動AI能力民主化，使更多開發者與企業能以低門檻接觸先進AI技術，促使市場競爭加劇，對OpenAI、Anthropic及DeepSeek等競爭者構成壓力，有望推動全球AI市場進一步降價與創新。

亞馬遜（Amazon）近日推出先進人工智能模型「Nova Act」，旨在打造更聰明的網頁原生（web-native）AI代理（agents）。不同於傳統僅回應查詢的語言模型，Nova Act 被設計為能在數位與實體環境中執行多步驟任務的智能代理，實現如籌劃婚禮或處理複雜IT任務等高難度工作。

Nova Act 的關鍵特點在於其開發套件（SDK），允許開發者建立能於瀏覽器內自動完成任務的AI代理，例如發出休假通知、預約日曆、或自動回覆電郵。SDK 支援將複雜流程分割為「原子指令」（atomic commands），並可整合 Playwright 操控瀏覽器、API 呼叫、Python 腳本及多執行緒處理，進一步提升精確度與效率。

在測試表現方面，Nova Act 在內部基準評估中表現出色，於 ScreenSpot Web Text 測試中取得 0.939 的高分，顯著超越競爭對手如 Claude 3.7 Sonnet（0.900）及 OpenAI 的 CUA（0.883）。在視覺互動測試方面亦具優勢，雖然在 GroundUI 測試上稍遜，但亞馬遜表示這是未來優化的重點。

此外，Nova Act 展現出強大的遷移能力，即使在未曾訓練的環境中如網頁遊戲，也能良好運作。該技術已應用於 Alexa+，使AI助理能自主操作網頁，即便API存取受限亦可完成任務。

Nova Act 被視為亞馬遜推動智能AI代理長遠願景的第一步，未來將透過強化式學習（Reinforcement Learning）持續進化，最終實現具備高度自治與實用性的AI代理。

DeepSeek V3-0324 近日成為 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分最高的 非推理（non-reasoning） 模型，超越 Google Gemini 2.0 Pro、Anthropic Claude 3.7 Sonnet 和 Meta Llama 3.3 70B 等專有 AI。雖然仍落後於推理型 AI，如 DeepSeek 自家的 R1 和 OpenAI 產品，但這項成就顯示開源 AI 在低延遲應用上的潛力。

非推理 AI 的新標準

DeepSeek V3-0324 屬於 非推理 AI，即能夠即時生成回應，而無需深度計算，適用於 即時聊天機器人、客服自動化與即時翻譯 等場景。這次更新確立了開源 AI 在這類應用中的領先地位，甚至超越了許多封閉式專有技術。

該模型沿用了 2024 年 12 月版本的主要配置，包括：

• 128k 上下文窗口（API 限制至 64k）
• 6710 億總參數（FP8 精度下需 700GB 以上 GPU 記憶體）
• 370 億活躍參數
• 僅限文本處理（無多模態支持）
• MIT 開源許可證

雖然這款 AI 屬於開源，但其高昂的運算需求仍然限制了普通用戶的直接使用。

目前，專有推理 AI（如 DeepSeek R1）仍在更複雜的任務中佔據優勢，但 DeepSeek V3-0324 已經逐步縮小差距。三個月前，DeepSeek V3 幾乎追上了 Anthropic 和 Google 的非推理型 AI，但仍略遜一籌。如今，V3-0324 已正式超越所有專有非推理 AI，成為業界領先的開源選擇。

專家 Artificial Analysis 形容這次發佈「甚至比 R1 更具突破性」，標誌著 開源 AI 技術競爭力的提升。DeepSeek 的進步顯示，開源框架正在挑戰封閉式 AI，為開發者與企業提供更具彈性的選擇。

OpenAI與Google近日呼籲美國政府採取果斷行動，以確保該國在人工智慧（AI）領域的領導地位。OpenAI在致美國科技政策辦公室的信件中強調，美國的AI發展正面臨中國的競爭，且中國計劃在2030年前超越美國。該公司認為，美國政府應透過新的AI行動計劃（AI Action Plan），確保建立在民主價值觀基礎上的AI技術能夠持續領先，避免受到專制政權的影響。

Google則表示，儘管美國目前在AI領域保持領先地位，但這種優勢並非穩固不變，呼籲政府採取積極措施以維持競爭力。

AI發展戰略與建議

OpenAI指出，AI的發展將帶來與歷史技術變革（如印刷術與電腦發明）同等級的繁榮，並強調「智慧自由」（Freedom of Intelligence）的重要性，呼籲開放存取通用人工智慧（AGI）技術，同時防範專制控制與官僚障礙。該公司提出三大原則：

1. AI智能發展與所投入的資源呈對數關係
2. AI運行成本每12個月下降10倍
3. AI技術提升的時間週期持續縮短

Google則提出三點行動計劃：

1. 投資AI基礎建設，包括能源供應、出口管制、研發資金支持及創新政策框架
2. 加速政府AI應用，推動多供應商可互操作的AI解決方案，並優化採購流程
3. 促進國際AI創新合作，透過技術標準、市場導向政策，以及與盟國合作保障國家安全

此外，兩家公司皆提出政策建議，包括平衡出口管制、加強AI研發、公私合營推動技術發展，以及建立全國統一的AI監管框架，以避免各州政策不一致的問題。

阿里巴巴 Qwen 團隊近日發佈 QwQ-32B，這是一款擁有 320 億參數的人工智慧（AI）模型，其表現堪比規模更大的 DeepSeek-R1，展現了強化學習（Reinforcement Learning, RL）在基礎模型上的潛力。

技術突破與性能表現

QwQ-32B 成功整合了智能代理（Agent）能力，使其能夠進行批判性思考、使用工具並根據環境回饋調整推理。阿里巴巴團隊指出，相較於傳統的預訓練與後訓練方法，擴展 RL 可以顯著提升模型的推理能力。

在多項基準測試（AIME24、LiveCodeBench、LiveBench、IFEval 和 BFCL）中，QwQ-32B 的表現接近 DeepSeek-R1（擁有 6710 億參數，其中 37 億參數被啟用），證明了 RL 在縮小模型規模與性能之間差距的潛力。例如：

• AIME24 測試：QwQ-32B 獲得 79.5 分，接近 DeepSeek-R1 的 79.8 分，顯著領先 OpenAI o1-mini（63.6 分）。
• LiveCodeBench 測試：QwQ-32B 取得 63.4 分，僅略遜於 DeepSeek-R1 的 65.9 分，但顯著超越其他對手。
• 其他測試中，QwQ-32B 亦展現卓越的數學推理、程式編碼與通用問題解決能力。

強化學習的多階段實施

Qwen 團隊採用了冷啟動（Cold-Start）檢查點與多階段 RL 訓練策略。第一階段專注於數學與編碼任務，透過準確性驗證器與程式執行伺服器提升性能。第二階段則擴展至通用能力，結合基於規則的驗證與獎勵模型，在不影響數學與編碼表現的前提下，增強指令理解與智能代理能力。

開源與未來發展

QwQ-32B 以 Apache 2.0 授權開源，可透過 Hugging Face 與 ModelScope 取得，並可在 Qwen Chat 上使用。阿里巴巴計劃持續推進 RL 在長期推理（Long-Horizon Reasoning）中的應用，朝向通用人工智慧（AGI）邁進。

Opera 近日推出了「Browser Operator」，這是一款內建於瀏覽器內的原生 AI 助手，旨在直接於瀏覽器環境內執行各類網絡任務，而無需依賴額外的工具或外部雲端運算。

與傳統 AI 輔助工具不同，「Browser Operator」並非獨立應用程式，而是 Opera 瀏覽器的延伸功能，能夠協助用戶自動化處理繁瑣任務，例如填寫網上表單、購物流程以及網頁內容整理等。

本地運算保護隱私，提升效率

與其他依賴雲端運算的 AI 工具不同，「Browser Operator」的所有運算皆在本地裝置內完成，無需將用戶的敏感數據傳送至第三方伺服器，確保更高的隱私保護。此外，該 AI 助手利用 Opera 自家的 AI Composer Engine，透過自然語言處理技術（NLP）解讀用戶指令，並直接於瀏覽器內執行相應動作。

當「Browser Operator」遭遇涉及高度敏感資訊（如付款詳細資料輸入或訂單確認）時，系統會暫停操作並請求用戶確認，確保使用者擁有絕對的掌控權。此外，用戶可以隨時介入、修正錯誤或撤銷已執行的操作，確保使用體驗的靈活性與可靠性。

核心優勢：隱私、效能與精準度

Opera 的「Browser Operator」相較於競爭對手，具備三大優勢：

1. 更快的任務執行速度：不依賴螢幕截圖與視覺分析，而是直接讀取網頁的 Document Object Model (DOM) 樹狀結構，省去額外的計算負擔，提升處理效率。
2. 更高的隱私保護：所有操作均在瀏覽器內部進行，無需上傳個人數據至外部伺服器，確保用戶的登入資訊、瀏覽記錄及其他敏感數據不會外洩。
3. 更強的網頁互動能力：AI 可直接與隱藏於視圖之外的元素（如彈出式視窗、驗證對話框等）互動，確保操作流暢無阻。

Opera 透過這項創新技術，將瀏覽器從單純的資訊存取工具，轉變為能夠主動提升生產力的智能助手，為用戶帶來更高效、安全與便捷的網絡體驗。