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。

強化香港人工智能研發院（AIRDI）角色

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：

• 連結大學、政府部門與企業，把研究成果轉化為實際工具
• 建立AI安全、偏見與私隱的評估標準
• 支持適合香港語言與法規環境的數據集與模型

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。

擴大AI算力資源的共享

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：

• 為大學與初創企業提供雲端算力資助
• 為中小企業提供補貼式AI運算資源
• 為社會創新與公共項目提供研究算力

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。

發揮InnoHK與HKGAI生態系統

香港其實已建立相當規模的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：

• 廣東話
• 書面中文
• 英文與雙語溝通
• 香港常見的語言混用（code‑switching）
• 本地法律與行業術語

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。

建立「AI公共服務層」

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：

• 協助市民查詢政府服務
• 幫助填寫申請表格
• 文件翻譯
• 尋找培訓與就業機會
• 導航醫療或社福資源

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。

幫助中小企業真正用上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：

• AI應用資助券
• 專家諮詢與技術支援
• 行業專用工具包

例如為以下行業提供實際應用方案：

• 零售
• 餐飲
• 物流
• 旅遊
• 專業服務

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。

推動AI教育與數碼素養

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：

• 語言與寫作
• 藝術與設計
• 商業與創業

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。

以AI+推動產業應用

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：

• 醫療服務
• 金融科技
• 物流與供應鏈
• 城市管理

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。

建立可信的AI治理

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：

• 政府採購標準
• 數據保護與私隱評估
• 演算法審計
• 人工監督機制

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。

「AI for All」真正的考驗

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。

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。

強化香港人工智能研發院（AIRDI）角色

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：

• 連結大學、政府部門與企業，把研究成果轉化為實際工具
• 建立AI安全、偏見與私隱的評估標準
• 支持適合香港語言與法規環境的數據集與模型

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。

擴大AI算力資源的共享

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：

• 為大學與初創企業提供雲端算力資助
• 為中小企業提供補貼式AI運算資源
• 為社會創新與公共項目提供研究算力

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。

發揮InnoHK與HKGAI生態系統

香港其實已建立相當規模的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：

• 廣東話
• 書面中文
• 英文與雙語溝通
• 香港常見的語言混用（code‑switching）
• 本地法律與行業術語

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。

建立「AI公共服務層」

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：

• 協助市民查詢政府服務
• 幫助填寫申請表格
• 文件翻譯
• 尋找培訓與就業機會
• 導航醫療或社福資源

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。

幫助中小企業真正用上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：

• AI應用資助券
• 專家諮詢與技術支援
• 行業專用工具包

例如為以下行業提供實際應用方案：

• 零售
• 餐飲
• 物流
• 旅遊
• 專業服務

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。

推動AI教育與數碼素養

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：

• 語言與寫作
• 藝術與設計
• 商業與創業

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。

以AI+推動產業應用

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：

• 醫療服務
• 金融科技
• 物流與供應鏈
• 城市管理

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。

建立可信的AI治理

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：

• 政府採購標準
• 數據保護與私隱評估
• 演算法審計
• 人工監督機制

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。

「AI for All」真正的考驗

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。