嶺南大學（嶺大）協理副校長（策略型研究）、研究生院院長、利榮康計算智能學講座教授鄺得互教授新當選為加拿大皇家學會 2026 年度科學院院士（Class of 2026 Fellows of the Academy of Science of the Royal Society of Canada, RSC），以表彰其在科學領域的傑出學術成就與卓越貢獻。該院士資格是加拿大授予學者與科學家的最高榮譽之一，本年度全球共有 105 人獲選為新晉院士，鄺教授是香港特區三位獲此殊榮的學者之一。他將於 11 月出席在渥太華舉行的院士就職典禮。
嶺大校長及韋基球數據科學講座教授秦泗釗教授對鄺得互教授獲此殊榮表示熱烈祝賀︰「鄺得互教授榮膺加拿大皇家科學院院士暨加拿大工程院院士，不僅是對他卓越學術貢獻的高度肯定，更是大學的莫大榮耀。這項成就充分彰顯嶺大在『人工智能 +』（AI +）的策略型研究實力已達至全球領先水平，並將進一步提升嶺大在國際學術界的影響力，吸引全球更多優秀年輕學者及學生加入，壯大科創團隊，為承接國家級科研項目建立更強大的人才庫。大學將善用此國際學術平台，推動更多跨學科研究合作，加速科研成果轉化，創造對社會具有實質貢獻的應用價值。」
鄺得互教授表示對於獲選深感榮幸，並指︰「作為研究生院院長，我將進一步加強與包括北美在內的全球一流學術機構的聯繫，推動高水平研究合作及學生海外交流項目，持續提升研究生培育體系，為青年人才創造更多與世界級學者交流及合作的機會。嶺大的前沿研究一直著眼於解決現實社會挑戰、促進環境可持續發展，致力推動可信賴、高效率的『AI+』研究，將 AI 技術應用於不同行業，促進跨學科創新，培育具備全球視野的新一代研究型人才，助力香港發展成為國際創科中心。」
鄺得互教授是進化演算法、AI 解決方案和影像／視像編碼領域的全球頂尖學者，2025 年當選為加拿大工程院院士，2021 年起榮獲美國史丹福大學全球首 2%頂尖科學家、2022 年起被列為科睿唯安「全球最高獲徵引研究人員」。鄺教授亦是國際權威組織電機電子工程師學會（IEEE）、美國國家發明家科學院（NAI）和香港工程院（HKAE） 院士，在國際權威期刊上發表的學術論文達 500 多篇、擁有逾 50 項美國發明專利，其研究成果已廣泛應用於多媒體傳輸、智能物流及醫療診斷等多個創新領域。
近年鄺教授率領團隊研發的「AI+」創新技術囊括各大發明獎項，其研究項目「AI 擊劍訓練與分析系統」在 2025 年「矽谷國際發明節」勇奪金獎及國際發明聯盟協會（IFIA）獎；另一項目「AI 人臉驗證雙重把關系統」亦榮獲 2026 年「矽谷國際發明節」金獎。
嶺大協理副校長（策略型研究）、研究生院院長、利榮康計算智能學講座教授鄺得互教授授榮膺加拿大皇家學會2026年度科學院院士。
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。
