政府以極高薪酬招聘人員做高風險樣本採集工作，最大機會真正落手採集的「組員」，卻是由化驗室人員、物理治療師、健康服務助理等沒有相關經驗、須事前接受培訓的人員組成，風險之大難以想像。
市民請慎重考慮自己能否承擔這種風險。
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//隨着港人健康水平提高，老年人口比例不斷上升，開老人院應該是一門頗有前景and錢景的生意。我曾經也有投資老人院的念頭，考慮過一些放盤的小型安老院，價格不算很貴，最便宜幾百萬元就有交易；但當仔細接觸過行業之後，就知道經營老人院的困難程度，絕對不是外行人能夠想像，像我這些沒有護士背景的人，如果購入放盤的老人院，肯定每天都要煩到噴血。
經營老人院的賺錢能力如何？香港有兩間經營安老院的上市公司，包括最近上市的嘉濤（2189）及兩年多前上市的松齡護老（1989）。根據嘉濤的上市文件，於二零一三年至二零一七年期間，安老院舍行業收入複合年增長率10.5%，二零一八年全港總收入高達110億港元；嘉濤的Net Profit Margin達到32％，即是每100元收入賺32元，就算扣除上市前做靚盤數的折扣，也算是一個漂亮的數字。
嘉濤八間院舍共提供1129個宿位，平均住客人數1,084人，整體入住率高達96%，每月收入平均1,435萬元，每位院友每月約帶來13,200元的收入，當中85.6%來自宿位費用，14.4%為銷售安老院相關貨品（例如尿片、營養奶、抹布及血糖試紙等）。開支中以僱員比例最高，佔總開支的47.4%，其次是物業租金25.5%、食品飲品成本5.9%、折舊4.8%、公用事業開支4.4%等。
對於中檔老人院，成功要訣是甚麽？答案是︰（1）滿足社會福利處買位計劃的要求，例如嘉濤的成功，就是成為買位計劃第二大私營安老院營運商；（2）搵人返工。
社福處自一九九八年起推行「改善買位計劃」，向私營護理安老院購買宿位。院舍分為「甲一級」及「甲二級」兩類，以新界安老院為例，應付每月宿費要12,703及10,142港元，但老人家就只需付1,763及1,656元，餘下金額（甲一10,940元，甲二8,486元）就由政府包底。
政府對院舍有嚴格規定，甲一級人均樓面淨面積最少9.5平方米，甲二級最少8平方米；以一間設有四十個宿位為例，甲一級員工數量最少21.5人，包括一位主管、兩位護士、兩位保健員、八位護理員、八位助理員、0.5位物理治療師等，而甲二級員工數量就最少要18人。
目前本港安老院舍數量長期不足，根據勞福局去年底的數字，有33,000名長者正在輪候資助護理安老宿位，平均輪候時間22個月，近5,000人在輪候期間逝世，等到死都冇得入住。政府有錢都買唔夠位，樽頸位主要在人手問題︰自從香港實施最低工資，對於安老院需要餵飯、抹身、清理大小便等辛苦工作，招聘護理人手非常困難；而院舍工作環境較醫院為差，薪酬及前景也比不上，就很難吸全職護士到安老院。
所以近年有院舍結業或賣盤，並不是沒有生意，而是請唔到人，或是聘用質素最差的員工，最後出現虐待老人的事件。雖然我很想投資老人經濟，覺得安老院是一門很有前景的生意，但就不敢買入放盤的老人院，寧可買股票算了。（利申︰我持有嘉濤股票，是上市後幾天在二手市場買的。）//
https://eastweek.my-magazine.me/main/88892
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達沃斯論壇激辯：如何為人工智慧制定規則
本文來自創新工場微信公眾號
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伴隨人工智慧技術的飛速發展，它將有機會重新定義未來人類工作的意義以及財富的創造方式，帶來前所未有的經濟重塑，甚至改變全球的權力格局。正因如此，全球各地的經濟體都在致力於制定相應的戰略計畫，以期在人工智慧賽道的競爭佔據優勢。
當地時間1月24日晚，美國《連線》（Wired）雜誌總編Nicolas Thompson在達沃斯世界經濟論期間主持了一場圍繞“為人工智慧競賽制定規則”的主題探討，創新工場董事長兼CEO李開復、印度國家發展改革研究院（NITI Aayog）CEO Amitabh Kant、紐約大學斯特恩商學院助理教授Amy Webb、西門子主席監事會主席Jim Hagemann Snabe以及對沖基金Tow Sigma聯合創始人David Siegel五位來自產學界前沿人士參與了這場激烈的討論，分享了各自關於如何為人工智慧制定規則、如何看待人工智慧時代數據安全等問題的觀點。
▍如何為人工智慧制定規則？
李開復：
當技術的出現帶來一些問題時，我們需要制定相應的規則。
眼下人工智慧技術曾經發生的一些問題基本屬於意外或是某些公司的失誤。人們在很大程度上對人工智慧擁有誤解，存在偏執和炒作現象，我們應該去看看人工智慧的實際價值。
當我們在談論人工智慧時，其實談論的是機器學習、深度學習，它本質上只是一個幫助人類的工具，出現問題的根源往往來是人為的錯誤。
在某種意義上，規則已經存在了——人工智慧技術應用於銀行，就有了新的銀行規則；人工智慧技術應用於車輛，就有了新的交通規則。在這裏，數據規則是其中的核心。
在是否需要制定規則、制定什麼樣的規則問題上，不同的國家和文化對此有不同的看法。我希望世界經濟論壇與AI委員會能夠幫助大家分享想法，讓更多的公司和國家直接進行溝通與對話，減少對彼此的誤解。
Amy Webb:
目前，全世界有9家公司正在掌控人工智慧的未來，其中6家來自美國，即GMAFIA，也就是Google、微軟、亞馬遜、Facebook、IBM、蘋果，3家來自中國，分別為百度、騰訊、阿裏巴巴。我們應該關注這些巨型企業的動向，因為他們不僅僅編寫軟體，也在構建框架，甚至是消費者行為等方面都擁有話語權。
這裏的挑戰其實在於，能夠代表我們去制定人工智慧未來規則的人只是少數，其實我們都將受到人工智慧影響力的輻射，幾乎每一個消費者都會在某一個時間點接觸到上面提到的幾家公司。
David Siegel：
今天，人工智慧只是在電腦中運行的一行行代碼，我們其實很難區分人工智慧軟體和常規軟體的區別。制定規則的重點在於，如何處理軟體和大數據的交叉部分。在我看來，最重要的問題其實都集中在數據上面。
Jim Hagemann Snabe：
人工智慧是最具影響力的技術之一，我們必須給予其足夠程度的關注。但我認為，現在我們在人工智慧的應用上並不是很聰明，現在是時候利用這項技術來解決一些更為重要的問題了。
對我來說，制定規則的重點在於對數據的訪問以及如何以開放的方式利用平臺。如果我們不允許人們平等地訪問數據和平臺，那麼未來將面臨很嚴峻的問題。
Amitabh Kant：
在印度，人工智慧技術和數據都是政府公有的，在我看來，印度所面臨的挑戰與西方世界截然不同。
我們相信人工智慧會改變人類的生活，我們的關注的重點是，如何通過人工智慧技術最大程度挖掘數據的價值，以科學的方式來改變公民的生活，例如向醫生提供更好的圖像數據，幫助學生提高學習效果、在農業衛生等領域發揮作用等。
▍如何面對人工智慧時代數據安全和倫理問題？
Amy Webb:
現在用來訓練演算法的數據通常都來自幾個相同的數據集，這些系統會對我們的生活做出決策。大多數人是不知道他們的數據是如何被系統收集並商業化的。我們所邁向的未來裏，可能會有一到兩個組織持有我們的個人數據。
人們對人工智慧的探討將是一場長達數年的旅程，挑戰在於我們無法推遲這件事的發生。我們現在能做的，就是把自己掌握的資訊回饋給各自的組織機構，並努力推進自己對這些問題的思考。
David Siegel：
可以先看看我們正在使用的舊規則。在談到人工智慧的工作方式時，人們可能會對電腦自動做出決策而感到不舒服。但事實上，電腦已經在很長一段時間裏在做這樣的事情了，例如，飛機在大部分時間裏都是由機器接管的。
人工智慧的發展進程要比大多數人想像的要慢，這不意味著我們不會取得進展，但我認為我們不可能在有生之年進入機器完全接管的恐怖狀態。
Hagemann Snabe：
我很擔心人們對於人工智慧技術的想法過於天真。在使用人工智慧技術並將其用於某些極端情況時，訪問個人數據和保護隱私安全之間的界限在哪里？在構建平臺的同時避免壟斷，如何實現？演算法開始自主學習，相應地人類就要失去控制權，如何平衡？
我們需要瞭解數據的使用方式以及被用在哪里。消費者必須擁有對他們的個人數據處理、選擇的權利，這是一個基本原則。在這樣的原則之下，我們才會更好地使用這項技術，用人工智慧幫助人類提升能力，而非取代人類。
人工智慧可以解決世界上的許多問題，西門子願意共用數據以避免形成壟斷，例如分享西門子在醫療領域數據以改善治療水準。我們沒有理由去做數據壟斷，這會扼殺所有的小型公司。
Amitabh Kant：
我們需要規範，但是引入太多的規則會扼殺創新。我們的目標是利用人工智慧技術給人們帶來利好且不會帶來威脅，那麼建立一個全球聯盟就非常重要，類似於歐洲核子研究組織（CERN）對粒子物理學的存在。通過聯盟從實踐中學習、從彼此身上學習，從而讓人工智慧技術變得更好。
數據就像一條公路，你要向公路公開所有的數據。我們相信，所有的數據都應由公共政府持有，所有的政府數據都應被公開，最終的受益者會是消費者。
李開復：
人工智慧只是一項能夠改善我們生活的工具。之前亞馬遜的人工智慧招聘工具曾經曝出性別歧視的情況，其實這些問題是可以通過大型數據集來解決的。可能有人會懷疑人工智慧說它存在偏見，但我保證，如果在簡單系統上使用正確的數據集，它的偏見會比人類要小。
在不侵犯個人數據隱私的前提下，共用數據是一件很好的事情，收集到更多的數據將有助於促進人工智慧技術的研究與發展。我曾是一名癌症患者，我願意將自己的相關數據貢獻給研究人員，相信大多數癌症倖存者也都是一樣的。
我們需要讓人們知道人工智慧可以做什麼、不能做什麼、在哪里能創造規則，在哪里不能。而不是盲目的對人工智慧抱以恐懼或管制的態度。試圖要找到一個普適性的方法並不是、也不可能是最終解決方案，關鍵在於分享彼此的實踐經驗。我很希望一年內，我們將有人願意分享自己的實踐成果，展開更多具有實質價值和指導方向的對話。
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Job Description. 按物理治療師指示,提供上門(家居及院舍)復康服務和訓練,如: • 協助物理治療師提供治療服務,如復康運動 • 協助物理治療師準備訓練內容及用具 ... <看更多>