科學決策不可恃 (1)

科學決策不可恃
知識通訊評論第100期

進行決策時，經常會面對知識的不確定性，決策者應知悉其決策依據的限度，不要被所謂科學決策的假象所誤導。

科學建言容易受社會氣氛左右，也容易受政治壓力影響

在世界各地、諸多領域中，對於科學如何能服務社會，人們普遍認為，專家意見若能歸結出單一確切答案，對政策最為有用。專家縱然認知到其中的不確定性，也希望將未知項目簡化為適度「風險」，這樣就可以讓官員宣稱，他們制定政策是「建基在科學至上」的。資深科學家也常指稱，某些在科學上仍有爭議的政策，已別無他法，筆者研究及參與科學顧問程序多年後，認為這種作法會有誤導作用。

在知識不充分的情況下，過度著重於風險並不恰當，讓科學建言容易受社會氣氛左右，也容易受政治壓力影響，成為尋求正當性及究責對象的工具。筆者認為，唯有認清知識的多元與條件限制的本質，科學建議才能更加嚴謹、強固並且具有民主更可信度。

嚴格定義變數的第一人，最早可追溯至二十世紀經濟學家奈特（Frank Knight），在他眼中，「適度風險與不適度風險差異甚鉅，根本不能稱為變數」，差異不只是在於文字或方法，而是潛在的風險高出許多，衡量風險時，若已具有先入為主的想法，就會讓決策者無法接觸到異議及完全意外的機會。

人們固然無法預見未來，但至少能參考前車之鑑的教訓。似乎科學家很晚才發現，看似活動力不強的鹵化烴，其實會影響臭氧層；或是晚近才注意到狂牛症的新傳播機制，如動物繁殖、食物鏈等；在早期人們都認為這些危害並非可能的風險，只是異議者所發出的「早期預警訊號」，政策建言若忽視這些警訊，就可能自信過度及犯錯。

問題在於，要如何避免過度執著於風險，轉而更進一步瞭解知識的不完整行性，目前已有了許多實際的質化與量化方法，但政治壓力與專家心態常阻礙其發揮作用。若要從各種方法中挑選，則必須以更嚴謹的態度評估現有知識，避免只考量風險，而忽略其他可能性。專家應更重視其他變數、模糊不清及未知之處；就政策制定而言，圖表內「風險」一欄與其他類別的主要差異，在於其他類別不鼓勵單一且「唯一」的政策解讀模式。

風險模式有時依然適用，亦可為政策提供重要資訊，對於大眾型消費者產品、一般道路、航空安全資料、常見疾病的流行病學亦然，但縱然在這些看似平常的領域中，不可預見的可能性都會影響評估結果，因此對於建基於科學的決策，仍必須保持謙遜。

以能源科技的風險評估為例，另一張圖表整理共六十三項各種能源科技研究中，衛生及環境衝擊會造成哪些經濟成本，希望協助決策能找出可能衝擊最低的選項，這是量化風險比較研究中，相當精細與成熟的一項領域；許多政策報告在論述研究所得時，常顯得幾乎沒有存疑空間，許多報告亦未提及任何變數。但統整歸納之後，這六十三項報告卻呈現出相當不同的面貌，而決策者通常見不到這一面。在權威且經同儕評鑑研究所可能產生的矛盾，可說很大，而各種範圍的變數歸納後，也幾乎能支持任何的科技，讓任何決策都看似具有科學基礎。

這不只是量化分析會產生的問題，質化科學建議也常以統合及共識的形式呈現，專家委員會常得面對達成共識的壓力。這也關係到究竟什麼才是最正確、最為有用的政策，縱然並無明確結論，是否也非得貌似已有結論？抑或呈現各種對應的專家觀點，說明各方對不同解讀所提出的原因，才會發揮更大效果？不論前者面臨多少政治壓力，後者是否就真較符合科學嚴謹與民主責信精神？

筆者認為應以更多元、更多前提假設的方式，來提供科學建言（亦即圖表內的非風險項目），能夠公平呈現各種不同的合理解釋方式。而前提是為了探究個別選項的相關問題、假設、價值或動機，例如在奈特所指稱的變數中，悲觀與樂觀解讀模式，即可在不同假設條件下分別研究，才能依據不同價值與利益清楚評估。這也提醒專家，缺乏損害證據，並不等同於證明沒有損害，也能藉此進行不同模式下的分析，進而獲得更具責信的評估結果，讓專家能強調在特定前提之下的決策原則，以突顯最佳或最糟的可能結果，或將後悔機率降至最低。

已採取此種策略的少數案例已證明其相當實用，制定金融利率的專家政策意見，便常受到各種政治影響，風險也很高，例如英格蘭銀行貨幣政策委員會表示，專家諮詢程序是種「雙向對話」，並以公共責信列為優先要務。委員會不僅要知道相關組織提供的正式分析結果，更要瞭解複雜的現實觀點及條件，報告中詳列個別成員提出的各種建議，並說明歧異原因。這為何不能成為科學建言常態？