瞬變學會

《超越決定論：複雜、混沌與量子理論的跨尺度框架及其對科技政策韌性的建議 》

傳統科技管理與政策分析過度依賴線性與決定論假設，面對全球化、地緣政治與科技變革，帶來的「內生不確定性」時，日益失靈。

通過對複雜理論 (CT)、混沌理論 (CHT) 和量子理論 (QT) 在哲學基礎、科學架構與實務應用上的系統性比較，構建一個跨尺度不確定性框架。

以川普關稅等宏觀衝擊為例，將這些理論洞見轉化為具體的科技政策韌性的建議，並提出實務政策工具，為策略制定提供了超越決定論的基礎。

一、跨越尺度的思辨：三大理論的哲學比較

複雜理論 (CT)、混沌理論 (CHT) 和量子理論 (QT) 分別從宏觀、中觀和微觀尺度挑戰了將世界視為機械、線性總和的傳統牛頓範式，共同提供了一個非決定論的宇宙觀。

複雜理論 (CT)

混沌理論 (CHT)

量子理論 (QT)

管理領域

適用尺度

宏觀/中觀

(系統、

組織、

網絡)

中觀/宏觀

(動力系統、

短期演變)

微觀基礎

(信息、

機率、

單一決策)

理論核心概念

･     湧現、

･      自我組織、

･     非化約性、

･     臨界點

･ 敏感依賴性、

･     蝴蝶效應、

･     奇異吸引子

･     機率性、

･     疊加態、

･     測不準原理

哲學啟示

超越化約論，

擁抱湧現性。

承認預測的邊界，

對抗蝴蝶效應。

擁抱機率本質，

對抗確定性幻覺。

本體論

湧現的實在：

實在由多層次組成，整體屬性由非線性交互作用生成（非化約性）。

決定論的界限：

實在服從確定性定律，但其軌跡被極端敏感性所支配。

機率的實在：

實在的基本狀態是機率性的，處於多重可能性疊加。

認識論

非化約性：

知識無法透過還原分析獲得，必須是整體性、情境化的。

短期預測：

對初始條件的測量誤差無法避免，導致長期預測不可能。

觀測者效應：

測量行為會擾動系統，無法獲得獨立於觀測者的完全知識。

方法論

模擬與網絡分析：

･      代理人模型 (Agent-Based Model ABM)、

(評估產業鏈斷裂的級聯效應)

･     網絡科學

       (網絡中心性) 、

･     臨界點分析。

(識別關鍵單點故障節

點)

相空間分析：

･     李雅普諾夫指數

(Lyapunovexponent)

(量化匯率、股市對地緣政治事件的敏感度)、

･     分岔圖、

･     龐加萊截面。

機率分佈計算：

･     波函數、

･     算符

    (Operators)、

･     風險分佈建模。

科學啟示

設計韌性，

而非效率。

聚焦動態，

掌握穩定吸引子。

測不準原理與

觀測者效應。

不可預測性的來源

內生的非線性互動：主體適應性決策產生意料之外的集體行為。

初始測量誤差的放大：

極微小的起始差異，導致長期結果指數級發散。

本質上的機率性：

最終結果在被觀測前，處於多種可能性的疊加。

研究對象

複雜適應系統、

非線性網絡

複雜適應系統、

科技供應鏈網絡

確定性、

非線性動力系統

國際政治談判、

市場短期價格波動

物質、

信息與能量的基本機率性質

資訊、

決策與市場預期的機率本質

研究目的

識別系統的湧現模式、

韌性結構與臨界崩潰點。

量化系統的敏感程度，

劃分穩定區間與混沌區間。

提供不同結果發生的機率分佈，

建立不確定性定價模型。

預期研究成果

可自我修復、

具備韌性的系統設計藍圖。

高精度短期預警與危機管理的干預時間表。

多重風險情境的機率評估，輔助決策者權衡風險。

研究貢獻

提升系統韌性，創造自我修復的生態環境，指導去中心化策略。

專注於短期危機管理，指導政策團隊快速穩定系統，對抗蝴蝶效應。

管理公眾預期，引導市場進行理性風險定價，避免觀測者效應導致的非理性行為。

案例啟示

(川普關稅)

供應鏈的湧現重組

(非預期結構形成)。

供應鏈的湧現重組，迫使台灣企業進行「非線性轉移。

談判進程的初始敏感

(微小變數決定貿易戰走向)。

國際談判的敏感性，要求台灣外交與經貿團隊需對國際細微變化極度敏銳。

市場預期的機率本質

(結果在被觀測前處於多種疊加狀態)。

市場預期的不確定性，政策需管理公眾對貿易戰升級或降級的機率性擔憂。

對台灣經濟

政策的建議

政策目標從「優化單一產業」轉向「建構系統韌性」。

鼓勵供應鏈的多樣化與備援機制。

政策思維從「長期規劃」轉向「快速反應與穩定區間管理」。

設定監測臨界點。

政策應專注於管理機率風險，提升資訊透明度以減少市場預期的不確定性。

二、決定論的核心觀點及挑戰

決定論 (Determinism) 是一個重要的哲學概念，主張宇宙中的每一個事件，包括人類的行動、意志和選擇，都完全是由先前發生的事件所決定，並且受到因果律的嚴格支配。

1.因果律的普遍性 (Causality):

任何結果（果）都有一個或多個先前的因素（因）導致，而且這個因果關係是必然的、不可改變的。

2.單一的未來 (Single Future):

宇宙只有一條既定的、預定的未來軌跡，所經歷的一切都是不可避免的。

3.可預測性 (Predictability):

雖然實踐上極難，但是從理論上講，宇宙是完全可預測的。

理論
對決定論的立場
對決定論的立場與挑戰
古典物理學
支持
(機械決定論)
牛頓力學認為物體運動是可計算和可預測的，
支持嚴格的因果律。
複雜理論
(CT)
質疑/取代
複雜系統的湧現性:
高層次的結果，無法僅從低層次的規則中推出，
挑戰了簡單的因果化約論。

湧現的實在：
整體屬性由低層次非線性交互作用湧現，非化約。
質疑因果還原：
高層次結果無法被簡單還原預測，挑戰決定論的化約性。
混沌理論
(CHT)
有限支持
雖然混沌理論仍是確定性的
（系統由固定方程式決定），
但由於對初始條件的極度敏感性，
使其在實踐上不可預測，挑戰了決定論的實用性。

決定論的界限：
從確定性定律，但其軌跡被極端敏感性支配。
挑戰實踐預測：
雖然理論確定，但實踐上長期不可預測，使決定論的實用性失效。
量子理論
(QT)
根本否定
(在基本層面)
量子理論認為微觀世界是機率性的，
事件的發生是隨機的，
觀測行為會導致波函數坍縮，
否定了基本粒子的確定性軌跡。

機率的實在：
系統的基本狀態是機率性的，處於多重可能性疊加。
根本否定：
微觀事件的發生是隨機的，否定了基本粒子的確定性軌跡。

三、 超越決定論：對科技政策韌性的建議

1. 複雜理論 (CT) ：從「效率」轉向「湧現韌性」的系統設計

複雜理論 (CT) ：設計韌性，而非預測。
核心思維：放棄控制細節，轉而設計能夠自我修復和適應的系統。
具體內涵：

複雜理論 (CT)挑戰化約論，主張系統的最終行為是湧現 (Emergence) 出來的，無法通過單純分析各個部分來預測。
因此，策略重心必須從追求單一維度的效率（例如：最低成本）轉向系統的韌性 (Resilience) 和穩健性（Robustness）。
因為過度的效率往往會導致單點依賴和單點故障，使系統在衝擊下更易崩潰。

政策應用：

鼓勵去中心化 (Decentralization) 和冗餘(Redundancy)。
政策應獎勵企業將生產和採購點，分散到多個互不相關的地緣政治區域。
利用代理人基模型(Agent-Based Model，ABM) 模擬和網絡分析識別科技供應鏈中的臨界點，並通過備援產能獎勵來設計一個能夠在衝擊下自我組織的生態系統。
ABM 模擬：

使用代理人基模型 (Agent-Based Modeling) 來模擬企業在不同政策衝擊下的適應性決策。
這有助於預先發現非預期（湧現）的後果，例如：供應鏈的瓶頸將從 A 國轉移到 B 國。

網絡分析：

識別系統中的臨界節點（如單一的關鍵原料供應商、單一的技術標準制定者）。
政策應對這些節點施加壓力，要求其分散或建立備援。

小結：真正的控制，是設計具備韌性、能夠在混亂中自組織的系統。

複雜理論 (CT)

川普關稅案例驗證

科技政策具體建議 (策略與工具)

建構

系統韌性

關稅導致供應鏈的湧現重組，迫使企業進行非線性的適應性轉移。

去中心化與備援產能獎勵：

提供稅務抵免給願意將關鍵技術產能分散至幾個互不相關區域的廠商。

目標是建立系統的穩健性（robustness）。

研究工具

識別網絡中的單點故障節點，預測衝擊的級聯效應。

「產業衝擊沙盒」代理人基模型(agent-based model，ABM) 實驗室：

模擬數千個企業代理人的反應與調整，

預先找出政策可能產生的非預期後果和

臨界崩潰點。

2. 混沌理論 (CHT) ：從「長期預測」轉向「臨界點」動態管理

混沌理論 (CHT) ：管理敏感度，而非預知未來。
核心思維：策略重心應從預知未來，轉向對短期關鍵敏感點的穩定。
具體內涵：

混沌理論 (CHT) 承認系統仍然是確定性的，但因存在對初始條件的極度敏感性（蝴蝶效應），導致長期精確預測在實踐上不可能。
混沌理論 (CHT) 關注系統的非線性動力學。儘管軌跡複雜，混沌系統通常會在一個特定範圍內運動，這個範圍被稱為奇異吸引子 (Strange Attractors)。
策略的價值在於識別那些能夠被指數級放大的微小初始差異。

政策應用：

在國際政治、市場談判或政策實施的初期，一個微小的細節（例如：一位官員的措辭、一個錯誤的市場信號）都可能在短期內被指數級放大，導致長期結果完全失控。
政策的目標是識別並監控系統的混沌區間（高敏感區），並確保在發生衝擊時，能迅速將系統拉回穩定吸引子（可接受的、可管理的狀態）。

利用李雅普諾夫指數來量化市場和地緣政治指標的敏感程度，建立高敏感度的預警機制和快速穩定工具箱。一旦進入高敏感的混沌區間，必須立即啟動快速穩定工具箱，在衝擊的初期就介入，阻止系統軌跡失控。
李雅普諾夫指數 (Lyapunov Exponents)：

混沌理論 (CHT) 的關鍵量化工具，用於計算系統軌跡發散的速度，即量化系統的敏感程度。
政策制定者應利用它來監控關鍵指標（如匯率、市場信心指數），一旦其敏感度超過閾值，立即啟動應變措施。

短期預警與危機管理：

預先準備好一套在系統進入高敏感區間時可立即啟動的政策工具箱（例如：穩定市場流動性、發布清晰的政策指引），目的是在衝擊的初期就快速介入，阻止「蝴蝶效應」的連鎖反應發生。

小結：面對混亂，最好的策略是：在開始時迅速反應，將系統引導回穩定狀態。

混沌理論 (CHT)

川普關稅案例驗證

科技政策具體建議 (策略與工具)

短期危機管理

國際談判的走向對一次微小的政治信號極度敏感，結果往往由初始細節決定。

「臨界敏感指標」實時監控：

監控對科技產業影響最大的高敏感指標（如關鍵原料價格波動率），將其變化率作為李雅普諾夫指數的替代指標。

研究工具

量化系統的敏感程度，劃分穩定區間。

「混沌區間」的快速政策工具箱：

一旦指標超過指數級閾值，立即啟動快速反應機制，通過干預措施將市場軌跡拉回穩定吸引子，對抗蝴蝶效應。

3. 量子理論 (QT) ：從「確定信息」轉向「機率風險」管理

量子理論 (QT) ：管理機率性預期，避免非理性行為。
核心思維： 政策制定者必須管理好市場的機率性預期，避免觀測者效應導致的非理性行為。
具體內涵：

量子理論 (QT)挑戰客觀實在觀，主張結果在被觀測或測量之前，系統處於一種機率性的疊加態 (Superposition)，同時包含所有潛在的可能性。只有當「觀測」發生時（例如：市場做出反應，或政策被執行），狀態才會「坍縮」成一個確定的結果。
在川普關稅事件中，市場對「貿易戰會升級」或「會達成協議」的預期處於疊加態。任何政策發言或資訊揭露，都會立即影響市場對某種結果的機率判斷（觀測者效應）。政府應公開其對不同結果的機率評估，而不是試圖用單一保證來穩定市場。
測不準原理 (Uncertainty Principle) 表明，某些成對的系統屬性無法同時被精確測量。
觀測者效應 (Observer Effect) 提醒，獲取資訊的行為本身會不可避免地擾動和影響被觀測的系統。

政策應用：

放棄追求單一確定預測，轉而進行機率定價與風險權衡。
政策溝通和資訊揭露不能是中立的。政府或企業領導者的任何發言都會立即改變市場對某種結果的機率判斷。
政策目標是設計一個能管理這種機率擾動的機制。
政府應通過情境機率分佈建模和風險透明化溝通，引導市場對風險進行理性定價，減少因信息不確定性引發的集體恐慌。
情境機率分佈建模：

政策決策應使用機率分佈來呈現衝擊的風險，以及進行風險權衡。例如：在 30% 的機率下會導致通脹，在 60% 的機率下會導致供應鏈重組。

風險信息中立化與揭露規範：

制定嚴格的規範，要求高階決策者在關鍵時期發言時，必須採用機率與風險並存的語言。
同時，要求企業揭露其面對不同地緣政治情境的機率性財務衝擊，迫使市場進行理性定價。

小結：面對信息和市場，成功的策略應承認結果的機率性，並將不確定性轉化為可定價的風險管理。

量子理論 (QT)

川普關稅案例驗證

科技政策具體建議 (策略與工具)

管理公眾預期

市場對貿易戰升級或降級的反應在發生前處於機率性疊加態。

「機率定價」與風險透明化溝通：

政策溝通應從傳達確定性轉向機率性。

公開不同情境發生的機率區間，並說明各情境下的衝擊。

研究工具

輔助決策者進行風險權衡。

「量子風險」資訊揭露規範：

受地緣政治影響較大的科技上市公司，

公開揭露關鍵供應鏈中斷的機率評估，

引導資本市場進行理性風險定價。