學術論文可以Revision 專利申請為何不能「補料」？

本文獲邀刊載於「信報教育」(2026.03.09) 

對於身處大學環境的教授與研究人員而言，「投稿」是最熟悉不過的工作。從初稿送出、回應審查意見，到依審稿建議進行大修（Major Revision）或小修（Minor Revision），這種「邊走邊修」的模式，早已是學術常態。

資料來源：作者攝於大觀書社

在學術界，Revision是一種使研究品質更周延的過程。補做實驗、增加數據、重寫段落，都是為了強化研究的嚴謹度。

然而，這種在學術界理所當然的修訂機制，到了專利申請卻成了高度敏感的禁區，甚至可能導致無法獲批。許多教授把研究成果轉化為專利時，最常感到困惑的是：為什麼寫論文可以不斷補強，專利申請卻幾乎不能「補料」？

一次定江山 嚴禁「附加事項」

有別於學術論文能在Revision階段補強，香港《專利條例》設有一條相當嚴格的紅線，申請文件的修訂不得包括「附加事項」（Added Matter），亦即不能在提交日之後，把原本未披露的新內容加進去。

簡單來說，學術論文的Revision可以是「加法」，但專利申請文件的修訂，只能接受「減法」或「重組」，也就是在原本已披露的內容中進行限縮、重新編排或解釋，絕不能把後來得到的新實驗數據直接補進去，卻主張原先的提交日期。

對習慣學術邏輯的研究人員來說，這套制度設計似乎有些僵化，但其背後其實有個清楚的制度考量。

關鍵︰時間基準的公平性

專利制度採納「先到先得」（先申請）原則，誰先向知識產權署提交專利申請，誰就佔據了時間優勢，而這往往決定了何者能獲批專利。

如果允許提交專利申請後，繼續補充新的技術內容，卻依然享有較早的提交日期，那麼在這段期間也研發出相同技術的競爭者，因較晚的提交日期而失去時間優勢。原本先到先得的競爭秩序將被事後改寫，使制度的可預測性整個亂了套。

專利制度真正要保護的，並非個別申請人的方便，而是整體產業競爭的公平性。提交日期一旦押上，申請文件的披露範圍即被「時間鎖定」。事後補充，縱然能使披露更加完整，但也不能穿越時空回到過去，改變既定的競爭基礎。

換個角度想：學術論文的Revision是為了「追求研究結論的完備」，而專利制度要求的，則是劃定「產業競爭的起跑線」。

有新突破該怎麼辦？

假設提交專利申請後，實驗室又取得重大突破，而原申請文件並未披露這些內容，實務上會另行提交一件新的專利申請。這些突破成果，將會獲得新的提交日期，而無法回溯至舊案。

論文與專利並不存孰優孰劣的問題，兩者只是服務於不同目的、遵循不同邏輯的遊戲規則。專利申請文件的披露，攸關法律上權利要求的楚河漢界，在時間基準的確定上自然會錙銖必較。

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。

五角大樓薄餅指數：為何好懂的線索，反而有風險？

本文獲邀刊載於「香港01論壇」(2026.01.28)

近年來，一個被戲稱「薄餅指標」(Pizza Index)的觀察法，在網路上屢屢引發熱議。其邏輯簡單到近乎直覺，當美國國防部所在地「五角大樓」陷入高度緊張或是徹夜運作時，外送薄餅的訂單往往被認為會異常飆升。於是，每當國際局勢動盪，總有人關注五角大樓周邊薄餅店的生意，藉此「偷看」是否有重大決策正在醞釀。

資料來源：由Grok繪製

在資訊不對稱的迷霧中，人們傾向透過微小的蛛絲馬跡尋找真相。Pizza Index之所以引人入勝，正因它像是一扇能窺探決策核心的後門。即便無法踏入層層管制的戰情室，深夜湧入的薄餅訂單，遂被視為一種旁敲側擊的替代指標。這類指標未必與事實劃上等號，而是用來推測那些隱匿且無法觸及的變數，卻足以在高度不確定性的環境中，帶來一種彷彿「掌握全局」的主觀感受。

當複雜決策被過度濃縮

戰爭、外交與軍事決策，本質上涉及多層級組織、跨部門協調，以及長短期博弈，但Pizza Index把極其複雜的決策，濃縮成一個直觀問題：今晚薄餅多不多？

但問題在於，當一個指標太方便、太直觀、太好說故事，就會被誤認成答案。而背後的假設、限制與不確定性，反倒被忽略。

簡化敘事錯把馮京當馬涼

五角大廈曾對「薄餅指標」進行澄清，內部食堂原本就供應壽司、三明治等多元餐飲。更重要的是，薄餅訂單的異常增加並不專屬於戰爭或軍事危機，事實上，每逢體育賽事、節慶活動、國會預算審查、跨部門聽證，甚至行政業務高峰，都可能推升周邊外送需求。

替代指標看似出現變動，實際上卻同時對應許多平凡甚至無關緊要的情境。換言之，薄餅訂單即便出現異常，也不足以單憑這個訊號推論背後必然存在重大事件。若再搭配刻意的斷章取義(Cherry Picking)、忽視樣本規模或混淆因果關係，判斷便極易在資訊洪流中失真，錯把馮京當馬涼。

不是「準不準」而是「怎麼用」

實際上，Pizza Index並非全無參考價值。它是一種經驗累積的觀察法，如同其他替代指標一樣，在某些歷史情境中確實呈現相關性。在資訊不透明的情境下，它或許能幫助人們快速感知某種趨勢，但關鍵仍在於應用的邊界；一旦忽略脈絡與其他變數，或試圖用它支撐一個「已成定局」的結論，就會落入典型的判斷誤區。

Pizza Index的魅力不在於揭露了什麼秘密，主要是它讓人誤以為，某些替代指標能省略對複雜現實的深入理解。在資訊快速流動的時代，問題通常不是我們知道得太少，而是太快相信某個看起來「剛好很好懂」的解釋。

Harari式敘事，為何如此有力

資料來源：作者攝於誠品生活捷運敦化店

2026年在瑞士舉行的世界經濟論壇，關於AI的討論依然成為各界焦點。當一位歷史學家站上舞台，選擇不談市場與效率，而是直接從文明、權力與人類存續切入時，討論的重心便隨之改變。這類發言的獨到之處，不只是問題本身的宏大，而是展現了一種能迅速掌握整體局勢的敘事方式。

Harari式敘事的第一個特徵，就是不試圖增加資訊，而是重新排列理解的層次。當AI被描述為「不只是工具，而是具備自主性的代理人」，聽眾立刻被帶離熟悉的工程、管理或政策語境，進入一個哲學層級的討論空間。工具意味著人類始終掌握決策權；代理人則暗示行動與判斷的外包。這樣的概念轉換，本身就完成了一次有效的認知重置。

第二個關鍵，在於敘事上的集中處理。法律、宗教、金融與政治，皆高度依賴文字及語言運作；當AI被描繪為能全面理解、生成並操縱語言時，人類文明的核心權力基礎(亦即法律、宗教、金融與政治等)便被同時點名。這種說法不必逐一證明各領域將如何被取代，只要指出它們被建立在共同的脆弱基礎下，理解便會瞬間收斂。

第三個層次，則是理性警示與存在焦慮的結合。當AI被比喻為能以光速移動的「新移民」，且其政治忠誠不必然屬於所在國家時，抽象的技術問題便轉化為主權、安全與控制權的直觀不安。此時討論的重點不再是技術是否成熟，而是時間是否仍站在人類這一方。

這些線索最終往往被收斂到一個具體而迫切的法律或政治問題上，例如是否應承認AI的法人地位。這類問題之所以令人不安，主要在於它迫使聽眾必須正視現況：要嘛現在開始思考與回應，要嘛未來被動接受他人已做出的決定。當敘事走到這一步，留給人的不是細節上的反駁空間，而是一種必須表態的時間壓力。

Harari式敘事的高明，即使身為專業人士，也難以立即抓到明確漏洞。它不只是單一論點，而是有高度連貫、情緒與理性交織的世界觀。一旦敘事顯得完整，人們便容易產生一種錯覺，彷彿未來已被理解。

在AI這樣高度不確定的議題上，真正的風險，或許不是想像得太遠，而是理解得太快。當理解過早收尾，質疑與修正的空間便隨之縮小，這也正是Harari式敘事之所以強大的地方。

英偉達一句話，為何嚇趴台灣投資人？

本文獲邀刊載於「香港01論壇」(2026.01.13)

剛剛美國拉斯維加斯舉行的消費電子展(CES, Consumer Electronics Show)上，英偉達(nVIDIA)執行長黃仁勳表示，新一代Rubin平台將不再採用冷水機組(Chiller)。短短一句話，卻迅速在市場上發酵，引發對散熱產業的疑慮，使得台灣散熱族群如奇鋐、雙鴻當日股價也同步「降溫」。事後，兩家公司雙雙出面澄清，強調液冷(Liquid cooling)長期趨勢並未改變。乍看之下，事件像是市場對「新技術方向」的預先反應，但若冷靜觀察，其實更接近一場理解錯位所引發的集體恐慌。

資料來源：由Nano-Banana繪製

不用冷水機組，不是不要液冷

問題的核心，在於一個被過度簡化的技術名詞。

「冷水機組」本質上是一種製冷設備，負責為資料中心所用的循環水降溫，屬於「液冷技術」的其中一環。但「液冷」實際涵蓋的範圍更廣，包括直接冷卻(Direct cooling)、浸沒式冷卻(Immersion cooling)等多種路徑。

英偉達的Rubin平台允許以常溫水實現散熱功能，降低對傳統冷水機組的依賴，但這並非宣告液冷需求下降，或是散熱不再重要。

然而，市場在極短時間內，將「不採用冷水機組」直接解讀為「液冷需求下降」，再進一步推論為「散熱產業前景反轉」。真正的癥結，在於這樣的推論在技術層面並不成立。

不是資訊不足，而是理解錯位

這類事件並非首次出現。市場的非理性，往往不是因為資訊不足，而是發生在資訊尚未被正確消化前，就急於妄下定論。

當專業的技術語言，被快速壓縮成易於傳播的簡化敘事時，原本只屬於「系統層級的調整」，就容易被曲解為「產業方向的重大轉彎」。這種錯誤不見得是假消息，而常來自於對真實資訊的錯誤詮釋與過度延伸。最終，投資人所承擔的風險，往往不是企業的基本面變化，而是自身認知偏誤所導致的判斷風險。

消息面投資最大的挑戰，在於它迫使投資人在資訊尚未充份釐清的情況下，迅速做出方向性判斷。一旦市場過早將這些高度複雜的資訊，簡化並定錨為單一敘事方向，集體共識與情緒預期的共振便會立刻「價格化」，形成波動，甚至引發踩踏式反應。

奇鋐與雙鴻事後急忙澄清，某種程度上是在為市場「消毒」，試圖修正已經發生的理解錯位，避免敘事錯誤持續蔓延，進一步造成價格扭曲。

面對科技動態，投資三思後行

這起事件帶來了一個值得反覆思考的觀察，每當市場出現重大科技動態時，投資人不妨先從三個問題切入：

1. 關鍵技術或名詞，是否在傳播過程中被過度簡化，甚至產生語意錯置？

2. 我所判斷的依據，是來自第一手資訊，還是經過多層轉述後的版本？

3. 在情況仍處於混沌不明時，我是否已形成過於明確的結論？

若其中有任何一題的答案是肯定的，那麼真正該警惕的，可能不是公司基本面，而是自己的理解方式。

學術上這種由認知偏誤所引發的決策風險，被稱為「知識風險」(Epistemic Risk)。它提醒我們，風險不只存在於企業經營或技術演進，也存在於投資人如何理解資訊的過程中。

這次股價的震盪，與其說是技術路線的改變，不如說是市場對一句話的過度反應。對投資人而言，最昂貴的錯誤，通常不是資訊不足，而是把理解當成事實。

先發王牌，一定適合救援任務嗎？

 

資料來源：由Nano-Banana繪製

※高風險決策的災難，多半不是能力問題，而是角色錯置。在高槓桿、零容錯情境下，錯誤的認知模型會直接轉化為epistemic risk，並造成不可逆的後果。

棒球場上最典型、也最容易被誤解的例子，就是「既然王牌投手是全隊最強，為何不在最關鍵時刻派他上來救援？」這個直覺看似合理，卻忽略了一個核心事實：救援任務本身，是一種對不確定性無法寬容、對表現變異高度排斥的專業角色。

先發與救援的差異，並不在於誰的球威強，而在於「容錯結構」完全不同。先發投手被允許用時間管理風險，他可以在比賽中邊試探邊修正，在失控前能妥善解圍即可。但救援投手面對被壓縮至極限的時間尺度，沒有試錯空間，一次保送、一次失投，就可能直接逆轉戰局。救援不只要撐過去，而要主動終結不確定性。

1999年明星賽的Pedro Martínez，就是低變異宰制型投手的極致展示。那一場，他遇上的不是普通打者，而是當時國聯最猛的三位強棒連線。Larry Walker站上打擊區，直接眼看一記97mph火球塞到外角好球帶，拿香被三振；Sammy Sosa被一顆96 mph的內角速球徹底壓制，揮棒淪為本能反射；Mark McGwire則是對著97 mph速球揮了個大空棒。那不是配速投球，而是一場在最短時間內消滅所有變數的示範。如果Pedro只投那一局，比賽就會立刻失去懸念。

相對地，野茂英雄正好構成鮮明反例。他也是數一數二的先發王牌，同時擁有高三振、高保送的投球特性。那場著名的「16次保送」仍能贏球，讓西武打線黯然失色，正是因為先發角色允許混亂存在，只求關鍵時能順利化解危機。但在救援任務中，這種結構將帶來風險。救援環境不容許「慢慢」解決，只接受「當下」的清零。

2009年WBC的ダルビッシュ有，則呈現了賽制如何重新定義王牌的使用方式。在短期淘汰賽、投球數嚴格受限的環境下，局數價值遠不如槓桿價值重要。當他被放上終結者位置，解除配速封印，96 mph的速球連發，對打者形成絕對的高位壓迫。他不是天生的救援投手，而是在特定賽制下，救援角色成為最大化其價值的工具。

黃平洋則是另一種罕見特例，他誇張的完投能力來自一套穩定可長期重複的投球機制。這意味著他若擺脫先發角色，便能在短局數中發揮更快的球速，從控球大師升級為兼具速度與準度的壓制型投手。

結論很簡單，也很殘酷...能擔綱王牌，未必代表適合投最後一局。救援任務是一種對不確定性幾乎零容忍，極度要求穩定的角色設計。真正的終結者，不見得是最強的人，而是最不允許事情失控的人。