科學的本質是系統性：零碎而正確，仍非真正的科學

壹、前言：什麼才是真正的「科學」？

在現代社會，常有人將「對的經驗」、「有效的方法」稱為「科學的做法」，但事實上，正確與科學之間，存在明確而嚴格的界線。真正的科學不僅僅是做對，更是透過系統化、結構化、理論化與可重複驗證的方式，來理解與解決問題。

正如本文主題所說：

「系統地解決問題才叫做科學，不是系統的而是零碎的，就是正確的也不是科學的。」

本論文將從科學哲學、邏輯方法、現代技術實踐、社會應用與個人思維方式等五大層面，深入探討為何系統性才是判別「科學性」的核心依據，並分析零散式經驗導致的風險與限制。

貳、科學哲學基礎：何謂「科學性」？

✅ 1. 科學是結構化的知識體系

• 哲學家波普爾（Karl Popper）指出：「科學之所以為科學，是因為它能提出可證偽、可驗證的命題」；

• 不僅要正確，還要系統性組織與邏輯推理，形成理論體系。

✅ 2. 科學方法四要素：

➡️ 缺乏其中任何一項，即使「有效」，也只是經驗法，不是科學方法。

參、零碎 vs. 系統：舉例說明差異

✅ 1. 醫學實踐中的對比

✅ 所以真正的醫療進步，來自於從個案驗證走向普遍理論的轉換。

✅ 2. 商業決策中的對比

✅ 科學管理不是做對一次，而是「讓每次都盡量對」的系統性機制。

肆、為何「零碎但正確」仍不足為科學？

✅ 1. 無法推廣與再現

• 科學的目的在於「可複製、可教學、可發展」；

• 單一經驗若不能傳授、模仿或修正，則僅具個人意義，缺乏公信力與普遍性。

✅ 2. 無法應對複雜問題

• 當問題涉及多維變數（如疫情、供應鏈危機、氣候變遷），非系統思維無法整合應對；

• 若只靠「哪邊火就救哪邊」，會造成疲於奔命，失去全局控制。

✅ 3. 易導致誤解與過度簡化

• 零碎知識易形成「錯誤的相關性」；

  • 例如：A病人吃了某藥好轉，就說「這藥有效」，卻不知B病人用了反而惡化；

• 科學要求統計、大數據與對照組，而非僅憑主觀與運氣。

伍、系統性思維的實踐價值與應用場景

✅ 1. 教育改革：不能只改一堂課，而要重設課程系統

• 改變教育品質不只是「換教材」，而是包含：

  • 師資訓練 → 課綱設計 → 教學策略 → 評量機制；

• 否則即使單科進步，全局成效也難以顯現。

✅ 2. 公共治理：政策不能「頭痛醫頭」

• 例如房價問題，不應只打炒房，而應：

  • 土地供需規劃＋金融管制＋社會住宅供給＋人口流動分析；

• 單一政策很難發揮長期效果，需系統統籌。

✅ 3. AI應用與資料科學：零碎模型無法解決產業痛點

• 零碎地跑幾個模型並不能構成AI解決方案；

• 真正的AI部署包含：資料取得→前處理→模型選擇→部署運營→風險監管；

• 只有整體設計，才能讓AI真正創造價值。

陸、個人思維養成：如何從零碎思維轉向系統思維？

✅ 1. 學會「結構性提問」

• 不是問「這怎麼做」，而是問：

  • 這件事的目的是什麼？

  • 相關要素有哪些？

  • 每個變數會如何影響全局？

✅ 2. 建構「全局視角」的模型習慣

• 建議用：

  • 思維導圖（Mind Map）

  • 魚骨圖（Ishikawa Diagram）

  • 五力分析（Porter’s 5 Forces）

  • 系統圖（Systems Diagram）

✅ 3. 養成「階段目標與總體佈局」的習慣

• 做任何事都設定：

  • 長期目標 → 中期路徑 → 短期行動；

• 避免只關注眼前任務，而失去整體架構。

柒、總結：系統性才是真正的科學精神

「正確的」不等於「科學的」，
只有系統性地整合觀察、邏輯、方法與驗證，才能構成真正的科學。

現代社會的複雜性要求我們拋棄「零碎應對」、片面經驗主義，轉向整體結構、策略思維、長期觀與理性分析。這不僅是科學的根本，也是一切有效行動的根本。