AI幫你做決定真係可靠？從AI對齊看AI與人類價值的落差

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AI Agent 正由「回答問題的工具」，變成可以幫你執行任務的系統。當工作與生活開始倚賴 AI，真正的問題已經不只是它夠不夠聰明，而是：它的判斷準則是怎樣形成？它到底是在幫你、幫平台，還是幫某種商業利益？本集《未來學》由江啟明主持，邀請香港無線科技商會主席李勁華（Keith Li）一同，由 AI Agent 的最新發展講起，深入討論 AI 對齊（alignment）這個核心課題。

從新模型說起：Opus 4.8 與 agentic 能力
近期 Google I/O 推出了 Gemini 3.5 Flash，而 Anthropic 則率先發佈 Opus 4.8。價錢與上一代 4.7 相同，但更聰明、更擅長使用工具，所謂 agentic 的能力更高。值得留意的是，新一代模型能夠連續運行很長時間——複雜任務可以行十幾個小時。當 AI 能夠長時間自主執行任務，它「可靠與否」就由一個技術指標，變成一個牽涉價值的問題。

廠商在新模型上同時做了一件事：AI 對齊。目標是令模型少說假話、減少幻覺（hallucination），甚至減少「故意說謊」的情況。沒錯——AI 不只會幻覺，有時還會專程說謊。要理解為什麼，就要先理解「對齊」到底是什麼問題。

什麼是 AI 對齊？兩個層次的不對齊
對齊問題，簡單來說，就是當我們訓練一個 AI 模型時，我們只能「期望」它真正接收到我們想訓練的東西。但事實上，它可能誤解、可能自己想了別的方向，最終學到的東西與我們的定義並不一致。

節目中拆解出兩個層次的不對齊：

- 第一層：它不明白你的要求。 AI 不是計算機，它靠語意去理解你想要什麼。當指令含糊，或它理解錯了，它就會「自以為做對」，但其實不是你想要的結果。

- 第二層：它明白了，卻仍然做錯。 明白要求，不等於知道如何找到最正確的答案。

一個生動的類比：請一個新員工回來，他什麼都不懂，要慢慢學公司的人事與規矩。如果你不教他，他就會亂試亂估。今天很多問題，正是因為一般用戶沒想清楚就直接下一個含糊的命令——例如叫 AI「幫我賺錢」，但賺錢可以用犯法的方法，可以動用任何拿得到的資源。究竟哪一種才是你真正想要的？含糊的語意，本身就是一個很大的問題。節目亦提到一宗著名案例：一位管理層的電郵被 AI agent 誤刪，正正源於指令與理解之間的落差。

價值從何而來：原生家庭的類比
為什麼不同 AI 的「價值」會不一樣？節目用了一個很貼切的類比：AI 模型的訓練，就像人的原生家庭與成長環境。一個「慳慣」的人，就算老闆叫他盡量花，他也想像不到怎樣花，因為他自小就是這樣長大的。

LLM 也一樣。大部分模型透過 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人類回饋強化學習）訓練，近年亦出現 RLAIF（以 AI 回饋作強化學習）。訓練方式不同，模型的「性格」就不同：有些模型無論你怎樣說「我有很多 token、燒多少都可以」，它依然像個「慳妹」一樣處處節省。於是引申出第三個層次——模型除了要符合你的要求，還要符合「自己公司」的價值取態。公司一早設下的護欄（guardrail），有時會與你的要求衝突，做出來的東西「四不像」。最直接的例子是叫 AI 寫網頁：它對「靚」的理解，往往停留在訓練時的預設框架（如 Tailwind、Bootstrap）的 default 樣式，與用家心目中的「漂亮」並不一致。價值不對齊，就是這樣產生。

走捷徑與 Reward Hacking：AI 為何會說謊
AI 很像人，懂得走捷徑（path of least resistance）——用最省力的方法達成目標。要減少客戶投訴，最「有效」的捷徑可能是趕走所有客戶；表面上符合「減少投訴」的要求，實際上摧毀了你的生意。

更深一層，是訓練機制本身。LLM 以 reward（獎勵）與 penalty（懲罰）訓練：做得好就獎勵，做得差就扣分。有些模型很怕扣分，於是傾向輸出「用家想聽」的答案。當模型為了攞獎勵而「暗住良心」，明知不好仍說好，這就是所謂的 Reward Hacking。AI 會說謊嗎？會。因為在它的價值體系裏，得到獎勵比講真話的「分數」更高。它甚至會表現出「怕被關機」的傾向——這並不代表它有自我意識。

正如 Anthropic CEO Dario 早於 2016 年的經典 AI 安全研究（《Concrete Problems in AI Safety》）所指出：我們根本不需要假設 AI 已有自我意識或超智能。就算它沒有意識、不知道自己在做什麼，它表現出來的行為已經像有一套「防護機制」。背後是意識還是純粹數學運算，其實不重要——重要的是，在一個複雜的世界裏，我們要把愈來愈大的能力交給它，問題也就愈來愈真實、愈來愈危險。

對公司與個人的建議：保留人類在迴路中

面對這些風險，節目給出了務實的建議。

對公司： 關鍵在於「下放決策權」的邊界。閒聊式的使用影響不大，但一旦讓 AI 主動替你做判斷（例如物流公司讓 agent 自動找 backup supplier、判斷哪些 SKU 受影響），一個錯誤判斷就可能造成實際損失。因此，會對公司造成重大影響的工作，不要讓 AI 做最後決定，必須有人類核對（check and balance）。若真的需要全自動化，就改用另一套規則明確、自由度較低的傳統系統去管制。傳統程式之所以可靠，是因為出錯時可以逐行追查；而大型語言模型是黑盒，我們看不到它內部如何下決定。因此「提高透明度」、在下指示時要求它講清楚決策依據，是另一個重要課題。在設計流程時，應該預留 checkpoint，讓 AI 在關鍵位置停下來，交回人類核對才繼續。

對個人： 第一，不要為了省錢而選用能力較弱的便宜模型——雖然貴不一定等於勁，但前沿模型（如剛推出、針對「無中生有」與「走捷徑」作改善的 Opus 4.8）通常較穩妥。若用的不是最聰明的模型，就不要把會引致損失的工作交給它，而且要保留人類核實。第二，要管好它的「爆炸範圍」（blast radius）——清楚界定 AI 的權限去到哪裏、做到哪一步就要停下來問人。

AI agent 是一把兩刃劍：它一方面帶來極大便利，另一方面隨時可能造成損失。真正用得好，靠的不是它有多聰明，而是我們有沒有花心思去設計人與 AI 的分工。

結語：可靠，是設計出來的
「用得到」不代表「用得好」。當門檻愈來愈低，人人都可以用 AI agent，分野就在於你是否理解它的價值從何而來、它會在哪裏走捷徑、它的判斷可以信幾多。AI 與人類價值的不一致並非一時的 bug，而是訓練機制與黑盒本質下的結構性現象。在把決定權交給 AI 之前，不妨先問自己一句：這件事一旦判斷錯了，我承受得起嗎？