AI發展一日千里，但公眾信心就未有跟住上升。Pew Research Center最新調查顯示，52%美國人對人工智能日漸融入日常生活感到「擔心多過興奮」，比例由2021年的37%升上來；只有9%覺得興奮多過擔心。7

呢個轉變反映一個核心問題：對唔少人嚟講，AI唔似係人人都受惠的進步，而似係一場快速、透明度不足的權力轉移。企業、平台同科技公司得到更多能力，但普通人就要自己承受工作、教育、私隱、創作同自主權方面的不確定性。

好處太抽象，風險卻係切身感受

AI當然可以幫手寫作、搜尋、寫程式同處理客戶服務。不過，呢啲好處未必人人都睇得見，亦未必人人都同樣受惠。對公司嚟講，AI可能代表慳錢；對員工嚟講，卻可能意味住職位受威脅。企業覺得自動化服務有效率，客戶就可能只覺得自己被一個答非所問的聊天機械人擋住，搵唔到真人。

於是，AI的「上行空間」往往係生產力、醫療同科學突破等長遠預測；但負面經驗就會即時出現：錯誤答案、詐騙、假內容、職場監控，或者未經同意就加入產品的AI功能。當好處停留喺口號，代價卻落到自己身上，公眾自然會先記住風險。

工作同教育，令焦慮變得好具體

人哋唔需要相信「所有工作都會消失」，先會擔心AI。佢哋可能只係擔心入門職位減少、議價能力變弱、職場監察增加，或者原本可以累積經驗的工作，最後變成只係監督自動化系統。

Pew最新數據顯示，71%美國人預期未來20年AI會令美國職位數目減少。5 對年輕人嚟講，問題更加迫切，因為教育同初入職場正正係建立經驗、搵到方向的階段，而自動化可能改變呢條上位階梯。

生成式AI亦令學習誠信變得複雜。佢可以協助學生同老師，但亦可以代做功課、令評核更困難，甚至模糊「有人幫手」同「真正理解」之間的界線。當人哋無法判斷一份成果有幾多係由人完成，對整個教育制度的信心亦會一齊下降。

創意同版權，已經變成信任問題

對作家、畫家、音樂人以及其他創作者嚟講，AI訓練資料爭議唔只係技術問題，亦牽涉同意、署名、報酬，以及究竟邊個會從人類創作累積出嚟的商業系統得益。

就算AI產出確實有用，當創作者認為自己作品未經真正同意就被吸收，仍然可能覺得成件事似係「抽取」多過合作。Pew亦發現，美國人較多預期AI會削弱，而唔係改善人類的創意思考能力同建立有意義關係的能力。12

呢種不安，亦有助解釋點解實體媒體、紙簿、菲林相機、面對面活動等離線體驗重新受到重視。呢個未必代表人哋完全拒絕科技，而可能係想保留來源清楚、私隱較高、有意識地使用、需要少少耐性，以及肯定「呢樣嘢係人做」的感覺。

現有證據未足以證明，單靠反AI情緒就造成一場全面回歸復古科技的潮流。不過，呢種文化反應並不難理解：當數碼系統愈來愈自動化、黑箱化，人手製作的體驗自然顯得更加特別。

預設AI功能，令用戶覺得自己冇得揀

如果AI工具係自願開啟、運作透明，而且容易控制，唔少人可能願意一試。但當AI被預設塞入熟悉的產品、將客戶引離真人客服，或者令人擔心個人資料點樣被使用，反應就會完全唔同。

對產品設計嚟講，使用唔等於接受。用戶可能因為冇實際替代方案而繼續用一個系統，但同時憎足間公司強行改變服務。長遠而言，呢種反感可以影響客戶留存、品牌信任同付費意欲。

公眾唔只係唔信模型，亦唔信造AI嗰班人

懷疑對象唔止係AI模型，亦包括推出同部署AI的機構及行政人員。CNBC與Generation Lab訪問1,088名18至34歲美國人，發現受訪者對9位知名AI業界領袖能否負責任地處理AI，全部都以不信任為主；45%預期AI會損害自己事業，只有10%認為AI會帶來幫助。

Anthropic行政總裁Dario Amodei就形容，AI正面對一場「信任危機」：普通人本身已經唔信企業、政府同科技業，亦會懷疑新系統係咪又準備用另一種方式對付自己。17

所以，單靠公關宣傳未必足夠。當公眾真正想問的是「邊個控制？邊個得益？」時，如果生活中睇唔到答案，再樂觀的宣傳都可能聽落似係避重就輕。

數據中心，令抽象爭論變成社區問題

AI熱潮亦令其實體成本愈來愈難忽略。數據中心將AI同電力、用水、土地、電網投資及公共政策連結起來。當地居民合理地會問：社區要承擔的成本係咪已經確定，而承諾的職位、較低帳單或其他回饋仍然只係「將來可能有」？

呢個唔等於反科技，而係要求問責：清楚交代影響、公平分擔基建成本、減少對當地的傷害，並提供可以執行的社區回饋。如果呢啲條件都欠奉，反對就唔係單純情緒，而係面對成本與利益分配不均時，一個理性的政治反應。

信任下跌，點解會變成AI公司的生意問題？

對AI公司嚟講，信任不足可以限制採用率、客戶留存、付費意欲、招聘、監管空間，以及興建基建的能力。模型技術再勁，如果客戶將佢同裁員、強制功能、創作剝削或者不可靠服務連埋一齊，就未必能夠帶來持久的消費價值。

Airbnb行政總裁Brian Chesky認為，矽谷需要多啲真正解決普通人日常問題的AI產品，而唔係主要服務企業客戶，或者只係展示模型有幾強。 呢個既係產品問題，亦係溝通問題：當人哋清楚知道AI改善咗自己生活邊一部分，先比較有可能支持佢。

Amodei的批評同樣直接。他承認AI公司目前仍未兌現最重大的承諾，並認為講到AI可以治癒癌症，唔可以取代真正出現的突破。 換句話講，可信度要靠可靠、睇得見，而且廣泛共享的成果建立，而唔係靠一輪又一輪更加進取的預測。

要改善公眾觀感，AI公司可以做啲乜？

如果AI公司真係想得到更多接受，至少要落實幾項實際承諾：

• 由真實需要出發。 產品應該解決普通人反覆遇到的問題，而唔係只展示技術能力。
• 畀用戶真正控制權。 清楚的自願開啟選項、容易使用的關閉功能、透明的資料政策，以及真人替代方案，都可以令參與變得真正自願。
• 分享生產力收益。 效率提升應該轉化成更好服務、更低成本、培訓機會同更有保障的工作，而唔係只變成更高利潤。
• 尊重人類創作。 創作者需要有實質可行的同意、來源追蹤、署名、報酬同權利執行制度。
• 用成果證明承諾。 在醫療、可負擔程度、教育同生活水平方面出現可量度的改善，遠比另一場市場推廣更能建立信任。

公眾未必係要求AI停止進步，而係想知道：進步係為邊個而來？由邊個決定點樣使用？承受風險的人，會唔會同樣分享成果？

只要AI公司未能透過產品設計同實際結果回答呢幾條問題，AI發展得愈快，公眾未必會愈興奮，反而可能愈加覺得自己被迫接受一套冇得揀的未來。

AI發展一日千里，但公眾信心就未有跟住上升。Pew Research Center最新調查顯示，52%美國人對人工智能日漸融入日常生活感到「擔心多過興奮」，比例由2021年的37%升上來；只有9%覺得興奮多過擔心。7

呢個轉變反映一個核心問題：對唔少人嚟講，AI唔似係人人都受惠的進步，而似係一場快速、透明度不足的權力轉移。企業、平台同科技公司得到更多能力，但普通人就要自己承受工作、教育、私隱、創作同自主權方面的不確定性。

好處太抽象，風險卻係切身感受

AI當然可以幫手寫作、搜尋、寫程式同處理客戶服務。不過，呢啲好處未必人人都睇得見，亦未必人人都同樣受惠。對公司嚟講，AI可能代表慳錢；對員工嚟講，卻可能意味住職位受威脅。企業覺得自動化服務有效率，客戶就可能只覺得自己被一個答非所問的聊天機械人擋住，搵唔到真人。

於是，AI的「上行空間」往往係生產力、醫療同科學突破等長遠預測；但負面經驗就會即時出現：錯誤答案、詐騙、假內容、職場監控，或者未經同意就加入產品的AI功能。當好處停留喺口號，代價卻落到自己身上，公眾自然會先記住風險。

工作同教育，令焦慮變得好具體

人哋唔需要相信「所有工作都會消失」，先會擔心AI。佢哋可能只係擔心入門職位減少、議價能力變弱、職場監察增加，或者原本可以累積經驗的工作，最後變成只係監督自動化系統。

Pew最新數據顯示，71%美國人預期未來20年AI會令美國職位數目減少。5 對年輕人嚟講，問題更加迫切，因為教育同初入職場正正係建立經驗、搵到方向的階段，而自動化可能改變呢條上位階梯。

生成式AI亦令學習誠信變得複雜。佢可以協助學生同老師，但亦可以代做功課、令評核更困難，甚至模糊「有人幫手」同「真正理解」之間的界線。當人哋無法判斷一份成果有幾多係由人完成，對整個教育制度的信心亦會一齊下降。

創意同版權，已經變成信任問題

對作家、畫家、音樂人以及其他創作者嚟講，AI訓練資料爭議唔只係技術問題，亦牽涉同意、署名、報酬，以及究竟邊個會從人類創作累積出嚟的商業系統得益。

就算AI產出確實有用，當創作者認為自己作品未經真正同意就被吸收，仍然可能覺得成件事似係「抽取」多過合作。Pew亦發現，美國人較多預期AI會削弱，而唔係改善人類的創意思考能力同建立有意義關係的能力。12

呢種不安，亦有助解釋點解實體媒體、紙簿、菲林相機、面對面活動等離線體驗重新受到重視。呢個未必代表人哋完全拒絕科技，而可能係想保留來源清楚、私隱較高、有意識地使用、需要少少耐性，以及肯定「呢樣嘢係人做」的感覺。

現有證據未足以證明，單靠反AI情緒就造成一場全面回歸復古科技的潮流。不過，呢種文化反應並不難理解：當數碼系統愈來愈自動化、黑箱化，人手製作的體驗自然顯得更加特別。

預設AI功能，令用戶覺得自己冇得揀

如果AI工具係自願開啟、運作透明，而且容易控制，唔少人可能願意一試。但當AI被預設塞入熟悉的產品、將客戶引離真人客服，或者令人擔心個人資料點樣被使用，反應就會完全唔同。

對產品設計嚟講，使用唔等於接受。用戶可能因為冇實際替代方案而繼續用一個系統，但同時憎足間公司強行改變服務。長遠而言，呢種反感可以影響客戶留存、品牌信任同付費意欲。

公眾唔只係唔信模型，亦唔信造AI嗰班人

懷疑對象唔止係AI模型，亦包括推出同部署AI的機構及行政人員。CNBC與Generation Lab訪問1,088名18至34歲美國人，發現受訪者對9位知名AI業界領袖能否負責任地處理AI，全部都以不信任為主；45%預期AI會損害自己事業，只有10%認為AI會帶來幫助。

Anthropic行政總裁Dario Amodei就形容，AI正面對一場「信任危機」：普通人本身已經唔信企業、政府同科技業，亦會懷疑新系統係咪又準備用另一種方式對付自己。17

所以，單靠公關宣傳未必足夠。當公眾真正想問的是「邊個控制？邊個得益？」時，如果生活中睇唔到答案，再樂觀的宣傳都可能聽落似係避重就輕。

數據中心，令抽象爭論變成社區問題

AI熱潮亦令其實體成本愈來愈難忽略。數據中心將AI同電力、用水、土地、電網投資及公共政策連結起來。當地居民合理地會問：社區要承擔的成本係咪已經確定，而承諾的職位、較低帳單或其他回饋仍然只係「將來可能有」？

呢個唔等於反科技，而係要求問責：清楚交代影響、公平分擔基建成本、減少對當地的傷害，並提供可以執行的社區回饋。如果呢啲條件都欠奉，反對就唔係單純情緒，而係面對成本與利益分配不均時，一個理性的政治反應。

信任下跌，點解會變成AI公司的生意問題？

對AI公司嚟講，信任不足可以限制採用率、客戶留存、付費意欲、招聘、監管空間，以及興建基建的能力。模型技術再勁，如果客戶將佢同裁員、強制功能、創作剝削或者不可靠服務連埋一齊，就未必能夠帶來持久的消費價值。

Airbnb行政總裁Brian Chesky認為，矽谷需要多啲真正解決普通人日常問題的AI產品，而唔係主要服務企業客戶，或者只係展示模型有幾強。 呢個既係產品問題，亦係溝通問題：當人哋清楚知道AI改善咗自己生活邊一部分，先比較有可能支持佢。

Amodei的批評同樣直接。他承認AI公司目前仍未兌現最重大的承諾，並認為講到AI可以治癒癌症，唔可以取代真正出現的突破。 換句話講，可信度要靠可靠、睇得見，而且廣泛共享的成果建立，而唔係靠一輪又一輪更加進取的預測。

要改善公眾觀感，AI公司可以做啲乜？

如果AI公司真係想得到更多接受，至少要落實幾項實際承諾：

• 由真實需要出發。 產品應該解決普通人反覆遇到的問題，而唔係只展示技術能力。
• 畀用戶真正控制權。 清楚的自願開啟選項、容易使用的關閉功能、透明的資料政策，以及真人替代方案，都可以令參與變得真正自願。
• 分享生產力收益。 效率提升應該轉化成更好服務、更低成本、培訓機會同更有保障的工作，而唔係只變成更高利潤。
• 尊重人類創作。 創作者需要有實質可行的同意、來源追蹤、署名、報酬同權利執行制度。
• 用成果證明承諾。 在醫療、可負擔程度、教育同生活水平方面出現可量度的改善，遠比另一場市場推廣更能建立信任。

公眾未必係要求AI停止進步，而係想知道：進步係為邊個而來？由邊個決定點樣使用？承受風險的人，會唔會同樣分享成果？

只要AI公司未能透過產品設計同實際結果回答呢幾條問題，AI發展得愈快，公眾未必會愈興奮，反而可能愈加覺得自己被迫接受一套冇得揀的未來。