AI 助陣醫學、防疫,個人隱私難兩全?
2021/06/09 研之有物
規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
評論
本篇來自合作媒體研之有物,作者周玉文、黃曉君,INSIDE 經授權轉載。
AI 醫療、科技防疫的人權爭議
健康大數據、人工智慧(AI)已經成為醫療研發的新聖杯,新冠肺炎(COVID-19)更將 AI 技術推上防疫舞臺,各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療,我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私?
中研院歐美研究所副研究員何之行認為,規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
「天網」恢恢,公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發,全世界為了因應危機展開大規模協作,從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等,大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系,也引發人權隱私的兩難爭議。
2020 年的最後一夜,臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告,居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾,都不應參加大型跨年活動。而且,千萬別心存僥倖,因為「天網」恢恢,「我們能找得到您」!有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手,許多人拍手叫好,但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。
隱私爭議不只在防疫戰場,另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月,《經濟學人》(The Economist)發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」(Personalised-health-index)。臺灣勇奪亞軍,主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。
國際按讚,國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障,擔憂是否會成為藥廠大數據;但另一方面,部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》(簡稱《個資法》)很嚴、很卡,大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧?
中研院歐美所副研究員何之行認為,原因之一是,
《個資法》早在 2012 年就實施,跑在 AI 時代之前,若僅僅仰賴現行規範,對於新興科技的因應恐怕不合時宜。
健保資料庫爭議:誰能再利用我們的病歷資料?
來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。
2012 年,臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟,質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權,逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味,一般人完全不知道自己的病例被加值運用,侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴,但已進入大法官釋憲。
民間團體批評,根據《個資法》,如果是原始蒐集目的之外的再利用,應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費,並非是提供醫學研究。
但支持者則認為,健保資料庫是珍貴的健康大數據,若能串接提供學術與醫療研究,更符合公共利益。此外,如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意,相關研發恐怕得被迫踩剎車。
種種爭議,讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線,顯得模糊而舉棋不定。何之行指出,「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸,不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題,也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。
我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎?當精準醫療的腳步飛也似向前奔去,我們要如何推進醫學科技,又不棄守個人的隱私權利呢?
「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢,透過健康大數據來評估個人健康狀況,對症下藥。但健康資料涉及個人隱私,如何兼顧隱私與自主權,成為另一重要議題。
去識別化爭點:個資應該「馬賽克」到什麼程度?
何之行認為,「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手,確立資料使用標準,包括:允許退出權(opt-out)、定義去識別化(de-identification)。
「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說:讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。
2017 年,DeepMind 與英國皇家醫院(Royal Free)的協定曝光,DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料,用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫,卻引發軒然大波。原因是,資料分享不僅未取得病患同意,也完全沒有將資料去識別化,每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光!這起爭議無疑是一大教訓,重創英國社會對於開放資料的信任。
回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式,無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度,才算是無從識別特定個人?
何之行指出,個資法中的定義不甚清楚,混用匿名化(anonymous)、假名化(pseudonymised)、去連結(delink)等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準,成為爭點。
現行法令留下了模糊空間,那麼他山之石是否能提供參考?
以美國《健康照護可攜法案》(HIPAA)為例,法案訂出了去除 18 項個人識別碼,作為去識別化的基準;歐盟《一般資料保護規則》則直接說明,假名化的個資仍然是個人資料。
退出權:保留人民 say NO 的權利
另一個消解爭議的方向是:允許退出權,讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前(opt-in)的同意,但仍可以提供事後的退出選項,民眾便有機會決定,是否提供健康資料做學術研究或商業運用。
何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例:英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 (NHS Digital)的機會,一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital,二是資料上傳後,仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據,對商業用途敬謝不敏;也有人覺得只要無法辨識個人即可。
近年,英國政府很努力和大眾溝通,希望民眾認知到資料分享的共善,也說明退出所帶來的社會成本,鼓勵人們留在資料庫內,享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通,努力建立社會信任。
參照英國經驗,目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權,但善盡公眾溝通,應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。
歐盟 GDPR 個資保護的四大原則
健保資料庫只是案例之一,當 AI 成為大數據浪潮下的加速器,最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation,以下簡稱 GDPR),便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。
因應 AI、大數據時代的變化,歐盟在 2016 年通過 GDPR,2018 年正式上路,被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量,設定出個資保護四大原則:目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。
其中,「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用,應在特定目的的必要範圍內,也就是只提供「絕對必要」的資料。
然而,這與大數據運用需仰賴大量資料的特質,明顯衝突!
大數據分析的過程,往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料;資料分析後的應用範圍,也可能超出原本設定的目標。因此,如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」,便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露(self-disclosure)義務。當蒐集方成為主要的資料控制者,就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策,究竟是如何形成的。
「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例,中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用,將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致,就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而,所有被納入評分系統的人民,卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作,也無法知道為何自己的信用評等如此。
芝麻信用表示,系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料,進行每個人的信用評分,分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等,實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證,甚至是求職。
這同時涉及「課責性」(accountability)原則 ── 出了問題,可以找誰負責。以醫療場域來講,無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助,最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷,這不僅是尊重醫病關係,也是避免病患求助無門的問責體現。
科技防疫:無所遁形的日常與數位足跡
當新冠疫情爆發,全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安,科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯,也再次浮上檯面。
2020 年 4 月,挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體,能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後,這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關(NDPA)宣告禁用!
挪威開發了「Smittestopp」,可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡,提出與感染者曾接觸過的示警,定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而,挪威資料保護主管機關(NDPA)宣告,程式對個人隱私造成不必要的侵害,政府應停止使用並刪除資料。
為何挪威資料保護機關會做出這個決定?大體來說,仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。
首先,NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任,目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調?或者為研究分析而持續蒐集資料?而且,上傳的資料包含非確診者個案,違反了特定目的與資料最小蒐集原則。
此外,即便為了防疫,政府也應該採用更小侵害的手段(如:僅從藍牙確認距離資訊),而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡,這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。
最後 NDPA 認為,蒐集足跡資料原初是為了即時防疫,但當資料被轉作後續的研究分析,政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用?又將如何去識別化,以確保個資安全?
換言之,面對疫情的高度挑戰,挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性,不應輕易打開潘朵拉的盒子,國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體,有違反比例原則之虞。
「有效的疫情控制,並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控,一個數位監控國家的誕生,所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析:
數位監控所帶來的威脅,並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害,更深層的危機在於,掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。
當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集,對於個人的「深描與剖繪」(profiling)遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向,都可能全面被掌握!
AI 時代需要新法規與管理者
不論是醫藥研發或疫情防控,數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範,何之行認為,除了一套 AI 時代的個資保護規範,實踐層面上歐盟也有值得學習之處。
例如,對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念(privacy by design),「未來照護機器人可能走入家家戶戶,我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資,隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」
另外最關鍵的是:設置獨立的個資監管機構,也就是所謂的資料保護官(data protection officer,DPO),專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說,就是「個資警察局」。何之行比喻,
如果家中遭竊,我們會向警察局報案,但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管,健康資料歸衛福部管,界定不清楚的就變成三不管地帶。
綜觀臺灣現狀,她一語點出問題:「我們不是沒有法規,只是現有的法令不完備,也已不合時宜。」
過往許多人擔心,「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論,但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善,車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格,但它並沒有阻礙科學研究,仍然允許了科學例外條款的空間。」
「資料是新石油」(data is the new oil),臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料,唯有完善明確的法規範才能減少疑慮,找出資料二次利用與科技創新的平衡點,也建立對於資料二次利用的社會信任。
資料來源:https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss
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[蘋果咬一口]Steve Jobs死後,蘋果股價仲升咗8倍。投資有幾難?
TLDR:根本蘋果人人皆知時都任你買。投資反映性格,最大嘅敵人,就係你自己嘅貪念同短視。我都係。
1. 介紹返,篇文唔係講蘋果。係講投資,講股票as a whole。當然我發現好多人好鍾意講「一見篇文開頭講乜乜已經唔想睇落去」。何其傲慢,好似你啲時間好值錢咁。埃汾一向都話,never judge a book by its cover.「同樣地,未上床唔好講真愛」。I am serious。睇完幾千字覺得個作者廢,咪畀多次機會。睇多幾篇都唔得嘅,咪唔好睇。
2. 話時話,呢排記得keep 住like and share,主動入嚟睇,同埋設定做see first.真係搵食艱難。但感激大家,Keep住做,呢排啲Reach係好返好多的,但唔好鬆懈。一個都不能少呀
3. 其實唔少朋友讀者都有蘋果股票(*),唔好話發達,但回報已經叻過絶大多數人。基本上你任何位買都贏錢,你見到呢篇文時係星期一,蘋果出完業績。升10%,歷史新高,所以任何位買都贏錢(**)。而家係間市值18000億嘅公司。有幾驚人?冇,就係全世界最大市值咁解。就係早兩年都講緊齊齊鬥快10000億,four comma club (one trillion,12個零,4個comma).而家分分鐘今年有人去到20000億。
4. BTW,見到啦?早幾年先10000億,而家20000億。不投資,往下流。即使呢個Page或明報專欄(今日有,記得買份,我冇得分,但支持下明報),我都至少講左幾年。
5. 但呢篇文唔係講蘋果業績,係講投資股票,as a whole。「其實唔難」。但點解咁多人做唔到(包括小弟,但已改進好多)?好簡單,畢菲特講嘅依然啱—冇人想慢慢發達。
6. 蘋果做乜,不用多講。埃瘋咯。冇錯仲有埃扑(其實係咪冇咗?),埃劈,埃窩廚,埃覓及其朋友覓卜等等。但主要都係埃瘋單天保至尊。勉強講而家仲有「服務」,上得快,但而家都係埃瘋佔近半收入,況且沒有埃瘋那有服務。有機會另文講下。
7. 所以,的確好多人講蘋果「冇創意」,食老本,一招走天下—但吹咩,就係一招走天下就夠做全世界最大市值企業。《絶世好BRA》有講,花式唔使多,女人要嘅唔係呢啲。同樣地,投資者要嘅,好簡單,給我盈利,其他免問。
8. 遲下我再寫篇文,寫另一個對比:Google,夠多元化,乜招式都有。當然都好勁,但,同蘋果比如何?一句,搵唔搵到錢?而家我地講股票下話?咁巴閉,點解賺唔到錢?哦我地唔係為錢咁庸俗。咁唔好上市咯。你私人公司任你點玩都得。上市公司股東就係睇利潤,你以為Steve Jobs因為脾氣臭畀人炒?
9. 聽聞李小龍都係咁講,唔怕你式一百種體位,至怕你一招傳教士練一百次。
10. 嚟啦喎,睇圖。應該好易明。藍色係蘋果嘅收入,十億美金計,左邊軸。紅色係純利,一樣十億美金計,都係左邊軸。灰色線?紅色除藍色,純利率,net profit margin,右邊軸。
11. 當然蘋果唔係2002先成立,再早嘅數我都有。揀2002主要因為2001年蝕錢。而我原本用log scale 後來唔用,費事再搞,但不影響討論。
12. 因為,我地唔好離地到講咩10蚊買騰訊呀,九十年代買蘋果咁痴線先。我地講啲realistic 嘅嘢。
13. 我係一個蘋果用家,但只限埃瘋埃劈埃扑,冇其他。我更加唔會半夜睇發佈會(好似睇過一次,冇由頭到尾睇完)。但我想講,我好記得教主Steve Job係幾時死嘅。
14. 因為嗰日,我在馬六甲,出緊差,其實係啲無聊添標定,標到去馬六甲,真爽。當日有啲分組活動,開始時,呀主持人好凝重咁講「我地開始前呢,想同大家分享一個唔係幾好嘅消息」我心諗,做乜春?。原來係教主死咗。咁咋?我係用埃瘋,但好似太痴線啦!
15. 無論如何,嗰日係2011年10月5日。
16. 點解講呢啲?因為教主死嗰日,已經係無人不識咁滯,蘋果亦都已經無人不識。大家只係擔心之後點算。
17. 然後回返帶,用埃瘋嘅你,幾時開始用?或者唔用嘅你,幾時見到有人用?我有個狂熱同事,好似埃瘋吐已經開始用。但我地呢啲正常人,應該係瘋科飛,或者埃瘋科先用。埃瘋科有幾紅?紅到李克勤有首歌叫「埃瘋科」
18. 就由埃瘋科,全城狂熱開始講。時為2010年6月。教主釘蓋前一年。我地睇睇,教主死嗰年,2011年,蘋果收入突破1000億。純利係260億。
19. 似乎豬肉在前,好似莫耶斯教曼聯咁(又係李克勤!),點超越前人?
20. 但就係唔係咁。
21. 打後十年,即係去到今年左右,蘋果收入係當年差不多3倍。其實唔係好多,10年3倍喎。一年11%左右。聽講我啲網友一個月都賺幾成。純利呢?升得更少,一個double 左右。
22. 想講嘅係,教主釘嗰時,蘋果股價,應該50蚊左右。而家400蚊樓上。十年八倍,not bad。你有冇一隻股票升8倍?
23. 而我呢個,已經係極之唔屈機嘅一個講法。根本埃瘋飛埃瘋科嗰幾年,連你阿爺都知道呢件玩意好新奇。但,嗰時你又覺得,扯,賺得一浸錢啫。
24. 係咯,到出埃瘋快乎,你又覺得,扯,咪又係咁,冇乜創意(的確係)。但,請睇多次第7段。到教主死埋,你就覺得,玩完咯,帝國崩潰。而唔知道,教主雖則係極其cult,果粉去到邪教咁地步(你排過生果舖見到有人出嚟同你拍手就知有幾痴線)。但,企業才是永恒。你要質疑嘅,永遠都可以「但係呢如果咁不過呢」,但公司就係不停咁迎難而上,唔係啲友點拎咁高人工?
25. 寫到呢度,你絶對可以質疑一樣嘢。喂,教主死咗之後真係唔得喎。我地就講錢,首先,見唔見個margin 跌咗落嚟?教主死時去到24-26%,近年係20%左右。的確如此。亦畀你見到,近年蘋果收入升得慢,純利更加升得慢。近兩三年其實原地踏步
26. 計長啲?頭先講過,教主死嗰年到而家,收入係當年三倍,純利係當年兩倍多啲。但股價升咗8倍!呀哈!GotCha!仲唔係「股價同基本因素脫節」?
27. 咁,你就諗漏咗兩樣嘢。嚟啦喎。第一,埃瘋飛埃瘋科出嗰時,美國10年國債,5厘息。教主死嗰時,2里半左右。而家,半厘。你覺得冇影響?咁你最好讀少少書先。好喱文講句:借畀美國政府都有5厘息嘅,我買公用股4厘冇乜吸引。但借畀美國政府得0.5厘息嘅,我買公用股3厘都仆到去啦
28. 第二,亦係重點。特登trap你的。冇錯,教主死嗰年至而家,純利只係一個開多啲。但,Earnings per share 每股純利唔係嘛!計EPS,就升咗四倍咁滯了!
29. 點解有咁混帳嘅嘢?簡單數學,每股純利=純利/股數。咁當然係股數少咗!
30. 點解少咗?因為回購!點解回購?因為多錢!唔止,蘋果甚至發債。咁多錢都發債?咁平息,唔借就笨!我借錢嚟回購股票,得咗。但當然要你間公司本身有錢同發債成本低。
31. 回購唔道德?痴線,你見匯控啲乜乜小股東,4月嘈到8月,咪又係嘈人派息。回購同派息效果相似,但唔使畀美國政府抽稅。
32. 加上,再講一次,聯儲局將啲息壓到咁低。公司根本發債回購都有so.所以低息點會冇助股市?
33. 睇完呢篇文,你就真係明白,唔使睇坊間好多垃圾文。
34. BTW,收費專欄今星期會重出江湖。留名……係冇discount嘅。不過會第一時間通知你。之前冇訂嘅。話你知,你就當呢篇係sample,雖則未必寫咁長。一個星期三篇。收費應該平過之前。
(*)我冇統計過,但讀者好似係果粉多。而我幾肯定香港嘅果粉佔比係比全世界高。好簡單,有錢。但呢個唔係重點。唔係果粉先要買蘋果。係相反,你係叔粉巿粉先更加要買蘋果!Keep your friend close, but your enemy closer。所以我雖則討厭香港,但一樣買香港股票—因為,萬一我錯呢?
(**)包拗頸嘅,咁嗰時day high個位買咪唔係咯,四百幾蚊輸六毫子。你係嘅,影張相畀我,我請你食飯又點話。
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昨晚初二
巨鼠也有上菜
上次團購買的 #八寶丸 #花枝丸 #麻糬芋丸
就是為了這一晚的年夜飯啦🥳
輕鬆上菜
重點是 大家都額樂😚👏
👏給自己拍手👏
氣炸鍋萬歲👍
.
然後剛剛
我要去國華街 拿我預訂自取的 熊貓🐼訂餐
一直找不到店家
然後突然發現店家取消了我的訂單
哭😭 怎麼🈶️取消訂單這回事!!??
.
穿越了 人擠人的
國華街 正興街
結果 午餐沒拿到
我心已死😑😐🙄
.
不過看到 好多 讓我感興趣的攤位
可惜
姐只帶了手機📱出門😫😤
.
.
🔹🔹🔹🔹🔹🔹🔹🔹🔹🔹
https://g2m.tw/dawanfuchuangyi/
#氣炸鍋料理
基本上所有食材都是這樣操作喔!
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06:54 夜拍要怎麼測試?
07:29 12 Pro & 12 亮度真的有差嗎?
08:06 多一顆望遠鏡頭的好處?
08:54 LiDAR Scanner 可以幹嘛
09:20 杜比視界 60FPS
09:40 正式5G實測
10:08 台中一些地方的5G速率
10:29 為了測5G被盤1399
10:47 iPhone 12 能用4G嗎?
11:05 關於電量續航?
11:30 我不太滿意 12 Pro 的電量
12:14 什麼時候不用行動電源
12:54 未來4支全買開箱預告
13:12 最後小調查
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等了好幾個月,DxOMark 終於公開 Huawei Mate20 Pro 的分數,一進榜就登上第一名。Mate20 Pro 不只有手持四秒夜景,還有許多好玩的拍照模式,AI 人像留色、大光圈拍照、人像優化拍照等等,這次的教學裡,我們也會在影片中一次說清楚。
00:26 1. 設定系統導覽方式
00:48 2. 指節手勢
02:10 3. 隱藏瀏海
02:47 4. HiVision
03:30 5. 健康使用手機
04:00 6. 夜景拍照技巧
04:44 7. AI 人像留色
05:18 8. 人像優化拍照
05:41 9. 大光圈拍照
06:07 10. 其他拍照模式
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飛機降落成功
高空看 房子都好有童話故事感覺
第一個聽到的是拍手掌...
原來是單獨去的外國妞,互相對望
下機超長人隊穿世盃衣服!當然是都等過關
也好多人拍下超長的人隊,
都給關員叫刪除掉
呆排一小時過關好想會隱形哦!!
俄妹都是瘦白高有前後超尖鼻深眼金髮
根本就是華人怎麼整也不夠她們美啊!!
香港不用簽證 但差點過不了關
驚嚇一番 跟香港人們排買電話卡
發現忘了換當地錢
最後找沒人排的換錢買卡趕快完事
發生高低起伏太多 等影片吧
機場快線滾出市區
坐旁邊美國美女請吃巧克力
我人緣不錯吧 哈哈哈哈哈
放心我相信是沒下毒的啦
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