來稿作者：李安妮

在人工智能技術迅速普及的當下，社會討論往往集中於它能否提升效率、推動產業升級，或進一步改寫就業市場。然而，相較於「AI會否搶走飯碗」，一個更值得香港警惕的問題是：當生成式工具愈來愈深入校園、職場與日常生活，我們是否正逐步把思考、判斷與理解的能力外包給機器？

教育會否滑向「表面完成」？

這種憂慮並非杞人憂天。大學教育的核心，從來不只是吸收資訊，而是透過閱讀、比較、分析、質疑與論證，訓練獨立思考與判斷能力。然而，當生成式AI愈來愈普及，不少學生的學習習慣也開始改變：先讓AI整理重點、生成框架，再決定是否需要自己深入閱讀；先要求AI提供答案，再回頭補上理解過程。表面上，學習效率提升了，但若長期依賴這種模式，學生或許會逐步失去最關鍵的能力——提出問題、辨識漏洞、建構觀點，以及承受思考所需的耐性。

我也曾親身經歷這種矛盾。有一次，我使用AI協助整理論文內容，提交時確實感覺事半功倍；但當教授追問核心論點與推理基礎時，我卻無法清楚回應。那一刻我才意識到，AI替我省下的，不只是時間，也可能是本應屬於自己的理解過程。若學習只剩下輸入指令與整理輸出，教育便很容易滑向「表面完成」而非「真正掌握」。

數碼不平等問題亟需重視

這不只是個人學習態度的問題，更是一項需要公共政策回應的社會議題。香港近年積極推動創科發展與數字轉型，人工智能更被視為提升競爭力的重要引擎。然而，當政策着重加快應用與普及時，社會對AI如何重塑教育、公平與勞動市場的討論，卻明顯不足。若政府與院校只鼓勵「善用AI提升效率」，卻缺乏相應規範與配套，最終可能換來一代人擅長使用工具，卻愈來愈欠缺獨立思考能力。

在教育政策層面，香港不能只停留於鼓勵學校「擁抱AI」。當局應更主動建立清晰指引，說明AI在中學及大專教育中的可用範圍、引用要求與學術誠信標準，並重新檢視評核方式。若課業仍以摘要整理、標準答案和格式輸出為主，自然更容易被AI取代；相反，若評核更重視口頭答辯、過程紀錄、批判分析與真實情境應用，學生才會被迫回到思考本身，而非只追求「交得出」。

同時，香港也必須正視AI帶來的數碼不平等。現時高質素AI工具往往需要付費訂閱，能夠接觸更高效模型、更多功能與更佳訓練資源的學生，通常擁有較強的經濟條件。若未來學習與工作表現愈來愈依賴這些工具，資源較多者便更容易透過科技進一步放大優勢，令原有教育差距和階層流動問題進一步惡化。這不只是科技問題，更是教育公平問題。政府若真心推動AI普及，便應考慮如何透過公共教育資源、院校授權、圖書館系統或青年支援計劃，縮窄不同階層在AI使用能力與資源上的落差。

AI正在改變對能力的定義

勞動市場方面，年輕人的焦慮同樣真實。AI最先取代的，往往不是高層決策者，而是初級白領、文書支援、資料整理、內容初稿等入門工作。這些崗位一向是年輕人累積經驗、建立職場能力的重要起點。若基礎職位被大幅壓縮，年輕人便可能面對「未入行已被淘汰」的困境。政府在討論人工智能推動經濟發展時，不能只強調生產力提升，也應同步思考青年就業培訓、職位轉型支援，以及企業在應用AI時對人力重整的社會責任。

更值得警惕的是，AI的普及正在改變社會對「能力」的定義。當大部分人只使用標準化、平台化、由科技企業提供的工具時，知識生產與資訊分發的主導權，便更集中於少數掌握技術、算力與數據的平台手中。這未必是陰謀，但確實是一種權力重新分配。若公共政策未能及早介入，規範平台責任、提升演算法透明度、保障用戶資料與知情權，社會便可能在追求便利的同時，逐步失去對知識、判斷與自主性的掌控。

別讓AI搶走願意思考的腦袋

因此，香港對AI的討論，不應只停留在「用或不用」，而應進一步走向「如何用得有界線、有能力、有保障」。教育局、大學、企業與政府部門應共同建立一套更完整的AI治理思維，包括學術誠信規範、數碼素養教育、青年技能轉型、平台問責，以及技術公平可及。只有當制度走在技術前面，社會才不會在效率狂奔之中，付出難以逆轉的代價。

AI當然不是洪水猛獸。它可以是強大的輔助工具，也可以成為促進學習與創新的助力。但真正重要的，從來不是AI會否比人更快，而是人在使用AI的過程中，會否逐漸放棄思考、逃避判斷，甚至失去持續成長的能力。

我不是害怕AI搶走飯碗，而是更擔心，它先搶走我們願意思考的腦袋。對香港而言，這不只是個人成長問題，更是教育質素、青年發展與社會公平的政策課題。若我們今天只看到AI帶來的便利，而忽略它對思考能力與制度公平的長遠影響，未來失去的，恐怕不只是某些工種，而是一整代人的判斷力與自主性。

作者李安妮是香港在讀大學生，關注人工智能對教育及青年就業的影響。

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