来稿作者：吴凯轩

施政报告提出拨款三亿元，成立“社福AI实验室”，物色社福服务中可应用AI的场景，并资助AI方案的开发和试行。我受过社工训练，现在在AI行业工作，我认为时机合适：政府推算，到2046年，本港65岁或以上人口将占总人口36%；院舍早已要靠输入护理员；前线社工每星期花多少时间写个案纪录、填表格，行内人心中有数。

社福AI必须精准理解本土广东话

实验室要问的第一个问题，不应是“AI可以接手哪些工作”，而是“AI听不听得明它要服务的人”。在香港，这个答案离不开广东话。不是网上充斥的书面中文，而是深水埗一位90岁婆婆形容头晕的说法，是天水围一位照顾者解释丈夫为何不肯吃饭的语气。

大部分大型AI模型的广东话，都是无意中学回来的。去年在计算语言学重要会议CoNLL发表的基准研究HKCanto-Eval发现，即使最强的商用模型，处理广东话词汇和本地文化知识时仍有明显不足；研究者认为，模型的广东话能力主要来自海量书面中文资料中零星夹杂的广东话。（声明：研究作者之一是我公司的研究员。）一个读得懂正式中文的模型，仍然可能听错长者形容痛楚、金钱或寂寞的字眼。

在社工专业，这种失误有个名称。我们不会用案主听不懂的语言做评估；遇上语言障碍，会找传译员或懂案主语言的同事，因为接案面谈中的误解不是错字，而是被漏掉的风险。接听热线、撮写个案纪录、筛选转介的软件，理应符合同一标准。

资助社福工具必须通过三项测试

因此，我建议实验室在资助任何工具之前，先做三项测试。

第一，用口语广东话、与真正的使用者一起测试。不是翻译过来的考卷，也不是会议室里的示范，而是在取得同意下，录下长者、照顾者和前线同工的真实对话，包括俗语、中英夹杂和不同口音。然后公开结果，连失败之处也公开，让每间采购工具的机构都看得到它的表现。

第二，指定负责人，并确保转介畅顺。个人资料私隐专员公署2024年发布的《人工智能：个人资料保障模范框架》，已要求机构按风险高低决定人为监督的程度。在社福服务，大部分对话都有风险。任何与服务使用者对话的系统，一旦有人提到自残、虐待、欠债或跌倒，就应立即转交社工；这个转介机制，应该每月测试一次。

第三，服务使用者的资料要留在香港，存放在服务机构自己控制的系统。社福个案纪录是最敏感的个人资料之一：健康、家庭冲突、财务、入境身份。施政报告提出，创新科技及工业局会挑选试点部门，在采购面向公众的AI服务时，要求投标者就所采用的AI技术作出安全和道德合规申报；以公帑购买AI的受资助机构，以及他们的服务使用者，也应得到同等保障。

AI更适合做幕后辅助工具

这不代表要停步。AI在社福界最有用的工作，很多在幕后，风险较低：替社工起草个案纪录再由社工核实、在服务目录中找出合适的服务、培训新同工。我任职的公司曾与香港中文大学那打素护理学院合作，开发一位说广东话的“虚拟长者”，让学生在面对真实病人之前，先练习心理治疗对话，今年在日内瓦国际发明展获得“评审团嘉许金奖”。这类工具能增加人手的承载力，又不必把一部未经测试的机器，放在一个脆弱的人与他需要的帮助之间。

香港有一项少有城市拥有的优势。全球有超过8,500万人说广东话，但大型AI公司往往把它放在次要位置。若实验室从一开始就坚持广东话，香港可以建立整个广东话世界都想仿效的社福AI；否则，我们只会引入为别的语言而设计的工具，而最先被误解的，将是我们最年长的市民。

第一项测试几乎不用花钱：在实验室资助任何工具之前，先请它跟深水埗的一位婆婆聊聊，再听听它听到了甚么。

作者吴凯轩为香港中文大学社会工作硕士，企业传讯总监。

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