成功的創新取決於基層的參與

本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過，當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症，或者決定是否批准貸款，甚至從無人機發射飛彈時，它的每一步「決策」是怎麼來的？如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟，對於那些 AI 輔助的診斷和判斷，要我們如何放心呢？

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後，創立了新 AI 公司 xAI，並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型，而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今，AI 已滲透生活各處，而我們對待它的方式卻像求神問卜，缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性，成為當前關鍵問題？

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題？試想，現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險，但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒，卻完全不知原因，感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是，AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價，這些與信用風險真的相關嗎？這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系，加劇貧富差距。這種不透明性，會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體，更加難以取得貸款，讓貧富差距越來越大，雪上加霜。

AI 不僅影響貸款，還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑，試圖預測嫌犯再犯風險。然而，這些工具被發現對有色人種特別不友好，往往給出偏高的再犯風險評估，導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是，這些決策缺乏透明度，AI 做出的決策根本沒法解釋，這讓嫌犯和律師無法查明問題根源，結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外，AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用，也充滿類似挑戰。例如，AI 協助診斷疾病，但若原因報告無法被解釋，醫生和患者又怎能放心？同樣地，社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查，以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題，都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果，卻無法理解過程。這樣的情況下，對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具，自己卻無法理解？

原因有二。首先，深度學習模型結構複雜，擁有數百萬參數，人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果，難度極高。例如，ChatGPT 中的 Transformer 模型，利用注意力機制（Attention Mechanism）根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算，因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算，這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

其次，深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」，你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習，人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習，但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中，人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置，或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵，而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示（Distributed Representation）來編碼特徵，意思是將一個特徵表示為一個高維向量，每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」，在傳統的方式下，你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵，例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中，這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量，向量中的每個數字表示顏色的不同屬性，比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言，這是理解世界的方式，但對人類來說，卻如同墨跡測驗般難以解讀。

試想，AI 協助診斷疾病時，若理由是基於醫生都無法理解的邏輯，患者即使獲得正確診斷，也會感到不安。畢竟，人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子：可解釋 AI 如何運作？我們要如何教育 AI？

首先，可以利用熱圖（heatmap）或注意力圖這類可視化技術，讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡，來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ，當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時，我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」，像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

其次是局部解釋，LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈，它將每個特徵看作「玩家」，而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻，讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且，SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的，還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中，哪些特徵最重要。

以實際的情景來說，SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時，指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同，會針對單一個案建立一個簡單的模型，來近似原始複雜模型的行為，目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時，LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用，一大優勢是靈活且計算速度快，適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景，LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案，並說明幾個主要原因，這樣醫生不僅能更快做出決策，也能增加患者的信任感。

第三是反事實解釋：如果改變一點點，會怎麼樣？

如果 AI 告訴你：「這家銀行不會貸款給你」，這時你可能會想知道：是收入不夠，還是年齡因素？這時你就可以問 AI：「如果我年輕五歲，或者多一份工作，結果會怎樣？」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響，讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大，就像揭示一道菜中，哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中，模型可能指出「收入」影響了 40%，「消費習慣」占了 30%，「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時，還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術，才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡，你可能會問：我們距離能完全信任 AI 還有多遠？又或者，我們真的應該完全相信它嗎？

我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事，你自然希望它的決策與行動能讓你認可，幫你省心省力。因此，AI 既要「可解釋」，也要「能代理」。

舉例來說，當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時，背後的過程其實可能極為複雜。例如，快時尚品牌決定是否推出新一季服裝，不僅需要考慮過去的銷售數據，還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測，甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨，厚外套可能賣不動；或消費者是否因某位明星愛上一種顏色，這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源，龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是，企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人，能吸收數據、快速分析，並在做決定時不僅給出答案，還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子，而可解釋 AI （XAI）則清楚解釋其判斷依據。例如，為什麼不建議推出厚外套？可能理由是：「根據天氣預測，今年暖冬概率 80%，過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

但會解釋還不夠，AI 還需能真正執行。這時，就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」，大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時，這位產品經理不會手忙腳亂，而是按以下步驟行動：

1. 檢查倉庫物料：庫存夠不夠？有沒有替代料可用？
2. 評估交期影響：如果需要新物料，供應商多快能送到？
3. 計算成本變化：用新料會不會超出成本預算？
4. 做出最優判斷，並自動生成變更單、工單和採購單，通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節，還會記錄每次決策結果，學習如何變得更高效。隨時間推移，這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快，幾乎不需人工干預。更重要的是，這些判斷是基於「以終為始」的原則，為企業成長目標（如 Q4 業績增長 10%）進行連續且動態地自我回饋，而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作，讓企業決策流程不僅透明，還能自動執行。這正是數智驅動的核心，不僅依靠數據驅動決策，還要能解釋每一個選擇，並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA，即「感知（Sensing）→ 理解（Understanding）→ 規劃（Planning）→ 行動（Acting）」的閉環流程，隨著數據的變化不斷進化。

以偉勝乾燥工業為例，他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後，偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發，專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合，開發出新形態智慧化設備，成功打入半導體產業，帶動業績大幅成長，創造下一個企業的增長曲線。

值得一提的是，數智驅動不僅帶動業務增長，還讓員工擺脫繁瑣工作，讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術，還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用，企業首先要確保它服務於具體的業務需求，而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐，才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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本文由 環境部 委託，泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼，跟一般環評差在哪？

隨著公共建設的規模越來越大，傳統的環境影響評估（EIA），難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時，只看「單一開發案」已經不夠，就像評估一棵樹，卻忽略了整片森林。因此，政策環境影響評估（SEA）應運而生，它看樹，也看森林，從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同，政策環評更像是一場全面性的檢視，強調兩個核心重點：「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說，這不再是逐案評估的模式，而是要求政府在制定政策時，就先全面分析可能帶來的影響，從單一行為的侷限中跳脫，轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化，還是多項行為累計起來的長期影響，政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外，政策環評還像是一個大型的協商平台，以永續發展為最高指導原則，公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡，決策單位不再只是單純的「評分者」，而是轉為「協調者」或「仲裁者」，協調各方的意見看法在這裡得到整合，讓過程更具包容性。

政策環評並沒有所謂的「否決權」，而是側重意見的蒐集與整合，讓行政機關在政策推動時，能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序（包含量化、特徵化等評估方式），也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子，把正式與非正式的作法一併考量進去。再來，決策程序中能層層檢討、隨時修正，也建立了追蹤機制和成效評估標準（如環境殘餘效應、累積效應等），透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽，隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計，就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估，讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響，也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

離岸風電為何需要的是政策環評？

離岸風電是能源轉型的重要策略之一，但這不是只在某塊空地上架幾個風車，而是要在廣闊的大海中進行大規模建設，牽涉的不僅是發電，還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題，更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程，因海洋環境的風險和不確定性極高，很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點？這就需要政策環評的把關，從多方檢視這些複雜的挑戰，確保政策推行既能穩妥，又能達成發電目標。

2016 年 3 月，經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」，是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書，政府將採分期公告、逐年檢討的方式，每三年開放 0.5~1 百萬瓩（GW）的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署（現為環境部）歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議，蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見，最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程，讓政策「名正言順」，得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中，環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先，對於海洋生態保育的重點，特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上，以減少對其生態的干擾。實際上，這項規範在後續的實務執行中更為嚴格，例如，福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外，臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外，顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外，針對施工期間的聲音干擾，要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間，並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育，政策環評也訂立了具體規範。其中，包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道，並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時，為確保這些措施確實生效，工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」，持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

此外，環評會也確立了「先遠後近」的開發原則，要求優先開發較單純的航道外側區塊，待累積足夠經驗及相關資料後，再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性，也顧到養殖漁業的漁民權益，展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制：達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質，環境部參考過去離岸風電審查經驗，制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」，建立了全新的二階段審查機制。

這套新機制分為兩個階段。第一階段，就像「初步檢查」，由環境部依照檢核表進行初審，並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審，通過第一階段初審之業者，可取得經濟部遴選資格，其初審結果有效期為兩年，必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」，開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料，提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目，涵蓋開發案的全生命週期。

在工程面，包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中，風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域，且須進行地震危害度分析。海域電纜部分，除特殊情形外，埋設深度至少須達 1.5 公尺，且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上，檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說，打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝，且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時，每個開發案或聯席審查的風場，同一時間內只能進行一支基樁施作，而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點，分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段，每個階段都規定了詳細的監測要求（包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等）。以鯨豚監測為例，每年需執行20趟次，四季中每季至少執行 2 趟次。此外，所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」（https://epaw.moenv.gov.tw/）供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費，也透過明確的檢核項目，讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此，該機制亦確保了環境保護標準前後一致，避免不同案件之間標準不一。

結語

透過新的審查機制，環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業，在提升行政效率之餘，也確保環境影響評估的品質，支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策，也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度，期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進，環境部每半年至一年會進行制度檢討，並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」（https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/）。此外，環評會議召開前一週，也必須在指定網站公布開會訊息，讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心，另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來，這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善，為臺灣的永續發展貢獻心力，發揮環評作業的最大效益。

作者 /「Hao有趣」（英國薩塞克斯大學 科學與科技政策 碩士 MSc Science & Technology Policy, SPRU, Uni. of Sussex）

活在現實世界與夢想不斷衝突的人生劇場裡，對科學內容本質有一點恐懼，但對科學政策又感到很有興趣，特愛漁業永續以及食物相關議題。

許多人認為影響人類生活的政策僅需依賴科學證據與知識；但有另一些人認為非科學的考量也是必須的，因為決策者在這個民主社會裡應該要採納多元的聲音與意見。實務上來說，公眾意見經常成為政策制訂的參考方向。過度採納公眾意見往往倍受爭議，在科學證據和群眾意見之間究竟要如何取得平衡呢？

接下來的文章裡將以海洋政策為主軸來探討政策制定的流程。首先，從科學相關意見對於政策的重要性、知識的轉移與整合科學意見的困難度討論；接著，從一個歷史中的漁業失策「紐芬蘭鱈魚漁場」案例來探討僅參考單方科學意見制定政策的缺失。而第三部份，則藉由 MPA 也就是海洋保護區的設立（GBRMPA）來討論：將公共意見等其他非科學因素做為政策決議考量的重要性 ，最後下個總結。

科學意見對於政策決議的重要性

遠從七零年代起，Lasswell （1971）、Brunner 以及 Ascher （1992）就已經指出現今社會中科學意見常被密切的做為政策決定的參考。 Graffy（2008）也指出「科學家對於建構公共認知、公眾論述與決策制定有本質上的貢獻」由此我們可以大致認同科學在政策的制定上扮演很重要的角色。Graffy 也聲稱在過去，科學提供了有效的資料（訊），這些資料可能可以概略性的提出可能會對社會上的人們或其生計的影響，也就是說科學意見可以是決策者的初步參考。

在 2000 年，Norse 與 Tschirley 的研究指出科學對於政策的幫助可以分為兩部分：第一是科學提供政策制定者藍圖般的概念，可在問題初期時有跡可循，以作為參考意見；其二是對於政策的有效性，例如可幫助預測對於社會的可能影響以及未來修改政策的監督與衡量。換句話說「科學」在政策制定的過程當中從頭到尾都應參與。

另一方面，科學資料與知識也有連結政策與公共參與的作用。Resnik 於 2011 年時指出「信任感」常建築於證據上，當科學家參與官僚體制提供知識、專家意見時，社會大眾會有比較大的認同感。這樣的現象尤其可以在針對新科技的政策中被發現，社會大眾寄託科學家以確定新科技可能會帶來的風險或優點。 總結來說，科學意見不僅僅是在政策擬定上給予制定者基礎的背景認知，更可以幫助連結社會大眾與決策者的橋樑。

科學意見作為單一政策參考的困境

即使我們已經知道科學意見的重要性，但仍然有許多的困難值得被討論。

在將科學應用到實務的過程當中，知識的轉移是一個很重要的問題。 2011 年時 Curran 等人對知識轉移（Knowledge Translation）定義為「從研究的結果應用於政策制定的過程」，而主要的步驟就是在於知識轉移的過程中認清並評估證據與採納辦法間的差距。 如果科學家所擁有的知識是很初階的、很概念化的，那麼決策者就無法將其應用於政策之中。也就是說，知識應該被轉化成可以讓人理解的資訊才得以被運用。

然而，在知識被轉化的過程當中 Henke 於 2002 年時曾指出政策制定者通常比較在乎能夠有快速的成果，這與科學是比較牴觸的，因為在驗證的過程當中，時間是品質管理很重要的因素。在漫長的知識轉移過程當中，不同角色有不一樣的責任，這也是困難的所在之處，導致政策制定上變得較為複雜。更何況，在許多時候研究領域與研究方向不見得完全符合政策的需求，溝通與參與便成為科學家與政策制定者間的催化劑。

然而兩者之間如果相互涉入其實是會有所阻礙的，學者 Graffy 在 2008 年時說到政策制定者通常對於科學所提供的含糊概念感到無力僅能做為「參考用」，而偏偏政策制定過程往往又有急迫的時間限制。這樣的困境可大致歸究於兩方人馬的認知失衡。決策者本身往往不具備專業的科學知識，並且不認為科學是自己應該具備的常識；而科學單位往往也有相似的問題：對科學單位來說，政策制定不在它們的專業範疇之內，而缺乏經驗也會導致他們在制訂政策的過程中產生焦慮。總結來說，如果科學所扮演的角色不是可被吸收的、甚至是不符時宜的，那麼，不僅政治家及科學家雙方之間無法取得共識，科學意見對於政策的制定也很容易淪為錯誤的意見。

從漁業史中著名的例子「紐芬蘭鱈魚漁場」的浩劫，便可以知道錯誤的科學知識可能帶來多麼嚴重的後果。根據 Bavington 於 2010 年提出的報告，約莫在 19 世紀末到 1930 年代，漁業科學專注於單一魚種的總數，那是一個德國的科學家 Heincke 所倡議的。從那時候起，總體數量的考量以及生物經濟學成為漁業科學的研究主流，而當時的研究主要致力於最大化單一魚種的年捕獲量，這個概念是當時編列國際漁業相關法時的主要參考依據。

然而 19 世紀末的科學偏頗造就了 20 世紀末的慘痛。鱈魚一直是人們熱愛的海鮮，隨著漁業經濟規模越來越大，技術越漸成熟，紐芬蘭鱈魚紅極一時，該區鱈魚漁場快速的被開發，大把大把的鈔票被商人賺入口袋裡，政府也當然獲得了不錯的稅收，看似一個雙贏的局面。不料，漁獲量在攀至高點後突然銳減，之後能捕到的鱈魚越來越少。加拿大漁業與海洋部門不得不於 1992 年時頒布紐芬蘭漁場禁捕令，學者 Binkley 於 1995 年與 Corbin 於 2002 年都嚴正地指責，鱈魚魚場的崩壞以及迫不得已之下頒布禁捕令的捕救手段不僅僅造成了無可挽回的環境損失，更導致 4 萬人民失業。

Bavington 認為這場浩劫可以說是受到不健全的科學研究方向所致；過度相信單一科學意見的結果，決策者未能將漁夫、自然史學家等非科學觀察、意見當作政策制定時的參考，使得當時的政策制定時僅著重於漁業經濟的發展，其他因素皆不在核心考量之中。供予政府的漁業科學知識多半偏重於年漁獲量的變動而並非物種生活史的總體考量。這樣子的科學研究趨勢使政府、投資人致力於加速漁業經濟發展而沒有考慮到保育等其他的觀點。日復一日後，不同的研究視角出現、新的理論證明了先前主流的科學知識不健全。如此可以知道，科學考量如果被用於政策決定時的單一考量是非常風險的，畢竟，今日科學真理也可能在數年之後成為不健全的壞科學，實在不得不謹慎。

是否該將不同的考量納入考慮

在上面的例子中已經說明了政策制定如果只考量單一科學面向是不夠的。有鑑於此，其他層面的考量也是相當重要的，例如社會的參與等。 以下我們就用海洋環境保護區作為討論。

從科學角度來說，環境保護區可以維持資源並增進永續發展（Brown 等人 2001）。而科學議題如生物多樣性、生態保護等應該要被強調。 Brown 等人也提到在地居民的生計永續以及不同的環境發展策略都會受到水資源、土地利用、以及沿海環境的影響。 再說，Voyer 等科學家於 2012 年時曾提到從經濟與社會角度來看待規劃流程是必要的，通常來說設立環境保護區所影響到的層面相當的大、複雜且有爭議，評估自然保育與社會信念、社會傳統、社會觀點與措施都很重要，因為人與環境之間的微妙關係，不能僅考量單一面向。縱使科學意見可以提供基礎背景知識，來自於其他地方的公共意見也同樣對於政策制定有所幫助。如果預先考慮到來自不同地方的疑慮並且給予意見，決策者便可以在過程中納入不同專業的考量已獲得更高度的共識。

如果說要找出一種較好的方法來做為政策發展的模組，2009 年由英國學者 Millstone 所提出的「Co-evolutionary Model」（共同演化模式）應該是比較好的方法。他說：共同演化就是讓科學與非科學的考量應被相互依賴而不應該分別於各自的領域裡。

在澳洲的「大堡礁海洋公園」（GBRMPA）計畫中，有四個被主要看重的議題：水質與海岸發展、漁業、旅遊休閒以及生態多樣性保育與世界遺產。從這四個議題來看，可以知道 MPA 的政策發展並不是只有環境相關，有更多更多的其他利害關係人參與。例如，從事家計型漁業的小家庭或是商業捕魚的業者會受到非常大的影響，其他從事海洋休閒產業的業者也會受到發展限制。我們也就可以知道，來自多方領域的意見有多麼重要。

2012 年 Voyer 所提及，為了在政策制定上能夠涵蓋不同的面向，GBRMPA 在 2003 年時執導了來自不同領域的分析計畫，並將該海洋保護區的草案呈給聯邦政府，這之中的分析就包括對於旅遊業、漁業等的影響以及海洋保護區對於社會以及居民的影響。

所以，確定成立「海洋保護區」是政策的最後目標，而科學意見想相當然爾會在這之中扮演很重要的角色，生物知識、生態狀況、環境議題等科學相關考量會被用來評估海洋保護區是否能產生有效的保護作用。然而，科學以外的風險考量也是同等重量，社會經濟的影響便是其中的一環，諸如漁業、旅遊業的業損等。

當時 GBRMPA 計畫舉辦了 600 場會議，包含了不同的區域與數千名的人參加。而總諮詢階段 GBRMPA 更發了 9 萬份協議書的手冊、在網站上有 7 萬 3 千次的點擊、接了 6 千通免費電話，透過電視、廣播以及印刷產生了 2000 多個媒體消息（Jago et al. Thompson et al. 2004）。從這個經驗裡，不難發現非科學意見在重大政策的決定過程佔有很重要的比例。從以上這個模型也可以看出有別於過去「由上而下」的政策制定發展模式，反而是採取匯整多方意見的方式來制定及推動這個政策。

結論

科學考量對於政策決定來說仍然非常重要。科學不僅提供了核心的知識與有用的資訊給決策者，並且也擔任起連結決策者與公共參與者的角色。然而，從歷史的經驗來看，單獨參考科學意見的風險是相當高的。 而另一個海洋相關政策「GBRMPA」則反映出採取科學依據之外，其他各方面的考量，例如社會與經濟的因素也是同等重要的。總結來說，政策的制定是一個很漫長的過程，他應該要包含不同的面向並且找到一個最理想的方法來制定之。對決策者來說，需要考量多少面向，邀請多少專業類別加入將是一個相當具有挑戰性的關鍵課題。

參考文獻：

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