人口普查用AI 不應只為降本（郝本尼）
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech——智情筆報」
今年香港即將啟動人口普查，政府統計處稱今年開始將大力推動人工智能（AI）應用，包括使用地址配對模型、行業及職業編碼模型，以及透過深度學習算法分析船隻影像。有關措施預計能把2026年及2031年兩次普查總成本減少約四成，節省高達6.8億元。同時，當局還打算更廣泛在人口普查中結合行政數據，讓九成住戶完全免除填寫短問卷負擔。
以上做法確實可以解決部分傳統痛點，但是應用進度明顯落後其他地區，像美國、新加坡當局都早於2020年普查已引入同類技術。
另一方面，透明度不足也是一項大問題。雖然港府強調，行政數據作匿名化處理，遵守嚴格私隱標準，但公眾始終對AI模型核心資訊一無所知：模型準確率究竟有多少？訓練數據是否存在偏差？背後決策邏輯能否被解釋？一旦AI出現系統偏差，例如低估某類住戶特徵，長遠可能波及房屋、教育及福利等資源分配。
相比之下，美國當局已研究如何利用「夏普利加性解釋」（SHAP）技術審核人口模型偏差，以符合聯邦AI透明度要求；聯合國歐洲經濟委員會亦強烈建議，官方統計在使用機器學習時，必須建立完整審核、偏誤檢測機制。港府宜公開更多的測試數據，讓獨立專家及市民能客觀評估監督，這才是負責任的數碼轉型應有之義。
此外，AI模型表現跟數據質量有直接連繫，目前包括香港在內不少地區的趨勢，都是增加跟行政數據的整合。不過，本地行政部門記錄能否完整捕捉弱勢社群情況，一直以來存在疑問。就以長者收入為例，官方會認為是忽略資產、高估貧窮，坊間卻覺得是排除非經濟活躍者、低估貧窮。
學者憂數據偏差令資源錯配
日前一次研討會上，香港大學社會學系助理教授魏來稱，AI可充當增強調查人口數據的工具，應付愈來愈高的調查成本，但不能徹底取代實際調查，他說：「如果有人聲稱，只需要100人便能達到跟調查1000人相同的目標，我看不出它怎麼可能是嚴謹的統計。」
最後，真正有效地應用AI的人口普查，明顯不應該停留在省錢工具，而是需要成為提升公共政策精準度的利器。普查數據直接影響人口、經濟政策，任何偏差都可能帶來數以億計的公共資源錯配。在人口急速老化、人才流動加劇、城市轉型加速的當下，香港更需要高質素、即時且可信的數據作為決策基礎。
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