來稿作者：吳凱軒

施政報告提出撥款三億元，成立「社福AI實驗室」，物色社福服務中可應用AI的場景，並資助AI方案的開發和試行。我受過社工訓練，現在在AI行業工作，我認為時機合適：政府推算，到2046年，本港65歲或以上人口將佔總人口36%；院舍早已要靠輸入護理員；前線社工每星期花多少時間寫個案紀錄、填表格，行內人心中有數。

社福AI必須精準理解本土廣東話

實驗室要問的第一個問題，不應是「AI可以接手哪些工作」，而是「AI聽不聽得明它要服務的人」。在香港，這個答案離不開廣東話。不是網上充斥的書面中文，而是深水埗一位90歲婆婆形容頭暈的說法，是天水圍一位照顧者解釋丈夫為何不肯吃飯的語氣。

大部分大型AI模型的廣東話，都是無意中學回來的。去年在計算語言學重要會議CoNLL發表的基準研究HKCanto-Eval發現，即使最強的商用模型，處理廣東話詞彙和本地文化知識時仍有明顯不足；研究者認為，模型的廣東話能力主要來自海量書面中文資料中零星夾雜的廣東話。（聲明：研究作者之一是我公司的研究員。）一個讀得懂正式中文的模型，仍然可能聽錯長者形容痛楚、金錢或寂寞的字眼。

在社工專業，這種失誤有個名稱。我們不會用案主聽不懂的語言做評估；遇上語言障礙，會找傳譯員或懂案主語言的同事，因為接案面談中的誤解不是錯字，而是被漏掉的風險。接聽熱線、撮寫個案紀錄、篩選轉介的軟件，理應符合同一標準。

資助社福工具必須通過三項測試

因此，我建議實驗室在資助任何工具之前，先做三項測試。

第一，用口語廣東話、與真正的使用者一起測試。不是翻譯過來的考卷，也不是會議室裡的示範，而是在取得同意下，錄下長者、照顧者和前線同工的真實對話，包括俗語、中英夾雜和不同口音。然後公開結果，連失敗之處也公開，讓每間採購工具的機構都看得到它的表現。

第二，指定負責人，並確保轉介暢順。個人資料私隱專員公署2024年發布的《人工智能：個人資料保障模範框架》，已要求機構按風險高低決定人為監督的程度。在社福服務，大部分對話都有風險。任何與服務使用者對話的系統，一旦有人提到自殘、虐待、欠債或跌倒，就應立即轉交社工；這個轉介機制，應該每月測試一次。

第三，服務使用者的資料要留在香港，存放在服務機構自己控制的系統。社福個案紀錄是最敏感的個人資料之一：健康、家庭衝突、財務、入境身份。施政報告提出，創新科技及工業局會挑選試點部門，在採購面向公眾的AI服務時，要求投標者就所採用的AI技術作出安全和道德合規申報；以公帑購買AI的受資助機構，以及他們的服務使用者，也應得到同等保障。

AI更適合做幕後輔助工具

這不代表要停步。AI在社福界最有用的工作，很多在幕後，風險較低：替社工起草個案紀錄再由社工核實、在服務目錄中找出合適的服務、培訓新同工。我任職的公司曾與香港中文大學那打素護理學院合作，開發一位說廣東話的「虛擬長者」，讓學生在面對真實病人之前，先練習心理治療對話，今年在日內瓦國際發明展獲得「評審團嘉許金獎」。這類工具能增加人手的承載力，又不必把一部未經測試的機器，放在一個脆弱的人與他需要的幫助之間。

香港有一項少有城市擁有的優勢。全球有超過8,500萬人說廣東話，但大型AI公司往往把它放在次要位置。若實驗室從一開始就堅持廣東話，香港可以建立整個廣東話世界都想仿效的社福AI；否則，我們只會引入為別的語言而設計的工具，而最先被誤解的，將是我們最年長的市民。

第一項測試幾乎不用花錢：在實驗室資助任何工具之前，先請它跟深水埗的一位婆婆聊聊，再聽聽它聽到了甚麼。

作者吳凱軒為香港中文大學社會工作碩士，企業傳訊總監。

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