有才能的人統治社會, 為何被民粹顛覆?
有才能的人統治社會, 為何被民粹顛覆?

在未來社會,世界將被一群聰明有才幹的人統治。統治階級將由一個新公式決定:IQ+努力=才幹(merit);財富和權力是靠自己努力得來,而非世襲;民主是由受過高等教育的菁英所統治,而非依賴出生或財富。一個美麗新世界……等等,這不就是我們現在的社會嗎?

但前述的「未來」,是英國社會學家Michael Young在1958年發表的反烏托邦小說《英才制的崛起》(The Rise of Meritocracy)中,以反諷風格撰寫的情節,時間設定在未來2034年,「meritocracy」(英才制)一字首次出現。

註:「meritocracy」目前是通俗常用字眼,但中文翻譯沒有高度共識,此處翻譯稱「英才制」。

Michael Young所描述的未來,是他從19世紀後期逐漸展開的趨勢觀察而來,而在該文之後,那個未來已經成為我們的現實日常,「英才制」一字及其倡議的想法主導了世界:人們認為,相對於封建、種姓或種族制度,英才制是最公平的,畢竟學歷高、能力好、夠努力的人得到更多的報酬(名聲、金錢、資源),再自然不過。

邁克爾·楊(Michael Young
「meritocracy」一詞出自英國社會學家Michael Young在1958年出版的一部反烏托邦社會的諷刺作品《英才制的崛起》(The Rise of the Meritocracy)。
圖/ The Young Foundation

起跑點優勢、菁英驕傲,長期扭曲政經社會發展

回到2016年,川普當選和英國脫歐,全球出現民粹主義的反撲,有人歸咎於階級矛盾,有人認為是城鄉差距。以《正義》一書聞名全球公眾的哈佛大學政治哲學教授Michael Sandel,在今年秋天出版了《英才的暴政》(The Tyranny of Merit),書中指出這些現象是對「英才制」的反撲。

在前本著作《錢買不到的東西:金錢與正義的攻防》,Sandel分析1980年代後,市場對自由的高度信仰,他認為這是界定公共利益的機制,結果卻創造空洞而膚淺的公共論述,剝離公民對共同價值的討論;政治參與淪為「專家政治」,正好扣合英才制:有才能的菁英應該是國家統治者。

註:50、60年代的重要思想著作如《意識形態的終結》和《單向度的人》皆有過類似討論。

《英才的暴政》指出,雷根時期到歐巴馬時期的主流論述,是一種「躍升的修辭」(rhetoric of rising):只要努力往上爬就會成功(You can make it if you try)。但2016年的政治結果(political outcomes)讓這個論述破產了。

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民粹主義對於菁英的反彈,如美國選民政治態度最概括化的分線——大學以上教育水準,和沒有受過大學教育的選民。後者比較無知,故支持川普嗎?當然沒那麼簡單。川普只是聰明地懂得去收割選民的憤慨和悲傷,例如他曾公開表示:「我喜歡教育程度低的人們」。
圖/ Drop of Light via shutterstock

Sandel認為,英才制其實是虛假幻想,成為菁英與否並非與財富無關。當代教育系統是社會流動重要機制,但美國統計數據顯示,名校學生大多來自富有家庭,他們有更多資源給小孩更好學習環境,再加上許多人脈關係。菁英學校的門檻有階級偏差,並非所有人都有真正公平的機會。

Sandel更指出,就算真是完美的英才制,亦即每個人往上爬的機會是平等的,但當階層化日益擴大,社會團結會被嚴重破壞。

另一方面,成功者往往以為自身的成功,是仰賴自己的才能和努力而成,而與社會無關,從而產生「英才的驕傲」(meritocratic hubris),對下層階級的人缺乏同理心,甚至不屑和輕蔑,並缺乏對於團體同胞的相互責任;最後,導致後者對贏家的憎恨,社會斷裂就或更嚴重。

於是,我們見到當前最大的政治浪潮:民粹主義對於菁英的反彈。如美國選民政治態度最概括化的分線——大學以上教育水準,和沒有受過大學教育的選民。後者比較無知,故支持川普嗎?當然沒那麼簡單。

毋寧說是過去幾十年來,不分兩黨的菁英長期主導並扭曲整個政治、社會和經濟資源所造成的結果。川普只是聰明地懂得去收割選民的憤慨和悲傷,例如他曾公開表示:「我喜歡教育程度低的人們」。

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白俄總統魯卡申柯9月23日秘密宣誓就任總統後至今,該國群眾已經連續12周發動抗爭行動,但盧卡申科仍然擺出強硬態度,拒絕辭職。
圖/ wikimedia

顛覆英才制,理想社會是什麼樣貌?

近幾年對英才制的抨擊已愈來愈猛烈。耶魯大學法律系教授Daniel Markovits的新書《英才制的陷阱》(The Meritocracy Trap),嚴厲批判英才制只是合理化資源的不平等分配,已經淪為自己原先反對的現象:「一種對世代間的財富、特權和階級的鞏固與繼承機制」。

Sandel今年在《紐約時報》的投書指出,疫情讓人們重新認識低技術、低薪工作者的價值:「人們開始更理解社會真正依賴的是誰,不只是醫生和護士重要,還有快遞員、雜貨店店員、倉庫工人、家庭照顧者,以及許多零工經濟工作者。我們稱呼其為『關鍵工作者』,但他們卻沒有獲得最好的報酬、亦非獲得最多榮耀的人。」

這位政治哲學上的社群主義大師,其知識生涯正全然地對抗著個人主義、提倡共同體精神。在《英才的暴政》,他更強調謙遜(humility)是此刻無比需要的公民德性。就具體政策來說,他的解方包括促進更平等的經濟政策,甚至建議透過「抽籤制度」來決定能否就讀菁英大學。

前述種種,或許都不是萬靈丹。

在《英才制的崛起》中,菁英統治最後結局,是一場反抗運動導致菁英的垮台——不正是2016年真實上演的情節?

Young的寫作初衷,是為了避免菁英政治走到這步田地。他對美好世界的提醒是:「如果人們的價值不是取決於他們的智力、教育、職業和權力,而是仁厚、勇氣、想像力和敏感度,以及他們的同情心和慷慨,那麼就不會有階級……以此,每個人都將有平等的機會,去發展獨特能力,過一個豐盛的生活,而非在任何數字構成的準則爬上爬下。」這才是美麗新世界。

本文出自數位時代318期11月號《台灣下一個世界級產業:智慧醫療》 《專家觀點》

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #川普
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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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