【龔成問答信箱】（Q21981-22000）

Q21981：

龔sir 你好，上完你既基礎班，我自己整理咗投資組合，希望想聽下你既意見。

本人40歲，資金唔多，得幾萬蚊，（黎緊會keep住儲現金）之前一直都無投資底，我希望係呢10年盡量爭取時間，所以盡量集中水桶1、2既升倍股：

水桶1 -
福壽園 （1448）$1000/ 月供
金界 （3918）$1000 / 月供
希慎興業（0014） $1000/ 月供

水桶2
港鐵 （0066）$1000 / 月供
盈富（2800）$1000 / 月供

另外之前上堂有聽你提過下美股，以下呢兩隻都係追踪指數，亦都係水桶1，係有限既資金上，邊一隻比較忙可取呢？！
（2814）（QQQ)

唔該龔sir

你放心，我唔會訓番身去買水桶1，我記得你講過，要衡量自己可承受風險，所以我都係小注投資，

另外都會用你教既方法去搵潛力股同優質股，唔好盲目去亂買股票，呢個我好勤記

龔成老師︰

你投資的股票，都適合你年紀。但希慎興業（0014），我地會視為水桶2的股票。

Invesco QQQ Trust(QQQ) 是追蹤納斯達克100指數

三星FANG ETF（2814）的投資目標，係追蹤NYSE FANG+指數的表現。是一個美股潛力股基金。

首先，FANG+係代表美國上市多隻領先既科技股票，即係代表Facebook、Amazon、Netflix、Google，而該指數會再加上其他科技股，如Twitter、Tesla、百度等，即是全球處最前列的科技類公司。

這基金是一個潛力基金，長遠正面，但要留意價格會較為波動，加上近年科技類公司上升左唔少，因此現價唔算平，建議以月供的模式投資，買入後長遠持有。

QQQ和三星FANG ETF（2814），2隻都係水桶1的股票，都係有質素，而潛力度和波動性，會係2814較高。

由於「潛力股」係需要一定經驗和有一定波動性，你經驗尚淺，可以先小注，大約佔組合2-3成左右。若你係有一定經驗，你可以投資到約4-5成比重。

現時大市只在合理區，每月資金唔好盡用。最好留有部份，等大跌市出現時，可以用來掃貨。

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Q21982：

老師你好。作為收息股，請問覺得 386 ＆ 405 可以嗎？

另1772 現價雖然下跌，但都好似略貴，而且有風險，請問這隻股你覺得可取嗎？

謝謝解答。

龔成老師︰

中石化（0386）和越秀房產（0405）都係有質素的收息股。

中石化（0386）質素算是不差，但又未到好好，始終這只是商品企業，沒有一些太大的優勢。

石油是商品，當中沒有差異性，佢地要將石油賣出，只能跟國際油價，這令佢地處於被動狀態。沒有價格自主的能力，這令佢地的獨特性有限。這類商品企業，都可投資，但就要明白不是最高質的企業。

生意近5年只是上上落落，無乜增長力，這是受油價等因素影響，反映佢處於一個被動的狀態。收息是可以的，但增長力唔算強。現價合理，可以分注入貨。

越秀房產（0405）物業以大陸為主，會較受中國經濟因素影響，以及有人民幣風險。

同時當中的物業，都以商業為主，所以在疫情中波動性也會較大。現價在合理區，可以分注。

贛鋒鋰業（1772）是潛力股，估值較難，分析時的確資料較少。由於上市年份少，我地較難有長期數據分析。

佢為鋰化合物、金屬鋰及鋰電池等鋰資源生產商，業務涵蓋上游鋰資源提取、鋰化合物深加工、金屬鋰生產、鋰電池生產及鋰二次利用及回收。集團提供涵蓋五個主要類別逾40種鋰化合物及金屬鋰產品。

其實佢的產品應用都廣泛，包括電池相關產品、化學品、藥品及新材料等，而客戶主要包括電池材料公司、電池製造商、化學品製造商、製藥公司及電子器件製造商。產品主要於中國、韓國、日本及新加坡等十多個國家出售。

我相信佢長遠有潛力，有長線投資價值，問題只是平貴度的問題。現價略貴，小小注好了，之後等佢回落先正式入貨，始終行業有一定的變化。

其實你選擇上述3隻股票時，除左睇質素外，都要睇翻自己風險承受能力和年紀。

收息股，增長力較弱，就要係創造穏定現金流。較適合近或已退休人士，或者風險承受能力好低的投資者。

而贛鋒鋰業（1772）是潛力股，佢增長潛力高，但風險同樣都大，適合較年青和有經驗的投資者。

你可以因應自己情況，去進行配置。

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Q21983：

Hello, 老師，本人也想開始試吓每月投資法，每月可儲三萬左右，你會建議儲邊隻股好呢?

龔成老師︰

我地投資增值會運用「先增值，後現金流」作方法，初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票，為自已創造穏定現金流。

因此，你在選擇應該投資那一類股票時，會係因應你人生階段、投資經驗和取態，去做決定。

假設你係年青至中年人士，你可以用「平穏增長股」 + 「潛力股」的組合。如果你係偏年青，比例大約可以去到各一半。

但由於「潛力股」有一定波動性，較適宜年青和有投資經驗人士。若你投資取態較保守、經驗較淺或者較接近中年，「潛力股」比重就要相對下調。

現在你每月先用5成儲蓄，即$15000做月供。其餘先儲起，用一邊月供一邊儲蓄的策略。

月供方面，你可以選擇投資在平穏增長股︰盈富(2800)、金沙（1928）、恆基（0012）、平安(2318)、中銀（2388）、港鐵（0066）、長建(1038)、領展(0823)、希慎(0014)、太古地產(1972)

或潛力股︰中生(1177)、福壽園(1448)、小米(1810)、安碩恒生科技(3067)、港交所(0388)、阿里（9988）、騰訊（0700）、ＧＸ中國電車基金（2845）。

至於餘下的現金，就等機會，當大市出現一定程度的下跌，就可以動用現金去投資，在平宜價加大力度掃貨，然後長線投資。

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Q21984：

龔sir，你好！已經follow左你一段時間，睇左你不少分析同意見，獲益良多！希望能夠有幸抽中並得到指引！

現在想重整自己的股票組合，有冇咩股票會放左佢會好d ?

股票組合如下：

1475(日清食品), $8.74, 5000股
3988(中國銀行), $3.71, 1000股
6618(京東健康), $185 ,100股
9600(新紐科技), $4.24, 800股

2013(微盟), $25.08, 1000股
00992(聯想集團),$9.37, 2000股
1186(中國鐵建), $5.14, 1000股
00769(中國稀土),$0.96, 4000股

感激不盡，謝謝老師！ ！

龔成老師︰

你現時持有股票，大致上都係有質素，有長線投資價值。

除左中國稀土（0769）質素一般般。炒作多過實際，過往賺錢能力不高，業務波動，間中出現虧損，投資價值唔算高。

另外，中國鐵建(1186)質素只係一般，現貨持有係可以，但唔好再加注。

我地投資增值會運用「先增值，後現金流」作方法，初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票，為自已創造穏定現金流。

因此，你在選擇應該投資那一類股票時，會係因應你人生階段、投資經驗和風險承受能力，去做決定。

如果你年青，可以「平穩增值股」(1475, 0992, 1186)+「潛力股」(6618, 9600, 2013)。中年人士，可以較集中翻係"平穏增長股"。

當你已近退休之年，就應集中在「收息股」(3988)，去創造平穏現金流。

你可以睇翻自已年紀，去作出配置。

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Q21985：

老師，剛剛睇到80後千萬富翁中段了，但我現時身處一個疑問，現時我擁有一樣價值接近5萬元收藏品

但對這個收藏品的未來，及不知道市場嘅走向感到有點迷惘，咁我應該8折讓出去換現金去投資，定繼續起碼2-3年等佢可能升值？皆因我只見到現時虧損率，但不知道未來嘅增長率。謝謝

龔成老師：

由於「收藏品」不能產生經濟價值，也不會產生出現金流，因此，我地在定義佢質素時較困難，同時不一定是資產類別。

而當中的價格，就取決於大家的認同價值，如果將來對這項目的認同增加，就會對佢價值增加，由於每種收藏品都有各自的市場及認同價值，因此，你一定要有相關的專業知識、分析力。

如果無相關知識，建議賣出。如果有，就要分析這項目長遠的價值。

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Q21986：

早晨龔sir，最近睇你pages, 見你介紹3110 高息股作收息。。請問這些有風險嗎？因我幫小朋友長線儲錢用！

另外 3067 我都係跟龔sir意見買左幾千股，但聽龔sir講一隻股不能太多，所以我想分散落 3110！但。。我又唔見 3067 有派息。。

龔成老師：

上述的兩隻，都是交易所買賣基金（ETF），當中都是持有一些質素不差的股票，但性質不同。

安碩恒生科技（3067）風險會較高，投資者進求股價增長，但股息較少。

這基金追蹤恆生科技指數之表現，而恆生科技指數，都是一些有質素的潛力股，例如阿里（9988）、騰訊（0700）、小米（1810）、美團（3690）等的新經濟類公司，長遠有潛力。所以有長線持有價值。由於基金有30隻股票，比起單一股票，風險能減低。

這基金上落較大，現價大約在合理區頂，因此，這刻不能大注投資。

最好的策略，就是月供，或自行分注小注慢慢收貨（例如每月買一次、或2個月買一次），總之慢慢入，不能用盡現金，原理如同不斷儲貨，這樣就能平均買入價，減少風險。然後就長線持有。

如果你投資目標是收息，就不應投資3067，應考慮3110。

GX恒生高股息率（3110），是一個投資收息股的基金，追蹤恆生高股息率指數之表現。

可以視為收息股的組合中其中一員。這基金可投資的，現價合理，可分注。佢是投資香港大型，較穩陣，派息較高的上市公司。

這是不差的收息組合，但增長力不強。

可以上基金網站有介紹的，我建議你睇睇先。

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Q21987：

龔老師，上完初階課程後，希望你指點一下我的投資組合

1,000,000現金
400,000人民幣定期存款
200,000保險基金，主要是投資美股科技股每年有7%利息收入
有四手i bond
230,000股票

吉利汽車 00175. @21.000 3,000股
康師傅控股00322@ 12.800 2,000股
中國石油化工[email protected] 2, 000股
置富產業信託 [email protected] 3, 000股
中國鐵塔[email protected] 8, 000股
中國海洋石油00883 @8.050 1 , 000股
友邦保險[email protected] 200股
三生製藥[email protected] 1 , 000股
小米集團一w01810 @29.350 400
平安好醫生 01833@88 200股
港燈一SS 02638 @7.590 4 , 000股

本人40歲，月入30,000，支出大約8000一個月，每月儲蓄大約兩萬蚊

我與家人同住沒有置業需要，有機會也想投資一個物業收租

想五年賺到2,000,000，55歲退休

但由於是投資新手,只懂把資金放進定期及收息產品，高風險投資不知道那樣做，那些股票不是優質股或潛力股可以賣出。

我是可以承受中高風險投資。我知道很多股票現貨價在比較高的水平，我想等回歸合理區才分注買入。多謝賜教

龔成老師：

以你的年齡情況，上述的配置沒有問題，方向基本正確，選股大致都是有質素的股票。

你40歲暫時唔需要再增加收息股，你原有的收息股，就持有先，唔需要特別變動，但之後唔需要再增加就得。例如港燈（2638）、置富（0778）、中石化（0386）。

因為你有15年時間，你可以在頭的7-10年，做好「增值」的部分。到之後的幾年，就開始轉為收息類別，即是運用「先增值，後現金流」作方法。

你可以投資「平穩增值股」+「潛力股」，不過，由於潛力股要求你有一定的投資知識，因此這刻不用急著投資，你可以集中在平穩增值股先，潛力股小注好了。

每月$20000的儲蓄，可以用月供，或自行分注的模式投煽總之現時不能用盡現金就得。

平穩增長股：潛力股
7：3
（如果你投資實力較強，可增加潛力股比例）

平穩增長股：考慮盈富（2800）。

另外再加：銀娛（0027）、恆基（0012）、港鐵（0066）、平安（2318）、粵海（0270）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）等，你可以了解下這些股票，然後從中選股。

潛力股：安碩恆生科技ETF（3067）

另外再加：阿里（9988）、騰訊（0700）、港交所（0388）、舜宇光學（2382）、小米（1810）、ＧＸ中國電車基金（2845）、比亞迪（1211）、中生製藥（1177）、三星FANG ETF（2814），但就要明白波動性比上述會高左，同時風險大左，你要自己平衡。部分要等回少少先入。

現時大市波動，可以一邊投資一邊留現金，而餘下現金的運用，就是等大跌市時出手，如果你能在這段時間學好選股等技巧，到大跌市時就能把握機會，財富增值會更明顯。

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Q21988：

Sir你好！已經遲職了, 決定去創業～～再做下去已沒意思, 浪費時間。 想剩下的人生時間活得精彩, ～～始終創業才可以真正做到財務自由， 自己話事。將會開間細美容院（大約資金20幾萬）

1）有62萬股票， 40萬現金

2）計劃將剩下1211/1手（$60買入）＆1830/6手（@$3.98）, 全部賣出作為創業資金。

3） 還是賣出其他股票代替1211 1830？想你給予意見作為參考。 謝謝

以下是本人手持股票資料
788 [email protected]
1108 12000@7-
1177 [email protected]
1211 500@60-
1317 [email protected]
1448 [email protected]
1810 [email protected]
1830 [email protected]
2388 [email protected]
3067 [email protected]
6993 [email protected]
謝謝龔Sir回覆

龔成老師：

創業中途會有不同的困難，但只要堅持，就終會有成績，加油！

現時你唔好再買股票，因為創業都要一定的資金，同時要為各種可能做準備，因此要多留現金。

至於賣出那些股票，其實你應該將想法倒轉，你想留下那些股票，那些股票較有質素，以及長遠較有增長力。

上述的不少都是有質素的股，但現時應該賣出一些增長力較一般的。

我會建議留低比亞迪（1211）、中生（1177）、福壽園（1448）、恆生科指基金（3067）、小米（1810）、完美醫療（1830）（如果上述有個別股，佔你組合%較多，都可減持。而餘下就可能考慮賣出。

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Q21989：

你好龔老師，我是投資新手，看了一段時間你的教學片，增加了一些投資的知識，未留意你之前買了些股票，包括

0005 @ $60
0410 @ $4 (最近$2.3止蝕賣出後急升）
1310 @$10

今天1310跌到$9.3 ， 我也看到有債務問題，請問現時股價合理嗎？是否值得持有？還是應止蝕沽出？

多謝老師寶貴的意見。

龔成老師：

我地最重要是建立一個長期的「財富組合」，要優質，要平衡，要適合你的年齡與風險承受程度，新舊經濟各類股都要有。

同一行業不能太多，同一股不能太多。要平衡，建立後長期持有，不是買賣賺差價，而是成為你財富組合一部分。

你最大的問題，就是集中分析短期股價與消費，你犯了一般散戶都會犯的錯。

你記住，買股票就是「買入企業等企業成長」，一般都要3年以上先會見到成果。同時，你不是炒賣，是「財富配置」。

匯豐（0005）、香港寬頻（1310）質素都算有的，但不算高，你可持有，但不建議太多，之後要選更優質的股票。同時，你。建議你睇《股票勝經》。

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Q21990：

老師想請教下a股既問題，因為比較接觸多港股，最近買了a股後有點問題

1：5送1的部分，如果係碎股，a股碎股係唔係沽唔到，如果沽唔到應該點做好

2：10股派股息2cny，此股票每手100股，假設我有100股，應該收幾多錢股息？

3：老師，想請教下，週期性行業，係未應該用pe模型，計算果時應該著重pe定係eps，因為我見週期性行業pe高低都好大上落，完全好似冇參考價值咁，應該點計好

龔成老師︰

1) 碎股都可以沽出，但實際處理方法，要問翻你用緊的金融機構。

其實只要係有質素股票，不論係完整一手，還是碎股。佢長線投資價值，都唔會有分別。

2) 若每10股派人民幣2元，你會收到人民幣20元。但實際上，你收到金額會少於20元。因為收到股息前，係先要扣除內地相關稅項，和金融機構代你收息之費用。

3) 去計算一些週期性行業，你可以用市盈率估值法，作為其中一個參考方法。當中，市盈率和每股盈利，都同樣重要。

由於企業盈利，係受一個特定週期所影響。故你在拿參考數據時，係需要拿一個較長年期(7-10年)，已確保數據可以包含整個週期的變化。

但你要留意，在這些年期內，會唔會有一些事情，令成個大環境出現改變。就好似我初班第5堂，用港交所(0388)作例子。佢雖然係週期性企業，但由於近年多左中概股回歸。

在抽取數據時，只會用最近幾年，而唔係用一個週期性長度的時間。

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Q21991：

Hello 龔老師，早晨!

現有一層供完樓，作收租之用。如將呢層樓，再造銀行按揭，用作買些电力股收息。請問是否可行？

因本人巳近退休年龄. many thanks

龔成老師︰

現時息口偏低，利用加按貸款，去買入收息股，從而賺取息差，係一個可行做法。

但我地要考慮翻，自己本身負債能力。由於你按揭已經全數清還，所以再透過物業，去借一筆資金投資，係可以。

不過，你現時已經50歲，借貸金額不宜太進取。以你年紀計，總負債佔總資產比倒，唔好高過一半。到60歲，更加下調至30%以下。

另外，我地建立一個收息股組合時，不應太過集中個別企業或行業。因為一個行業就算更有優勢，也有機會面對行業週期及突發風險，太集中會對你整個財富組合不利。

因此，你要建立一個平衡的投資組合，當中有不同的類別、不同的行業，這是最好的平衡風險方法。相同行業不可佔組合多於30%，而單一企業不要高過15%。

特別要留意銀行業，佢營運模式較特別，風險會比一般行業為高。必需堅守30%這個準則，如果可控制在20%以內，會更好。

以下是一些有質素的收息股，你可以參考下。

現時大市只在合理區，新取得的資金，唔好盡用。最好留有部份，等大跌市出現時，可以用來掃貨。

港燈（2638）、香港電訊（6823）、恆生（0011）、工行（1398）、置富（0778）、陽光（0435）、深高速（0548）等，大多有5%股息

另外，有些更有超過8%的高息股，但股價就略有風險，你可以小注考慮，例如佐丹奴國際（0709）、中石化（0386）、完美醫療（1830）、互太紡織（1382）等（記住，股價略波動，不能太過大注）。

（你可睇下《50穩健收息股》當中仲有好多）。

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Q21992：

吖Sir，2809 GX中國潔能，由之前90幾蚊都升了不少，股價屬於什麼位置？ETF不太清楚平貴

長遠睇好綠色能源板塊，世界各國致力推動碳中和，中國亦已訂立2060碳中和目標，相信未來會有不同政策岀台去支持行業發展的

龔成老師︰

GX中國潔能（2809），其目標為追蹤SOLACTIVE中國清潔能源指數NTR之表現。

當中佔最多為"半導體產品與設備"股份，約組合4成，其次是逾2成的"獨立電力及可再生電力"。

此股平貴不易分析，而且頭10大股份中，除了信義光能（0968）外，其餘都在內地上市。

潛力度是有的，但會比較波動。

你預現價大約係合理區頂，至略貴水平。如投資，宜慢慢分注或者月供儲貨，並長線持有。

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Q21993：

多謝老師之前的回覆，我會叫阿仔去上你堂。

$8800真係超值，日後學懂投資長智識一定賺得返。我自己就是一個例子，以前投資真係輸多贏少。

老師，但我更想如何令自己小孩早啲開竅？知識是終身受用。

老師，我有問題唔明。你也建議大家買REITS，回報等同買樓收租，但係如果投資者有能力買樓收租，長遠利益來看，買樓收租更可賺樓價升幅，不是回報更佳。

我明白買樓投資需要龐大資金成本，且流動性較慢，我朋友現在每月供樓壓力頗大，但我深信幾年後他必定有高回報的。

龔成老師︰

無錯，有錢人著眼"回報"，普通人則著眼"付出"。所以，我地學習不應該只著眼於付出多少成本，而是可以從中獲得多少回報。

點樣可以幫小朋友開竅，最主要方法，就係唔好令佢地將"學習"同"返學"掛鈎。

因為，其實有好多有用知識，包括投資，係平常學校都唔會學到。如果小朋友只係學學校教授的知識，他們只會成為一個好員工，但永遠唔會知道，自己可以當主人。

更甚的情況，就係佢畢業後，會認為自己人生的"學習"過程已經完成，永遠只停留在畢業一刻的水平，人生從此就再無前進過。

其實書本，係一個好好學習媒介，你可以鼓勵佢多閱讀不同類型書籍，去開闊自己視野，對佢會將來會好有幫助。

至於REITS和物業，都係優質資產，都應包含財富組合當中。性質上，會有少少不同。

由於物業金額較大，對資金較少，但又想投資物業類的投資者，REITS會係一個好選擇。

但物業雖然流動性較低，成本也較大。但由於佢除了可以收取租金回報外，本身都會有增值潛力，令你資產價值上升。

而REIT，主要係收取當中物業租金回報，資產增值部份唔會明顯。回報部份，主要來自租金產生現金流。

因此，你要睇翻你投資目標，去決定邊個項目才適合你。

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Q21994：

龔成sir 你好，我現時32歲

想請教以下問題：

1. 我將手上的股票，按水筒123 分類，想問問分得正唔正確，以及比例上希望俾俾comment

2. 藥明生物2269 的合理價是多少？
謝謝

龔成老師︰

1) 以下是要修正的股票。

水桶1︰港交所(0388)

水桶2︰中金公司(3908)、煤氣(0003)、越秀地產(2934)、長建(1038)

中金公司(3908)經營投資銀行、財富管理等金融業務。佢業務係有，但賺錢能力唔算好強，整體質素算係一般。你投資都可以，但唔好太大注。

ＸＬ二南方恒科（7226）產品之投資目標為追踪恒生科技指數每日表現兩倍（２ｘ）的投資業績。

雖然我長遠認為，恆生科技指數正面，但中短期可以較波動，由於這基金有槓杆，就會令價格更加波動，其實有風險。

我會較建議投資無槓杆的恆生科指ETF（3067），始終較好。

以你現時32歲，應以增值為主，水桶1和2各佔一半都可以。

由於「潛力股」(水桶1)係需要一定經驗和有一定波動性，如果你經驗較淺，可以先小注，大約佔組合3成左右。若你係有一定經驗，你可以投資到約5成比重。

2) 藥明生物（2269），主要提供有關生物製劑藥物發現、開發與生產服務。

佢涵蓋生物製劑發展過程的所有五個階段，即藥物發現、臨床前開發、早期臨床開發、後期臨床開發及商業化生產。

潛力是有的，因為過往的財務數據的確理想，但現時的估值唔平，這刻投資值博率一般。

不過，這類股好難話現價一定貴，因為佢有好高的增長，只可以話現價唔平，但如果之後有高增長，那就未算太貴。只可以話，如果你真的想投資，小注好了，你要明白業務有不確定性，同時股價會好波動。

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Q21995：

你好呀龔成老師，多謝你一直以來嘅分享。我同男朋友都有聽你講每月月供優質股，穩定儲咗一筆資金。

我自己有keep住月供恆基，現升幅不少，所以想放少少轉現金，再買入另一啲有升值潛力的股票。

想問問老師意見，我應該等除淨派息後就放一半轉為現金，定係應等恆基價位升到40左右才放呢？有機會嗎？

謝謝老師解答

龔成老師︰

恆基(0012)是有質素，當然，增長力減少左，預期佢中短期都是弱，不過，這股是睇長線及超長線的。

這單計佢手持農地是全港最多的發展商，就明有一定的價值，當然，農地要發展要好長時間，所以這股要好長線。

我地投資優質股，其實就係將只會貶值的現金，轉成有優質資產的過程。只要質素無變，而價格又唔係升到太過高，我地係唔會沽出。

恆基(0012)有一隻有質素的股票，現價唔算特別貴，只係合理區內，唔建議你沽出。可能你會覺得近期升唔少，但我地持有優質股，目標係希望倍升，甚至更多，所以你目標要放遠D。

除非佢已經升到好貴、長線質素明顯變差，或者大市好狂熱，你才好考慮減持。

若你想加入其他優質股，可以用新資金去做，恆基(0012)照長線持有就可以。

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Q21996：

龔sir，我買左你好多既書黎睇，宜家已經睇左8成，亦留意到巴菲特都講過婚姻先係人生最大投資，

加上睇埋你幾年前分享的曾同有錢女的拍拖的帖文，我突然有感而發：

我想問下︰

1. 如何用理性地以超長線眼光來擇偶或是

2. 該有何較通用的標準來評估對像的優質度？

因為這是人生最重要的投資之一！

由於學生想獲得較深入的指引，加上比較私人和個人化，如果可以，不知你可以在6月17日股票班課後詳細一點點指引學生好嗎?

利申：男，22歲

感謝

龔成老師︰

我過往有錢女朋友故事，主要係想帶出，只要你有目標和動力，你才會進步。

另外，你身邊要結識一些比你更叻和更高水平的人。如果你身都是同水平的人，你就不會有動力，去再提升自己。

因此，你要創造一個環境，令自己有動力去保持進步。

至於擇偶，每個人都有不同的準則，唔會有一個通用標準。最重要，係佢明白你，同時間願意和你一齊進步，咁就可以。

其實最重要，是同你夾、適合自己，大家有共同的方向。

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Q21997：

龔sir您好，想問吓你意見，想將媽媽啲定期存款買股票收息，可否提供幾隻股給我。

如果買1煤氣2匯豐3領展4地鐵現價合理嗎？又想收息同時又可以增長，麻煩比啲意見給我，十分感謝

龔成老師︰

你所講的4隻股票，現價都合理，可以分注。當中匯控(0005)係偏向純收息，增長力唔會明顯。

其餘3隻係平穏增長股，股息係有，但唔算好多，不過會有一定增長力。

投資前，你先要明白，收息股回報雖然高於定期。但就算再穏定的收息股，都會有波動，係可能會出現"賺息蝕價"的情況。唔會好似定期咁，保證你個本金。

若你媽媽距離退休，尚有一段時間，你投資上述股票係可以，去邊收息，邊增值。

但若果你媽媽已經退休，就最好集中翻係收息股，去創造現金流。以下是一些優質收息股，你可以參考下。

現時大市只係合理水平，現金佔比重大約3-5成。故你可先用部份資金，去分注入貨。餘下資金，就等大跌市出現，才加大力度掃貨。

目標是5%、6%的股息率的收息股，例如港燈（2638）、深高速（0548）、香港電訊（6823）、工行（1398）、恆生（0011）、置富（0778）、陽光（0435）或收息基金(3110)都可以。

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Q21998：

龔成 你好 想問8160我由0.6入手，現在跌到0.083，是否應損手離場？

龔成老師︰

金滙教育(8160)在香港以「勵致研習中心」品牌，向中小學學生提供補習服務。

佢業務係有投資價值，但集團規模好細，每年營業額才相連4千萬都唔到。

其品牌唔算好強，見佢多年出現虧損，反映其賺錢能力不足。

此股投資價值好一般，長線計，你換碼至其他優質股會較好。你可以等佢出現反彈，就慢慢沽貨換碼。

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Q21999：

Halo 成哥，1357 美圖
708 恆大

如果依兩隻股票一年前都係喺低位只不過依三個月前曾經高過（我喺佢哋高位嘅時候入）但係而家又開始跌返落去，我將三份一嘅股票賣出去做法唔知正唔正確？

恆大而家跌到29，我當時67入
美圖而家跌到2，我當時3.7入

買完之後就一直跌跌到而家幾個月後我都唔知好唔好放定係等一年之後有可能佢哋會再升返我買嘅時候嘅高位？

感謝。我知我傻了，在高位入左

龔成老師︰

首先你要明白一個概念，我地持有一隻股票與否，關鍵位是企業質素、前景，不要被買入價影響。因為我地買股票就是買企業。

買入價，你的賺蝕，只是一個心理因素，該企業長遠的發展，才是我地是否值得持有的重點。

如果企業有質素，但股價短期下跌，就不用擔心，照持有就可以。

如果企業無質素，但你現時蝕錢中，繼續持有只會令你財富繼續貶值，因此要賣出。

如果企業質素轉差，就有可能要減持，因為這股佔你組合的比例，未必值得太多。

美圖公司（1357）長遠仍算正面，佢過左最差時期，現時正向好。

佢主要從事提供在線廣告及其他互聯網增值服務；以及開發、製造及銷售智能硬件產品。

見佢財務數據改善，這企業仍有發展力，有長線投資價值。不過業務變化始終大，不建議大注投資。

恒大汽車（0708）雖然可能有潛力，但風險高，佢資金投入的確強，大力發展新能源車，但這些仍未有賣產品真正的實力，長遠能帶動多少收入，未知。

由於仍有好多未知數，而股價已經大升左好多（比半年前），因此，這刻要自己衡量風險。

可能佢真的有潛力，但連基本的銷售銷售都未有，我地作為投資者，就好難分析，只可以話佢股價會大上大落。

我唔係話佢無投資價值，只係不確定性較高。投資時，必需控制注碼，不能太大注。

這2隻股票，若佢佔你組合不多，你可以守。如果佔比重較高，最好沽少少，去平衡翻個風險。

未來再投資前，記得先做好估值。若你投資經驗較淺，可以考慮用月供去儲貨，透過長期平均價格買入法，去減低買貴貨的風險。

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Q22000：

龔Sir, 想請教一下有冇分柝過一些公司，從潛力股到不再是潛力股? 會有什麼先兆 從而知道要及早離場

亦想請教一下現有什麼板塊你認為未來10年會大躍進?

龔成老師︰

除左你可以從年報中，管理層將來發展計劃，可以了解到企業狀況外。

你都可以睇一些財務指標，好似股東權益回報率(ROE)會由以往較高水平，一直回落。派息政策，由以往零派息，到現時較高派息比例。都反映企業增長潛力，係下降左。

另外，當你見到大環境對佢不利，有其他新的產品替代原有產品及行業，都是一個不利訊號。

當然，我地唔可以一概而論，要每隻股票認真分析，睇佢數年發展情況，才可以下定論。

但你要記住，企業增長潛力慢左，唔等同於佢無左投資價值，純粹係企業或/和行業開始成熟，股票由「潛力股」慢慢變成為「平穏增長股」。

我地係投資配置時，唔會全部分晒係「潛力股」上，因為風險會太高。必需配以一些「平穏增長股」，令成個組合風險更平衡。

未來10年，相信新能智能車、醫藥相關、物聯網、綠色能源等行業，會有較大優勢。

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若你有問題想向本人發問，可在龔成的fb專頁中（龔成）inbox龔成，但要注意如無特別聲明，有可能將問答放上網，當然，會將發問者的身份，以及有關個人資料的部分刪去。

另外，我所給予的各種意見，只是供大家參考，當中無任何銷售及推介，不涉及任何利益，其實大家應該要有獨立分析的能力，我只是給予一些方向及純參考模式。

由於提問人數眾多，見諒無法即日回覆，如果是普通的提問，預起碼要7天以上才能回覆，若然是較複雜的提問，起碼要10天才能回覆，希望各位能諒解。

2020年底，知名YouTuber #愛莉莎莎 發表了一支「喝橄欖油排膽結石」的民俗療法影片，被另一位YouTuber台大兒科醫師 #蒼藍鴿 批評是誤導民眾。2021春節期間，愛莉莎莎拍攝影片反擊對方言論，反而遭到醫療人員和眾多網友嚴厲批評，最後終於發布道歉影片，並且下架前面兩支高度爭議的影片。
底下我彙整了《#專業之死》這本書的重點資訊，交叉比對這起事件可能的起因和過程，整理出我們能從書中學到的五件事情。
部落格圖文版 https://readingoutpost.com/death-of-expertise/
　
【這是一本怎樣的書？】
　
《專業之死》的作者是美國海軍戰爭學院教授湯姆．尼可斯（Tom Nichols ），他主要研究蘇聯政局，也曾經在美國參議院擔任過會助理。他感嘆道：「以前的問題是在於資訊不流通、不發達，人民缺少學習知識的機會；現在則是資訊太爆炸，大家充滿了擁有知識的假象，反而開始對知識和專家體系抱持著敵意。」

這本書會說明這種現象的成因，以及這種現象帶來的後果和影響。作者除了談「專業」兩個字之外，書中也圍繞著「專家」與「公民」在民主社會中的關係來談。作者試圖回答兩個問題：(1) 專家與公民之間的關係可以崩解？ (2)我們每一個人，不論是專家或者公民，又應該如何應對來將此危機化解？

作者從定義什麼是專家、什麼是公民開始，然後說明為什麼這兩個族群之間的溝通越來越難，現在甚至還演變成彼此抱有敵意。然後談到了教育有時候不一定會開啟我們的視野，如果做的不恰當，反而會讓我們變成自以為是的知識分子。

接著，作者談網路資訊爆炸的時代，為什麼單純依靠搜尋引擎，並沒有辦法讓我們擁有跟專家一樣的能力，有時候「以為自己弄懂了」只是一個美麗的誤會。他也同時抨擊新聞媒體和政客官僚，他們為了博取眼球、總是操作意識形態的手法，反而會讓專家和公民漸行漸遠。

最後，作者提醒要如何成為一個恰如其分的公民，也提醒了身為專家應該保持謙虛和溝通的意願。這不是兩邊的拉扯，而是彼此的互相合作，因為專家和公民的良好合作，才能讓民主體制健康地發展，而不會淪為意識形態操弄下的極權統治。
　
無知在美國是一門邪教，而且源遠流長。反智像一條綿延不絕的線，蜿蜒貫穿著我們生活中的政治與文化面，至於滋養著這條線的謬誤觀念，則是：民主就等於「我再無知，也可以跟博學的你平起平坐」。
－科幻作家艾西莫夫（Issac Asimov）
　
【為什麼我想讀這本書？】
　
我之所以會拿起這本書來讀，是因為在去年的疫情肆虐之下，美國前總統川普總統特立獨行的防疫作為，還有他的支持者對於防疫不屑一顧的態度，都讓我十分納悶。為什麼在現在資訊這麼發達的時代，還是有這麼多的人，對於這種明明有科學證據的公衛政策，抱有這麼大的敵意呢？

加上有讀者推薦我這本書的內容非常精彩，我找來讀完之後的確大呼過癮。通常來說，這種書名加上教授身分的作者，會給人一種「艱澀」和「生硬」的先入為主印象。但是作者的敘事手法，搭配譯者非常「接地氣」的翻譯口吻，簡直讓這本書讀來輕鬆流暢，偶爾詼諧戲謔，偶爾嚴肅正經。

例如在這本書的開頭，作者就開宗明義就說：「萬一你覺得自己從來不需要任何人的意見，那就恭喜你，就是你這種人讓我覺得這本書非寫不可。」以及平民是怎麼看待讀書人的：「只要你還讀過兩天書，然後又不願意棄明投暗去跟大眾抱團的，那你就是精英份子，你全家都是精英份子。」

當我讀完這本書，正在整理心得的時候，恰逢最近網路上吵得火熱的「愛莉莎莎和蒼藍鴿的肝膽排石法事件」，這段你來我往的過程，被媒體塑造成了「文組vs.理組」之爭或「網紅vs.醫生」之爭，以這本書來解讀的話，這恰好是一場「公民vs.專家」之爭。
　
【１．無知的人有時候不知道自己無知】
　
許多網路留言抨擊愛莉莎莎的這支影片充滿誤導民眾的惡意，甚至在後來還拍了支反擊的影片，更是罪不可赦。我認為，起初的影片應該不至於是惡意，她很可能只是落入了「鄧寧——克魯格效應」而不自覺。

作者提到，所謂的「鄧寧——克魯格效應」（Dunning-Kruger Effect）是由兩位心理學者鄧寧和克魯格發表的論述，這個現象是在說「愈是笨蛋，就愈有信心自己不是笨蛋」。說話愈是草包的傢伙，就愈不可能知道自己錯、別人對。愈是沒料的人，就愈是會去無中生有、穿鑿附會。

在沒有充足的醫學知識和化學知識之下，她並不知道這件事情有任何不妥，恐怕對這種療法會帶來的副作用也毫無所知。我可以想像，當她看到蒼藍鴿的糾正影片時有多麼氣憤，如同作者說的：「人很不願意承認自己在對話中有跟不上、聽不懂的情況，特別是在大量資訊唾手可得的今日。」因此，她找了相關書籍和網路資訊，磨刀霍霍準備回擊對方的指點。
　
【２．搜尋引擎已經不管用了嗎？】
　
書中提到現代人有一種通病：上網搜尋的過程會讓人自認學識變淵博了，包括跟他們所查知識無關的主題，網友都會覺得自己所知變多了。這也算是一種鄧寧克魯格效應，也就是程度「愈差」的人，「愈難」在上網的時候察覺自己其實什麼都沒有吸收進去。

一心想反擊的愛莉莎莎，做了一個在這種處境下，可能很多人都會犯的事情：「他們會先決定好自己要相信什麼，然後再去網路上找證據，也就是一個先射箭再畫靶的概念。」作者也提到，人很不願意承認自己在對話中有跟不上、聽不懂的情況，特別是在大量資訊唾手可得的今日。當她急著找資料佐證自己的立場的同時，似乎忘了對方是有醫師執照的執業醫師。

雖然我們不是當事人，但仍然能從作者對「搜尋引擎學習法」的批評學到寶貴一課：「我們希望別人可以幫我們把骨頭都先挑掉，整理成懶人包，呈現方式還得顧及視覺上的舒適。那些字體又小、本身就很容易破損的教科書，我們敬謝不敏。所以與其說很多人在做研究，不如說他們是在：搜尋漂亮的網頁來提供人們能在最短的時間裡，花最少力氣吸收的解答。」搜尋引擎只能幫我們找到線索，閱讀和解析的苦工才是我們該練就的真本領。
　
【３．高等教育出了什麼問題？】
　
許多媒體報導愛莉莎莎雖然擁有高學歷背景（清華大學人文社會學士、英國斯特拉斯克萊德大學行銷碩士），卻在醫療這件事上面「不尊重專業」。為什麼會犯下這麼明顯的錯誤？這可以用心理學家鄧寧的說法來解釋：「我們傳統上認為無知就是缺少知識，所以教育就是無知的解藥。但教育即便是辦得好，也還是可能會製造出虛幻的自信。」

如今高等教育已經非常普遍，有時候反而帶給我們一種「我再多學一些就能跟專家平起平坐」的過度自信。我很喜歡《知識的假象》書中提過的一個觀念：「我們自以為擁有的知識，不過是延伸自全人類的知識共同體罷了；許多我們自己為懂的事情，其實我們並沒有那麼懂。」

所以愛莉莎莎在反擊影片中，引用《神奇的肝膽排石法》這本書，還把所有替這本書推薦和背書的「專家」也拉了進來，試著讓自己的立場增添一分可信度。只是她沒料想到的是，她引用的這位作者和推薦者們，本身就充滿了爭議，在科學上也站不住腳。受過高等教育的平民要挑戰另一個領域的專家，過度的自信反而成為了最大的絆腳石。
　
【４．專家難道就不會錯嗎？】
　
當我在閱讀相關報導網友們的評論時，看到許多留言寫道「很多專家也會誤人子弟」，以及「專家也不能全信」。之所以會有這種觀感，大多來自於某些專家曾經「撈過界」或「犯過錯」，如同作者批評某些自以為是的專家：「他們當自己的專業知識是萬用鑰匙，動輒對天下的事情大放厥辭，他們漂亮的博士帽就像佛光普照，一戴上去就覺得自己什麼都知道。」

這次的事件，很明顯的是蒼藍鴿以醫學專業獲得壓倒性勝利，導正了視聽，但身為普通公民的我們，仍然要保持清醒的意識，察覺以後遭遇的其他爭議事件。注意專家發表意見的場合，是針對他們自己真正的專業領域，抑或是他們不小心撈過界了。

雖然作者並不鼓勵我們對專家抱持百分百的盲信，但是在我們保持懷疑的同時，也不要急著對非自己專業領域的事情妄下判斷。他建議平民對專家抱持懷疑之心時，必須符合以下三點：

1. 當專家看法一致時，反面的意見就不能推定為真。
2. 當專家看法有分歧時，非專家的人不能認定任何一個看法為真。
3. 當專家都認為資料不足以做出結論時，一般人也理應不要妄下斷言。

專家不能保證所有的事情都是喜劇收場。他們無法承諾自己永遠不會犯錯，或在思考時不掉進凡人都很容易掉進的陷阱。他們能保證的，只有遵循科學原則和方法，進而把犯錯跟掉進陷阱的機率降到比大多數人低很多。想要享受某種專業帶來的好處，我們就得同時接受他們的不完美，就得接受他們還是有一定犯錯的風險。
　
【５．新聞媒體的標題亂象】
　
書中有一段話讓我很有感觸：「現代人會蜻蜓點水掃一下報紙頭條或文章，就分享到社群媒體上，但他們根本沒閱讀報導的內容。儘管如此，人們都希望在別人眼裡既聰明，消息又靈通，所以他們總是會一路裝蒜下去。」不可否認的是，以前的我也曾經這麼做過，看到標題就急著轉發。這個動作最後只為了表達自己立場和意識形態，還很容易造成假新聞的傳遞（用標題引誘轉發、塞假資訊在內容裡）。

你或許會問，那我們該如何對抗假新聞的傳播呢？雖然作者在這本書裡沒有給出明確的指引，但是我想起了另一位英國科學作家大衛．羅伯森（David Robson）在《為什麼聰明人會做蠢事？》書中給出的兩個建議：

1. 首先，不要推波助瀾。盡量避免轉發誘餌式標題，例如「肝膽排石法到底有沒有效？」這種標題，就無助於資訊的釐清，卻會讓不知詳情的民眾被誤導，只看標題還以為這是某種有效果的療法，很容易越描越黑。反而是「研究已經證明肝膽排石法是無效的民俗療法」這種平淡的論定式標題，才有助於導正視聽。

2. 其次，只轉發有憑有據的正確資訊。例如看到某則醫療資訊，就要很謹慎查證來源是否有公信力，像是衛服部、醫療院所和機構、有名有姓的具名醫師，這些查得到來源出處的資訊才經得起驗證，避免那些連作者和來源都查不到的坊間謠言。
　
【民主制度仰賴專家與公民的溝通】
　
除了上面的討論之外，作者認為一個良好的民主制度，得仰賴專家與公民保持良好的溝通，才不至於讓不尊重專業的民粹主義崛起，進一步惡化成極權主義。這個觀點讓我重視到這件事情的嚴重性。

作者在書中這麼說道：「專家與公民的關係，就跟絕大多數民主制度下的互動關係一樣，都建立在互信的基礎上。一旦這樣的基礎崩解，專家與公民就會變成交戰的兩方。一但事態朝此方向惡化，民主本身就可能陷入死亡漩渦，進而讓暴民政治或由技術官僚把持的精英統治，變成迫在眉睫的危險。這兩種終局都是威權統治的變形，也都是美國現狀所面臨的重大危險。這就是為什麼專家與公民關係的崩解，就等同於民主制度的失能。」

對應到台灣的社會狀況，這段評論值得我們作為警惕。歷史上平民的資訊量不足是一碼子事，專業知識又是另外一個問題。現在有問題的不是大家對於知識體系無視，而是大家對於知識體系抱持敵意。專家必須更加謙遜地傳達知識，公民必須提高自己對知識的自覺。
　
【後記：不敵對，造橋梁】
　
我認為《專業之死》這本書是寫給所有現代人看的必讀之書，無論你自認為是專業領域中的專家，或者你只是一個像我一樣普通的平民百姓，這本書都會帶給你不同於以往的觀點。更進一步，讓我們認識民主制度和數位浪潮的結合之下，身為個人該如何保持冷靜和理性，扮演好自己身為公民的角色。

我透過這本書學到的事情，就是除了跟著大眾搖旗吶喊「專業已死」這個選項之外，我還能有別的選擇。回顧到我自己能做出的貢獻，就是在專家和公民之間搭建起一個「橋樑」，透過部落格和Podcast傳遞我看到且認為正確的資訊，保持謙遜聽取來自各方的意見，讓知識的傳播足夠廣泛，並且時時保持優化。
　
一支民族若想自治，就必須要先武裝自己，而知識的力量就是他們最好的武器。
－美國第四任總統詹姆斯．麥迪遜（James Madison）

近日，我與阿萊克斯·彭特蘭教授（Alex Pentland）展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。

《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特（Will Knight）主持了這場對話。

阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院，為全球大資料權威專家之一，現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授，擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜，曾參與創建MIT媒體實驗室，是全球被引述次數最多的計算科學家之一。

對話金句：

李開復：

 AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，這種價值的產生極其迅速，只需要幾個月，甚至短短幾周。
 未來突破很難預測，對奇點、超級智慧的爭辯，在我看來都過於樂觀了。
 小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，不要與巨頭核心業務正面硬碰。

阿萊克斯·彭特蘭：

 AI絕非試圖取代人類，而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作，讓人們更好的進行社交和連接彼此。
 最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
 人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

我在對話中表示，當我們試圖解決AI問題時，應該用技術來解決技術的問題，可以尋求與監管部門協作，而不只是丟給他們，“新技術會衍生新的問題，我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案，就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生。”

彭特蘭教授認為，人工智慧的核心，是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家，連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準，就像TCP/IP互聯網協定那樣，避免AI冷戰。” 我們都贊同，AI發展從來不是單打獨鬥，跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動，主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。

麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF）由麻省理工學院的中國留學生創立，至今已有十年，是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者，共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。

以下是我們對話的核心內容，由我的同事整理、分享給大家：

Part I 主題演講

▌李開復：各方應協作，讓AI 更務實

非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請，對於人工智慧的看法，這次我主要想講四點。

第一點是我書裡的主題，人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段，從應用落地層面來說，正迎來了AI發展最大的機遇。

很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局，從視覺、語言、觸覺和其他感知技術，到自動化機器人、無人駕駛等，對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性，但我預測未來的格局會非常龐大，依據統計，各行各業採用AI的程度目前不到5%，AI應用的中長期增長曲線相當可期。

第二點是我很欣喜看到的一點，AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多，更多的AI公司湧現出來。

AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。

作為AI投資人，我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向，就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的，通常只需要幾個月，甚至短短幾周就能看到成果。

現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數，仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說，它們需要的是高度定制化的方案，而非通用型AI方案，所以融合的過程中，不可避免會遇到不少挑戰和痛點。

第三，我早年做過很多科研工作，很高興能看到關於系統一和系統二（System One, System Two）的討論，我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二，即從識別、決策、優化等能力，升級到感知、認知等進階智慧的能力。

有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧，其中一個流派主張回歸經典的AI理念，甚至重新構建嶄新的模型結構，在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。

回看人工智慧過去60多年的歷程，最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路（CNN）帶來的喜人成績，還有預訓練自然語言處理模型（Pre-Trained Models for Natural Language Processing）的廣泛運用。

預訓練模型與人類語言學習的模式類似，不管是英語還是中文，在習得這些語言之後，再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中，這種模式比我們想像得還要強大，就像阿爾法圍棋（AlphaGo）一樣。

最後一點我想說的是，如何讓AI變得更務實。

AI有很多問題，例如隱私、資料安全、治理和監管，在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時，有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法，其實不然，我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力？

就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生；面對千年蟲難題時，也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術，應對DeepFake深度換臉程式的挑戰；或者通過聯邦學習技術，在保證資料私密性的同時，滿足深度學習訓練需求。

作為握有技術能力的群體，我們需要與監管部門一起協作，而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力，我們可以讓AI的應用變得更有深度，更加務實，更高效地克服現在面臨的種種問題。

▌阿萊克斯·彭特蘭：國家間應建立互通標準，避免“AI冷戰”

我對當前的深度學習技術不太樂觀。

最為主要原因是，深度學習不僅需要龐大的資料來源，而且要求這些資料長時間恒定不變，以保證模型訓練結果的可靠性，例如人類的面容、語言，就是相對穩定不變的資料來源。

但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時，出現了倉庫貨物緊缺，不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰，就是因為快速變化的疫情，和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。

另外，我想談談如何通過聯邦學習，促進資料的流通。

大多數公司沒有足夠豐富的資料，需要聯合不同的資料來源。基於這種需求，出現了很多新商業模式，比如“資料經紀人”——他們不出售資料，而是把資料借出去，作特定需求的使用。

“資料經紀人”業務湧現了很多，他們促進了資料的流通，也加強了資料的隱私性。因此，像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合，有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。

聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設，為資料應用和深度學習提供基礎環境，比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗，新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統，來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗，涉及不同資料的互通性和連貫性問題。

我們仍在研究如何用儘量少的資料，實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料，這些資料能使AI應對迅速變化的情況，並及時做出調整。

我們打算將AI與其他基礎科學結合，例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料，可能會比深度學習更加強大。

除此之外，我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益，這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。

另一方面，我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作，找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。

我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策，也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率，比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。

基於我們已有的多中繼資料庫，現在可以利用AI實現全新的資料優化方式，將貧困、不平等這種之前無法量化的指標，通過可量化的指標進行評估。

同時，要真正實現這個目標，我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準，國家之間就不會相互信任去合作，就可能出現AI冷戰。

因此我們需要找到促進合作的方式，就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的，新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統，將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。

Part II 對話

▌ 美國線上教育發展難度更大，只在ZOOM上講課是不夠的

Q1：疫情加速了行業的改變，遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展，這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談，目前看好AI在哪些領域應用的未來前景？

李開復：疫情的確對整個社會產生了實質性的影響，人們行為習慣發生了很多改變，更願意接受線上學習和工作了。

這種新的行為習慣產生了大量資料流程，為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料，可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究，因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。

AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務，例如批改作業，讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上，能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性，比如設置卡通版AI虛擬老師，讓課程充滿趣味性。

在中國，有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速，像創新工場投資的VIPKID，讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前，中國的線上教育已經擴展到了更多科目，包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。

相比之下，美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的，好的線上教育必須要有好的內容。

▌AI核心是增強人際互聯，應注重文化多樣性

阿萊克斯·彭特蘭：李開復博士提到的教育案例，我不是很認同。

MIT大約20年前就在教育中使用AI，重點根本不是內容，我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。

AI絕非試圖取代人類的作用，我們更強調用AI增強人與人之間的互動，讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術，不是要取代你，而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人，讓你更容易的獲取資訊，並進行創新。

我們可以利用資料激發更強的創新力，培養領導力。只有基於這樣的宗旨，才能促進更有創造力的教育和學習，這比關注教育內容本身重要得多。

在加拿大，有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI，比如水管工，教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識，而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。

我們之前在中國調研了3000多個孵化器，發現創業公司成功的要素裡，第一個是文化多樣性，也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性，他們能否發揮自己所長，並很好地進行團隊合作。

1956年，馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解，不應該只停留在“人工”層面，而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作，我把它叫做延伸智能（Extended Intelligence)。這也是我想強調的，人工智慧這個名詞有一定的偶然性，但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。

▌AI未來突破難預測，奇點、超級智慧過於樂觀

Q2：未來十年AI有沒有可能取得重要突破？比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼？

李開復：過去60多年來，深度學習是唯一的重大突破。在這之後，卷積神經網路（CNN）和GPT-3等都算是重要的改善，我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。

對科學家來說，他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易，只要有大量的資料，就可以從實驗室進入到行業應用，CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。

我是務實派的，雖然持有樂觀態度，但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測，對奇點（Singularity）的爭辯，甚至預測超級智慧的出現，在我看來都過於樂觀了。

阿萊克斯·彭特蘭：我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋，包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等，是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論，並進行實踐。

從務實的角度來說，我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言，我們有這麼多醫院，在新冠疫情期間做了很多的實驗，為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢？

儘管資料有不相容的地方，但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來，我們對資料的需求也許會越來越少，外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料，因為他們對規則已經瞭若指掌了。

▌不要墨守成規，要跨領域、跨學科應對挑戰

Q3：人工智慧會有什關鍵挑戰？對於想從事這個行業的人，有什麼是需要瞭解的關鍵點？

李開復：首先，大背景在改變，新科技層出不窮，我們每年都需要學習新的東西。

其次，人工智慧可能引起各種問題，包括偏見、歧視、倫理道德等，是否危害人類的身體健康，無人駕駛技術該何去何從等等。

第三，人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校，能夠把AI教育擴展到各個學科，讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。

阿萊克斯·彭特蘭：是的，我朋友做過一個有關電的趣味類比，電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候，並沒有發揮出多大的作用，因為大家並不知道如何改造生產流程。

AI在一些領域發揮的作用是顯著的，但應用到其他領域時，就需要改造流程。很多情況下，最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。

而有意思的是，就像李博士提到的，像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。

比如，我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話，大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題，不能只是工程師或者社會科學從業者們在做，經濟學家，政治家等等都必須參與進來緊密合作。

隨著AI的應用領域越來越廣，除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則，還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。

▌雖然大公司實力不容小覷，但依舊對小公司抱有期待

Q4：AI研究會消耗大量的資源，我們是否應該將資源往學術界平衡？現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎？

李開復：就人才而言，現在已經有重新平衡的跡象了。

過去，頂尖大學的學者基於待遇和種種考量，不少選擇去企業界工作。而近期，曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。

但像GPT-3這樣的技術，仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練，就要花費460萬美金，只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。

我觀察到，近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建，為了解決特定問題而生，並非紙上談兵做突破性科研，切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。

例如，為製造業進行AI賦能，不是一件輕鬆的事，需要去工廠實地勘查，瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易，不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果，就會給產業界帶來革命性的影響。所以，雖然大公司的實力不容小覷，但我依舊對小公司抱有期待。

阿萊克斯·彭特蘭：大學和公司是一種融合的關係，不僅體現在人才流動上，也會進行資訊資源分享，彼此是整體性的合作態勢。

當然這也不是絕對，產業界的保密需求還是存在的，只是從學校的出發點來說，我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果，並與企業合作，形成標準化平臺。

▌人工智慧取代人類需要上百年或更久

Q5：兩位認為什麼是AI不能取代的？

李開復：一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力，瞭解自己知道什麼不知道什麼，這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心，人類之間的信任、友誼，自我認知、意識等。

阿萊克斯·彭特蘭：人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

▌AI創業建議I：找到小切入點，不要與巨頭正面硬碰

Q6：李博士提到了AI在小企業中的運用，可否再舉例說明是如何運用的？

李開復：這個問題分兩部分：一個是小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。

對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司，需要確保有足夠的資料，以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型，並且有願意變革的開放性公司文化。

所以，早期應用AI的公司可能規模較大，因為他們有足夠大的資料，和可相容變革的商業模型。每個例子都不同，不是任何一家公司都要應用AI。

阿萊克斯·彭特蘭：如果我們放寬AI的定義，或許水管工、合同工都有資料，通過一些簡單的分析、整合，AI也可以在很大程度上改進他們的工作。

這些都是很小的切入點，基於簡單的AI分析、機器學習，依舊可以產生巨大的潛力。

▌ AI創業建議II：知曉技術，同時理解商業

Q7：兩位再分享一下最後的建議？

李開復：我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代，我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地，而不僅僅鑽研技術本身。

阿萊克斯·彭特蘭：不要太較真於深度學習或者冗長的演算法，一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身，要明白資料類型、形態和規律，關注商業流程。

感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。