作者：全國政協委員 蔡榮星

    作為新一輪科技革命的前沿技術，大模型賦能，生成式人工智能（AI）正在引發新一輪智能化浪潮。近年致力發展高新科技產業的香港，在新一輪的科技浪潮當中，特別是人工智能技術和相關產業方面的發展，又應如何部署呢？

    特區政府於2022年底發表《香港創新科技發展藍圖》，銳意將香港發展成為國際創新科技中心。其中一項措施就是「加速建設超算中心，助人工智能發展」。事實上，「人工智能（AI）與數據科學」現時已被香港特區政府列為三大新型工業發展產業之一，然而，受到重視之餘香港的人工智能產業卻面對很多難題及挑戰。

    去年生產力局公布一份題為《香港人工智能產業發展研究》的報告，指出目前香港AI行業存在的最大挑戰主要是算力不足、數據不足、技術人才招聘難，其中，香港受訪AI相關企業中49%的企業稱在招聘技術人才方面存在困難。人工智能時代，算力成為推動人工智能發展應用、催生新質生產力的基座和引擎。同時，人工智能需要海量數據，從複雜數據當中辨識出模式並作出「思考」。算力不足、數據不足，對香港AI行業而言是「致命傷」，若沒有對策對症下藥，一切發展藍圖只會淪為空談。

    要提升運算能力，香港需要一個高性能計算中心。據了解，數碼港的人工智能超算中心將分階段落成，最快於今年內投入服務。未來憑着配備強大的計算資源，能夠滿足人工智能算法對運算能力的巨大需求。除了硬件投入，優化算法和軟件也能顯著提高運算效率。香港可以鼓勵和支持本地研發團隊開發更高效的算法和軟件工具，以減少對硬件資源的依賴。

    現時本地高等學府已投入提高AI運算力及對AI應用的「征途」當中。例如由香港科技大學副校長郭毅可教授領導，聯合本地四所頂級學府香港大學、香港中文大學、香港理工大學、香港城市大學，以及新加坡國立大學創辦的香港生成式人工智能研發中心，專注研發生成式人工智能技術。目前，內地已有大型科技企業從零開始建立基礎人工智慧模型，未來香港需要的就是加強與內地政府及企業的合作，通過內地現有人工智能領域中強大的運算力，作為香港提高人工智能算力的捷徑。

    香港在發展人工智能產業鏈方面，除了提升運算能力外，大數據收集能力是另一關鍵。現時，由政府營運的數據開放平台Data.gov.hk，建立了一個安全、可靠的數據共享平台，鼓勵政府、企業和研究機構共享數據。未來可以進一步擴展，納入更多領域的數據集。同時，利用物聯網IoT技術，實時收集由城市基礎設施、交通、環境監測等領域部署傳感器收集的大量數據。這些數據可以用於訓練和優化AI模型，提高其預測和決策的準確性。不過，香港地方不大，數據量或未能滿足對AI訓練的需求，因此香港可以與其他地區建立數據交換機制，共享彼此的數據資源。

    去年11月，全國網絡安全標準化技術委員會發布《網絡安全標準實踐指南—粵港澳大灣區跨境個人信息保護要求（徵求意見稿）》，預備就粵港澳大灣區範圍內的10個城市完善個人信息跨境傳輸及處理制訂安全指引，顯示未來大灣區各城市數據共享將會實現。與香港日常往來甚繁的粵港澳大灣區各個城市，若能進一步與香港加強合作，建立大灣區數據共享平台，不僅可以豐富香港的數據集，還能促進大灣區內的科研合作和技術交流。

    香港在發展人工智能產業時，面對算力不足、數據不足的挑戰，可以開展與內地在算力技術及數據交換的合作，借內地人工智能發展的「東風」，構建AI產業樞紐，在AI發展熱潮下，實現建成國際創新科技中心，絕對是指日可待。

    頂圖：「香港生成式人工智能研發中心」（HKGAI）在香港國際創科展2024中，首次向公眾展示一系列人工智能科研項目及開發成果。圖：香港科技大學