點樣令「AI for All」喺香港變成現實

人工智能正迅速成為全球經濟轉型的核心動力。香港政府亦已將 AI 定位為創科發展的重要支柱，並推出多項措施推動跨行業應用與產業化 。不過，如果「AI for all（AI 普及化）」要真正落地，AI 的好處就不能只停留喺研究實驗室或大型科技公司，而係要延伸到普通市民、中小企同公共服務。

要做到呢一點，單靠鼓勵創新並不足夠。香港需要將 AI 視為一種 公共基建：由算力、研究機構、教育體系到普及化計劃，一整套系統支撐社會各個層面使用 AI。

制定清晰而具體的全城 AI 策略

2026–27 年《財政預算案》提出成立 AI+ 與產業發展策略委員會，統籌推動人工智能產業化與跨行業應用 。這是一個重要起點，但如果要推動真正普及，策略仍需要更清晰的目標與時間表。

例如可以為多個行業設定 AI 應用目標，包括金融、物流、醫療、旅遊、教育及建築業，同時建立可量化指標，例如：

• 中小企 AI 採用率
• 勞動力再培訓人數
• 公共服務 AI 應用比例

同時亦應加入 普及化指標，例如觀察 AI 是否真正被以下群體使用：

• 小型企業
• 非技術背景員工
• 長者
• 主要使用廣東話的用戶

如果 AI 只集中在少數高科技行業，香港就難以真正做到「AI for all」。

強化香港人工智能研發院（AIRDI）角色

政府計劃撥款約 10 億港元成立 香港人工智能研發院（AIRDI），推動 AI 研發與應用 。

如果要推動全民應用，AIRDI 的角色不應只限於研究資助機構。它亦可以成為連接不同領域的橋樑，例如：

• 促進大學、政府部門與企業合作推出實際 AI 應用
• 建立 AI 安全、偏見、私隱等評估標準
• 建立適合香港語言與監管環境的數據集與模型

透過專注 可落地應用，AIRDI 可以把研究成果由實驗室帶到日常生活與商業場景。

擴大 AI 算力資源的共享

AI 發展愈來愈依賴龐大的計算資源。如果只有大型企業或頂尖研究機構負擔得起算力，小型創新團隊與社會應用就會被排除在外。

香港近年已投資多項 AI 基建，例如研究集群與超級計算設施，並結合本地創科生態系統發展 。

下一步可以考慮：

• 為大學、初創企業、中小企與 NGO 提供 AI 雲端算力資助
• 建立共享超級電腦平台
• 推出分層使用模式

例如：

• 免費試驗算力（教育與初創）
• 補貼算力（中小企）
• 競爭式研究資助（科研與重大項目）

這樣既可支持創新，也能促進社會應用。

善用 InnoHK、HKGAI 與本地 AI 生態

香港其實已具備一定 AI 研究基礎，例如：

• InnoHK 創新香港研發平台
• 香港生成式人工智能研發中心（HKGAI）

HKGAI 是一個跨大學合作項目，專注生成式 AI 技術與本地化應用 。

其中一個例子是 HKChat，一個基於本地大型語言模型開發的聊天機械人，專為香港語言及文化環境設計 。

如果將這類工具進一步整合到公共平台，例如：

• 學校教學
• 政府服務
• 社區機構

即使不懂編程的人，都可以接觸 AI。

而本地 AI 模型亦需要處理香港特有情況，例如：

• 廣東話與書面中文
• 英文與雙語溝通
• 香港常見的語言混用
• 本地法律與專業術語

如果缺乏這些本地化能力，AI 工具對市民與企業的實際價值會大打折扣。

建立「AI 公共服務層」

要令 AI 普及，其中一個方法是把 AI 直接融入日常公共服務。

例如政府可以提供 AI 助手協助市民：

• 尋找政府服務
• 填寫申請表
• 翻譯文件
• 尋找再培訓課程
• 了解醫療或社會福利服務

這些工具可以透過圖書館、社區中心或手機應用程式提供，讓沒有技術背景甚至沒有個人電腦的人都能受惠。

協助中小企實際採用 AI

中小企是香港經濟的重要支柱，但很多企業缺乏技術與資金嘗試 AI。

政府可考慮推出實際支援，例如：

• AI 採用資助券
• 技術顧問支援
• 行業專用工具包

尤其適用於：

• 零售
• 餐飲
• 物流
• 旅遊
• 專業服務

重點不只是買軟件，而是 重新設計工作流程與員工培訓。

推動 AI 教育與數碼素養

長遠而言，AI 普及必須建立在教育之上。香港已透過 優質教育基金預留 20 億港元支持中小學推動數碼教育與 AI 素養框架 。

AI 教育不應只局限於 STEM 科目，也應涵蓋：

• 語言
• 商業
• 藝術
• 社會科學

學生需要學懂的不只是使用 AI，還包括：

• 如何判斷 AI 錯誤
• 資料私隱
• 偏見問題
• 人類判斷的重要性

同時亦要加強 在職再培訓。透過職業訓練機構、大學與企業合作，推出短期可堆疊的 AI 技能課程，幫助員工學習 AI 輔助工作技能。

透過「AI+」推動行業應用

在國家層面，「AI+ 行動」旨在推動人工智能與經濟及社會各領域深度融合 。香港亦可以透過試點項目在多個行業推動 AI 應用，例如：

• 醫療
• 物流
• 金融服務
• 城市管理

每個試點應清楚定義：

• 解決的問題
• 使用的數據
• 負責機構
• 私隱與安全保障

成功案例再逐步擴展到全城。

建立可信任的 AI 管治制度

如果市民對 AI 缺乏信任，「AI for all」就難以實現。

因此需要清晰的監管與治理，例如：

• AI 採購標準
• 數據保護
• 審計與透明度
• 人工監督

特別是涉及醫療、金融、招聘及公共服務的高風險 AI 系統，更需要嚴格評估。

「AI for All」真正的考驗

香港其實已經具備不少條件：研究機構、生成式 AI 項目、教育投資，以及推動 AI 應用的政策。

真正的考驗其實很簡單：

如果一位小餐廳老闆、一名社工、一家物流初創、一位老師，甚至一位長者，都能安全而有效地使用 AI——

那麼香港才算真正做到 AI 普及化。

否則，香港可能會建立一個強大的 AI 產業，但仍然未能實現真正的「AI for all」。