政策和教學，出於同一個原因

為什麼做政策研究

人工智能來到香港的速度，比這座城市決定它應該為誰服務還要快。我先在自己的學校看到它，然後是朋友的實習，再然後是政府的規劃，每次的情況都一樣：本來機會最多的人，最先得到它。沒有人刻意這樣選擇，只是因為從來沒有人被問過。我花了兩年時間去了解公帑怎樣分配、一個決定的代價最後由誰承擔。眼看這些決定就在幾公里外發生，自己卻什麼都不做，實在說不過去。所以我們開始寫信給作決定的人。

為什麼做教學

一開始，只是我們幾個同學在學校裡互相教人工智能，大多是邊玩邊學。我們做過很多失敗的東西，也做出了幾樣成功的。很明顯，只要有人教你第一步，這些工具能幫到你很多。接著我們也看得很清楚，是誰沒有人教。最能從人工智能得益的孩子，往往最沒有機會接觸它，而這個差距不會自己消失。於是我們把原本在課室裡玩得很開心的事，帶到一些沒有人提供這些的學校。