AI分析越準越危險 人人跟同一答案或改寫未來 盧啟賢：不擔心AI答錯 更擔心它答得太準確｜專訪

人工智能（AI）發展愈來愈快，外界再次爭論AI是否走得太快。有人擔心模型能力持續提升，最終帶來人類難以控制的風險；亦有人認為，若因憂慮而放慢發展，可能要付出競爭力的代價。私人保險業務公司亞溢利國際（R.E. Lee International）行政總裁盧啟賢（Calvin Lo）接受《星島頭條》訪問時，提出另一個觀點，「我反而不太擔心AI答錯，有時我更擔心AI答得太準確。」
Calvin Lo以訂餐廳為例，「假如今晚你想外出食飯，AI已分析你平日鍾意吃甚麼、喜好、價錢、評價及交通，然後告訴你，中環有間餐廳非常適合你，而且今晚有空位。」

「如果AI只向你一人提供這個答案，當然有用；但如果同一時間有十萬人收到相同的答案，情況又會如何？」餐廳恐怕轉眼間便告客滿。Calvin Lo笑言，「Exactly，餐廳沒有變，AI亦沒有計算錯誤。」

「問題是太多人同時收到同一個正確答案，大家一齊行動，最後連答案本身都變了。」他認為，這可能是AI愈來愈普及後，一個容易被忽略的變化。

過去大家最關心的是答案是否準確，但當數以百萬計的人都擁有相近的分析能力時，便要進一步思考，「如果其他人都收到同一個答案，那個答案還有沒有原來的價值？」

Calvin Lo專訪金句：

選科預測準確 供求仍會變

Calvin Lo再以家長為子女選科作例子，「假設你的子女16歲，要開始選科。做父母當然想知道十年後哪一行最缺人、哪一科薪酬較高、哪些工作較不容易被AI取代。」

「將來AI或能整合全球招聘、薪酬、人口變化及科技發展等資料，甚至以前讀同一科的人最後去向、工作得怎樣，再給你一個很有理據的答案。」接著他提出一個問題，「如果你是家長，你會不會參考？」

家長自然是會參考，但他反問，「有多少家長都會收到同一個答案？」

假如AI預測某個專業十年後將出現人才短缺，這個判斷本身可能完全有數據支持，「你看完覺得很有道理，為仔女瞄準這個方向作準備，非常合情合理。」

他續指，「但是如果香港、新加坡、倫敦及紐約各地的家庭都得到差不多的答案，讓子女朝同一方向準備，到他們十年後畢業時，這個當初被看好的專業是否仍然缺人呢？

Calvin Lo表示，問題並不是原來的資料一定有錯，「該行業目前確實缺乏人才，相關數據亦準確無誤，但若大家都認同分析，全部人都朝同一方向作準備，十年後的人才供應自然會改變。」

他再提出問題，「作出預測時，有沒有將接收到預測的人，在看過結果後可能採取的行動也計算在內？」

「問題是，你並非唯一一個做功課的人。」

投資分析未錯 機會或已流走

同一道理放到投資市場，變化可能來得更快，Calvin Lo舉例，「假如明早AI分析指，某隻股票較其估算合理價低30%，公司基本面及盈利預測亦支持這項判斷，你買不買？」如果相信分析，投資者自然可能考慮買入。

不過，他反問，「但如果清晨七時，全世界基金經理都收到同一個提示呢？」大量資金隨後湧入，股價便可能迅速被推高。

他指出，公司未必有變，原來的分析亦未必有錯；只是投資者真正落盤時，股價可能已不再是AI作出分析時的水平，換言之，資訊仍然準確，機會本身卻可能已經因為太多人知道而發生變化，「以往我們關注資訊是否準確，將來可能還要問，當所有人都知道之後，投資機會還剩下多少。」

Calvin Lo直言，資訊與價值往往並非成正比，「有些事情就是這樣，並非愈多人知道就愈有價值。有時可能恰恰相反，當大家都知道時，最有價值的部分已開始消失。」

預測本身 也可能改變結果

那麼，這是否只是另一種「跟風」？Calvin Lo認為並不完全一樣，「最特別是，沒有人迫你。」

「家長是自行為子女選科，投資者亦是自行決定是否入市。每個人都可以做足資料搜集和研究，仔細思考後才作出決定；單獨來看，這些決定完全可以是合理的。」

他反問，「但如果數百萬人同時作出相同、而且同樣合理的決定呢？」當足夠多的人根據相近的分析採取行動，原本作為判斷依據的環境，便可能隨之改變。

Calvin Lo續指，「預測不只是估算未來將會如何發展；當大量人按照預測作出部署時，預測本身亦可能影響最終結果。」

若將來愈來愈多人利用AI進行分析，這種影響究竟會有多大？他停了一下回答，「AI發展到某個程度，可能不再只是預測未來，而是開始參與塑造未來。」

而這種情況，根本不需要AI「失控」，「AI可以完全沒有失控，每一次都向你提供合理的分析，最後亦由你自己決定。但大家作出決定之後，AI最初分析的環境可能已經改變。」

AI可以更新 人生難以重來

既然環境會變，AI持續吸收新資料、更新建議，不就可以解決問題？

Calvin Lo認為，AI修正答案固然是好事，「AI當然可以重新計算，願意調整答案一定是好事。」不過，他隨即反問，「但它修正一個答案需要多久？」答案可能只是幾秒。

然而，他指出，人的人生規劃和企業部署，卻未必能以同樣速度調整，「AI今天看到最新的就業數據後，只需數秒便可重新計算，然後告訴你，三年前最被看好的學科，今天可能已不再那麼吸引。」

「AI可在數秒內更新答案，但你的子女卻無法隨時『更新』，那三年的時間，已經過去了。」

企業亦面對同樣難題，Calvin Lo指出市場環境一旦改變，AI可以即時反映；但企業可能已投入大量資金、招聘一批員工，甚至沿着某個方向發展多年，並非說改便能立即轉向，「AI修正答案的速度，與你改變計劃的速度，是兩回事。」答案可以愈來愈即時，但人的時間和調整能力並不會因此變快。

「我們很容易因為答案即時出現，便覺得應該即時作出決定。然而，但答案來得快與是否很快作決定，是兩回事。」

重大決定 要留轉彎空間

面對環境不斷改變，AI的答案亦可能隨之更新，這是否意味未來的決策應該變得更加保守？Calvin Lo並不同意，「如果因為世界變得快，最後甚麼都不敢做，我覺得更危險。」

他認為，不同決定本來就不應以同一種速度處理。「有些事情承受得起試錯成本，即使結果不如預期亦可以調整，這類決定我反而會較快作出。」

「但有些選擇並非今天作出後，明天不喜歡便可以改變。修讀一個學科需要數年、到另一個地方發展、作出一項重大投資，或企業決定未來數年的發展方向，情況都是一樣。」

「我並不是說不應該做，而是在作出決定前，我會多問一句：如果環境改變，我還有多少調整空間？」

Calvin Lo強調，現實生活中的抉擇不可能樣樣都有完整退路，「人生沒有可能樣樣都可逆轉，做生意更加沒有可能。」

因此，決策者除了考慮AI當下給出的答案是否合理，亦要衡量自己需要為這個決定承擔多久，「所以答案在今天看來有多好是一回事，但你需要用多少年去承擔這項決定，則是另一回事。」

「試得起、可修改，我會快。但若一項決定一旦作出，便涉及三年、五年、十年，甚至關乎子女未來要走的道路，就不要因為AI三秒給出答案，你也在三秒內作出決定。」

留給下一代的不只是答案

談到財富及企業傳承，Calvin Lo認為，這個問題同樣適用，「作為父母，總希望運用自己掌握的知識和資源，讓子女少走一些冤枉路，這很正常，我也是如此。」

「有數據、有分析，我當然會參考；知道得更多，總比知道得少好。但我今天認為最好的選擇，並不代表10年後仍然是最好。」

對他而言，這也是傳承安排中值得思考的問題，「因此談到傳承，我考慮的不只是為下一代留下多少資產。我更會思考，今天為他們作出的安排，是讓他們將來擁有更多選擇，還是令他們必須沿着我今天選定的道路前進？」

Calvin Lo說，「我認為傳承不只是把今天認為正確的事情留給下一代。更重要的是，當未來環境改變時，他們是否仍有空間自行判斷和作出選擇。」

「我今天有信心，並不代表自己永遠正確。因此，我希望留給下一代的，不只是今天認為最好的答案；更希望有一天，即使發現自己當初判斷有誤，他們仍然有選擇和調整的空間。」