DSE放榜：逾六成學生抗拒AI？文恩澄拆解升學與未來職場三大迷思

Q: 迷思一：學AI是否等於一定要懂編程？

學生需要先分清楚兩類AI學習方向：一類是「編程類別」，另一類是「使用類別」。編程類別的AI學習，主要涉及模型開發、數據科學、程式設計及工程技術，並不是每個學生都適合或需要走這條路。使用類別的AI學習，則是讓學生在自己原有興趣和專業中，學懂如何運用AI工具提升效率和表現。

AI-SOLVE 小編
5小时前
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AI教育不是要求每位學生都成為AI工程師，而是讓學生學懂如何在自己擅長的領域中使用AI，提升學習、工作與解難能力。

2026年DSE將於7月15日放榜，應屆考生即將面對選科、升學及未來職涯方向的重要決定。面對人工智能急速發展，不少學生和家長都會問：未來應否選讀AI相關學科？不懂編程是否會被淘汰？是否所有人都要轉向IT或工程，才算有前途？

早前，香港AI培訓學院創辦人兼導師文恩澄獲邀出席「Quality People DSE記者會」，與大眾探討人工智能時代下的升學與就業新趨勢。根據大會調查資料，逾六成受訪學生對AI相關學科表示抗拒，原因包括認為編寫程式太困難、理科內容枯燥，甚至擔心將來會被AI取代。

但文恩澄指出，這些憂慮背後其實反映了一個常見誤解：很多人將「學AI」等同「做AI工程師」。事實上，未來職場真正需要的，不只是懂得開發AI的人，更是懂得在不同專業中應用AI的人。

迷思一：學AI是否等於一定要懂編程？

很多學生一聽到AI，就會立即聯想到編程、數學、工程、模型開發，因而覺得自己不適合接觸AI。但文恩澄在記者會上指出，學生需要先分清楚兩類AI學習方向：一類是「編程類別」，另一類是「使用類別」。

編程類別的AI學習，主要涉及模型開發、數據科學、程式設計及工程技術，並不是每個學生都適合或需要走這條路。使用類別的AI學習，則是讓學生在自己原有興趣和專業中，學懂如何運用AI工具提升效率和表現。

例如：

學科或行業方向	AI可以協助的部分
護理	整理病人資料、分析病歷、輔助健康教育
社工	整理個案資料、撰寫紀錄、設計服務方案
教育	製作教材、設計練習、整理學生學習進度
商業	分析資料、製作簡報、撰寫客戶方案
市場推廣	構思內容、分析受眾、製作社交媒體素材
設計及媒體	生成概念圖、製作分鏡、輔助視覺創作

這代表學生不需要因為AI興起，而勉強自己選讀不感興趣的工程或編程學科。更重要的是，學生要知道自己真正喜歡甚麼，然後學懂如何把AI變成自己專業路上的工具。

迷思二：AI會否自動取代所有人？

AI的確會改變很多工作模式，但並不代表所有職業都會被AI直接取代。文恩澄形容，AI更像一個「放大鏡」：如果一個人本身具備創意、判斷力和專業知識，AI可以放大他的能力；但如果一個人只懂複製貼上，不懂思考和判斷，AI也只會放大問題。

這一點對DSE學生尤其重要。選科時，不應只問「這個行業會不會被AI取代」，而應問：

我對這個領域是否真正有興趣？
這個領域未來會如何使用AI？
我能否在學習過程中建立AI應用能力？
我是否願意持續學習新的工作方式？

星島頭條報道亦引述文恩澄指出，各行各業均須接觸AI，即使護理等以人為本的科目亦無法避免，例如護士可透過AI協助分析病人病歷；她亦指出，被AI替代的未必是職業本身，而是不願學習新工作方式的人。

換言之，AI不一定會取代護理、教育、社工、設計或商業等行業，但會改變這些行業的工作方式。真正有競爭力的人，是能夠把AI與自己專業結合的人。

迷思三：AI工具簡單，是否不需要學習？

現時很多AI工具操作門檻很低，只要輸入文字，就可以得到答案、圖片、簡報、文章或分析結果。正因為使用起來看似簡單，反而容易令人低估AI素養的重要性。

AI有機會產生錯誤資訊，即俗稱「AI幻覺」。如果學生或職場人士完全相信AI答案，不懂查證、不懂判斷、不懂保護資料，就可能帶來學術誠信、私隱、公司機密或專業判斷上的風險。

因此，真正需要學習的不是「按哪個按鈕」，而是：

如何向AI提出清晰問題
如何判斷AI答案是否可信
如何保護個人及公司資料
如何避免過度依賴AI
如何將AI結果轉化成自己的思考和作品
如何在不同場景中安全、有效地使用AI

這正是AI Literacy，即AI素養的核心。對學生而言，AI素養會影響學習方法；對職場人士而言，AI素養會影響工作效率、專業判斷和未來競爭力。

企業真正需要的，是懂得應用AI的人才

香港AI培訓學院一直為不同行業和企業提供AI培訓，包括銀行、保險、建築及其他大型企業。文恩澄在記者會上分享，企業老闆和管理層在接觸AI培訓時，最常問的並不是「要聘請多少AI工程師」，而是「如何讓現有員工學會使用AI，令工作做得更好」。

這反映了未來職場的一個重要方向：AI不是只屬於IT部門，而是每個部門都需要理解和使用的工作能力。

例如銷售團隊可以用AI整理客戶需要，市場部可以用AI製作內容和分析受眾，行政人員可以用AI優化文件流程，教育工作者可以用AI輔助教材設計，管理層也可以用AI協助決策和分析。

Now新聞報道指，有調查顯示84%應屆DSE考生期望留港發展，而護理學成為最受歡迎學科；AI相關學科亦受關注，但部分學生因興趣或能力考慮而有所保留。

這正好說明，AI與升學選科不應只被理解成「讀不讀AI工程」。更實際的問題是：無論學生選擇護理、心理學、金融、教育、設計還是商業，未來都需要具備一定程度的AI應用能力。

給DSE考生的建議：先選擇熱愛，再學懂使用AI

DSE放榜前後，學生和家長很容易因為分數、排名、就業前景和社會趨勢而感到焦慮。但在AI時代，選科不應只跟風，也不應只因恐懼而改變方向。

香港AI培訓學院建議學生可以用以下方式思考：

1. 不要盲目追逐AI熱潮

如果自己對工程、編程或理科沒有興趣，不需要因為AI興起而勉強自己走向相關學科。AI工程是一條專業路線，但並不是唯一出路。

2. 不要完全抗拒AI

即使未來選擇護理、教育、社工、商業、設計或傳播，也不代表可以完全避開AI。未來每個行業都會出現AI工具和新工作流程，愈早理解，愈容易適應。

3. 將AI變成自己的學習工具

AI可以協助整理資料、練習表達、輔助研究、分析問題及建立學習框架。關鍵是學生要保持思考，而不是把AI當成代替自己學習的工具。

4. 建立自己的專業底蘊

AI可以放大能力，但不能取代底層知識。學生仍然需要建立語文能力、邏輯能力、溝通能力、專業知識和判斷力。

香港AI培訓學院的觀點：未來不是人與AI競爭，而是人與人的差距擴大

未來職場並不是簡單的「人類與AI」競爭，而是「懂得使用AI的人」與「不懂得使用AI的人」之間的差距會逐步擴大。

當AI成為日常工具，真正重要的不是誰最早使用某個平台，而是誰能夠把AI轉化成真正成果。對學生而言，這可能是更有效率地學習、更清晰地表達、更有系統地整理資料。對職場人士而言，這可能是更快完成報告、製作簡報、分析客戶資料或優化工作流程。

香港AI培訓學院一直以「AI實戰應用」為核心，協助不同背景人士理解AI如何落地到真實場景，而不只是停留在工具介紹。對DSE考生來說，AI不應是一個令人害怕的名詞，而應是一種值得及早理解的新能力。

總結：DSE放榜不是終點，而是重新認識未來的開始

DSE明日放榜，成績固然重要，但它不是未來的全部。面對AI時代，學生更需要思考的是：自己真正想走的方向是甚麼，以及如何在這個方向中建立新的能力。

AI不會令每個人都必須成為工程師，也不會自動讓所有專業失去價值。相反，它會讓不同專業出現新的可能。護理仍然需要同理心，教育仍然需要啟發，社工仍然需要理解人，商業仍然需要判斷，設計仍然需要美感。AI可以協助我們做得更快、更好、更有系統，但最終仍然需要人的思考與選擇。

祝願各位DSE考生放榜順利，成功入讀心儀學科。無論最終選擇哪一條路，都可以保持開放態度，主動裝備自己的AI素養，為未來職場做好準備。

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