渣打集团上月中宣布计划于2030年前削减逾15%的后勤及支援职位，受影响人数接近8,000。在投资者简报会上，行政总裁温拓思（Bill Winters）表示，银行策略“并非单纯削减成本”，而是在特定情况下，以金融资本与投资资本取代“低价值人力资本”。虽然他其后补充，银行会为受影响员工提供再培训、内部转职等安排，强调削减职位只反映职能转变，而非否定个人价值。

然而一言既出，负面印象难以一笔勾销。新加坡前总统哈莉玛（Halimah Yacob）就公开批评其冷漠用语令人不安。据报香港与新加坡的监管机构亦就裁员安排，要求银行作出说明，包括企业是否以人工智能（AI）作为缩减人手的正当化理由。

这场争议所以备受关注，在于它折射出AI不再只是提升效率的辅助工具，而是开始重塑招聘结构、职位层级与教育回报。

初出茅庐者率先承压

这种转变对香港初阶职位的影响尤其明显。劳工及福利局局长上月回复立法会议员时指出，适合大学毕业生的全职职位空缺，已由2022年约8万个，下跌至2025年约3.1万个，跌幅约61%；其中行政、资讯科技及编程等职位减幅尤为显著。

无庸置疑，AI引发的焦虑正由科技业广泛扩散至白领与教育领域。过往需大量新人处理的文书整理、行政协调与初步分析工作，已渐由生成式AI完成。可见首当其冲击就是原本让年轻人投身工作的初级职位，如今正被重新设计或直接被系统吸收。

这亦非香港独有的现象。根据世界经济论坛于2025年发表的《未来工作报告》，AI、资讯处理、机械人与自动化正同时在全球范围创造与淘汰职位。其中增长最快的技能集中于AI与大数据、网络安全及科技素养；而下降最快的则包括重复性行政类职位。

报告显示，到2030年，约39%现有技能将被重塑或变得过时，约40% 雇主预计将在 AI 能自动化执行的领域缩减人手，但也有高达70%企业计划招募具有 AI 新技能的员工。超过60% 雇主认为“技能缺口”（skills gap）是目前企业转的最大障碍。AI真正改变的不只是职位数量，而是雇主衡量人才的准则，职场的核心竞争力变成能否提出关键问题、整合跨部门资讯，以及在不确定环境中作出判断，而非单纯执行既定程序的能力。

劳动市场倒逼教育转型

对毕业生而言，这亦意味着求职压力来自“可替代性”上升的现实。当部分初级工作可由AI完成，企业招聘大学毕业生时，要求条件往往包括成熟的沟通、策划与分析能力。职场学习曲线被提前至大学教育阶段，学位不再等同就业保证，获雇主青睐者须具备实习经验、跨学科能力、国际视野，以及与科技协作的能力。

事实上，高等教育界正作出相应调整。在2025至2028年三年期内，8所资助大学将开办约30项新课程，涵盖人工智能、数据科学、网络安全、创意产业及可持续发展等新兴领域，令课程设计与产业趋势接轨。同时，教育局公布的2026/27学年指定课程名单中，不少院校在本科课程内，加入人工智能商业应用、智能资讯系统、创意媒体科技等元素，足见AI已全面向商业、传播、创意及跨学科领域渗透。

学以致用的重新演绎

即便如此，一个更根本的问题亦同时浮现：教育应否只管追赶科技变化，还是应深思哪些能力难以被机器取代？

近年商业分析课程迅速崛起，逐步把传统商科内容转而结合Python、资料库、统计与决策分析训练，并设有AI相关选修方向，强调利用数据设计策略，聚焦塑造能够“与AI协作”的人才。换言之，在AI发展一日千里的时代，商业分析正从一门专修技能，迈向商科教育重新界定就业能力的先决条件。

教学与评核方式无疑是不容忽视的另一环。以往一次性笔试、标准答案或学术论文为主的评核方式必须与时并进。高等教育势必更重视口头汇报、分阶段作业与真实情境任务，以判断学生的学习成果，而非只靠熟练使用AI输出答案。至于教师的角色，亦将侧重于引导学生提问、辨识错误、建立判断框架，以及把零散资讯理出脉络，达致深化理解。显而易见，未来教育投资不应只管购买平台与软件，更须仗赖师资培训与伦理规范，否则只能提升课堂效率，教育意义却荡然无存。

AI普及化不一定表示人类能力被边缘化。辉达行政总裁黄仁勋指出，AI正使人类语言成为新程式语言，降低人机互动门槛，令职场竞争由编码能力转向问题表达、资讯整合与判断能力。同时，Anthropic联合创办人阿莫迪（Daniela Amodei）认为，随着AI能力提升，企业将更注重沟通、同理心与协作等人性能力，人文学科的重要性将不减反增。特斯拉行政总裁马斯克亦强调，机器难以完全复制人类的创造力与判断力，在医疗分诊或自动驾驶等涉及伦理与即时决策的情境尤其如此。

效率与尊严之间的取舍

篇首所述的渣打事件，让社会提前直接面对一个尖锐议题：在AI重塑经济之际，究竟应由企业以效率与成本为价值标准，抑或由社会在制度与伦理层面辨清工作的意义？

未来职场将减少对重复性人手的需求，关键系于哪些能力会被放大、哪些阶梯会被抽走、哪些人可能在转型中被边缘化。明乎此，教育不应仅为市场输送技能，更应以培养判断力、适应力、沟通力与伦理意识为先。若企业只懂以成本与产出衡量人才，最先流失的恐怕不单是职位，而是制度对人的基本尊重。要是学校盲目追赶科技潮流，而忽略培养新时代所需的人文与批判能力，掌握新工具并无助于适应变局。

总而言之，这场有关企业部署的舆论激发出香港必须面对的核心问题：在AI重塑经济之际，我们是否已准备好重新定义工作、教育与人的本质？

谢国生教授
港大经管学院金融学教学副教授、新界乡议局当然执行委员

何敏淙
香港大学附属学院经济及商学学部助理学部主任、香港大学附属学院讲师

（本文同时于二零二六年六月三日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

2026年世界杯将在下月开波，四年一度的赛事又再牵动数以亿计观众的心弦。本届首次由美国、加拿大、墨西哥三国共同举办，赛事的场次从上届64场增至104场，涨幅超过62%，时长也由29天延长到40天。

作为全球观看人数最多的体育赛事，世界杯的媒体版权也是全球最贵之一。2026年世界杯整个周期的全球转播权收入约为40亿美元，占国际足球协会（国际足协；英文简称FIFA）2023至2026年商业周期目标收入的30%，更是其最大的单一收入来源。

顶尖竞技 价值非凡

2022年卡塔尔世界杯吸引了全球50亿观众，换言之，世界超过一半人口在同一时段关注同一赛事。阿根廷对法国的决赛更吸引了15亿人的眼球，亦即每5个人之中，就有1个人看了这场对决。然而门票难求，能置身现场观赛的只是极少数，绝大多数球迷只能通过电视或串流媒体的广播来欣赏比赛。

当千千万万球迷盯着同一比赛之际，广告商嗅到无限商机，各种媒体看到大好时机，而最高主办机构国际足协也绝不会放过此一绝佳的赚钱途径。

世界杯的转播权通常授予特定广播机构，以在特定地区和时段播放赛事。以香港为例，世界杯的转播权就以2500万美元卖给电讯盈科，由该集团旗下的Now TV与ViuTV享有本地独家播映权：收费电视Now TV将独家全程直播总共104场赛事，而免费电视ViuTV则免费直播25场精选赛事，其中包括揭幕战及决赛。

商业价值金字塔

转播权费用不菲，关键在于遍布世界不同角落的观众注意力。须知世界杯各场赛事吸引力不一，全部赛事之中，仅有极少数（决赛和准决赛）足以产生30%观众的核心流量，而冷门小组赛所能吸引的观众往往不及10%。

由于观众人数差异巨大，取决于收视率的广告费也别无二致，每场比赛的商业价值自然有天壤之别。即使同是小组赛，弱队之间的比赛每场可能只值1000至2000万美元，而强队对垒每场则可值3000万至6000万美元。进入淘汰赛阶段，每场比赛价值更以非线性方式上升，从准决赛到决赛，其价值可以翻倍至高达5亿美元。

明乎此，世界杯天价转播权可以比喻为一个金字塔。在104场赛事中，决赛和准决赛贡献60%的商业价值；强队之间的比赛是金字塔的中层，虽然都是小组赛，却仍然得以贡献30%的价值。金字塔底层包括多场冷门小组赛，其贡献价值则只有10%。

打包推销的盈利策略

既然百多场比赛的商业价值如此不平衡，世界杯转播权的最佳销售方式当然不会是每场比赛单独出售，而是将所有比赛的转播权作为一个整体打包卖出。事实上，国际足协销售转播权的打包策略也不限于男足世界杯，而与旗下女足世界杯、U20世界杯、U17世界杯等商业价值较低的赛事捆绑销售。例如，今年国际足协给中国内地的转播权，就将2027年和2030年的女足世界杯与2026年和2030年的男足世界杯一起打包，卖给了中国中央广播电视总台。而国际足协给德国的转播权，则包括2026年男足世界杯、2027年女足世界杯，以及U20世界杯。

转播费犹如“海鲜价”

世界杯转播权从来不是统一价格，而是按国家或地区逐一定价；世界杯转播权的标价和最终成交价往往迥然不同。比如国际足协在中国内地最初要价3亿美元，结果以6000万美元成交，远低于目标价格。又如印度，最初要价约1亿美元，印度报价仅为约2000万美元；截稿前双方还没有达成协议。

在讨价还价的过程中，谁的议价权大，视乎一篮子因素，包括当地对足球的热度、本国球队有否参赛、赛事和当地的时差、广告市场规模、当地媒体的竞争激烈程度，以及买卖双方的谈判距离世界杯开始时间的长短。

作为今年的东道主，美国自然派队参赛，观众观看赛事不大受制于时差，加上广告市场规模大、价值高，所以世界杯在美国的转播权卖得最贵，总合同约12.5亿美元。反观中国内地，虽然足球市场很大，球迷热衷程度亦高，但中国队没能打进世界杯，赛事的时差严重影响观众的人数和广告商的竞价。再者，内地一家独大的媒体，也让媒体之间的竞争近乎零。

随着世界杯开赛在即，国际足协宁愿降价，也不愿失去中国内地的庞大市场。另一亚洲大国印度，则因为观众对足球的追捧热远低于板球，导致市场规模小，买方压价也就尤其严重。

当我们在电视机前欣赏球员在球场上施展浑身解数，在酒吧里欢庆球队胜利，又或在手机上重播世界杯的精彩时刻，我们极度专注、全程投入，以至茶馀饭后互相交流，统统成就了转播权臻于天价的世界杯商业帝国。

范亭亭博士
港大经管学院市场学首席讲师 

（本文同时于二零二六年五月二十七日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

2026年4月，香港金融管理局向香港上海汇丰银行有限公司和碇点金融科技有限公司发出首批稳定币发行人牌照。汇丰是香港最大的银行之一，兼有发钞行的特殊地位。碇点金融科技则由另一家大型银行渣打，联同安拟集团和香港电讯合资成立，其中渣打银行为绝对控股股东。

发行人助力数字资产生态稳健发展

将首批稳定币发行人牌照发给传统商业银行，显示香港正在探索一种崭新稳定币发展模式。世界两大主导美元稳定币USDC和USDT的发行方都不是银行，其应用场景集中在虚拟资产交易和跨境支付，与传统银行形成竞争关系。因此，政策制定者始终顾虑稳定币规模的扩大可能导致金融去中介化，有损银行业竞争力，并扩大金融风险。从积极方面来看，不少市场参与者期望稳定币倒逼以商业银行为主体的支付体系改进技术、提升效率、降低交易成本。

汇丰银行和碇点金融获得发行稳定币资格后，理应建立资产代币化和支持虚拟支付的技术设施，使稳定币得以在链上流通。这些基础设施既能用于稳定币的支付、结算和清算，亦足以产生协同效应，以较低成本推动传统银行业务模式变化，促进代币化存款和贷款等传统银行业务，实现技术进步与效率提升。

优势互补的融合发展

香港的稳定币发行从一开始就着眼于数字金融与传统商业银行的融合。市场上不乏观点指出特区政府批出稳定币牌照过于保守，未能满足数字金融的需求，反而限于传统的银行结算与支付体系之内。笔者认为，这一观点忽略了稳定币发行与银行业务代币化的协同效应可创造的优势。

首先，中央银行与商业银行体系已运作超过1个世纪。以存款保险为基础、资本充足率和流动性覆盖率为工具的监管系统，经历多次经济金融危机洗礼，足以相对有效地应对风险，维持金融稳定。

稳定币作为一种新的支付工具，仍处于早期实践阶段。监管框架能否有效应对潜在危机，尚须时间验证。因此，商业银行存贷款代币化同时满足支付效率提升和保持金融稳定的双重需求，是更加稳妥的选择。与美国的“倒逼”模式不同，香港的稳定币发展模式视稳定币发行人牌照为契机，让银行自发提升效率。

其次，由商业银行发行有利于增强稳定币的安全性。维持币值稳定，拥有足额高流动性、高安全性的储备资产是重中之重。全球金融危机后的十多年期间，银行业的流动性风险显著降低。以汇丰为例，其流动性覆盖率（约160%）远高于国际平均值与监管红线，所积累的高品质流动性资产可确保发行稳定币初期的安全性。

与此同时，即使是流动性、安全性最高的储备资产也可出现价格波动。如果市场信心因此动摇，稳定币发行商的挤兑风险仍然存在。稳定币发行商持续从发行业务中获利的能力，即“特许权价值”（franchise value），将对其有效抵御挤兑风险发挥重要作用。上述两家银行历史悠久，客源庞大，盈利能力稳健，基于规模效应所积累的特许权价值远高于非传统金融机构的发行商，尤其在面临稳定币挤兑风险时，可主动注资以避免流动性危机。

最后，稳定币发展的重大挑战是合规性，即如何验证客户身份，避免稳定币成为非法交易的温床。相对而言，商业银行等金融机构具备丰富的合规经验，能够高效、准确地完成验证程序，维护稳定币交易的合法性，有效回应监管方的要求。

权衡利弊的考量

国际舆论对稳定币的前景褒贬不一，最具代表性的负面观点来自国际结算银行（BIS）的2025年度经济报告。BIS提出货币作为一般支付方式需满足3个条件：“单一性”（singleness），即用户广泛认可该货币的价值，不必怀疑和确认货币发行的底层资产与逻辑; “弹性”（elasticity），即该货币能够轻易满足大额支付需求而不会引起金融风险; “正当性”（integrity），即该货币可有效防止非法金融交易的产生。BIS认为稳定币迄今尚未能满足这三大标准，因此无法广为接受。

以BIS的框架为审视依据，不难看出香港的稳定币新发展模式能有效弥补这3方面的不足。香港稳定币由传统大型银行发行，发行商的特许权价值使其挤兑风险低，货币的单一性基本得到满足。稳定币遵循足额储备原则，支付风险低。即使储备资产价格波动带来风险，作为发行商的金融机构亦可利用其银行系统注入流动性，更好地满足稳定币的“弹性”要求。拥有丰富合规经验的金融机构可以最大限度实行客户的身份审查，保证交易的“正当性”。

然而也有观点认为，稳定币与银行业务代币化共同发展或会削弱稳定币在虚拟金融中的重要性：如果银行存贷款都可以在链上交易、支付和结算，稳定币还有何用？

事实上，即使代币化存贷款高度发达，稳定币在金融生态系统中的作用仍不可替代。稳定币与银行存贷款活动的根本差异在于稳定币有足额抵押，每一单位稳定币的发行背后都有一单位的储备资产。银行存贷款是差额抵押的，1单位的银行存贷款背后的基础货币远小于1单位，其比例即所谓“货币乘数”。银行通过货币乘数创造信用，货币乘数也让银行挤兑成为银行的内在风险。

链上金融展望

链上资产的交易十分活跃，占据大部分虚拟金融活动。链上资产具有收益高、风险大、价格波动剧烈的特征，若投资者将代币化银行存款用于链上资产投资，一旦资产价值下跌即需补仓，投资者被迫提现，造成挤兑风险。在货币乘数运作机制下，即使是经营良好的银行，一旦储户同时要求赎回存款，仍极易引发挤兑。

链上资产的高风险令代币化银行存款无法满足链上用户强烈的交易需求。面临风险高、波动剧烈的链上资产，使用足额储备的稳定币而非代币化银行存款，就能应对链上资产价格剧烈波动带来的赎回需求，而不致产生额外风险。因此，即使在一个银行主导链上存贷款和资产交易的金融生态中，保持代币化银行业务和链上金融资产交易之间的区隔仍然不可或缺。在这种区隔下，稳定币仍然是链上金融资产交易、结算与清算的重要手段。

从稳定币发行人牌照发给两家主要商业银行，可见香港正迈向由金融仲介主导的链上金融世界。这是较为稳妥的方案，能够控制金融风险，促进稳定币和代币化银行业务同步发展，各司其职。同时，由于商业银行的特许权价值及其在银行体系中的流动性优势，发行的稳定币也更安全和稳定。

方翔教授
港大经管学院金融学助理教授

刘洋教授
港大经管学院金融学副教授

周皓南教授
港大经管学院金融学助理教授

（本文同时于二零二六年五月二十日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

香港土地注册处资料显示，2025年整体住宅买卖量年增约18%，升势持续至2026年首两月；官方售价指数连涨8个月，累积升幅逾10%。市场共识已逐渐从“何时见底”转向“温和扩张能走多远”。

究竟过去几年的楼市表现，如何演变至此？

从人口流出到供应高峰

2020年后的楼市调整可分为两个阶段。一、2020至2022年：以人口流出与外部冲击为主导。香港录得罕见的净人口流失19万，其中不乏离港前出售物业的中产阶级，导致市场购买力减弱之馀，大量卖盘短期内涌现，价格急促下调。

二、2022至2025年初：从人口带动的需求收缩转向供应与去化主导。新冠疫情期间延宕的建筑项目陆续完工，私楼落成量于2024年攀升至近20年来高位，一手现楼货尾在2025年初逼近3万伙的历史新高。这一阶段受需求恢复滞后的影响，价格持续缺乏反弹动能。

透过行为金融学分析上述两个阶段的楼市调整，可见市场参与者在长时间负面冲击后所形成的损失记忆，会直接影响其在复苏阶段对风险的主观判断。

楼市复苏时机所在

2025年市场转折源于三大主因。一、供应高峰逐步消化。一手现楼货尾由2025年初约2.8万伙回落至年底1.84万伙；私楼落成量亦自2025年起转入年均约1.5万伙的相对稳定区间，市场对价格的压制力量不再呈加速趋势。

二、利率环境阶段性优化。2026年3月中，1至6个月香港银行同业拆息维持在2.1%至2.6%区间，明显低于2023至2024年高位。考虑到静态租金回报率（约2.5%至3.5%）与合理租金增长预期，持有成本与租金收入的差距已大幅收窄，部分屋苑更出现“供平过租”的现象。

三、新来港人才进入置业高峰窗口。自2022年底高端人才通行证（高才通）计划启动以来，约有27万人才及其家属来港，初期以租赁为主，2025年起开始进入由租转买周期。他们现金流稳健，对短期利率波动敏感度较低，买楼与否视乎当前租金与按揭供款的比率，无疑为市场带来一股增量优质购买力。

以上因素不仅扩大总需求规模，更改变了市场参与者的心理与行为基准：本地既有买家仍受过去调整经验影响，新来港者则以全新视角评估资产价值。

损失厌恶与参照依赖

2020至2025年初的楼市调整期，为本港既有买家构成了多重负面参照点。对2018至2021年高位入市者而言，其后楼价回落，加上月供成本倍增与流动性收紧的双重压力，形成深刻的损失记忆。

这种记忆与参照依赖（reference dependence）机制互动，产生动态行为效应。一般人评估资产价值时，倾向参考某个具体心理锚点，如个人历史买入价、市场共识中的理想楼价。本轮复苏中，即使中原城市领先指数自低位反弹逾10%，对曾经错失低位或高位踩雷的买家而言，要是楼价仍低于2021年，也可能被解读为“仍在恢复”而非“已进入新周期”；反之，若接近或高于个人心理锚点，则容易触发唯恐错失的冲动。

损失厌恶（loss aversion）一方面延缓高杠杆持有人的减持行动，另一方面也促使观望者在价格企稳后加快入市。参照依赖则解释了为何不同屋苑复苏速度不一：锚定于近期低位的中小型新盘更容易吸引首次置业者，而传统豪宅区的本地买家可能仍以数年前的高位比较，因而呈现较强的观望惯性。

新人口如何打破心理旧锚点

对大多数本地家庭而言，2021至2022年市场高位仍是重要参照点。反观新来港人口则无2021至2025年初楼市起跌的包袱。其决策依据多在于租金与供款对比、职业稳定性与家庭规划需求等可观察变数，而非基于历史价格的回溯性锚定。

从行为金融学而言，这相当于市场既有集体参照点遭遇了一次外部重置。当市场出现具异质性参考点的参与者时，总体价格动态往往呈现分化，旧参与者受损失记忆约束，行动滞后；新参与者依据独立锚点，成为率先评估与成交的先锋。

市场数据印证了这一行为分化。2025年，内地买家在香港一、二手住宅注册量达13,906宗，涉及金额1,379亿元，宗数与金额同创历史新高。在新兴地区（如启德），内地买家占比于部分楼盘超过5成，多为中小户型新盘。相反，传统豪宅区与次新二手市场以本地买家占多，复苏速度较慢。这种“K型”价格与成交分化，反映出不同群体心理账户与风险偏好的结构性差异。

叙事力量与未来风险

此外，市场参与者的行为深受宏观叙事与资讯环境塑造。当主流媒体聚焦“连升8个月”等正面讯息时，市场接收到一致乐观的信号，就容易引发确认偏见（confirmation bias）。部分买家原本倾向“香港楼价长期仍有上升空间”，价格持续回升进而强化此一信念。至于政府规划的未来10年42万单位供应目标、人口净流入会否持续等议题，则鲜见于日常市场讨论。

从量化角度观察，2026年首季媒体情绪指数与互联网楼市搜寻量呈现同步上升趋势，与成交注册量的时间相关性明显高于同期利率或宏观数据变化。若基本面改善与正面叙事叠加，短期价格动能往往被放大；确认偏见不仅加速新参与者的入市步伐，也可能延缓本地买家对供应与人口风险的敏感度。

不得不察的是，结构性变化并非全无风险。以高才通计划为例，截至2025年底首批签证到期者的续签率申请率约为53%；若外部环境或本地条件逆转，部分专才或选择离港，重演2020年的人口外流与抛售压力。届时，市场反应可能将高度依赖行为框架：投资者是否再度受可得性捷思法（availability heuristic）主导，过度放大个别续签数据或离港个案的代表性，从而触发新一轮情绪超调。

基本面与认知的双重验证

香港楼市复苏的关键，系于两大问题：基本面本身发生了何种变化？市场参与者对此有何认知与反应？

当供求改善、新人口置换与政策支持大致同向时，如2025至2026年上半年所见，价格与成交趋势延续并加速；当认知（如损失记忆淡化）滞后，或叙事与数据脱节，转折往往已在微观行为中酝酿。

目前楼市的结构性复苏是基本面修复（供应消化、利率回落、人才流入）与行为调整（损失记忆淡化、心理账户重置、叙事强化）共同催化的产物。正面环境提供了上行动能，行为惯性则塑造了路径与节奏。未来数季，关键在于观察这两股力量的持续性：人口置换能否延续？叙事是否符合事实？新平衡是否已在数据与认知间悄然形成？有关答案将决定复苏能否持续，还是再度面临结构性考验。

林则君教授
港大经管学院金融学学术领域主任

国生炜教授
香港大学建筑学院房地产及建设系助理教授

（本文同时于二零二六年五月十三日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

2025年，生成式人工智能（GenAI）巨头Anthropic与AI安全评估公司Andon Labs合作，进行了一场别开生面的实验：让自家的大语言模型Claude管理一间迷你商店，取名Claudius，向Anthropic的员工售卖零食和饮料。商店本身小得可怜，不过是一台冰箱、一部iPad和几个购物篮，但运营的全部环节，包括选品、定价、采购、记录、库存管理，以至与顾客沟通，都交由AI自行完成。

显而易见，Anthropic希望借此试探大模型走出聊天框、独立从事商业活动的能力边界，为未来的商业化应用开拓新路向。

阿谀奉承　混淆视听

Claudius上线后，闹出了不少啼笑皆非的事件，其中最富戏剧性的，要数它与《华尔街日报》记者Katherine Long之间的较量。 Anthropic特别邀请Long参与实验，希望借记者之手挖掘AI的漏洞。 结果令人瞠目：Long与Claudius反复交流超过140次，最终成功说服它相信自己并不是矽谷办公室里的一台自动售货机，而是1962年前苏联莫斯科国立大学地下室里的一台售卖机。 Claudius欣然接受了这场“社会主义改造”，主动将所有商品的标价改为零，以“履行服务人民的使命”，一举为Anthropic制造了数百美元的亏损。

故事荒诞，但荒诞背后却令人深思。 2025年10月，美国史丹福大学等机构的研究团队在顶级学术期刊Science发表论文，系统地揭示出类似的现象。团队测试了市面上11款主流大语言模型，发现它们普遍具有明显的“讨好型人格”，擅长对用户进行“谄媚”。 研究指出，AI比真人更愿意附和提问者的行为，认同比例比真人高出约49%; 面对近2000种被社会普遍视为有错的行为（例如在亲密关系中欺骗伴侣），AI为用户辩护的机率约为51%; 即便是对明显错误的主张，AI表示赞同的概率也高达47%。 更令人担忧的是，后续的行为实验显示，得到AI附和的用户更不愿意道歉、更不愿意修补受损的人际关系，也更相信自己从一开始就是对的。

唯唯诺诺　后果堪虞

AI的谄媚作风并不能简单归结为AI出错，其中反映的是大语言模型训练机制中一项内生的结构性特征。 当下主流大模型普遍依赖基于人类反馈的强化学习，亦即由真人对模型的回答打分，再据此反复调整参数。 问题在于手握打分大权者，自然爱听顺耳、顺心、顺势的回答，哪怕心里清楚这些回答未必客观公允。 换言之，大语言模型著眼于用户满不满意，而并非答案正确与否。 久而久之，迎合用户便被写成模型的特性。

AI的谄媚行为让用户享受一时的心理快感，代价却是被悄悄放大的偏见与盲点。 以创业为例，不少创业者习惯在撰写商业计划书前，先与AI对谈，希望听取中立意见。 然而讨好型的AI更倾向于顺着用户的思路铺陈论据、放大亮点、淡化风险，结果是让本就踌躇滿志的创业者愈发自信; 真正冷酷的市场却不讨好任何人，许多所谓“被AI肯定”的创意，最终都在现实里碰得头破血流。

商业世界中的失败案例同样触目惊心。 去年韩国游戏开发商魁匠团（Krafton）在收购《深海迷航》（Subnautica）开发商Unknown Worlds后，为逃避一笔高达2.5亿美元的业绩奖金，公司行政总裁绕开内部法律团队，反复与ChatGPT讨论如何合法地避免支付此数。 在多番追问与引导之下，AI逐步认可行政总裁的思路，甚至协助制订出一整套解除创始团队职务、延后游戏发布的操作方案。

结果众所周知，美国特拉华州法院今年3月的判词毫不客气——公司所列的解雇理由属于事后编造，法院下令魁匠团立即恢复被解职创始人的行政总裁职务，并就由AI主导的敌意接管承担法律责任。 该案也因此成为首宗被法院公开点名、因轻信AI建议而败诉的重大商业诉讼之一。

可信顾问　非应声虫

上文提及Claudius运营实体店，其实指向的是AI奉承表现的另一重风险。当企业把AI推向服务消费者的前线，AI可能会把让顾客满意置于维护雇主利益之上，在花言巧语和精心设计的对话面前丢盔卸甲，忘记自己本应守护的底线与目标。 换作银行、保险、医疗这样的高风险场景，后果远不止几百美元的亏损那么简单。

要解决这个棘手问题，单靠用户自觉显然不够。 模型开发者应在训练目标中，给诚实与纠错赋予更高权重，引入独立于用户满意度的客观评估，并在关键场景中加入异议机制，让AI敢于说不。此外，监管者必须要求厂商披露其系统的谄媚倾向，以及相关缓解措施，尤其是在金融、医疗、法律等涉及重大决策的领域。

对普通使用者而言，理性使用AI的第一步，就是认清它并非“理中客”（理性、中立、客观），而是一个格外善解人意的助手，其首要任务是让你舒服，倒不一定令你清醒。愈是重要的决定，愈需要提高警觉，不妨主动要求AI站在反方立场加以反驳，或明确指示“列出这个方案的3个致命缺陷”。

归根究柢，真正值得依赖的判断，从来不会只建立在回音壁之上。 AI可以是聪明的参谋，但永远不应取代我们的独立思考。

李曦教授
港大经管学院市场学教授、亚洲案例研究中心总监、数字经济与创新研究所副总监

（本文同时于二零二六年五月六日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

近年，一些学者积极倡议名为“亲劳工人工智能”（pro-worker AI）的发展方向。他们的核心主张并非反对科技或人工智能本身，而是质疑过去数十年科技进步的偏向：技术发展过度集中于自动化（automation），亦即利用机器取代人力以降低成本，而非增强（augmentation）人类能力。【注】

学者们如美国麻省理工学院经济学家阿杰姆奥卢（Daron Acemoglu，2024 年诺贝尔经济学奖得主）与其长期合作者约翰逊（ Simon Johnson同年诺贝尔经济学奖另一得主），以及著名劳动经济学家奥特尔（David Autor ）等认为，近数十年来的数字革命虽然提升了企业效率与资本报酬率，却同时造成中产阶级工作机会流失、薪资增长停滞，以及所得与财富差距扩大。不过，问题不在于科技进步本身，而在于科技设计与应用的方式。AI 未必是取代人类的工具；它也可以作为提升人类生产力、创造新任务（new tasks）与新产业的助力。

科技如何创造新任务

经济史在这方面提供了重要线索。为何工业革命、电气化或资讯革命没有导致长期大规模失业？关键系于科技在淘汰旧职位时，也创造了大量新任务，而这些任务需要人类的判断力、协调能力与创造力。

电动马达与工厂重组（1910–1920 年代）
蒸汽机时代的工厂依赖单一中央动力来源，透过皮带与转轴传输动力。工厂布局僵化，工人只能配合机器节奏，环境危险且效率有限。当电力普及后，每台机器配备独立电动马达，工厂得以按照生产流程重新设计，催生出流水线制度。这不仅没有令工人被取代，反而增添设备维修、流程管理、品质控制等新职务。显而易见，技术重组了生产过程以至劳动分工。

电动机械强化物理层面效能
起重机、推土机、电钻等工具并未有把建筑工地转变为自动化，而成为了工人的延伸。譬如一名重型机械操作员，其产出就可能是体力劳动者的数十甚至上百倍。由于工人创造的经济价值提升，企业在市场竞争与工会压力下往往须付更高薪资。这正是“增强型技术”的典范：人类在生产过程中仍处于核心位置，而能力更大幅扩展。

电子试算表与知识工作转型
1980 年代之前，大量簿记员负责以人手处理总分类帐。电子试算表确实自动化了部分记帐工作，但计算成本大幅降低后，企业得以进行更复杂的财务建模与预测。结果虽有职位消失，却催生更多会计师、财务分析师与商业顾问。可见科技并未让经济活动缩小，而扩大了分析与决策的范围。

阿杰姆奥卢强调，问题在于当代 AI 是否仍会遵循这种“创造新任务”的路径，还是仅仅将既有任务自动化，导致劳动需求萎缩。

推动政策将 AI 引向亲劳工方向

上述3位经济学家认为，市场力量本身未必会自动导向增强型技术。企业往往基于成本考量与税制诱因，选择替代劳工的方案。因此，制度设计至关重要，其中包括下列重点。

一、消除对机器的隐性税务补贴
现行税制下，雇主需负担社会保险与医疗保险成本；购买机器与软件却可折旧抵税。这种不对称容易造成平庸自动化（so-so automation），即便效率提升有限，也会为求节省税款而裁员。

改革税制方向应拉平资本与劳动的税负，使企业决策基于真实生产力增减，而非税务负担。

二、引导科研资金  支持互补型 AI
创投资金偏好能全面取代人类的通用人工智能（artificial general intelligence）。阿杰姆奥卢主张，政府科研资助应优先支持与人类技能互补、能创造新任务的项目，而非单纯追求自动化。

三、赋予劳工参与权
若采用AI 只由高级主管与工程师决定，其目的往往是监控与削减成本。应强化工会与劳工代表制度，让前线员工参与 AI 设计与部署，使技术真正解决工作现场问题，而非成为裁员机器。

四、反垄断与科技权力分散
AI 发展高度集中于少数科技巨头，其商业模式就会偏向规模化与自动化。透过反垄断执法与限制并购，可为多元商业模式创造空间。

五、建立“数据尊严”（data dignity）
AI 能力建立在人类长期累积的文字、程式与创作 数据之上。应承认创作者对训练数据的贡献，建立补偿与分润机制，避免 AI 公司无偿汲取原创者成果，并进一步取代原创者。

六、改变科技文化叙事
目前科技界将“人类同等能力”（human parity）视为最高目标。阿杰姆奥卢主张应转向“机器对人类的有用程度”（machine usefulness），以提升人类能力为成功标准。

关键批评与争论

这套构想在学界与政策圈引发广泛讨论，也受到多方质疑。

一、增强与取代员工的界线模糊
若 AI 让一名员工产出提升5倍，在需求未同步增加下，企业理性选择可能是裁撤其馀人员。微观赋能不一定转化为宏观就业扩张。

二、削弱创新与国家竞争力
科技企业与国防智库警告，过度干预可能拖慢创新步伐。在全球 AI 竞赛中，若因过度保护劳工而放慢脚步，可能被竞争对手超越。

三、“后劳动乌托邦”愿景
阿尔特曼（Sam Altman）、马斯克（Elon Musk）等科技乐观派，主张全面自动化的趋势不可避免，且值得拥抱。与其限制 AI，不如课征高额税款和发放全民基本收入（universal basic income），让人类从劳动中解放。

四、自由市场观点
新古典经济学家认为市场机制终将创造新产业，政府难以预判哪种技术较佳。过度干预有降低整体效率之虞。

五、激进左派批评：所有权才是核心
在资本主义架构下，只要 AI 所有权由资本家掌握，则任何技术最终都可能被用于压榨劳工。真正改革应指向企业所有权与 AI 基础设施的公共化。

技术关乎选择而非命运

面对批评，阿杰姆奥卢等人强调，科技发展路径并非自然演进，而是制度与政策选择的结果。他并不完全否定全民基本收入，但警告那可能导致“少数科技精英向大众分配资源”的高度不平等社会。工作不仅带来收入，也提供社会参与和尊严。

这场辩论已超越纯粹技术问题，而成为一场关于政治经济与人类未来的深层争论：我们希望建立一个由自动化工厂与福利转移支撑的后劳动社会，还是一个多数人能透过高技能工作参与，并创造价值的社会？答案将决定 AI 的发展方向，也将塑造21世纪的经济与政治形态。

【注】：Acemoglu, D., Autor, D., and Johnson, S. (2026). “Building Pro‑Worker Artificial Intelligence.” NBER Working Paper No. 34854.

赵耀华博士
港大经管学院经济学荣誉副教授

（本文同时于二零二六年四月二十九日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

在地缘政治的持续冲击下，近年各国日益重视安全风险，全球经贸格局从一体化自由贸易转向碎片化。在此变局中，中国经济展现强大韧性，加速从世界工厂升级为科技强国; 中企出海已成为国际商业趋势，深度融入各地经济发展与人民生活之中。这不仅为香港带来了第三次经济转型的窗口，更提供了实现包容性增长的契机。

特区政府目前正编制“五年规划”，主动告别“小政府、大市场”的传统思维，积极发挥一国两制下的制度优势。香港以粤港澳大湾区及“一带一路”作为切入点，可望成为连结国家新型工业与全球市场的“超级增值人”。

香港可成为多极化世界的可信平台

国际政经格局已由单极转向多极化结构。从“美国优先”到“新华盛顿共识”，再到特朗普向全球征税，美国的保护主义倾向日益显著。不少企业为应对风险，采取分散生产布局的“中国+1”策略，以及避免依赖单一消费市场的“美国+1”策略。这种资源再分配的趋势，显著促进了东盟等新兴经济体的增长。

与此同时，中国在人工智能、先进制造及新能源等领域，已展现出举足轻重的影响力。美国的压制政策不但未能遏制中国崛起为工业强国，反而倒逼其供应链透过技术创新与积极出海，稳健迈向高端化及国际化。

在国际合作层面，全球北方继续主导世界银行、国际货币基金组织等传统国际组织; 而全球南方则积极发展新兴组织，例如“金砖+”、上海合作组织，以及亚洲基础设施投资银行等。

在经贸格局碎片化下，香港凭借一国两制基础，既了解社会主义，亦熟悉资本主义，其服务价值更显珍贵。作为中国境内的一个特别行政区，香港实行与国际商业范式高度接轨的普通法制度，加上多年来积累的商业声誉、经贸网络，以及稳定的营商环境，不难成为备受各方信赖的合作平台。

建基于创科及国际化实力的新路向

从国家层面看，近年内地经济转向高质量发展，为香港开拓新增长曲线带来重大机遇。2025年，中国全社会研发经费接近 4 万亿元，稳居世界第二；有效发明专利突破500万件；根据《专利合作条约》（Patent Cooperation Treaty；简称PCT）提出的国际专利申请量连冠6年。与此同时，规模以上高技术制造业、装备制造业、数字产品制造业及清洁能源发电量均录得约 9%的高增长。由此可见，以创新、数字、绿色为特征的“新质生产力”正驱动国内经济增长。

对此，香港可增添助力。一方面，透过建设国际创科中心，汇集国际高端创新要素，在攻克关键核心技术方面提供增值。另一方面，善用金融业优势，建设区域知识产权贸易中心，服务国家提高知识产权变现能力，并为国家科技和绿色产业募集国际资金。这些举措均有利于拓展本港高增值服务业的宽度。

当前国家正积极构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。2025 年，全国社会消费品零售总额突破 50 万亿元，服务性消费支出已占居民人均消费支出逾 46%。作为全球货物贸易第一大国，进出口总值约达 45.5 万亿元，与“一带一路”国家的贸易占比已过半。中国高技术产品的出口价值更录得逾 13%的高增长，已占出口总额近 20%，其中“新三样”(新能源汽车、锂电池、光伏) 的出口大增约 27%。

国家“十五五”规划提出要建设现代化产业体系和强大国内市场，并扩大高水平对外开放。重点工作方针包括促进服务业优质高效发展、大力提振消费、扩大有效投资，以及提升贸易投资合作质量和水平等。香港拥有一国两制与国际化独特性，相信其服务业大有可为。一方面，内地消费升级需要国际领先的品质标准对接服务；另一方面，国家不断增长的进出口贸易，有利于巩固香港作为国际转口港的地位。除此之外，人民币国际化也需要一个便捷、值得信赖的平台。国内绿色商品走向世界是大势所趋，香港在环境、社会及管治（Environmental, Social, and Governance；简称ESG ）认证与绿色金融方面的优势将会得到充分发挥。

推动“超级增值人”服务三重升级

面对环球碎片化经贸格局，香港在“十五五”时期须强化“超级增值人”角色，成为助力国家发展的赋能平台。为此，金融服务的升级是首要切入点。离岸人民币业务不能仅停留在资金储备功能，更应满足实体经济的投融资需求。透过丰富人民币产品、将人民币柜台纳入“港股通”及增发“点心债”等举措，香港将有效提升离岸人民币的流动性与收益率，扩大作为全球离岸人民币业务枢纽的功能。

在深度融入大湾区产业链的过程中，香港可担任赋能者角色。例如在上游建设国际科研人才高地，聚焦攻克“卡脖子”技术难题；在中游与下游，则凭借国际化检测认证服务和经贸网络，助力中企布局全球。在配套服务方面，从知识产权保障与商品化、品牌建设、市场营销到贸易融资等，香港均可为湾区产业链增值。大学作为这一进程中的创新引擎，透过为研究人员和学生提供优质的学术环境，孕育具备国际化视野的专才。这些专才在社会中创造产业价值，将基础研究成果转化为优质产品，将复杂的国际法规转化为合规流程，将ESG知识转化为企业的全球声誉。

香港之所以能发挥“引资引智”作用，实有赖于其在金融和高等教育等领域的显著优势。与国际接轨的金融体系，加上为全球资本提供可预期的投资环境，无疑令香港成为国际资金配置中国优质资产的首选地。而其蜚声国际的高等教育，则是吸引全球顶尖人才的引力场。本地大学作为知识创新和人才培养的枢纽，能够在经管、创科、医疗及法律等领域，担当国际优质资源与国家需求之间的接口，最终可协助提升内地商品及服务的质量。

随着中国经济与科技实力与日俱增，中企走向世界虽是大势所趋，但在全球碎片化时代中，也必然面临更多挑战，特别是文化与制度之间的隔阂。一国两制下的香港，既在法律制度、商业惯例及消费者习惯等各方面与海外市场相似，又与内地关系紧密，足以成为中企出海的理想试点。中企不但可在香港试行商业模式，还可积累跨境运营与合规经验，为出海增添信心。

近年香港各界在中央政府的鼎力支持下，均积极谋求新发展。笔者相信，香港定能完成区域（由全球北方延伸至全球南方）、功能（由联系窗口发展成赋能平台）及产业（由金融拓展至创科与绿色经济）的三重升级【注】，将时代赋予的发展机遇转化为实实在在的经济增长，为广大市民创造优质的就业机会。

【注】：笔者邓希炜于《紫荆论坛》2026年3月27日发表《对接“十五五” 善用全球大变局促进香港第三次经济转型》一文中，首次提出此一概念。

邓希炜教授
香港大学协理副校长、港大经管学院副院长、冯国经冯国纶基金经济学教授

张超艺先生
香港大学香港经济及商业策略研究所高级研究助理

（本文同时于二零二六年四月二十二日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

本年2月20日，美国最高法院以六比三的裁决，在Learning Resources, Inc. v. Trump一案中作出里程碑式的判决：总统无权依据《国际紧急经济权力法》（International Emergency Economic Powers Act；简称IEEPA）单方面征收关税。首席大法官罗伯茨在判词中指出，总统仅凭IEEPA中相隔16个词的regulate（规管）和importation（进口）二词，便主张可以对任何国家、任何产品、以任何税率、在任何时间征收关税，而“这两个词承受不了如此巨大的分量”。

这一裁决不仅在法律上划出清晰红线，更在经济和金融方面触发了连锁反应，从华盛顿以至香港中环都受到影响。

课税权属国会

此一判决意义深远，皆因美国宪法第一条明确将“征收税款、关税、进口税和消费税”的权力赋予国会。最高法院在本案中运用三权分立原则裁定，具有重大经济和政治影响的关税权力必须由国会明确授权。正如经济学的公共选择理论所分析：当政策制定权过度集中于行政部门，政策将易受短期政治考量扭曲。近一年来，企业被迫在急变的贸易政策背景下作出招聘、定价和投资决策，而税率经常波动。这种不确定性对经济造成的伤害，某种程度上甚于关税本身。

天文数字退税的困境

判决的直接后果是一场规模空前的退税难题。根据美国海关与边境保护局向国际贸易法院提交的声明，在IEEPA关税下，超过33万家进口商缴纳了共达1660亿美元的关税，涉及报关记录约5300万笔。退税之路荆棘丛生，海关的自动化系统在设计上无法轻易将IEEPA关税单独列出；若以人手重新计算，估计所需工时为数440万。

这背后关乎一个金融学的重要概念：资金的时间价值。假设一家企业缴交了1000万美元的IEEPA关税，按照美国现时利率，每延迟1年退还，机会成本就高达约50万美元。因此接近2000家进口商已提出诉讼，争取退税权利。

从B计划回到A计划

白宫并没有坐以待毙。判决公布同日，特朗普在数小时内连续签署3份行政命令：终止IEEPA关税，依据《1974年贸易法》第122条征收全球性临时进口附加税，并继续暂停小额进口免税待遇。次日，特朗普将税率提高至第122条所允许的法定上限15%。此条款可说是一把有时间锁的枪，允许总统在不超过150天的期限内，征收最高15%的进口附加税；其后若要延续则须国会投票通过，本年7月24日就是截止日期。

更值得关注的是长线布局。美国贸易代表格里尔于3月先后对16个经济体启动以“产能过剩”为由的第301条调查，又对约60个经济体发起“强制劳动”相关的第301条调查；两项调查合计已覆盖美国80%至90%以上的进口。新加坡韩礼士基金会贸易政策主管Deborah Elms一语中的：“我们很可能会回到原点，这不是C计划，这是回到A计划。”

谁在为关税买单

经济学教科书告诉我们，关税由生产者和消费者分担，但实证数据比理论更为严峻。 纽约联储银行的研究发现，近90%的关税成本由美国企业和消费者承担。耶鲁大学预算实验室的追踪数据显示，关税对进口核心消费品的价格传递率在40%至76%之间，高盛的估计更为惊人：消费者承担的份额目前已达55%，预计2026年将攀升至70%。

举个例子：一件从中国进口的儿童玩具，出厂价20美元，加上运输和分销成本后，在美国的零售价为30美元。征收20%关税后，进口成本上升4美元，但零售价不会只涨此数，因其中还包含国内运输、行销和零售加价等非进口成分。尤其令人忧虑的是，廉价商品价格平均约5%的涨幅，是高端产品涨幅的两倍。由于低收入家庭倾向购买廉价商品，关税实际上是一种累退税，使弱势社群承受不成比例的负担。

震荡蔓延至香港

至于本港，在这场风暴中也不能置身事外。美国是香港第二大出口市场，2024年商品出口额达379亿美元。尽管香港在基本法下保持独立关税区的地位，美国对中国的关税仍直接适用于香港。

特区政府一直奉行自由港政策，不征收报复性关税，这反映出维护国际商业枢纽吸引力的战略。但对于以北美市场为主的跨境电商平台而言，取消小额免税待遇以及实施附加税，直接影响每笔订单的成本结构。香港工业总会主席庄子雄曾直言，关税的反复变动下，任何人都无可能再做生意。

从资产配置的角度看，贸易政策的不确定性已经成为影响港股估值的重要风险溢价因素。在贸易摩擦升级时期，恒生指数中出口导向型企业的市盈率普遍受压，投资者在评估相关股票时，应在折现率中加入“政策不确定性溢价”。

今后发展与对策

展望未来，有两个重点值得密切关注。首先是本年7月24日，第122条临时关税届满，美国国会投票延续与否将是观察两党贸易立场的重要风向标。其次是第301条的调查步伐，若结果认定贸易伙伴存在不公平行为，则可能在夏末秋初出台新一轮国别关税。

观乎形势，笔者就香港的政策提出3项建议。一、加速出口市场多元化，提升开拓东盟、中东和拉丁美洲市场的步伐。二、强化香港作为“超级联系人”的角色，凭借独立司法制度、自由资金流动和国际仲裁中心的优势，而成为跨国企业重新配置供应链时的关键节点。三、善用金融工具对冲贸易风险；香港的衍生品市场、保险和再保险服务可为面临关税风险的企业提供量身定制的风险管理方案。

上述美国最高法院的判决提醒我们，在一个法治社会中，即便是最强大的行政权力也有其边界。正如罗伯茨大法官引用1899年先例所言，课税权是“整个国家架构所依托的伟大权力”。这种权力应受制度制衡，市场才能形成稳定预期，经济才能在规则框架内健康运行。香港素以法治和制度透明度为基石，也同样捍卫此一理念。

章逸飞博士
港大经管学院经济学高级讲师

（本文同时于二零二六年四月十五日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

如果未来中环多家基金的智能体（AI agent），能在同一秒内读完中央银行声明、业绩电话会议纪录与全球新闻，并据此作出方向相近的交易判断，市场究竟会变得更有效率，还是更脆弱？这已不是科幻想像，而是正迅速逼近金融业的现实。

现阶段而言，生成式人工智能（GenAI）多用于概括研究报告、整理资讯、撰写程式及分析文本；但当这些能力进一步结合记忆、推理、规划、工具使用与持续执行模组，并嵌入投资研究、风险管理及交易流程，金融机构便会由“信号生成”走向自主程度更高的AI智能体系统（agentic AI system）。【注1、6、8】

AI时代的“阿尔法焦虑”

这个转变催生了所谓的“阿尔法焦虑”（alpha anxiety）现象。阿尔法亦即超额回报（alpha），有关焦虑不在于AI是否比人更聪明，而在于它正迅速降低部分投资研究工作的复制成本。过去需要研究团队长时间完成的公开资讯整理、文本解读、持仓追踪与风格识别，如今愈来愈可以由模型自动化处理。【注4】有研究指出，AI仅根据公开持仓披露与宏观数据，已能模仿顶尖资产管理人相当比例的交易行为。【注2】

当更多机构都能从相似数据中提取相近信号，原本稀缺的资讯优势便更容易被竞争侵蚀，超额回报也更难持久。AI未必会终结阿尔法，但它确实正在缩短阿尔法的半衰期，迫使机构投入更多算力、更昂贵数据与更复杂架构，只为维持原有回报。这正是一场典型的“红皇后竞争”（Red Queen competition）。

演算法趋同与系统性脆弱

比单一模型出错更值得警惕的，是大量模型同时“做对同一件事”。当不同机构依赖相近的基础模型、相似的新闻来源、相同的市场数据、类似的风险约束与优化目标，表面上彼此竞争，实际上却可能在压力时刻收敛为高度一致的交易反应。生成式AI一方面降低资讯不对称，把过去分散于文本、语音与叙事中的非结构化讯息迅速转化为可交易信号。但另一方面，也可能令市场参与者在更短时间内得出更接近的判断，从而提高策略趋同与模型同质性的风险。【注1、6、7 】

正常市况下，这种技术进步有助加快价格发现；但一旦市场受压，其顺周期性（procyclicality）也可能被强化。若愈来愈多模型驱动的交易者以相近逻辑解读央行措辞、盈利指引与宏观数据，并在相近的止蚀、保证金要求与风险值（value at risk）限制下同步调整持仓，市场流动性便可能在短时间内同步收缩。既有研究表明，演算法交易在正常时期固然有助提升价格发现与资讯反映速度，在压力情境下却可能加剧流动性脆弱性。若不同策略日益依赖相似信号与相近执行规则，市场效率的提升，或会以更脆弱的微观结构为代价。这正是AI金融的一个悖论：微观层面的理性优化，未必能转化为宏观层面的稳定。【注3、7 】

从追逐阿尔法到追求“负责任的阿尔法”

正因如此，笔者提出“负责任的阿尔法”（responsible alpha）这个概念。未来有价值的阿尔法，不应只是在短期内跑赢市场，而应置于可解释、可审计、可干预，且不致过度放大系统性风险的边界内。换言之，“负责任的阿尔法”不把风险控制视为附带条件，而是把可管治性内生为阿尔法的一部分。当信号提取日益商品化，真正稀缺的能力，将不再只是建出更不透明的黑盒，而是证明自己的AI何以可信：它用了什么数据、经过什么工作流程、谁可以复核、出了问题谁能中止。当阿尔法愈来愈像可复制的公共技术，管治能力、审计能力与人手介入能力，反而可能成为新的私人护城河。【注5】

香港近两年的政策方向，恰好为这种“负责任的阿尔法”提供了制度土壤。2024年8月，香港金融管理局联同数码港推出首个“生成式人工智能沙盒”，明确提出以风险为本的原则，强调高风险决策须保留“人在环中”（human-in-the-loop）模式。2025年8月，国际结算银行（BIS）创新枢纽香港中心、金管局与英国金融行为监管局推出 Noor项目，聚焦于生成式AI及高级算法模型在金融体系的应用，以解决AI可解释性（explainability）难题。这意味监管思路已不只要求机构解释AI，而是开始提升监督者本身看懂黑盒的能力。到2026年3月，香港又把沙盒升级为生成式人工智能沙盒++，将范围扩展至证券、资产管理、保险及强积金等领域，令沙盒不再只是试验场，而是监管者与市场共同界定安全边界的制度工程。

当然，沙盒的推出不能只是一个展示创新的招牌，而是要成为验证管治能力的试验场。对代理式AI与量化模型而言，真正要测试的，不只是模型准确率，而是整条风险管理链：数据能否追溯、版本更新有否留痕、压力情景下会否同步撤单、模型漂移（model drift）能否及时发现，必要时能否由人手介入或紧急停用。未来资产管理业的竞争，比拼的不只是模型预测力，也是在比拼机构能否把模型风险纳入管治框架之内。

以提升阿尔法的可信度为目标

下一轮金融竞争，比拼的更不只是谁更早用上AI，而是谁能更早证明：自己的AI在赚钱时可靠，在失灵时可控。2025年世界经济论坛白皮书提醒，许多机构其实仍处于由试验走向规模化落地的过渡阶段；真正决定成败的，往往不是模型本身，而是信任、自我管治、人才、网络安全与数码基建是否到位。【注8】从这个角度看，香港的潜在优势，不仅在于更早部署AI，更在于更早的把模型治理、压力测试、审计轨迹与人手介入机制，逐步制度化为跨市场、跨监管、跨机构的共同语言。

归根究柢，若市场最终把透明度、可问责性与管治成熟度视为值得付费的属性，那么“信任”本身，便可能成为下一代国际金融中心最重要的无形资产。香港要寻找的，不只是更高的阿尔法，而是更值得全球资本信任的阿尔法。

注1：Aldridge, I., An, J., Burke, R., Cao, M., Chien, C. Y., Deng, K., … & Zheng, W. (2025). Agentic artificial intelligence in finance: A comprehensive survey [Working paper].

注2：Cohen, L., Lu, Y., & Nguyen, Q. H. (2026). Mimicking finance (NBER Working Paper No. 34849). National Bureau of Economic Research.

注3：Dou, W. W., Goldstein, I., & Ji, Y. (2025). AI-powered trading, algorithmic collusion, and price efficiency (NBER Working Paper No. 34054). National Bureau of Economic Research.

注4：Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2020). Empirical asset pricing via machine learning. The Review of Financial Studies, 33(5), 2223–2273.

注5：Fabozzi, F. A., & López de Prado, M. (2025). Implementing AI Foundation Models in Asset Management: A Practical Guide. Journal of Portfolio Management, 52(2).

注6：Mo, H., & Ouyang, S. (2025). (Generative) AI in financial economics. Journal of Chinese Economic and Business Studies, 23(4), 509–587.

注7：International Monetary Fund. (2024). Global financial stability report. https://www.imf.org/-/media/files/publications/gfsr/2024/october/english/textrevised.pdf

注8：World Economic Forum. (2025). AI in action: Beyond experimentation to transform industry. AI Governance Alliance, in collaboration with Accenture.

孟婧涵博士
港大经管学院金融学高级讲师、港大经管学院理学士（计量金融）课程总监

（本文同时于二零二六年四月十一日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

特朗普对全球发起的对等关税战，到明天便整整一年。去年的4月2日，他在白宫玫瑰园意气风发地宣布当天是美国的“解放日”，说多年来其他国家通过贸易掠夺美国，当天是美国以对等关税(reciprocal tariffs)来还击的时候。所谓对等，并非指相同税率，而是“你不仁、我不义”的意思。他还计算好对每个经济体征收的税率，包括接近南极洲无人居住的赫德及麦当劳群岛。随后的大半年，国际经济的焦点都集中在美国和其他经济体、特别是中国、的关税谈判。

特朗普对关税的功能深信不疑，认为是对外国的“必杀技”。在他看来，对等关税是他任内经济和外交政策的主要基石。他除了在社交媒体上侃侃而谈外，还罕有地在本年1月30日在《华尔街日报》发表评论，题为《我的关税让美国重回正轨》(“My tariffs have brought America back”) 【注1】。这似乎是他在总统任内在纸媒发表意见的唯一一次。虽然内容是惯性的自吹自擂，经不起事实查证，但也反映出对等关税在他心中的重要性。毕竟，上一次如此大动作的关税政策，要追溯到1930年美国的《斯姆特-霍利关税法案》(Smoot-Hawley Tariff Act)。当时胡佛总统对进口的二万种商品提高关税，引起外国的以牙还牙，互相厮杀后全球贸易额在数年内迅速缩减三分之二，加深了经济大萧条的困境。既然有前车之鉴，为何还要推行对等关税?下面是较多被提及的几个动机。

首先是上面提到的消除贸易逆差。美国的逆差在2025年为0.91万亿美元，和2024年的 0.90万亿比较，看不出对等关税实施了8个月的作用。但这数字包括商品贸易和服务贸易。美国多年来在服务贸易方面都有顺差，特朗普当然不认为这是美国掠夺外国的结果。由于关税不施用于服务贸易，若只看商品贸易，美国的逆差由2024年的1.20万亿增加至2025年的1.23万亿美元，不跌反升。其中或有众多企业在解放日前大量进口增加库存的结果，但即使如此，大幅度针对各经济体的关税，并不能取消美国的商品贸易逆差。从宏观的角度看，贸易逆差归根究底是全国消费过高的结果，包括政府、企业和家庭消费，也包括对本国和外国产品的消费。关税对这些消费总值的影响不大，特别是美国政府的开支。美国联邦政府在1976至2025的50年中，平均开支是GDP的21.2%，去年增加至23.1%，而今年的估计是23.3%，十年后2036年的估计更达到24.4%。特朗普2.0开始时还有找马斯克负责“政府效率部”(DOGE)削减政府开支，但该部门约大半年后便无声消失。

另一个政策目的是重振美国制造业。美国制造业的萎缩，如造船业的式微，或会影响到国家安全。然而，关税并非解决问题的良方。首先是美国制造业相当依赖进口的半工业制成品，平均约产值的 30%，一些行业如制药业更高于50%。关税增加了美国生产商进口这些半工业产品的价格，推高生产成本。关税原意是保护本国工业，结果是损人害己。美国半工业产品的最大进口来源是中国，稍高于20%，如果关税是曾经出现过的125%，对美国工业生产商的影响可想而知。这大概是除了中国限制稀土出口外，特朗普对中国退让的一个原因。

和制造业有关的是制造业的就业。关税会为美国制造业工人从外国工人手中夺回工作岗位，这是自特朗普1.0以来的政经神话，曾帮他获得大量选票。然而，就业数据显示，美国制造业的就业人数 从去年4月的1266万轻微下跌至本年2月的1253万，并没有因对等关税上升，但同期的制造业产值则有增加，较少的劳动力生产较多的产值，反映出劳动生产率的提高。美国多年来制造业工人的数目持续下降，除了竞争力不及冒起的发展中国家外，主要是生产技术的进步替代了劳动力。即使不考虑技术创新，若要以增加关税来抵消美国和发展中国家制造业工人工资的差距，那有关税率可能达到不切实际的数百个百分点，对经济来说是得不偿失。

对等关税的另一个目的是财政收入，这解释了为何特朗普将税网撒至全球每一角落，包括美国与之有贸易顺差的英国和澳洲。据彼得森国际经济研究所的数字【注2】，2025年1月至2026年1月的13个月内，美国的关税收入为2900亿美元。同期，美国联邦政府财政赤字为3.72万亿美元。美国政府多年来入不敷支、财赤增长高于经济增长的状况，远非关税可以扭转。和这个议题有关的，是税款来自外国还是美国。特朗普多次强调税款由外国出口商支付，但哈佛大学的一份研究，则计算出约94%关税来自美国进口商和消费者【注3】。今年2月底的一次调查显示【注4】，70%的美国人认为关税拉高了他们的生活成本，即使共和党选民也有64%这样看。在当前中东战局的影响下，物价难以在今年下降，而中东战局也是特朗普搞出来的戏码。通胀是两年前总统大选中特朗普和共和党大胜民主党的主要原因。今年年底的中期选举，共和党不知会失去多少国会议席。

对特朗普而言，关税是可以随时用来威迫外国、满足一己索求的有效工具。他在上述《华尔街日报》的文章中，自诩以关税威胁外国，为美国在不到一年内争取到18万亿外国投资。这个数字是他的夸张陈述，但在关税谈判中，确实有外国承诺在美国投资，换取美国减低关税的情况，如日本和韩国。然而，有关的报道都很少涉及详细内容，如外国承诺的投资如何落实、何时落实、通过政府还是私营企业去做等等，其中或有外国忽悠特朗普的成分。不过更重要的，是国际投资属资本帐项目。在对外收支会计中，若央行不介入外汇市场，资本帐和经常帐的总和应等于零。外国在美国投资，美国的资本帐上便有顺差，反映在经常帐中便是逆差。经常帐中的主要项目是贸易，经常帐逆差的背后极大可能就是贸易逆差。可以这样理解，外国在美国投资，需要先有美元。这些美元从何而来？还得靠出口到美国，也就是美国的外贸逆差。换句话说，特朗普胁逼外国在美国投资，结果会造成美国的贸易逆差，这和他想减少贸易逆差的意愿直接矛盾。

本年2月20日，美国高等法院裁定美国总统没有权力引用《国际紧急经济权力法》(International Emergency Economic Powers Act) 来征收关税，大大压缩了他挥舞关税大棒的空间。他在数天后以1974年贸易法案第122条款作为法律根据，继续征收平均约13%的关税，低于之前的平均16% ，但同时面对150天的期限。

总的来说，特朗普的对等关税来势汹汹，但雷声大雨点小，效果远低于他的预期或妄想。 除了中国外，美国的其他主要贸易伙伴，都没有还击美国的能力和智慧，因此没有出现1930年代在关税上的你来我往，全球经济未至因对等关税陷入泥淖。据世界银行估计，去年全球经济的增长率为2.7%，只略低于2023和2024年的2.8%。然而，对等关税明显突出美国的单边主义，消耗了美国的国际信用，与及进一步指出国际贸易规则和WTO 的失效。上星期在喀麦隆举行的WTO第14次部长级会议中，即使众多成员都表示出改革WTO的强烈意愿，但因意见分歧、群龙无首，最终没有达致共识。回头再看中东的局面，当前的世界，已迈入了大立之前的大破，望可早日否极泰来。

【注1】https://www.wsj.com/opinion/donald-j-trump-my-tariffs-have-brought-america-back-2248391b

【注2】https://www.piie.com/research/piie-charts/2025/trumps-tariff-revenue-tracker-how-much-us-collecting-which-imports-are

【注3】https://gopinath.scholars.harvard.edu/publication/incidence-tariffs-rates-and-reality-0

【注4】https://www.theguardian.com/us-news/2026/mar/13/trump-tariffs-poll

陆炎辉教授
港大经管学院荣誉副教授

（本文同时于二零二六年四月一日载于《信报》“龙虎山下”专栏）