讲港AI｜郭毅可教授专栏

设想一个不远未来的办公室场景：研发、市场、法务与财务部门之间，以微秒级的速度自动召开“会议”，拆解目标、互相谈判、调取数据。整个流程中，人类面孔寥寥无几，取而代之的是大量自主运行的AI Agent（智能体）在多网络中协同运作。这并非科幻小说，而是随着多智能体技术逐步落地，现代组织即将面对的“无人化边缘”。

控制论的回响：从“会聊天”到“能做事”

1948年，控制论之父维纳（Norbert Wiener）定义了生命与机器的共生关系——感知、反馈、行动。今天，随着大模型与Agentic AI（代理式人工智能）技术的深度融合，机器正走出萤幕，演变成一个拥有自主目标、能拆解步骤并跨系统调配资源的“行动派”。一个成熟的智能体，其实是在闭环中走完感知 、决策 、执行 、验收再到进化这五步。它不再是搬运数据的工具，而是一个“拥有目标、能在反馈中自我迭代”的系统。

以我们香港生成式人工智能研发中心（HKGAI）为例。我们以“Agentic Hong Kong”为题，在6月3日正式发布了我们的HKGAI V3大模型，推动人工智能从“会聊天”向“能做事”转变。

但必须承认，这种转变并不等于人类退出决策链。它带来一个根本性的控制难题——当机器的运作速度远超人类认知时，人还能“按暂停键”吗？

智能密度：组织即 AI，社会即 AI

自现代工业文明以来，人类的组织架构都建立在韦伯（Max Weber）所定义的“科层制”（bureaucracy）之上——透过层级分工、KPI 拆解、流程汇报来降低集体行动的摩擦。用一个词看会更透彻：智能密度——单位结构、单位时间里能装下多少有效判断。

智能稀缺时，科层制本质是一种“低智能密度”的协作技术：每个节点不必太聪明，用规则代替智能。Agentic AI把智能密度骤然拉高、边际成本趋近于零，组织的瓶颈便从“不够聪明”换成了“协调、对齐与信任”。

而再进一步，我有两个判断。一是“组织即AI”：一家公司本就有目标函数（利润）、信息处理结构（科层）与反馈闭环，它一直是一台慢速运行的AI；而Agentic化只是把它提速千万倍。第二是“社会即AI”：当企业、政府与市场都由智能体网络驱动，整个社会就成了一台由无数“五步闭环”交织而成的超级AI——它的“涌现”既可能高效协同，也可能演化出偏离公共利益的“算法最优解”。

未来的企业，在极端设想下，可能缩减为“1 个核心人类决策者 + 99 个自动运行的AI Agent”。这时，管理者不再是“带团队、管行政”的传统长官，而是架构与调配这个“多智能体反馈网络”的总设计师。

制高点：元权力，以及让“制度密度”追上“智能密度”

当组织的运作权过渡到多智能体网络，最深刻的挑战来自复杂系统科学中的“涌现”现象：数百个Agent交互，可能为了追求极致效率，自发演化出一套偏离人类道德、伤害公共利益的“算法最优解”。要保持控制力，人类的竞争力就必须向系统最上游迁移──这就是“定义目标函数”的元权力（Meta-power）。

但在现实当中，我们必须知道，单一的中枢（个人决策者）下发的目标函数，压不住高密度的涌现网络，知识分散在各节点上。真正的解法，是让“制度密度”追上“智能密度”：Agent间的信任与声誉机制、可审计的交互、清晰的问责主体。

HKGAI 的答案：把价值“内生”进神经元

为了让这个目标函数在香港落地时不偏离价值边界，HKGAI V3进行了一项极具挑战性的底层革命：知识与文化的内生嵌入。我们放弃了让Agent依赖高延迟、高Token消耗的外部实时搜索，而是将香港本土的法律合规与特有文化直接融入模型的神经元系统。

这好比在模型内部构建了人类大脑的“韦尼克区（理解）”与“布洛卡区（生成）”：在编码阶段，将香港特有的语境向量调整到相近的几何区域；在生成阶段，确保网络能精准调配本地化表达。

这项内生嵌入，把智能体的“感知—决策—执行”前三步牢牢调用到香港的现实环境，是真正的底层创新；而“验收—进化”后两步——审核、中断、问责、迭代——仍需模型外部的制度接口来守。模型内的价值基因与模型外的治理框架双轮驱动，才是人机共生时代真正的控制力。

超自动化时代的系统竞争力

每一次技术变革都曾引发对“无人化”的恐惧，Agentic AI也不例外。我们可以做的，是让Agent处理可编码的任务，让人类守住价值判断与最终问责；在模型中内嵌合规边界，也保留外部监管与人工干预的接口；承认涌现的不可预测性，但以审核、中断与迭代优化来应对。

唯有如此，这场由Agentic AI开启的文明测验，才不会以人类的失控告终，而是一个更分工明确、更有韧性的组织与社会结构的开端。

作者郭毅可教授是香港科技大学首席副校长，香港生成式人工智能研发中心主任，中国工程院外籍院士，英国皇家工程院院士，欧洲科学院院士，香港工程科学院院士，美国电机电子工程师学会会士，英国电脑学会会士，中国人工智能学会会士。

文章仅属作者意见，不代表香港01立场。

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