來稿作者： 鄧飛議員

《香港01》日前報道，勞福局推算2028年本港整體人力仍短缺約13萬人，文書支援人員卻可能過剩2.5萬至3萬人，應屆畢業生及中年文職人員尤其承受轉型壓力。這些是推算，不能直接等同裁員人數，但已揭示一個問題：社會缺人，不代表每個求職者都能找到合適工作；企業提高效率，也不代表青年自然獲得更多入行機會。

過往，青年可以從資料整理、文件草擬等初級工作累積經驗，逐步承擔複雜職務。當AI接手部分基礎任務，就業階梯的第一級便可能收窄。如果僱主只要求新人「有經驗、懂AI」，卻減少培育新人的機會，青年便容易陷入沒有經驗難入職、沒有工作難累積經驗的困局。

筆者認為，提出按專業背景及能力分層學習AI：技術專業青年要深入行業，非技術專業青年則由清晰提問、掌握分析方法，逐步進階至工作自動化。這套思路可以轉化為回應就業錯配的培訓方案。

首先，AI課程應圍繞具體工作設計。學員須學懂界定問題、提供資料、設定限制，再核對輸出。例如處理客戶查詢，不能只求生成流暢答案，還須辨識哪些承諾超出公司權限、哪些資料需要查證。培訓的成果，應是能交付、可檢驗的工作，而非記住幾組提示詞。進階學習則應要求學員完成一個真實項目，例如把訂單整理、庫存提示與客戶跟進連接起來，並保留人工覆核。技術專業青年可與商科、設計及社會科學學生合作，從企業的實際困難出發，學習成本核算和成效評估。這樣建立的作品及經驗，才有助青年跨過求職門檻。

然而，青年AI教育還須再走一步：讓青年具備運用AI開創自己事業的能力。當傳統入門職位收縮，社會除了協助青年競逐現有職缺，也應支持他們發現需求、設計服務，逐步建立自己的客戶和收入來源。網紅與文創就是一個方向。青年可以利用AI輔助資料搜集、分鏡、字幕、翻譯及剪輯，製作香港社區故事、文化導賞或專業知識內容。但工具普及後，單靠大量生成內容，很難形成持久優勢。課程須同步教授採訪查證、原創敘事、版權意識及受眾分析，讓青年以內容特色建立信任，再探索委託製作、授權或訂閱等收入模式。

「一人公司」亦值得納入生涯教育。青年可從一項範圍清楚的服務起步，例如協助小店製作多語言商品介紹、建立預約流程，或整理客戶查詢。AI有機會降低部分製作及行政成本，但經營者仍須負責品質、交付和客戶關係。培訓應讓學員經歷訪談需求、製作樣本、報價及試單的過程，理解有人願意付費，才是商業模式的起點。理財投資與量化交易同樣可以成為學習方向，但須建立扎實的數據及風險教育。課程可由財務資料整理、策略研究和模擬交易入手，要求學員檢驗數據品質、交易成本及模型假設，理解歷史回測並非未來盈利保證。進一步的事業機會，也可以是開發研究或風險分析工具；涉及向他人提供金融服務時，更須先釐清適用的監管要求。培育金融科技能力，應着重可驗證的專業成果。

要讓上述路徑落地，大專院校、職訓機構及青年組織可與中小企合作，提供有導師、有報酬的實作項目，配合工具使用支援及小額試驗資助。成效評估應追蹤學員能否完成項目、獲得聘用或取得客戶，而非只計算上課人次。對資源較少的青年，更要提供設備及指導，避免AI能力差距演變為新的機會差距。同時，中年文職人員的行業經驗值得保留。培訓可協助他們把熟悉的流程轉化為AI應用，企業亦應提供在職學習及內部轉崗機會。創業可以增加選擇，卻不能取代僱主培訓新人和政府支援轉型的責任。

面對AI，香港需要把就業教育延伸至創造收入與經營事業的教育。青年既要懂得用工具完成工作，也要懂得觀察需求、建立信任和承擔責任。讓技術能力連接真實市場，讓青年有條件試做、有機會成長，才能把對職位流失的焦慮，逐步轉化為掌握前途的能力。

作者鄧飛是第八屆立法會教育界議員、教聯會副會長。

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