以下是我在出席2025年9月27日《政策改革与社会韧性：跨领域对话》马来西亚华研智库政策论坛后，针对《我国在AI时代的挑战与机遇》讲题的思索和回应：
1） 开放互联网的黄昏
开放互联网的多元性正在逐渐消逝。生成式AI内容在网络上迅速普及，而下一代AI模型又以这些AI生成的内容作为训练数据，形成自我循环。这意味著，互联网原本倡导的多元化表达正在迅速消退，内容与表达形式趋向单一和机械化。2025年9月，谷歌在向美国司法部提交的反垄断案件法庭文件中首次承认开放互联网正在迅速衰落。这一声明与谷歌此前公开宣称互联网蓬勃发展的立场形成鲜明对比。
2） 封闭平台算法的围墙
互联网内容和表达方式的趋同，并非是近期才出现的现象。以个性化（personalization）和客制化（customization）为名，需要用户登录，提供一站式、包罗万象的资讯窗口，再到商品网购、熟食外卖与网约车服务，不鼓励用户点击外部链接或浏览其他网站的封闭式社交媒体平台，以及电商超级应用程序（SuperApp），长期依靠算法增量与放大某些国家、主流文化与语言的用语，导致许多国家和社群面临本土地域性表达与俚语的流失。例如，中国大陆的语言规范已经逐渐影响了我们以往惯用的新马华语：”巴刹”被称为”早市”，”德士”称为”出租车”，”死党”、”损友”改称为”伙伴”，而体育新闻中诸如”短板”、”掉链子”等用词，在上世纪80至90年代几乎未曾出现。
3） AI作为”终极扩撒器”
大型语言模型（如ChatGPT、Google Gemini、Deepseek等）会成为更具冲击力的内容与表达形式的扩散器（amplifier）。正如前文所述，这些模型的训练数据主要取自互联网，而互联网本身已充斥大量生成式AI产出。如此一来，将形成一种高度同质化、恶性循环的闭环生态：AI以自己生成的内容为”养料”，不断成长并繁衍下一代模型。
在AI成为主要增量与扩散器之前，平台算法和市场规模早已是强大的同质化力量。AI的普及化将会进一步深化这一趋势。
大型语言模型（LLM）的作用是”标准化”表达。当互联网上充斥著符合LLM”偏好”的流畅、规范、机械化的内容时，这些内容又会成为下一代模型的训练数据。这会导致：
a）边缘文化的消失：小众观点、方言表达、非主流创作风格将更难被模型”看见”和”学习”。
b）”模型腔”的诞生：一种全球统一的、过于机械式完美的、缺乏个人特色的表达方式可能会成为主流。
4） AI与企业生产力的幻象
生成式AI真的有帮助企业提高生产力吗？其实这可能本身就是一个社会科学的研究议题。许多公司在大规模推出AI生产力工具辅助员工的日常工作后，有没有发现，本来用来让高层有效做出重大宣布、传递公司最新动态，促进员工之间快捷有效即时沟通的通讯工具譬如MS Teams和Slack，到处遍布和领英求职平台信息流并无二致的各级管理层与普通员工们竞相用AI生成的”成功叙事”（success stories）与低价值、高噪音、千篇一律的AI废话与贴图（low substance, high publicity AI slop）？
这或许反映出，所有的工具都是人类行为的镜子。当出发点充满投机的动机，工具的产出也就流为片面的门面功夫，而非充实的内容与丰硕的成果。
5） 晶片泡沫与数据根基
当前最前沿的生成式人工智能倚赖海量数据和最先进的AI晶片，通过基于Transformer架构的算法实现突破。然而，AI晶片的投资充满炒作（hype）与风险。对于发展中国家（如我国）而言，更应专注于系统性的收集、整理和编译高素质的数据集，以及投资数据驱动应用科技的研发与创新，而非盲目追逐随时可能破裂的AI晶片泡沫。
追根究底，数据是近乎所有数码资讯系统的核心，所以资讯工艺业界才有”垃圾进，垃圾出”（garbage in, garbage out)的铁律。万变不离其宗，不论未来AI软硬体科技如何迭代出新，都必将倚赖高素质的关键数据，来提高性能和其产出的质量。
6） AI代理 - 杠杆或是木马？
云端代理型人工智能（Cloud-based Agentic AI）能帮助小型企业快速扩张，但对于大型企业而言，如果用其来营运核心业务，则相当于将商业机密暴露给云服务商，可能让对方在未来洞悉乃至复制企业独有的商业优势。举例来说：若你是仅有3人的小企业老板，可通过部署57个价格实惠的AI代理（AI Agent），将营运效率虚拟扩展至60人的营运规模。反之，若你是拥有2万名员工的大企业，部署AI Agent处理高度专业化工程任务，就等于把关键操作流程和工程细节交给云端系统。当你要调整人力部署（relocate workforce）或搬迁生产链时，你的知识库（knowledgebase）已存在AI代理的运行系统里，而不再掌握在自己团队手中，这将削弱你在与政府或市场谈判中的议价能力。
对中小型企业而言，AI代理是巨大的”杠杆” （lever），能以低成本实现营运规模化，是生存和发展的利器。
对大型企业来说，一不留神，AI代理有可能会变成”屠城木马”。将核心业务逻辑和知识库外包给云端AI，相当于将企业的”作战手册”交给了云服务商。这或会导致：
a）谈判能力丧失：在考虑搬迁或与政府谈判时，由于核心知识已固化在云端的AI系统中，企业会被”锁死”。
b）商业机密泄露风险：服务商可能无意或有意地利用这些聚合后的知识，为你的竞争对手提供服务，甚至亲自下场参与竞争。
人人都有魔法棒，戏法就不再精彩
总结来说，AI只是科技不断推陈出新过程中的其中一项技术，而非万能丹。我个人主观的看法是：生成式人工智能（Generative AI）最终带给中小型企业、跨国大企业，以及各国官方机构的机遇很大可能是自动化（Automation），而不是差异化（Differentiation）和因稀缺（Scarcity）所带来的商业模式护城河（Moat）。当人人手中皆有一支神仙的魔法棒，那就注定不是每个人都能成为哈利波特。
7字辈，毕业自马来亚大学电脑科学系，从事软件测试工作，喜爱钻研人工智能以及互联网科技最新动态，曾任隆雪华堂民权委员会委员。
