觀點
黃偉豪：AI普及化的代價：香港教育不平等會否加速？
【明報文章】香港政府預計即將發布《中小學數字教育藍圖》（《藍圖》），並明確把「數字教育」推進到「人人可及」的層次。問題在於：AI（人工智能）一旦正式進入課堂，會否在實際落地過程裏反而擴大香港既有的教育不平等？答案並非一定悲觀，但風險確實存在，而且值得在政策推出之前就正面處理，而非等到差距成形之後才補救。
「有」不等於「用得到」
AI普及的本意，是以制度力量把新能力變成公共資產。然而教育政策的經驗告訴我們：「有」不等於「用得到」，「用得到」也不等於「用得好」。若缺乏基建、制度支援、教師能力建設與校本文化，AI會更像一個加速器：能夠用的人，用得更快更好；原本落後的人，可能因跟不上新學習方式而進一步被拉開，最終便出現一種新的「數字教育鴻溝」。
美國智庫蘭德公司（RAND）的2024年研究報告Using Artificial Intelligence Tools in K-12 Classrooms（註），提供了一個值得香港借鏡的視角。該研究透過美國全國性的教師與學區調查及訪談指出，AI的擴散，並非在條件相若和資源相近的環境裏發生——「歷史上較具優勢」的學區，在使用AI改善教與學過程中，更具資源與優勢，但也加劇既有的教育不平等。
把這個推論放到香港，同樣成立。本港學校之間在資源、師資、支援與校本文化方面，本就存在差距。AI若在不對稱支援下普及，很可能再擴大這些差距。
於教學層面，AI最常被用於「調整內容」與「生成材料」。RAND研究指出，使用AI的教師，常用它來把教材調整到合適程度，支援學習差異，生成測驗、課堂活動或作業。
這些用法，確實能夠減輕教師負擔，也可能使個別化學習更加可行。不過同一研究亦指出，教師對AI的主要疑慮，集中於社會整體影響、資料私隱、偏見等；而AI生成內容的質素亦未必穩定，教師多把它視為「起點」，而非可以直接採用的成品。
AI「用在哪裏」 值得警惕
這帶出一個重要矛盾——AI在教育上的價值，需要高度專業判斷去把關、核實、修訂與評估；惟最缺乏時間、支援與專業發展機會的教師，往往最難建立這些能力。若政策只提供工具，卻未同步提供可持續的專業支援，AI可能被用作「省時捷徑」，導致教材碎片化、內容偏誤、跟課程標準或學校教學序列不一致，最終受影響最大的，常是學習基礎較弱、需要更高質量教學結構支撐的學生。
更值得香港警惕的是，AI普及後的不平等，不止出現在「用不用」，更會出現於「用在哪裏」。不少校園最自然的路徑，是把AI用在「教」：備課、出卷、改卷、生成練習，強調效率及可量化產出。效率當然重要，尤其在教師工作量沉重的現實下；不過，如果AI主要被用作更快的操練工具，便可能加深「考試導向」下的分層——學習能力強的學生，用AI更快擴展閱讀、寫作與解題，得到更多高階練習與即時反饋；學習能力弱的學生，則可能被AI「灌輸」更簡化、更低水平的內容，長期困在較低天花板的學習路徑。差異化原本旨在扶弱，但如果缺乏清晰的學習目標與專業監督，差異化也可能變成「永久分流」，把不平等內化為教學設計的一部分。
相對地，一些內地學校的實踐經驗提示我們：AI真正能夠帶來學習改變的地方，往往在「學」而不止在「教」。筆者探訪過的部分內地學校，把AI嵌入探究式、問題本位的學習流程：重視如何提出好問題、如何與AI互動以修正思路、如何總結學習流程、如何令成果以多元方式呈現，並把AI視為協助反思與評估的「第二雙眼睛」。更重要的是，這些做法之所以可行，靠的不是單一工具，而是一整套支撐環境：有校長或領導層參與、有校內小組推展、有技術支援力量、有一站式資源平台、有清晰的使用規範與任務式管理，也有鼓勵展示成果、建立創新動機的校園文化。這些元素說明，AI教育的重點，不是把AI「放進課程」便算完成，而是要一併更新學校的教學法、協作方式與評估思維。
「數字教育」的成敗關鍵
香港政府推《藍圖》時所需要回答的，不僅是「是否推AI」，也是「如何推才不會加速不平等」。「數字教育」的成敗關鍵，不在「平均提供」，而在「優先補弱」。倘資源主要以一般撥款或競逐式計劃發放，最有能力撰寫計劃、配合行政要求，或已經有成熟團隊的學校，往往更能夠取得更多資源；但資源較弱的學校，更難把政策轉化為能力。AI時代的公平，需要「能力建設」式投入——把技術支援、人手、專業發展與平台治理支援，優先放到最欠缺的地方，確保每一所學校都至少具備安全、穩定、可持續地使用AI的基本條件。
第二個要點是，若香港希望AI成為學生的核心能力，便要確保學生學到的不止是操作技能，而是提問、推理、判斷、倫理與自我管理。否則，AI可能只會加快作業與練習的生產速度，卻不一定提升思維品質。這尤其關乎學習基礎較弱的學生——他們最需要的是清晰的學習路徑、足夠支援與高期望的教學設計，而不是更快的「低水平內容」。若政策能夠鼓勵學校以任務、合作學習與延伸學習方式管理AI使用，並要求學校建立對學習成效的系統評估，AI才可能真正成為縮窄差距的工具。
需正視校外因素差距
最後，香港亦需正視校外因素帶來的差距。AI普及之後，家庭資源更可能左右學生的使用強度：付費版工具、額外課外訓練、更佳設備、安靜和舒適的學習環境，都可能把差距向校外延伸。
政府若未能透過資源支援與校本安排來補位，AI所帶來的「增益」，便可能主要落在原本已具優勢的一群，最終令教育不平等於校外以更隱蔽但更堅固的方式加速成形。換言之，引入AI，若缺乏公共政策下的資源合理分配與能力建設，會帶來一種新的「數字教育鴻溝」。
註：Diliberti, M., Schwartz, H. L., Doan, S., Shapiro, A., Rainey, L., & Lake, R. J. (2024). Using Artificial Intelligence Tools in K-12 Classrooms. Santa Monica, CA: RAND.
作者是美國史丹福大學行為科學高等研究中心院士
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