兩個「對話機制」，同一道治理考題
9月23日至25日，國家主席習近平對美國進行國事訪問。中美雙方同意建立人工智能對話，交流相關風險與惠益，下次對話將於今年11月舉行，並建立人工智能事件溝通渠道。雙方亦同意構建基於尊重、公平、對等的建設性戰略穩定關係。1 2
這些成果不代表中美在科技、產業和安全上的分歧已經消失。峰會後的分析亦指出，雙方尚未公布前沿模型評估、事故通報或人類控制等具體安全機制。3 但在競爭激烈之際，兩國仍願意為人工智能風險建立溝通渠道，說明一個基本事實：科技可以競爭，安全底線不能失守；發展可以提速，失控風險必須共同管理。
同期香港正推進另一個重要機制——「AI城市大腦」。香港首份五年規劃提出，以人工智能、大數據及物聯網連結跨部門資訊，做到實時感知、風險預警、即時預測和協同處理；同時要求優化數據治理，對接國家及國際數據安全規則。4 一邊是大國之間建立AI風險對話，一邊是香港把AI引入城市治理，兩者共同回答的，都是如何在創新與安全之間建立秩序。
城市大腦不是「炫技工程」，而是公共服務中樞
政府公布，「AI城市大腦」首階段預計成本約二億元，目標於2028年第一季完成首階段建設，同年第三季優先接駁1823及應急相關系統。首階段以「政府雲」為底座，將山泥傾瀉警告、水浸監測等系統接入，以提升颱風、暴雨、塌樹、道路阻塞等事故的預警和跨部門調度能力；全面成熟運作估計需時六至九年。5
我認為，社會不應只問系統有多少算力、模型有多先進，更應問：暴雨來臨前，預警能否提早十分鐘？999能否更快辨識最危急個案？1823投訴能否縮短流轉時間？前線人員能否在同一畫面掌握道路、水浸、救援和醫院容量？若市民感受不到更安全、更快捷、更可靠的服務，再宏大的科技名詞也只是一塊漂亮招牌。
以醫者之眼看人工智能：可以輔助診斷，不能代替責任
從醫多年，我深知先進儀器能提升效率，卻不能取代臨床判斷。人工智能如同診斷工具，數據則像血液檢查和影像報告：資料不完整，模型便可能誤判；指標設計偏差，結果便可能偏離真實需要；即使演算法準確，也必須由具專業責任的人員覆核。
《施政報告》提出在放射診斷中心使用AI標註及分流，使電腦掃描及磁力共振年度服務量較一般設施增加約四成；同時，長者健康評估服務量將增加超過一倍，最長輪候時間縮減三分之二，家庭醫學門診每年增加約22萬個名額。6 這些措施提醒我們，醫療AI的價值不是取代醫護，而是把有限的人力放到最需要專業判斷、溝通和照顧的地方。
因此，凡涉及醫療、福利、執法和緊急服務的AI決定，都應保留人工覆核、申訴和更正機制。市民有權知道哪些決定由演算法參與、使用哪些類型資料、誰對錯誤負責。沒有清晰責任鏈，再聰明的系統也可能成為治理盲點。
安全不是創新的煞車，而是長遠發展的底盤
有人擔心城市數據互聯會否變成過度收集。這份關注值得正面回應。國家安全、網絡安全和個人私隱並非互相排斥，而應共同構成可信治理的底盤。政府應落實「最小必要收集」、資料分級、權限隔離、全程留痕和定期刪除；對高風險模型進行紅隊測試及獨立審計；一旦出現資料外洩、錯誤分流或模型失準，必須有清晰通報時限和補救程序。
香港背靠祖國、聯通世界，既熟悉國家發展和安全要求，也擁有普通法制度、國際金融市場和專業服務體系。我們可在大灣區豐富應用場景中測試公共服務AI，再以香港的法律、審計、認證、保險和風險管理能力，把可信標準轉化為可供內地企業「走出去」使用的國際接口。這正是香港由「超級聯繫人」進一步成為「超級增值人」的應有之義。
三項建言：讓「城市大腦」有腦、有心、有底線
第一，建立公共演算法問責清單。凡高風險公共服務AI項目，應公布用途、資料類別、準確率、人工覆核安排、申訴渠道及責任部門，並按年更新實際成效與事故紀錄。
第二，設立醫療與公共服務AI安全沙盒。由創科、醫療、私隱、網絡安全及法律專家共同制定測試標準，先在受控場景驗證模型的準確性、公平性、抗攻擊能力與可解釋性，再逐步擴大應用。
第三，以市民可感的指標衡量成效。與其只報告接入多少數據庫，不如公布水浸預警提前量、救援調度時間、醫療輪候縮短幅度、1823處理效率、模型誤判率及市民申訴結果。科技治理最終要接受民生結果的檢驗。
結語：真正的智慧，是把人放在中心
中美建立AI對話，反映世界已進入既競爭又必須管控風險的新階段；香港建設「AI城市大腦」，則是把人工智能由產業政策推進至城市治理的關鍵一步。
以醫者之心看城市治理，我始終相信：最好的技術，不是讓人敬畏機器，而是讓長者少等一點、讓救援早到一步、讓前線多一分判斷時間、讓每一名市民更有安全感。香港要建設的，不應只是反應敏捷的「大腦」，更應是一套有溫度的服務系統、一條守得住的安全底線，以及一個能對國家有貢獻、對世界有說服力的治理方案。