不少人喜歡討論「為何新興科技產業不會在台灣萌芽？」教育界教改的方向，從培養創意、透過雙語接軌國際，一直到培養更多技術性人才的命題，更是層出不窮。
台灣為何逐漸落後？在20世紀中、末期見到「經濟奇蹟」後，在過去2、30年不論官民，其實都是傻傻地在尋找、複製製造業榮景的方法，卻都忽略了一個事實：傳統製造業和基礎民生消費在全球產業鏈中，只是末梢而非核心。
二戰後的現代世界，產業核心技術就是設計、執行各類管理系統的能力。台灣在經濟奇蹟後，基本上只發展產業鏈末梢的枝節，但教育和產業環境，卻一直沒能力培養運籌學（Operations Research）和系統工程人才。以下從各產業命題來探討。（推薦閱讀：台灣如何培育好的管理人才）
台灣產業營運管理的致命傷：缺乏系統性思維
台灣（其實中國也是一樣）的軟體科技產業，乃至整體產業的發展，都已經嚴重失衡，而且在經濟惡化時已經走入停滯。
為什麼呢？其實很簡單，如果國家的產業是朝系統化高速前進，那各類的營運系統和相關技術，應該會成為一門科學、一種產業別。而且，會在世界的營運管理技術上，占有一席之地。
而這些在台灣和中國都沒有發生，因為台灣軟體產業的驅動者清一色都是電商；而中國的BATJ（百度、阿里巴巴、騰訊、京東），除了雲端服務這種「剛性需求」以外，基本上也是純粹民生消費帶動的事業。反觀，世界上對外輸出營運管理方法與相關技術的，清一色都是歐美企業，還是以英美兩國為中心向外輸出。而以亞洲而言，現在輸入再輸出的地區性核心在新加坡。
為什麼我們無法超越新加坡，並成為亞洲營運管理方法的輸出國呢？因為台灣人的核心文化，跟運籌學背後經濟學的基礎思維是格格不入的。大家以為經濟學就是在算錢、算經濟成長，但這完全錯了，經濟學其實是研究需求、供應和配給的基礎科學。人的生活、社會、企業中，甚至國家，有什麼人事物是不需要去考慮需求、供應和配給的嗎？
就個人來說，我們的家庭和社會教育最匪夷所思的是，沒有鼓勵人自小建立時間與機會成本的觀念。很多師長與家長對小孩施以禁止、屏蔽的管教方式，而不是使其透過犯錯去理解時間、機會成本的重要性。連自我都無法管理，要如何管理公司甚至國家？
發展AI不只重技術，更需要基礎學科知識
如果你以為AI是近5年、或10年才爆紅的產業，那你的認知很有可能就是「深度學習」、「Tensorflow」和「On Edge」之類的。說真的，這種對AI的認知，就好像說，洋基隊的戰力完全來自他們的球棒和球鞋。
事實上，大家在討論的AI「技術」，其實都只是「製造」AI的技術而已，並不是發展核心。綜觀AI的發展史，人類普遍認知，從基本的線性邏輯、可計算性、非線性邏輯、知識系統、專家系統、資料探勘、統計學習、因果邏輯，一直到今天流行的深度學習，其實都是因為現實科技限制，而產生的實作方法論。
說到這些方法論的發明，應用、工程科學其實是輸入而非輸出者。AI方法論真正的源頭，其實是語言學、心理學、哲學、經濟學、運籌學等學科和領域。
以台灣而言，目前討論AI的命題，大家卻是將焦點放在訓練相關技術人才，對於小孩的教育也是將「學習寫程式」放在「激發小孩對於心理學和語言學的好奇心」前面。我們的產業發展和AI的核心漸行漸遠，原因不是因為沒有能力建置AI的解決方案，而是根本在解決問題時，觀察不夠細微，也沒有相關的理論和實務知識，去理解解決方案的架構。
另一方面，
我們國內創投產業最大的問題，是在於台灣多數高知識份子，普遍缺乏歷史批判的能力。
尤其「如何判定產業趨勢」，自然是創投的核心競爭力，但有礙於國內普遍缺乏多元人文教育，使得許多人在閱讀歷史或時事時，基本上是無法主動將一件事情，透過結構化來推理分析的。最嚴重的是，沒辦法歸納出多維度的想像空間，而是過度執著於尋找「標準答案」。
台灣的創投產業在判讀趨勢上犯下許多錯誤，很多都是以簡陋的「十年河東、十年河西」，和「你需要什麼，我就賣什麼」的歷史觀去判讀國際商業情勢。以實例說明，過去以冷戰紅利崛起的製造業，在台商將資本、技術連根拔起大幅西移這點，就可以看到當時的投資人都以為：同樣的製造能力能夠永遠接單生產。如此完全不經思索的結論，也讓國內企業付出極大的代價。
以台灣軟體業投資而言，也是完全以過去製造業的歷史觀在判讀中、美軟體業崛起，殊不知，這兩個國家的軟體業體質從根本不同，完全無法相提並論。多數創投似乎也不了解兩大趨勢：第一是世界軟體業的進一步自動化，這代表未來低階工程師的需求會越來越少。（推薦閱讀：中體西用：對美式新創文化的誤解）
第二就是中高階人才大幅外流，島內形成資本階級與藍白領勞工的兩極社會，過去幾年在其他國家見證的事情，基本上在台灣都不會發生。產業歷史的誤判，最後還是必須歸咎於我們缺乏人文素養的事實。
責任編輯：陳建鈞
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