400日圓測謊機—是在追求真相，還是在購買「確定性」？

本文獲邀刊載於「香港01論壇」(2026.03.04)

在街頭的扭蛋機裏，偶爾會看到一種充滿戲謔感的塑膠玩具：玩具測謊機。投下400日圓，轉動旋鈕，就會掉出一個附有按鈕與紅綠燈號的小盒子。按下按鈕，機器會發出一陣嗶嗶聲，然後隨機亮起紅燈（說謊）或綠燈（誠實）。

資料來源：作者攝於台北玩具地下街

大家都心知肚明，這只不過是簡單的隨機電路設計，與真正的測謊技術（依據生理指標進行推論）毫無關聯。有趣的是，在派對或聚會上，人們依然樂於將手指按上去，屏氣凝神地等待燈號揭曉。

為何明知是隨機的，我們還是忍不住按下去？因為在燈號亮起的瞬間，原本模糊、曖昧、難以判讀的情境，被壓縮成一個簡單明確的二元訊號：紅或綠？真或假？。此刻我們得到的不是真相，而是一種「非黑即白」的確定幻覺。

從塑膠玩具到儀表板

如果把視角從街頭扭蛋機，拉回到各類決策現場，你會發現，類似的心理機制正以更昂貴也更精緻的形式反覆上演。在AI逐漸滲透金融市場、政策制定與組織管理的今天，這種傾向尤其明顯。

面對高度變動的環境、龐雜的資訊與難以預測的後果，心理認知會本能地感到焦慮。為了降低壓力，人類開始發展出各種量化指標、預測模型，乃至當紅的AI演算法，逐步形成一套模型與演算法系統。

我們凝視著精美的儀表板（Dashboard），某種程度上，就像盯着那台塑膠測謊機。我們渴望系統給出明確的訊號：綠燈代表安全或可控，紅燈則意味着風險或警示。即便許多人心裏清楚，任何模型都有其假設，甚至忽略了難以量化的脈絡與變數。但在講求效率、高度問責與績效導向的制度環境下，依循系統行事，往往比承認不確定性來得安全。

機器負責吸收「決策焦慮」

為什麼企業與組織會如此依賴這些系統？從認知風險（Epistemic risk）的角度來看，機器的首要功能並非提供真相，而是吸收焦慮與轉移責任。

在未知環境下做決策，必須獨自承擔失敗的風險。這種心理壓力是巨大的。但如果今天是由「演算法」給出建議，決策的重擔就被巧妙地「外包」（Outsourcing）出去。一旦結果不如預期，決策者便有了一個完美的免責聲明：「我是根據AI做出的合理判斷。」

這正是最危險的認知盲區，我們誤以為導入了AI演算法，就能消除不確定性；但實際上，紅綠燈訊號無法消除真實世界的複雜度，它只是幫我們消化了做決定的焦慮。

勿把訊號當成「免責聲明」

當我們過度迷信系統給的答案，而放棄對脈絡的主動判斷時，無異於把命運交給一台昂貴的扭蛋機。真正的風險，不在模型是否精準，而在於我們開始讓它取代思考。

成熟的決策，不是盯着綠燈前進，也不是看到紅燈就退卻，而是在訊號出現之後，仍保留質疑與修正的空間。真正值得警惕的，不是模型本身，而是我們誤以為不確定性已經被消化，因而過早鬆懈。

為何最危險的決策失誤—往往來自「太早確定自己是對的」？

 本文獲邀刊載於「香港01論壇」(2026.02.17)

在專業工作中，我們習慣將「做對的事」視為一種正向特質。只要方向看起來合理、有價值，且曾經奏效，便容易被快速鎖定，成為持續投入的路徑。這種傾向，在政策制定、組織轉型、科技投資與各類大型決策過程中，並不罕見。

資料來源：由Grok繪製

當「正確」不再需要被說明

許多判斷並非一開始就出錯，而是在成功經驗累積後逐漸失去彈性。某些做法在特定情境下奏效，獲得正面回饋與組織支持，便會被反覆引用。久而久之，仍有討論與修正空間的判斷，便逐漸被各種「理所當然」所取代。

此時，決策討論的性質悄然改變。原先探討「是否仍然適合」的問題，被扭曲為「是否認同這樣的方向」。當質疑被視為立場問題，而非資訊回饋時，判斷便開始失去自我校準的能力。

常見卻容易忽略的誤判機制

上述轉變並非偶然，而是經由幾個常被忽略、且經常出現在組織與制度層級決策流程中的誤判機制逐步累積而成。

第一，情境成功被誤認為普遍成功。忽略成功是建立在特定的組織規模、分工或權力結構之上，盲目地複製成功經驗，反而可能在情境改變後延遲問題浮現。

第二，價值被誤判為需求。「這件事有意義」與「市場願意為此付出成本」之間，往往存在落差。當價值直接被視為需求，行動速度凌駕於理解速度，回饋機制便失靈。

第三，正當性逐步凌駕於現實回饋之上。當某個方向被賦予高度正當性，原本用來修正判斷的負面訊號，容易被重新解釋為短期雜訊。行動在持續推進的同時，修正錯誤的空間卻不斷萎縮。

為何「專業者」特別容易陷入此境？

我曾在一個高度重視分析能力的產業研究機構，經歷過一種具有不對稱特性的測試設計。任務的規模與複雜度，已超出新人在短時間內可掌握的範圍。當時某位前輩的提醒頗令人玩味：這類測試的目的不全在於篩選頂尖人才，而是確認人與工作型態之間的「適配程度」，避免過早將某條路視為唯一選項。

在高度不確定的環境中，降低長期風險的關鍵，不見得是更強烈的使命感，而是保留重新檢視判斷的空間。理解「值得做」與「適合現在做」之間的差異，本身就是高度的專業修養。

當「做對的事」依然容許被重新討論，它才具備真正的韌性。一旦確定得太早，風險往往早已在不知不覺中累積。對任何握有決策權力的個人或組織而言，這都是一個需要反覆檢視的治理課題。

從台灣高中師資荒 看高等教育體系職涯出口

本文獲邀刊載於「信報教育」(2026.01.28) 

在高等教育體系中，能取得終身教職(tenure)的人，向來並非絕對多數，這是當代制度設計上的既定現實。終身教職本質上是一種競爭激烈、資源高度集中的稀缺配置，不可能涵蓋所有學術工作者。真正值得關注的，反而是制度能否正視這一點，為無法走上終身教職軌道的學術工作者，開闢一條合理、可預期且具尊嚴的職涯出口。

資料來源：由Grok繪製

在這樣的背景下，台灣教育部近期放寬「專業與技術教師」制度，允許符合資格的大專教師或產業人士，透過甄選轉任高中自然、科技等STEM領域教師。表面上，這項政策主要回應高中STEM領域師資長期人手不足的問題，也反映高等教育體系的內部結構中，擁有深厚學術專業的教師未必享有穩定而長遠的發展位置。

職涯風險的配置與容錯性問題

若從高等教育治理的角度觀察，亟需正面處理的，不是個別學術工作者的去留選擇，而是整個體系對職涯風險的配置方式。現行制度下，完成長期的專業訓練後，學術工作者被迫面對近乎「非此即彼」的結果：要麼持續投入高度競逐的學術賽道，要麼逐漸離開核心體系。這種把高度不確定性集中於個人的設計，正反映職涯容錯性上的不足。

在全球高等教育體系中，能長期站穩學術競逐的核心位置者本就屬少數，這並非努力程度的差異，而是研究活動競爭下的結構性結果。問題不在於是否接受此一現實，而在於制度是否仍以固定標準，要求所有學術工作者承擔相同的職涯風險，並把研究表現視為唯一正統的專業路徑。

教育專業作為正當的職涯路徑

在此脈絡下，教育專業應被看作研究之外的另一條重要職涯路徑，而非「次等」選項。教學、課程設計與學生引導，是與研究導向截然不同的專業領域；若僅把研究成果當作核心價值，勢必使許多具備教學潛力的師資，長期被安排於不適合的職位上。真正的適才適所，不在於要求所有人持續參與學術競逐，而是讓各種能力在合適的階段與場域中得到發揮。

此次台灣放寬「專業及技術教師」制度，其關鍵意涵不在於政策成效本身，而在於明確承認學術職涯不是單一路徑。這樣的安排並未否定研究的價值，而是讓教學專業得以成為被制度認可的方向，使學術工作者不必承擔零和的職涯風險。

人口結構變化下的制度責任

放眼人口高齡化與勞動力結構持續收縮的趨勢，如何避免把長期養成的學術人力，全數鎖在高度競逐、低容錯的職涯路徑，已不僅是教育政策的問題，更是整體勞動力治理的課題。當人力資源愈發珍貴，制度能否容納多元能力、降低不必要的耗損，將直接影響社會面對結構轉變時的韌性。建立一個具備容錯性的職涯出口設計，或許才是高等教育體系長期穩定的真正基礎。