講港AI｜郭毅可教授專欄

設想一個不遠未來的辦公室場景：研發、市場、法務與財務部門之間，以微秒級的速度自動召開「會議」，拆解目標、互相談判、調取數據。整個流程中，人類面孔寥寥無幾，取而代之的是大量自主運行的AI Agent（智能體）在多網絡中協同運作。這並非科幻小說，而是隨着多智能體技術逐步落地，現代組織即將面對的「無人化邊緣」。

控制論的回響：從「會聊天」到「能做事」

1948年，控制論之父維納（Norbert Wiener）定義了生命與機器的共生關係——感知、反饋、行動。今天，隨着大模型與Agentic AI（代理式人工智能）技術的深度融合，機器正走出螢幕，演變成一個擁有自主目標、能拆解步驟並跨系統調配資源的「行動派」。一個成熟的智能體，其實是在閉環中走完感知 、決策 、執行 、驗收再到進化這五步。它不再是搬運數據的工具，而是一個「擁有目標、能在反饋中自我迭代」的系統。

以我們香港生成式人工智能研發中心（HKGAI）為例。我們以「Agentic Hong Kong」為題，在6月3日正式發布了我們的HKGAI V3大模型，推動人工智能從「會聊天」向「能做事」轉變。

但必須承認，這種轉變並不等於人類退出決策鏈。它帶來一個根本性的控制難題——當機器的運作速度遠超人類認知時，人還能「按暫停鍵」嗎？

智能密度：組織即 AI，社會即 AI

自現代工業文明以來，人類的組織架構都建立在韋伯（Max Weber）所定義的「科層制」（bureaucracy）之上——透過層級分工、KPI 拆解、流程匯報來降低集體行動的摩擦。用一個詞看會更透徹：智能密度——單位結構、單位時間裏能裝下多少有效判斷。

智能稀缺時，科層制本質是一種「低智能密度」的協作技術：每個節點不必太聰明，用規則代替智能。Agentic AI把智能密度驟然拉高、邊際成本趨近於零，組織的瓶頸便從「不夠聰明」換成了「協調、對齊與信任」。

而再進一步，我有兩個判斷。一是「組織即AI」：一家公司本就有目標函數（利潤）、信息處理結構（科層）與反饋閉環，它一直是一台慢速運行的AI；而Agentic化只是把它提速千萬倍。第二是「社會即AI」：當企業、政府與市場都由智能體網絡驅動，整個社會就成了一台由無數「五步閉環」交織而成的超級AI——它的「湧現」既可能高效協同，也可能演化出偏離公共利益的「算法最優解」。

未來的企業，在極端設想下，可能縮減為「1 個核心人類決策者 + 99 個自動運行的AI Agent」。這時，管理者不再是「帶團隊、管行政」的傳統長官，而是架構與調配這個「多智能體反饋網絡」的總設計師。

制高點：元權力，以及讓「制度密度」追上「智能密度」

當組織的運作權過渡到多智能體網絡，最深刻的挑戰來自複雜系統科學中的「湧現」現象：數百個Agent交互，可能為了追求極致效率，自發演化出一套偏離人類道德、傷害公共利益的「算法最優解」。要保持控制力，人類的競爭力就必須向系統最上游遷移──這就是「定義目標函數」的元權力（Meta-power）。

但在現實當中，我們必須知道，單一的中樞（個人決策者）下發的目標函數，壓不住高密度的湧現網絡，知識分散在各節點上。真正的解法，是讓「制度密度」追上「智能密度」：Agent間的信任與聲譽機制、可審計的交互、清晰的問責主體。

HKGAI 的答案：把價值「內生」進神經元

為了讓這個目標函數在香港落地時不偏離價值邊界，HKGAI V3進行了一項極具挑戰性的底層革命：知識與文化的內生嵌入。我們放棄了讓Agent依賴高延遲、高Token消耗的外部實時搜索，而是將香港本土的法律合規與特有文化直接融入模型的神經元系統。

這好比在模型內部構建了人類大腦的「韋尼克區（理解）」與「布洛卡區（生成）」：在編碼階段，將香港特有的語境向量調整到相近的幾何區域；在生成階段，確保網絡能精準調配本地化表達。

這項內生嵌入，把智能體的「感知—決策—執行」前三步牢牢調用到香港的現實環境，是真正的底層創新；而「驗收—進化」後兩步——審核、中斷、問責、迭代——仍需模型外部的制度接口來守。模型內的價值基因與模型外的治理框架雙輪驅動，才是人機共生時代真正的控制力。

超自動化時代的系統競爭力

每一次技術變革都曾引發對「無人化」的恐懼，Agentic AI也不例外。我們可以做的，是讓Agent處理可編碼的任務，讓人類守住價值判斷與最終問責；在模型中內嵌合規邊界，也保留外部監管與人工干預的接口；承認湧現的不可預測性，但以審核、中斷與迭代優化來應對。

唯有如此，這場由Agentic AI開啟的文明測驗，才不會以人類的失控告終，而是一個更分工明確、更有韌性的組織與社會結構的開端。

作者郭毅可教授是香港科技大學首席副校長，香港生成式人工智能研發中心主任，中國工程院外籍院士，英國皇家工程院院士，歐洲科學院院士，香港工程科學院院士，美國電機電子工程師學會會士，英國電腦學會會士，中國人工智能學會會士。

文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。

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