科大調查：73% 在職港人常用 AI，六成從未接受培訓
使用率是全球平均的兩倍多，但培訓與內部政策都追不上。當中一個數字特別值得留意：接近一半人講不出自己的崗位應該怎樣用。
調查實際發現了甚麼？
香港科技大學公布在職人士使用 AI 的調查結果。六組數字之中，有三組值得分開看。
- 72.7% 受訪在職人士每日或每周在工作中使用 AI，全球平均為 31%——即是本地使用率是全球平均的兩倍多。
- 約 六成受訪者從未接受過任何 AI 培訓。
- 約四成受訪者覺得 AI 減低了自己的工作安全感。
- 沒有時間——50.3%
- 不知道從何開始——47.9%
- 找不到適合自己崗位的學習路徑——46.6%
- 73% 受訪者不知道政府已發出的 AI 政策、法規或指引。
- 只有 28% 表示所屬機構已制定 AI 相關政策，近半數表示未有。
為甚麼「課程不夠多」不是問題？
學習障礙第三位那個 46.6%，是整份調查最值得留意的一項。
因為通用的 AI 課程，香港從來不缺。工作坊、線上課、免費講座，數量一直在增加。如果問題只是「沒有課程」，這個比例不會這麼高。
真正缺的是「我這個崗位、這件工作，實際應該怎樣用」。
一位社工、一位小學老師、一位中小企會計，聽同一堂「AI 應用入門」，走出來的感受多數一樣：講得很好，但回到自己的桌面，不知道由哪一件事開始。
課程教的是工具，缺的是把工具接上自己那份工作的那一步。
七成人不知道政府有指引，代表甚麼？
這一組數字的實際意義，比表面嚴重。
政府與私隱專員公署近年已發出多份指引，包括《人工智能（AI）：個人資料保障模範框架》與《僱員使用生成式 AI 的指引清單》。但調查顯示 73% 在職人士並不知道它們存在。
把兩組數字放在一起看，情況就清楚了：七成多人每日在用，七成多人不知道有規則，近半數機構自己也沒有訂規則。
對處理客戶或服務對象資料的機構而言，這代表風險比想像中前置——不是「將來要處理」，是已經每日在發生。學校那一邊的具體做法，我們在學生資料可以放邊寫過。
機構應該怎樣讀這組數字？
我們的看法是：這份調查同時指出了兩件應該一起做、而多數機構分開做的事。
- 培訓要由崗位出發，不是由工具出發。與其開一堂「AI 入門」給全機構，不如先問三個崗位：你每星期重複做最多次的三件事是甚麼。
- 內部政策要與培訓同步。不要等培訓做完一年才訂規則——因為同事在培訓之前已經在用。
第二點特別容易被推遲，因為「訂政策」聽起來像大工程。實際上一頁紙做得完，關鍵不在寫得多仔細，而在有沒有人決定誰負責。
可以先做哪一步？
如果貴機構未做過任何一項，建議由最便宜的一步開始：問三位不同崗位的同事，過去一個月用 AI 做過甚麼。
答案通常會比預期多，而且會直接告訴你兩件事——培訓應該由哪個崗位開始，以及政策應該先管哪一類資料。
時數怎樣排、由哪一步開始，我們在教師 AI 培訓實際要多少小時那一篇拆得比較細，學校以外的機構同樣適用。
常見問題
呢個調查訪問咗幾多人？
公開報道未有一致的樣本數字，我們不會在此引述未能核實的數目。可以確認的是調查對象為香港在職人士，並與全球平均值作對照。詳細方法學應以科大公布的原文為準。
六成人未受訓，係咪代表要即刻開班？
不一定。調查同時顯示最大障礙是「找不到適合自己崗位的學習路徑」——開一堂通用課，很可能只是令這個數字變成「上過課但仍然不知道怎樣用」。先問清楚三個崗位實際卡在哪裡，再決定課程內容。
機構未有 AI 政策，第一步應該寫咩？
不用一開始就寫得完整。最少三項：哪些工具獲准使用、哪些資料不可以輸入、出事時通知誰。一頁紙做得完，之後再按實際情況補。
- 〈科大調查：逾7成受訪職人常用AI但6成沒受訓〉，《香港01》（2026 年 8 月 10 日）。
- 〈科大調查逾七成在職港人常用 AI 遠超全球平均〉，unwire.hk（2026 年 8 月 11 日）。
- 〈科大調查指本港72.7%受訪者工作中使用AI〉，東網（2026 年 8 月 10 日）。
- 個人資料私隱專員公署《人工智能（AI）：個人資料保障模範框架》及《僱員使用生成式AI的指引清單》。
如果想把培訓設計成「由崗位出發」，可以把團隊現時最花時間的幾件事告訴我們。
