CEDD 立法會上會準備系統

{ "RundownID": 1467092, "HansardID": 8315, "MeetingDate": "2026-05-06T00:00:00", "HansardType": "Floor", "SectionID": 34, "SectionName": "議員議案 / MEMBERS' MOTIONS", "SpeakerID": 209, "SpeakerName": "鄧飛 / TANG FEI", "Speeches": "鄧飛議員：主席，我發言支持黃錦輝議員的議案。主席，AI有別於過往科技進步之處，在於AI通過深度學習，自我迭代進步的速度，遠遠快於人類學習和適應其進步的速度，從而造成不論要界定AI素養或提升AI素養的速度，也很難追上AI自身進步的速度。一些舊科技，例如通訊技術，從傳統的模擬訊號技術(analogue)，進步到數碼技術(digital)，有研究指出最少用了20年。又例如電腦的操作平台Windows，從很久以前的Win 95、Win 98，一直更新換代到目前的Win 365，大約每兩年更新一次。而我們的智能手機，例如Mac的OS操作系統，大約一年更新一次，其實也頗麻煩的。但不論如何，以上種種舊科技，無論是個人抑或整個社會，都有足夠時間去學習、適應這些新技術，去調整各行各業。另外，這類科技無論從協助我們分析決策，還是將工作流程自動化方面，都未至於可以完全擺脫人類，可以“自動波”地進行，是未至於的。反觀AI人工智能，尤其大語言模型，幾乎每兩個月這是我自己的統計甚至每個月都在更新進步中：例如，幾年前這邊廂ChatGPT橫空出世，大家都還在質疑是否可行，說它有很多錯誤的“幻覺”，豈料Google系列的Gemini立即超越它，更進步到Gemini 3.0 Pro和3.1 Pro，在文字和文件的整理方面已經完全cover及超越了原本的ChatGPT；這邊廂Claude的coding(編程)已經做到使用者友善(user-friendly)，但那邊廂GPT，特別是最近的Codex已經讓任何完全不懂編程的人，也可以透過使用自然語言進行編程；這邊廂西方的AI大語言模型仍主要以自然語言模型為主，那邊廂內地的豆包、即夢留意即夢在香港是無法使用的等大模型已經進入多模態模型，簡單說就是製作短視頻非常迅速，根本無須聘請人手，所有事情都可以由AI快捷操作。早期chatbot純粹是一個AI聊天機械人，但現時已經可以打造Agent AI智能體，從而讓自己工作變得自動化。以往無論如何也要自己學懂編程，透過編程才可以做到API，聯結不同的電腦界面或在同一電腦平台下不同的軟體界面，你必須學懂皮毛編程才可做到，但現時AI會幫助你編程，API快捷便利到幾乎一名數據文盲都可以輕易做到。AI功能的進步速度不單對AI應用者、消費者，像我這些人的學習和適應構成巨大壓力，甚至對於AI設計者、開發者的工作定位和工作保障也構成不明朗性。對於AI應用者、消費者而言，最大問題就是不同階層和不同世代的AI數碼鴻溝拉到很大；而對於AI開發者，即是AI工程師，好像黃教授很多世代的高足，對他們的工作前景也構成了威脅。因此，我在這裏想向特區政府提出3項建議：第一、無論編寫數字教育藍圖，抑或設計AI全民素養培訓，也要保持彈性，不能“一本通書睇到老”，不要以為編寫一部AI指引就可以夠用10年，需要保持彈性，令到不論AI使用者或設計者都能夠適應AI迭代速度。第二、要關注AI數碼鴻溝問題，不同世代人士學習AI完全是兩回事，年青一代無師自通，年長一代則望而卻步；而最致命就是對於基層人士和基層學校，他們可能仍在使用Win 98，可能其硬件根本就不足以支持普及應用AI。第三、關注大模型的應用和開發，到底開發香港特區的大語言模型，尤其教育類的垂直模型，抑或依靠其他國家、地區的大模型呢？香港處於一個尷尬局面，最少教育是這樣，內地的即夢我們未能用到，但海外的AI大模型又必須掛VPN，同時亦隱含數據安全問題，但這是要取捨的，究竟要怎樣做呢？但最後，從教育角度而言，教學過程中的“教、學、評”、學校管理、乃至學生情緒輔導(計時器響起)、心理健康，都要......", "SeqNum": 183, "HansardFileURL": "https://www.legco.gov.hk/yr2026/chinese/counmtg/floor/cm20260506-confirm-ec.pdf#nameddest=SP_MB_TFEI_00183" }