是誰在篆刻台灣高教的墓誌銘?
是誰在篆刻台灣高教的墓誌銘?
2018.01.08 | 未來工作

台灣整體學術水平因為諸多結構性因素的扭曲,而愈益向下沉淪、趨於崩壞。成事不足、敗事有餘的教育部和科技部所推出的諸多政策,是其中最主要的惡因。

首先,這20年來教育部和科技部迷信新管理主義,以競爭型獎補方式搭配各式績效評鑑,造成台灣各大學校園原本多元、深邃的學術生命力,全面性的被量化數字和指標所扼殺。大學中的時間、空間和研究、教學活動等諸多不可共量、不可化約的異質面向,逐漸地被換算成等量齊觀且具有交換價值的數字和指標。這整個過程可說是台灣高教主體性物化和大學知識分子異化的過程。

師生間只剩下利益計算和貌合神離的虛情假意

外顯的數字和指標,把大學校園中,教授與學生在探求真理過程中,自然滋長的心領神會和歡會神契給遮蔽了。師生之間只剩下各自的利益計算和貌合神離的虛情假意。

這20年來,這兩個部會更換過無數的部長、次長和司長,每一任的任期都不長,但他們大多急著在短暫的任期中,提出大而無當、缺乏永續性的計畫。卻在政權轉移過程中,政隨人轉、人亡政息。

繼任者常常無心於賡續前任的政策,而覬覦從自己提出的新計畫中展現政績。從長時間來回顧,我們可以發現,教育部和科技部的許多計畫之提出,皆欠缺深思熟慮或忽視審議式民主程序,結果執行上曾喧騰一時,不久便歸於寂靜。缺乏永續性的政策總是如高空煙火般曇花一現,卻煙花易冷且衍生許多非預期的後果。當我們在回顧這些官員的政績時,沒有人會細細追究他們是否應為政策執行的負面後果負起政治責任。於是台灣高教就在政客的起起落落中、計畫不斷地推陳出新中沉淪下去了。

儘管人事不斷更迭、計畫不斷翻新,但績效主義的信仰卻成為歷久彌新的超穩定結構,成為評量大學方方面面的唯一判準。從頂尖大學計畫、教學卓越計畫、典範科大計畫、科技部各項計畫,乃至校務、系所專業評鑑和內部教師評鑑等,大學校園和大學知識分子們一方面瘋狂地搶奪政府計畫,一方面窮於應付各類評鑑和訪視,造成的是整體高教盲目的過動和各類研究、教學的淺碟化和速食化。

套用既有模型來快速量產論文,成為台灣學者主要路徑

在學術研究方面,被期待短期速成的計畫申請和成果報告,壓縮了學術深思熟慮的條件,對學者而言,最安全的研究取徑就是在既有的典範、理論和方法論預設下,提出呼應或印證學科主流觀點的計畫。在現有的評鑑酬賞體制下,套用既有模型來快速量產論文,成了台灣學者力爭上游、掌握權力及利益的主要路徑。

這造成了一種路徑依賴的慣性,也就是,不斷地沿用既有的思維框架,提出研究假設和預期發現,無意間造成台灣大量研究計畫的套套邏輯和同義反覆。在台灣現有的制度環境內,這樣的路徑依賴是最被鼓勵的或最十拿九穩的。反之,勇於逾越學門主流或科際界線的研究計畫,不但鮮少受到鼓勵,更常被計畫審查機制和評鑑指標給系統性地排除或懲罰。

換言之,台灣教、科兩部主導之下的學術研究環境和所建立的賞罰體制,造成台灣高教學術研究偏向量多質差、缺乏典範創新的可能性。而這樣的庸俗化學術生產環境卻非常有可能繁衍出學閥的權力與利益網絡。

這個網絡,一方面以近親繁殖的方式培養學術裙帶關係,一方面以學術外包的分工方式量產論文。結果是在平庸的學閥操作下,無限複製平庸的研究成果,必要時不惜作假。 這樣平庸的學術成果在台灣卻具有高度的交換價值,可以換算成大量的金錢、名聲和權力。

換言之,台灣教、科兩部和官、學主管們所打造的績效評量和酬賞體制,恰恰注定了台灣整體學術研究水準不可能在國際上拔尖和卓越。

未來的高教深耕計畫、玉山計畫、愛因斯坦計畫或哥倫布計畫都無法改變這個扭曲的結構

這個權力與利益加權的學閥系統不改,任何計畫資源的投入都將徒勞無功、付諸東流。無論是未來的高教深耕計畫、玉山計畫、愛因斯坦計畫或哥倫布計畫都無法改變這個扭曲的結構。就如過去的諸多計畫除了造就特定階級的既得利益外,並未讓台灣整體學術水準拔尖和卓越,教育部和科技部所提新的計畫,也將只能是餵食學閥網絡越益茁壯的養分。

但可惜的是,在既有的學術酬賞體制中,主要的獲益者率皆資深教授,其中尚包括退休再任私校的雙薪教授。高教工會根據教育部統計處公布的資料分析,目前整體高教高齡化和青年師資流失的現象愈益嚴重。目前每年大專教師員額減少約600名。104年至105學年度,從48,407名減少到47,848名。去年大專助理教授員額就減少了991名,104至105學年度,從12,900名減少到11,909名。就年齡來看,年齡在35-44歲的大專專任教師,在97學年度時,仍有19,720名,105學年度卻只剩11,491名,大幅縮減了42%。

而年齡在34歲以前的專任教師,97學年度時仍有3,444名,105年卻只剩1,255名。在青年學者大量流失的同時,45歲-54歲和55歲以上的教師人數卻逐年增加。

從以上數據我們可以發現,最有可能開創新典範,跳脫學術路徑依賴的年輕學者,正在被資深學者所構成的關係體系給系統性地排除在台灣學術社群之外,他們沒有教學和研究的機構依附(affiliation),空有學術潛能卻無從發揮。

諷刺的是,現有的獎勵制度,即便有部分是為青年學者所設(如玉山青年學者計畫、愛因斯坦計畫和哥倫布計畫),但其申請門檻卻必須是大學專任師資。這個門檻使大部分非典雇用的專案、約聘、兼任或待業青年學者,被拒於門外。

對學生付出心力的學者卻可能換來研究不力的苛責

在教學方面,首先是長期以來重研究、輕教學的學術評鑑體制嚴重的扭曲了許多學者內心的價值預設。理性計算的結果,大部分頂尖大學的學者都把心力向研究方傾斜。

輕忽教學的學者在升等和評鑑方面竟能獲得更佳的酬賞,對學生付出心力的學者卻有可能換來研究不力的苛責。這種偏頗的體制間接或直接地傷害了學生的受教權。

此外,許多以教學為主的競爭型獎補助(如教學卓越計畫)也都產生了教學拙劣化、目的與手段本末倒置的後果。主要的原因是,各大學為了搶資源,在教育部所訂定的關鍵績效指標(KPI)指引下,紛紛打腫臉衝胖子,寫出好高騖遠、不切實際的計畫。並且在計畫中承諾,要在校內以最高的KPI達成率來執行計畫。

對許多校內的教職員工生而言,教學卓越計畫的通過,無異於是災難的開始。將多如牛毛的指標換算成執行計畫的時間和體力,我們將會發現,教學卓越計畫創造了大學校園的血汗勞動。從KPI指標所預設的活動和活動所需時間,我們可以合理推測,為了全面執行教學卓越計畫的KPI,大量正常教學活動必須被教卓活動取代或權充為教卓活動。換言之,教學卓越計畫傷害教師和學生的正常教學活動成了結構性的必然。

除了血汗勞動所代表的大學校園過動現象外,教學卓越計畫的競逐也滋長出了另一種學官兩棲的學閥網絡。各大學(特別是私立大學)為了提高計畫申請和評鑑訪視的通過機會,紛紛爭取教育部(或其他部會)退休高官前往該校擔任門神。從歷年學官兩棲學閥所在學校的計畫通過率可見得,對大學而言,這是一樁穩賺不賠的好交易,但付出的代價卻是,台灣高教競爭公平性的淪喪和關係主義歪風的猖獗。

這批學官兩棲的學閥除了帶著各自的裙帶網絡進入各大學,創造行政凌駕教學的亂象外,他們更常變本加厲地執行外部和內部評鑑制度,一方面藉以創造校園全控機構,以多如毛細孔的評鑑指標來規訓教師的身心狀態,使其配合學閥指使。一方面,藉評鑑之名交叉持股,邀請彼此到各自學校擔任顧問或訪評委員,藉以鞏固人脈和榨取資源。

台灣許多大學課堂出現大班化的現象

除了以上弊端之外,20年來高教資源的僧多粥少和絕對緊縮,使各大學紛紛以最小成本和最大效益觀點來辦學。在招生方面,為了衝高註冊率以增加學雜費收入,大多寧爛物缺、普遍降低入學門檻,導致學生素質低落成為許多大學的共相。

在師資方面,為了精簡人事成本,許多大學常遇缺不補,或寧願聘任退休再任的雙薪教授,即便要新聘年輕教授,也大多以專案、約聘或兼任師資權充。這兩方面的一增一減,造成台灣許多大學課堂出現大班化的現象。

相較於OECD國家生師比平均為14.4,台灣整體高教生師比竟超出兩倍以上,教學品質之低落可見一班。

成本效益的辦學心態不但造成生師比劣化,更造成青年教師勞動條件惡化,另一方卻是既得利益集團的吃香喝辣。高教階級兩極化和資源分配不正義也成了台灣學術體質病態化的共業。以上所述台灣高教亂象已到了病入膏肓、燈殘油盡的地步,而教育部和科技部仍不能痛定思痛、對症下藥,做起死回生、振衰起敝之圖,卻沿用舊慣、巧立名目,以推陳出新的計畫供養既有的學閥網絡。此情此景,只有詩人北島的詩能加以形容:

卑鄙是卑鄙者的通行證。
高尚是高尚者的墓誌銘。

本文獲周平授權轉載自其Facebook。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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