當AI走進日常之後
AI極可能已打破傳播媒介發展的“三十年法則”，以飛速融入我們的日常生活。但在這一過程中，不同地區、國家都會因為其經濟文化背景的不一，致使其在“入室與摸索期”、“滲透與競爭期”以及“普及與常態期”這三個十年中有着不同的步速。而我認為，若要盡可能拉近民眾與AI技術之間的距離，應循教育、文化與保障三個方向入手。
之所以是這三者，而非算力、晶片或模型參數等技術因素，原因很簡單：當前世界各地的AI競賽，早已不只是技術競賽，而是一場社會競賽。真正決定一個地方能否順利邁向全民AI的關鍵，未必是能否研發出最先進的模型，而是有多少人願意使用、懂得使用，以及能夠安心使用AI。
換言之，AI的未來，某程度上取決於人，而非機器。
教育：讓理解AI的人不只是少數
一提起AI教育，不少人首先想到的往往是程式設計、演算法或機器學習，再來就是比拼不同AI工具、模型之間的優劣……然而，若全民AI是目標，教育的重點其實不在於培養每個人成為工程師，而在於讓更多人理解、駕馭AI。明乎此，那就會理解何以芬蘭近年的做法值得我們借鏡。
二○一八年，芬蘭政府與科技企業合作推出ElementsofAI課程，向全體公民免費開放。課程定位為一個六周短期課，共分六個章節，預計每周需花五至十小時閱讀，工作量不算太大；內容方面亦刻意降低技術門檻，不要求學員具備數學或編程背景，而是從最基本的概念出發，講解AI是甚麼、能做甚麼，以及不能做甚麼。這種做法背後反映出一個重要觀念：AI素養不應是專業能力，反而應逐漸成為公民能力。
而其實，“能力”這事，從來都不是一成不變——二十年前，電腦操作能力逐漸成為基本職場技能；十年前，網絡搜尋能力成為日常能力；未來十年，AI應用能力很可能會成為新的基礎能力。要注意的是，這裏所指的應用，不是指輸入指令要求AI替你生成圖片、回答提問，更是將它融入到你的工作領域來提升工作效率。正因如此，新加坡教育部長李智陞近來的演講才如此值得關注。李提出當地所有高等教育機構(IHL)的學生都將學習與其就讀領域相結合的AI技能，這一規定，提醒我們將AI結合正規課程的必要，而往後如何將相關理念延伸至中小學，甚至幼稚園課程，就更是各國教育部門都需正視的問題——當你知道芬蘭的幼稚園課綱已將AI納入其中，也許就知道將幼稚園定為起跑線並不是危言聳聽了。
文化：人機共存需要社會想像
然而，即使人人都學會使用AI，也不代表社會一定能夠接納AI；因為技術要進入日常生活，不單是功能問題，也是文化問題。就如網上購物初興之時，不少人都會諸多質疑，認為過程不如在實體店購物般實在，內心不踏實；電子支付未普及時，保安漏洞、個人資料外洩等擔憂亦不絕於耳——但其實直至今日，以上考慮尚未百分百被解決，不過亦無阻以上兩項活動的發展，原因無他：當社會上大多數人已逐步接納，並因應新技術已發展出一套生活習慣和集體想像時，“普及”一事已然成為事實。換言之，關鍵在於如何令大多數人接納，而不是要強逼所有人都非用不可；所以，此一工具、技術如何被再現、被論述、被想像，往往決定了它會怎樣被接納。
而這個被再現、被論述、被想像的過程，將現有媒體與新技術接上——電影、電視劇集、文字作品中描繪一件事物的模樣，左右了事物如何被定性；就如在不少西方科幻作品裏，人工智能經常以威脅者身份出現，例如失控系統、機械叛變等情節；相反，日本流行文化長期塑造出另一種想像。從阿童木、叮噹、小露寶等，科技經常被描繪成協助人類生活的伙伴。當然，這裏不是說媒介形象會是一切討論的依歸，但觀乎日本人對科技產品的高接受度，又在在說明了文化敘事對大眾認知的深遠影響。
目前，不少社會對AI的討論停留在兩種極端之間。一種將之視為救世主，認為任何問題都能透過技術解決；另一種則將它視作洪水猛獸，認為其只會搶走工作和製造風險。問題是，這兩種態度其實都忽略了一個事實：AI本質上只是工具，而工具如何被使用，取決於人。因此，建立健康的AI文化，不是要求所有人擁抱AI，而是讓社會能夠以較理性和成熟的態度看待AI。當人們既能看見機遇，也願意討論風險；既願意嘗試，也保留質疑空間，人機共存才有可能真正實現。
保障：信任才是AI普及的基礎
設施
若說教育決定能力，文化決定態度，那麼保障決定的就是信任，而信任，往往是最容易被忽略，卻又最重要的一環。
試想像一個情境。假如有一天，你求職時的履歷由AI篩選；申請貸款時由AI評估信用；接受醫療服務時由AI提供診斷建議。這些系統或許能提升效率，但如果你不知道它們如何運作、不知道資料如何被使用，也不知道出錯時誰需要負責，你是否真能放心接受？答案極有可能都是“不”。
歐盟近年制訂的AI治理嘗試，正是圍繞這個問題展開，當中的核心：《人工智慧法》(EUAIAct)自二○二四年生效，於二○二六年全面適用，成為全球首部全面性的AI監管法規。該法案將不同AI系統按風險程度分類管理，例如涉及教育、就業、醫療等範疇的高風險系統，需要符合更嚴格的透明度及安全要求。其核心精神相當清晰：技術可以創新，但創新不能脫離問責。除了歐盟之外，加拿大亦發佈《AIforAll》戰略，在建立信任、創造機會和強化主權三個大方向着力，希望在推高AI採用率的同時能為用戶帶來保障；韓國則開始研究AI倫理與責任機制，希望在技術創新與公眾利益之間取得平衡。這些舉措其實說明一件事：不是因為害怕AI而制定規範；相反，正因為相信AI將深刻改變社會，所以才需要提早建立規則。
歷史上每一次重要技術普及，其實都伴隨着制度建設。汽車出現後有交通法規；金融科技興起後有監管制度；互聯網普及後有資料保護法律。AI自然也不會例外。因為對普通市民而言，真正關心的從來不是模型參數，而是自己的權益能否受到保障。當人們相信制度能夠保護自己時，才更願意嘗試和接受新技術。所以，全民AI，終究是一場人的工程。
距離全民AI，我們到底還有多遠？若從技術角度看，答案或許是很近，甚或已經到達；AI已經開始走出實驗室，進入辦公室、校園、醫院和家庭。但若從社會角度出發，我們仍有不少工作需要完成、追趕，而假如我們認同“三十年法則”已然失效，那麼留給社會適應的時間，恐怕已經比想像中來得更少。正因如此，如何讓更多人跟上這場變革，避免新的數碼鴻溝持續擴大，已經不再只是教育議題、科技議題或政策議題，而是整個社會共同面對的課題。畢竟，在AI時代，最值得關心的從來不是機器能走多快，而是當機器不斷向前時，我們能否讓更多人一起跟上、並肩前行。
蕭家怡（文化評論人）