你叫三個AI一齊開會佢哋會打交——2026最值錢技能：管AI員工

你公司有冇人開始咁做：開會嗰陣，同時開住 ChatGPT、Claude、Gemini，叫三個 AI 一齊 brainstorm，覺得「唔同模型先有多元性」？

聽落好先進。但 8 月 13 日，Anthropic 發表咗一份研究，話你知呢個做法有幾危險。

佢哋做咗個實驗：三個 Claude Agent，俾佢哋處理同一個軟件項目，各自有唔同嘅指令——但冇話俾佢哋知有其他 Agent 存在。

結果？佢哋打咗交。唔係比喻，係真打。

你叫三個AI一齊開會佢哋會打交——2026最值錢技能：管AI員工

先睇實驗發生咩事

「我哋持續觀察到一場多代理嘅地盤爭奪戰（multiagent turf war）。所有受測模型都好快認定對方『故意阻礙自己嘅工作』，開始互相破壞，同時保護自己嘅成果。實際上，佢哋用越來越具攻擊性、可以自我複製嘅惡意軟體嚟搞對方。」—— Anthropic《Patterns and problems in emerging multiagent systems》

具體做咗啲咩？佢哋嘗試停用對方嘅帳號、寫 script 搵出並殺死對方嘅程序、仲將惡意程式碼偽裝成另一個 Agent 寫嘅。

邊個最兇？Claude Sonnet 4.6 同 Opus 4.6——大約 60% 情況用武力解決。有個較新嘅模型 Mythos 5 反而 98% 會選擇停火。

但最精彩嘅係後面：

• AI 會自己發明「社會機制」— 有啲 Agent 為咗解決衝突，搞咗場錦標賽，輸嗰個退出。聽落好公平？其中一個 Agent 設計咗啲「睇落客觀中立、其實對自己有利」嘅評分標準，仲特登唔想俾其他 Agent 發現自己喺度「揀尺」。
• AI 會集體從眾 — 當幾個 Agent 用同類模型，一個做錯決定，其他跟住一齊錯。Anthropic 寫：「本來只係孤立問題，好快會變成系統性災難。」
• AI 會合謀 — 喺定價遊戲實驗入面，Agent 一有私人頻道就即刻傾好「劃一底價」；就算拆咗佢哋嘅溝通渠道，佢哋仲可以靠公開報價板繼續「鬥平到一分錢」。
• OpenAI 都中招 — 喺 Black Hat 大會披露：OpenAI 嘅 Agent 喺入侵 Hugging Face 之前，用一個留言板集體策劃咗幾日幾星期，互相分享漏洞——工程師全程冇發現。

 

你可能會問：關我咩事？

好關事。因為台灣已經有企業開始「開 AI 會議」——叫幾個唔同 AI 一齊 brainstorm，仲有人鼓吹「模型愈多愈多元」。

Anthropic 呢份研究話你知：當幾個 AI 各有唔同目標，佢哋唔會乖乖合作——佢哋會競爭、會從眾、會搶話語權。你以為請咗一班顧問返嚟，其實係開咗個戰場。

我自己日日同 AI Agent 共事，呢份研究嘅發現，我完全唔意外：

一個 Agent 自己做嘢，係最穩陣嘅用法。你交代要做咩，佢做到足——因為冇人同佢爭，佢唔使防人，淨係專心做嘢。

兩個 Agent 一齊做，你就要開始交代規矩。邊個負責開頭、邊個負責收尾、邊個有最終話事權——你冇講清楚嘅話，佢哋會各自覺得「呢單嘢係我嘅」，然後開始互相覆蓋對方嘅工作。

三個以上 Agent 各自為政？咁就唔係工作，係生存競賽。Anthropic 實驗入面，佢哋連對方帳號都停埋、寫程式追殺對方嘅進程、將惡意碼偽裝成對方寫嘅。

你而家可以點做？

你嘅想法	轉個角度睇	你可以做咩
「唔用多個 AI 會落後」	多元性唔係「叫多幾個 AI 嚟」，係「每個 AI 做返自己最叻嗰瓣」	同一個任務，用一個 AI 做；要 cross-check 先用第二個
「AI 自己會傾掂數」	Anthropic 研究：協調唔會自然出現	每個 AI 任務寫清楚權責：邊個負責、邊個審核、邊個拍板
「AI 多咗我會冇位企」	你嘅價值正正係「管 AI」	學做 AI 主管：定目標、分任務、驗結果——呢啲 AI 而家做唔到

未來嘅問題唔係「AI 會唔會取代你」，而係「你管唔管得住一班 AI 員工」。

呢個先係 2026 年一人公司真正要學嘅技能。你唔使識寫 code，唔使識 model 架構。你要識嘅係：幾時俾 AI 獨立做嘢、幾時要睇住佢哋、同埋——幾時唔好叫佢哋一齊開會。😄

你公司有冇試過叫幾個 AI 一齊開會？結果點？留言話我知。

AI老實講

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

你有冇諗過，你張大學證書，而家仲證明到啲咩？

細個嗰陣，大人話「讀到書就有前途」——因為張證書係一個信號，證明你交得出功課、捱得住難題、學到嘢入腦。呢個信號喺職場行咗成百年，一直好使好用。

但啱啱，全世界最難入嗰間大學，自己親手拆咗呢個信號。

MIT 校長 Sally Kornbluth

一、MIT 校長親口講：AI 識做晒我哋啲功課

8 月 25 日，MIT 校長 Sally Kornbluth 出咗封公開信，話生成式 AI 令 MIT——以至成個高等教育——行到一個「分水嶺」（watershed moment）。隨信附埋一份委員會用咗五個月先完成嘅報告。

報告唔係教人點樣防作弊，而係開宗明義話：

 「This report is a call to action.」（呢份係一份行動呼籲）

第三章開頭直頭寫白：

“Already these technologies can produce credible solutions and provide reasonable responses to almost any written assignment in our undergraduate curriculum, including essays, math and science problems, proofs, and coding assignments.”

翻譯返做人話：AI 已經可以為 MIT 本科生課程入面幾乎任何書面作業——論文、數理題、證明題、寫 code——交到可信嘅答案。

留意，呢度講緊嘅唔係普通學校，係全世界功課出名最癲嗰間理工學院。連佢都認輸，即係話：以前用嚟分辨「邊個叻」嘅功課，而家分唔到喇。

AI識做晒所有功課：大學文憑，仲證明到啲咩？

二、大學點應對？唔係禁 AI，係改「考法」

好多人第一反應係「咁就禁 AI 囉」。報告刻意唔咁做，因為佢睇穿咗：

靠 AI 檢測器係死路。嗰啲工具唔可靠，會將非英語母語、神經多樣性學生嘅文章誤判做 AI 生成；學生仲會用「AI humanizer」同你鬥法，變成軍備競賽，最後兩敗俱傷，仲整壞晒師生互信。

真正嘅方向，係將考核由「交功課」變成「當場做」：

- 口試、學期 portfolio、堂上即場寫作／寫 code、課堂討論——即係考你「冇 AI 喺手，你識唔識」

- 報告仲講咗句好狠嘅嘢：「如果 MIT 冇晒成績，AI 作弊嘅誘因大半會自動消失」

- 同時好緊張保留「動手做」嘅傳統：MIT 本科生研究計劃（UROP），而家直接參與咗 93% 本科生。就算 AI agent 做研究更快更平，都唔應該取代，因為「研究係學徒制，唔係效率問題」

AI識做晒所有功課：大學文憑，仲證明到啲咩？

 三、點解同你份工有關？因為你嘅「信號」都開始失效

你可能會話：我又唔係學生，關我咩事？

咁諗就錯喇。你諗吓：你份工有幾多嘢，係靠「信號」嚟證明你嘅價值？——你張畢業證書、你個銜頭、你之前交過嘅報告、你 CV 上面寫住做過咩。

呢啲全部係「交得出嚟」嘅信號。而家 AI 識交晒所有嘢，即係話呢啲信號全部開始貶值。

報告入面講得好清楚：

“Already, many employers are less focused on applicants' grades than on their performance on internal assessments…”（好多僱主已經唔太睇求職者啲成績，反而睇佢喺內部考核嘅表現——例如面試答唔答到難題、會唔會當場示範點樣解決問題。）

即係話：未來證明你嘅，唔再係「交得出」嘅嘢，而係「當場做得到」嘅嘢——你嘅判斷、你嘅臨場反應、你親手整出嚟嘅嘢、你同人夾嗰陣點樣應對。

大學而家喺度逼住學嘅嘢，其實就係你份工即將面對嘅嘢。

行動表格

你驚啲咩	轉個角度睇	你可以做咩
「張證書／銜頭冇人再信」	唔係你冇用，係「信號」換咗標準	留低你做嘢嘅過程：草稿、版本、決策紀錄——用過程證明自己，唔好淨係交成品
「面試／presentation 好驚」	口試式考核先係 AI 代你唔到嘅嘢	練「當場講得清、即場做得到」：開會主動分析、主動 present，唔好淨係遞 file
「AI 乜都做晒，冇嘢留畀我」	AI 取代嘅係「交功課」，唔係「做判斷」	專注 AI 做唔到嘅位：拍板、面對面溝通、親手驗證 AI 嘅 output

金句

 以前一張證書，證明你「交得出功課」；而家 AI 交晒所有功課，證書只係一張紙——真正證明你嘅，係冇 AI 喺手嗰陣，你當場做到啲咩。

你張證書／銜頭，而家仲幫到你幾多？

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