行至“第二階”香港AI前路怎么邁？

在以金融實力著稱的香港，人工智能（AI）已被確立為核心發展領域。這片中西交匯、聚集多所頂尖高校、擁有豐富海內外人才的創新土壤，如何與充沛的金融資本配合、轉為可持續發展的競爭力？香港城市大學協理學務副校長（數碼學習）張澤松教授，作為一名AI硬件安全專家和數字教育長期推動者，他從多個維度向本刊記者分享了他的觀察。

香港城市大學協理學務副校長（數碼學習）張澤松教授

記者：自2022年底AI爆發以來，您觀察到香港AI領域最大變化是什么？整體發展目前處于什么階段？

張澤松：最大變化是越來越多國際大咖來港，比如城大引進了馬維英教授（微軟亞洲研究院常務副院長、清華大學智能產業研究院首席科學家），他們帶來平臺和模型資源。幾乎每所大學都有類似頂尖人才，年輕教授能量充足，在算力、硬件、模型等領域專家充足。從基礎設施看，香港人工智能超算中心已于2024年12月投入服務，我本人也曾參與超算工作，可以看到這些設施提供了扎實的算力基礎。如果用數字1-5階段比喻香港AI產業發展階段，我認為目前處在2左右，基礎盤已有，但迭代、加速空間巨大。

記者：近期金融AI迅猛，港股也現壁仞科技等國產GPU企業IPO熱潮。您認為這對香港AI生態有何影響？香港如何確保自身獨立優勢，而非僅做融資平臺？

張澤松：這類IPO是有必要的，科研離不開資金支持，這是一個迭代發展的過程。社會需求會自然篩選出那些專注、有實力的企業，推動行業最終走向穩定發展。香港應當打造更多AI落地場景，把科研成果轉化為可推廣的應用產品。我們希望看到更多企業有實質性投入，比如阿里巴巴集團與螞蟻集團在港自置地標性總部，這不僅把香港作為銷售點，更意味著能在本地開展更多研發。要想真正地推動產學合作，我建議可以參考美國舊金山灣區的模式，企業開放地提出實際問題，經過適當梳理和“包裝”后，由大學的團隊來嘗試提出解決方案。這個過程需要磨合、要定義清楚問題，再以案例形式開展合作。這種機制必須建立起來，否則大學容易陷入自我循環，只關注發表論文；而企業仍面臨一堆難題，最終只能自己解決——那樣的狀態是不健康的。要推動這種聯動，不能只靠個別教授去對接眾多公司，雙方都需要投入更多精力和配套支持，各自向前多邁一步。

記者：普通大眾對AI認知多停留在便利應用，您怎么看待這一現象？未來香港教育系統該樹立怎樣的AI理念？

張澤松：社會整體的數字素養基礎仍需加強。比如編程技能，并非新事物，但在AI時代尤為重要。當你接到無聲騷擾電話時，如果你會編程，就知道這是程序自動撥打，這能增強你的防護意識。所有AI模型都是編程編出來的，現在區別是人編還是機器編。我們至少需看得懂，否則只能被動地接受。教育者需認清“最應堅守”和“最需革新”的部分。打個比方，古代沒電梯只能爬樓梯；現代有電梯，但有人卻一層樓梯都不愿意爬。同理，如果大家過度依賴AI、把很多需要自己思考的部分都交給AI去做，最后難免喪失獨立思考的能力，成為AI附屬品。教育者要重點培養學生溝通、團隊協作、表達能力，同時激發學生的求知欲。我自己也會鼓勵學生使用AI，但學生必須清楚地理解每個階段、環節為什么這樣做，而不是把一整件事情打包丟給AI。此外，我希望越來越多計算機系、人工智能相關專業的畢業生進入教育界，同時也期待現有的教師加強相關知識與技能的學習，使自身能力結構更加完善。

記者：面對全球AI在“算力突破”和“場景應用”上的路徑分野，您認為香港最適合扮演什么角色？這一定位如何能轉化為可持續的競爭力？

張澤松：香港“背靠祖國、聯通世界”的優勢，給許多技術開發者提供了得天獨厚的條件。如果香港在AI領域僅是一個consumer，那并非最佳定位。我們應當面向世界，提出更多具有全球視野的應用案例。從路徑選擇來看，國家更側重于不同AI場景的應用建設。我個人認為這是更良性的發展路徑，因為它能催生豐富的市場，而市場自然會帶來大量需求。我們并非沒有可用的計算資源或算力，但廣泛研究、適配各類芯片的最終目標是創造出某種“超級AI”。然而說到底，這樣的超級AI究竟會有多少人使用？目前來看，兩條路徑都在推進。我更傾向于將AI發展民用方向，服務于全社會、為全人類做貢獻。我對未來持樂觀態度，拿計算機的發展舉例，從機械計算機到電子計算機至今不過七十年，在人類歷史長河中，這并不算長。AI發展至今，我們可能覺得一年內變化很大，但從歷史尺度看，時間還很短。有沒有什么事是永遠學不會、做不到的？我不這樣認為。只要一步步來，凡事都是人想出來的，總會有解決的辦法。

來源：香港經濟導報

作者：本刊記者 趙芃程