【香港中通社三月十一日電】（香港中通社記者 徐嘉儀）香港理工大學計算機及數學科學學院副院長（環球事務）及電子計算學系教授楊紅霞十一日接受香港中通社採訪時表示，相比其他地方，香港發展生成式AI有局限性和更大的挑戰，這就需要善用優勢「集中力量幹大事」。

　在工業界待了十五年，曾組建阿里巴巴、字節豆包大模型團隊，如今轉戰學術界，楊紅霞選擇了香港，看中的是這裡的人才和教育，這也是香港發展AI的優勢所在。她希望來香港做更多高精尖領域的探索，讚香港有不少科研成果在內地各個地方進行轉化，賦能重要產業。

　然而，面對大模型不斷推陳出新，地方小、人力貴的香港，能否在AI發展上奮起直追？香港在AI產業的落腳點又在哪裡？

　楊紅霞指出，香港最大的挑戰是缺乏算力資源，「但大灣區是在這裡的，和深圳、廣州未來一定有非常多的合作」，以理大團隊為例，目前就在推動與南方電網合作研究Robotics foundation model（機器人基礎模型）。

　她認為，香港發展AI和大模型是有機遇、有優勢、有潛力的，像ChatGPT、Deepseek團隊人都不多，一樣能幹成。香港的每所大學在能源、醫學等領域都有領先的專家，還有建築、金融等優勢產業，前提是各界集中力量幹大事。

　「比方如只有像我這種計算機背景的人是不夠的，必須得把各個領域專家拉進來幹這個事。」楊紅霞說，政府在基礎設施方面的支持、投資有經驗的團隊建設、與大灣區內地城市產業互動更是重要推動力。

　當天，香港理工大學高等研究院舉辦以「DeepSeek及更遠的未來」為主題的論壇，楊紅霞作為主講嘉賓，現場回應了怎麼解決AI瞎編的問題、怎樣才能真正將AI應用到工作中等提問。

　「主要原因還是大語言模型還沒有到perfect（完美）的境界。」楊紅霞解釋，生成式AI需要大量數據錄入到預訓練中，系統才能直接檢索、生成，這就需要實時連接數據庫，例如檢驗檢測的專業人員參與進來，在預訓練和學習階段不斷輸入數據，再例如大模型的算術功能很差，我們可以讓它有效調用像計算器等工具，甚至調動任何工具不斷地優化AI。

　也許在這個領域，香港各學科學者的專業知識可以起到很大作用。◇