江苏
文｜邓飞
《香港01》日前报道，劳福局推算2028年本港整体人力仍短缺约13万人，文书支援人员却可能过剩2.5万至3万人，应届毕业生及中年文职人员尤其承受转型压力。这些是推算，不能直接等同裁员人数，但已揭示一个问题：社会缺人，不代表每个求职者都能找到合适工作；企业提高效率，也不代表青年自然获得更多入行机会。
过往，青年可以从资料整理、文件草拟等初级工作累积经验，逐步承担复杂职务。当AI接手部分基础任务，就业阶梯的第一级便可能收窄。如果雇主只要求新人“有经验、懂AI”，却减少培育新人的机会，青年便容易陷入没有经验难入职、没有工作难累积经验的困局。
笔者认为，提出按专业背景及能力分层学习AI：技术专业青年要深入行业，非技术专业青年则由清晰提问、掌握分析方法，逐步进阶至工作自动化。这套思路可以转化为回应就业错配的培训方案。
首先，AI课程应围绕具体工作设计。学员须学懂界定问题、提供资料、设定限制，再核对输出。例如处理客户查询，不能只求生成流畅答案，还须辨识哪些承诺超出公司权限、哪些资料需要查证。培训的成果，应是能交付、可检验的工作，而非记住几组提示词。进阶学习则应要求学员完成一个真实项目，例如把订单整理、库存提示与客户跟进连接起来，并保留人工复核。技术专业青年可与商科、设计及社会科学学生合作，从企业的实际困难出发，学习成本核算和成效评估。这样建立的作品及经验，才有助青年跨过求职门槛。
然而，青年AI教育还须再走一步：让青年具备运用AI开创自己事业的能力。当传统入门职位收缩，社会除了协助青年竞逐现有职缺，也应支持他们发现需求、设计服务，逐步建立自己的客户和收入来源。网红与文创就是一个方向。青年可以利用AI辅助资料搜集、分镜、字幕、翻译及剪辑，制作香港社区故事、文化导赏或专业知识内容。但工具普及后，单靠大量生成内容，很难形成持久优势。课程须同步教授采访查证、原创叙事、版权意识及受众分析，让青年以内容特色建立信任，再探索委托制作、授权或订阅等收入模式。
“一人公司”亦值得纳入生涯教育。青年可从一项范围清楚的服务起步，例如协助小店制作多语言商品介绍、建立预约流程，或整理客户查询。AI有机会降低部分制作及行政成本，但经营者仍须负责品质、交付和客户关系。培训应让学员经历访谈需求、制作样本、报价及试单的过程，理解有人愿意付费，才是商业模式的起点。理财投资与量化交易同样可以成为学习方向，但须建立扎实的数据及风险教育。课程可由财务资料整理、策略研究和模拟交易入手，要求学员检验数据品质、交易成本及模型假设，理解历史回测并非未来盈利保证。进一步的事业机会，也可以是开发研究或风险分析工具；涉及向他人提供金融服务时，更须先厘清适用的监管要求。培育金融科技能力，应着重可验证的专业成果。
要让上述路径落地，大专院校、职训机构及青年组织可与中小企合作，提供有导师、有报酬的实作项目，配合工具使用支援及小额试验资助。成效评估应追踪学员能否完成项目、获得聘用或取得客户，而非只计算上课人次。对资源较少的青年，更要提供设备及指导，避免AI能力差距演变为新的机会差距。同时，中年文职人员的行业经验值得保留。培训可协助他们把熟悉的流程转化为AI应用，企业亦应提供在职学习及内部转岗机会。创业可以增加选择，却不能取代雇主培训新人和政府支援转型的责任。
面对AI，香港需要把就业教育延伸至创造收入与经营事业的教育。青年既要懂得用工具完成工作，也要懂得观察需求、建立信任和承担责任。让技术能力连接真实市场，让青年有条件试做、有机会成长，才能把对职位流失的焦虑，逐步转化为掌握前途的能力。
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