要讓「AI for All」落實,香港需要把人工智能視為公共基礎設施,包括共享算力、教育與培訓、公共服務應用以及中小企業支援。 AI+策略、HKGAI、InnoHK與本地聊天機器人HKChat已奠定基礎,但仍需擴大算力資源、建立更完整的AI治理與人才培訓體系。

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What should Hong Kong do to make “AI for all” a reality so that no resident or sector is left behind, including expanding access beyond tech. Article summary: Hong Kong should treat “AI for all” as public infrastructure, not just an innovation policy. That means combining compute, data, applied research, regulation, education, SME support, and citizen access into one measurabl. Topic tags: general, general web. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Quote of the Day by Legendary Irish playwright Oscar Wilde: “Never love anyone who treats you like… – Inspiring lessons on relationships, respect, appreciation and why love should" source context "Digit News: Digit Latest News and Recent Digit Updates | The Economic Times" Reference image 2: visual subject "An illustrated map of
人工智能正迅速成為全球經濟轉型的核心力量。香港政府已把AI列為創新科技發展的重要支柱,並透過多項政策與投資推動其在不同產業中的應用 。然而,「AI for All(人人可用的AI)」若要真正落地,就不能只停留在研究機構與大型科技公司之間,而必須延伸至一般市民、中小企業與公共服務領域。
要做到這一點,關鍵不僅是鼓勵創新,更要把AI視為一種公共基礎設施——像交通網絡或電力系統一樣,需要算力、研究機構、教育體系與普及計畫共同支撐,讓整個社會都能受益。
在2026–27年度財政預算案中,香港宣布成立AI+與產業發展策略委員會,以推動人工智能產業化並加速各行業的AI應用 。
要讓政策真正轉化為實際成果,香港需要一份具體且可量化的城市級AI路線圖。例如為以下產業設定明確目標:
同時,也應建立普及化指標,例如:
這些指標能避免AI發展只集中在少數高科技領域,而是擴展至整個社會。
香港政府計劃以約10億港元成立香港人工智能研發院(AIRDI),推動AI研究與產業應用 。
若要真正推動「AI for All」,這個機構不應只是一個研究資助平台,更應扮演技術與社會之間的橋樑,例如:
透過聚焦可落地的應用場景,AI創新才能從實驗室走向日常生活。
現代AI的研發與應用高度依賴龐大的計算能力。如果算力只掌握在大型企業或頂尖研究機構手中,小型創新團隊與社會項目將很難參與。
香港已開始投資AI基礎設施,例如Cyberport的人工智能超級運算中心及相關研究集群 。下一步可考慮擴展共享算力機制,例如:
透過分層模式(例如免費試驗、補貼使用與競爭性研究資助),可以同時支持商業創新與社會應用。
香港其實已建立相當規模的AI研究基礎。例如:
HKGAI由多所大學合作成立,專注於生成式AI與本地化應用研究。
其中一個代表性成果是HKChat——基於本地大型語言模型開發的聊天機器人,專門針對香港語言與文化環境設計 。
若將這類工具進一步整合到公共服務與教育平台,例如學校、政府查詢系統或社區中心,就能讓更多市民接觸AI,而不需要具備專業技術背景。
對香港而言,本地AI模型尤其需要處理以下特點:
缺乏這些本地化能力,AI工具對很多香港使用者而言會變得不實用。
另一種推動AI普及的方法,是把AI直接整合進日常公共服務。例如:
如果這些工具能在圖書館、社區中心或手機應用程式中提供,即使沒有科技背景或個人裝置的居民,也能受惠於AI。
中小企業是香港經濟的骨幹,但很多企業缺乏資源與專業知識來測試AI技術。
可行的政策包括:
例如為以下行業提供實際應用方案:
這些計畫應同時關注工作流程重設與員工培訓,而不只是購買技術。
真正的普及需要長期的人才與教育投資。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學習框架 。
AI教育不應只存在於STEM課程,而應跨學科融入,例如:
同時,教師也需要系統化培訓,以便在不同科目中合理使用AI工具。
對於在職人士,短期、可累積的AI技能證書課程亦十分重要,可透過應用科學大學、職業訓練機構與企業合作提供。
在國家層面,「AI+行動」旨在將人工智能深入整合到多個經濟與社會領域 。香港可以把這個框架轉化為本地試點計畫,例如:
每個試點都應明確界定問題、數據來源、負責機構以及私隱與安全保障,成功案例再逐步擴展至全城。
AI要被廣泛接受,社會信任不可或缺。市民需要確信AI系統是安全、透明且公平的。
因此,香港需要完善的治理框架,包括:
特別是在醫療、金融、招聘或公共服務等高風險領域,更需要嚴格監管。
香港其實已擁有不少重要元素:AI研究中心、生成式AI項目、教育資金以及逐步成形的政策框架。
真正的問題不在於技術,而在於普及程度。
如果未來一位餐廳老闆、一名社工、一間物流初創、一位教師或一名長者,都能安全而有效地使用AI工具,那麼香港才算真正實現了「AI for All」。
否則,香港或許能建立一個強大的AI產業,但仍然距離「人人受益的人工智能社會」差一步。
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要讓「AI for All」落實,香港需要把人工智能視為公共基礎設施,包括共享算力、教育與培訓、公共服務應用以及中小企業支援。
要讓「AI for All」落實,香港需要把人工智能視為公共基礎設施,包括共享算力、教育與培訓、公共服務應用以及中小企業支援。 AI+策略、HKGAI、InnoHK與本地聊天機器人HKChat已奠定基礎,但仍需擴大算力資源、建立更完整的AI治理與人才培訓體系。
衡量成功的關鍵不在於大型科技企業,而在於普通市民、教師、社工與中小企業是否都能安全而有效地使用AI。