百分之一的科學論文發表

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。

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪編輯｜龔雋幃；美術編輯｜林洵安

上班打卡制，下班責任制，你累了嗎？過勞、高工時是台灣長年以來的勞動代名詞，年輕人常以鬼島戲稱。中研院人文社會科學研究中心蔡明璋研究員認為，若要更適切理解工時過長的議題，不要侷限在台灣自身的觀察，他的策略是將中國、韓國、台灣、日本一起納入做比較，探究東亞國家的勞動狀況。

中韓台日加班時數比一比

愛拚才會贏，這或許是過去台灣社會普遍信服的觀念，為了賺錢沒日沒夜是家常便飯。然而，對於時下年輕人來說，工時長、薪水低、爆肝過勞沒假放，勞工被迫忍受各種低劣的勞動處境，恐怕更接近真實的心聲。年輕世代無從想像一個更好的未來，鬼島之名也因此不脛而走。

但，台灣真的是一座過勞的鬼島嗎？

蔡明璋和其他三國的研究員進行跨國合作，他們藉由 2008 年東亞社會調查（East Asian Social Survey）四國使用同一份問卷蒐集來的資料，以實證研究方式比較日本、韓國、台灣與中國的加班概況，並針對職業類型和僱傭地位（employment status）、契約身分等變項，進一步分析影響加班工時的關鍵因素。這一年正值全球財政危機，而中國經濟快速成長至此時已成為「世界工廠」，有其關鍵意義。

中、日、台、韓在地理上很接近，西方學者也時常以儒家文化圈一概而論。但蔡明璋認為，東亞四國的勞動型態極為不同，包括國家勞動政策、企業組織的形式，以及勞工與資本家的相對權力，這些因素都可能影響工時差異。

因此，研究團隊分別提出了三組研究假設，進行跨國比較。

首先是經典的剝削觀點，並區分出自我剝削與階級剝削兩個競爭假設。前者假定自僱者（self-employed）、為自己的家族工作者（working for family）較有可能加班；後者則是推定低薪的受雇者較可能加班。

第二，考量到後工業社會的發展，他們假定高階主管或是專業白領比較有可能加班。

第三，則是因應現代組織人力的彈性需求，推測臨時契約工比固定工作者（permanent workers）更有可能加班。

這三項假設，在東亞四國的調查中有哪些獲得印證？

中國工時最長 南韓爆肝 No.1

首先，先來看看東亞四國的加班比例。攤開數據來看：日本每週平均工時最短只有 47.8 小時，台灣以 50.4 小時居次，南韓 53.1 小時，中國則是達到 55.3 小時，一週工時整整比日本多了快要一天。

若以每週 40 小時作為標準工時，東亞四國的加班比例都不低。即便是日本，也只有近 40％ 的上班族每週工時符合標準，台灣約為 35％，南韓和中國則低到只剩下 26% 左右，超時工作的情況顯然比其他兩國更為普遍。

進一步分析這些加班者的過勞程度，檢視每週工時超過 70 小時的勞工比例：南韓（12.5%）比中國（10.1%）來得更高，名列榜首。換句話說，真的加起班來，韓國人恐怕最爆肝！

東亞老闆、自雇者更常超時工作

理解各國的加班情況後，接下來研究者要探究的是：到底是誰在加班？依照原本的假設，可以從三種不同分類方式來討論。

第一個問題：用僱傭身分區分，究竟是雇主更賣命，還是員工較血汗？

統計顯示，比起受雇者，四個國家的雇主工作時間都更長。除了日本以外，其他三國的自僱者也比一般上班族更常超時工作。甚至，那些在自家公司工作的中國人，工時也比受僱員工還要長。

在東亞國家，當老闆、自己做生意的人，多半工時都很長，呈現出自我剝削的傾向，尤其在中國最明顯。

第二個假設是從職業類型作觀察。研究發現，已經邁入後工業社會的日本，專業白領比非技術性工人的工時更長。雖然台、韓並未呈現相同趨勢，專業白領的加班情況不顯著；但兩國高階經理人的工時都是加好加滿，尤其是韓國的主管最操勞！

相較其他三個國家，中國完全落在光譜的另一端。無論是高階主管、專業白領或資深技師，加班時數都比非技術性工人少。蔡明璋解釋，這並非意味中國的職場菁英都不用賣命工作，而是因為「中國低端工人用體力換工資的情況更嚴重。」

無止盡加班趕工是這些中國底層階級的日常，過長工時對健康與家庭必然造成很多負面影響。蔡明璋直言，雖然共產黨宣揚的理念之一即是「打倒階級專政」，但在國家資本主義的運作下，到頭來被剝削最嚴重的卻是這些底層階級的工人。

同時，對照日本與中國在勞動型態上形成強烈對比，恰恰反映出後工業社會與發展中國家的差異。日本的數據驗證了研究的第二組假設：

在勞動保護較為健全的現代化國家裡，專業白領的加班時數比非技術性勞工還要長。

至於第三組假設：契約勞工更常加班，在中國確實出現這個模式；意外的是，日、韓完全顛倒過來，固定工作者更常加班，即使超時的時數不是那麼高，但日韓顯然有特殊迥異的影響因素。

台灣是過勞之島嗎？值得持續追探

最後，回到一開始的疑問，台灣的勞動情況到底如何？

從資料上來看，6 成以上的工作者要加班，但約 7 成的人每週工時在 50 小時以下。雇主、自僱者工作時數都比受僱者長（雇主約多了 9 小時、自雇者約多了 8 小時）；從職業身分來看，除了高階經理人的工時相對多了快 4 小時，其他並無太大差異。蔡明璋總結，

台灣還是這樣，要增加你的收入，就需要增加很多工時。

綜觀各國數據，「以東亞四國做比較，台灣大概是在中間值，低階工人的工時情況不是最惡劣，白領專業人員過勞的企業文化，也不像日本那麼極端。」

看看中國、想想日本、問問韓國、反思台灣，比較研究的價值就在於從他者的視角，重新為自己找到定位。蔡明璋身兼中研院亞太區域研究專題中心「發展與人口研究」計畫召集人，希望藉此研究更了解東亞文化差異，他認為「社會學沒有透過比較，很難提出什麼特色。」這也是跨國比較困難但深具意義之處。

所以，台灣真的是過勞之島嗎？透過過往實證資料，或許仍有討論空間。但不可否認的是，過去在投資不足的情況下，台灣的經濟起飛，很大程度確實仰仗勞動力的長時間投入，以勞力剝削來換取整體經濟成果。

「從勞基法立法以來，台灣有進步，但我們相較於那些更發達的國家，工作時間還是很長。」蔡明璋說。

依照 2008 年的實證資料，對比於中國低技術工人的高工時、韓國瘋狂加班，台灣或許比上不足、比下有餘。但近 10 年來，我們可能又增加更多創業家、自雇者、非典型的派遣勞工，整體勞動條件也發生變化，東亞四國的勞動環境是否又有新面貌？仍值得後續研究者持續追蹤。

延伸閱讀

• Ming-Chang Tsai, Michio Nitta, Sang-Wook Kim, Wei-Dong Wang, 〈Working Overtime in East Asia: Convergence or Divergence?〉, 《JOURNAL OF CONTEMPORARY ASIA》，2016
• 蔡明璋個人網頁
• 東亞社會調查網頁

本文轉載自中央研究院研之有物，原文為《中日台韓，誰是瘋狂加班王？》，泛科學為宣傳推廣執行單位

論文發表是科學家生涯中最值得大肆宣揚的指標之一，也是每位研究人員最不願自己履歷缺少的一塊。令人感到安慰的是，一篇發表在PLOS ONE的研究指出，只有不到百分之一的科學家有每年發表一篇期刊論文。

而這150,608位科學家支配著研究期刊界，他們的名字出現在41%的科學論文中。在被高度引用文章中， 我們可以在87%的論文共同作者欄中找到這群精英。

由史丹佛大學的流行病學家John Ioannidis領導，SciTech Strategies 的Kevin Boyack與Richard Klavans分析 Elsevier’s Scopus資料庫，檢視了1996到2011年間所發表的一千五百萬位來自世界各地、各個研究領域的科學家。

Ioannidis表示：「我決定做這個主題是因為我此生已看過太多有才華的人無法以目前有限的資源、在現今的環境下生存。」他雖然懷疑僅有非常少數的科學家能夠一年發表一篇科學論文，但比1%還少的研究結果依舊讓他感到十分意外。

一年發表多於一篇論文的科學家的排行顯著地減少：

• 兩篇或兩篇以上：68,221
• 三篇或三篇以上：37,953
• 四篇或四篇以上： 23,342
• 五篇或五篇以上：15,464
• 十篇或十篇以上：: 3269

Ioannidis認為，這些多產的科學家中，許多都是實驗室或是研究團隊的領導者；他們取得經費、督導研究，並把他們的名字寫進無數個有研究發現的論文中。其他的則可能是具足夠的就業保障與時間，能夠自己去做大量研究的科學家。

然而這些多產的實驗室中仍有許多像是發條般存在的工作人員為了這些論文辛苦著。Ioannidis與其共同作者在論文中寫到：「在我的學科中，可能存在非常多的博士生以廉價勞力的形式投入研究。」這些學生可能花了費數年在研究上，但最後只發表了一篇、或寥寥幾篇論文。「如此說來，研究系統可能正在剝削數以百萬計的年輕科學家的心血。」Ioannidis表示。

若Ioannidis只能選一件事做，他會建議散播資源去給予廣大的科學家們更多的機會，尤其是那些年輕的科學家，幫助他們確保論文產量的持續性與卓越的品質。

參考資料：

1. The 1% of scientific publishing. Science [11 July 2014]
2. Ioannidis, J. P., Boyack, K. W., & Klavans, R. (2014). Estimates of the continuously publishing core in the scientific workforce. PloS one, 9(7), e101698.