HKESE 自由作家專欄

老闆出糧請人，自然想「鍊」盡員工的生產力，不想大家偷懶浪費人工。但問題是，要逼人做事又要金睛火眼盯實，本身就要花很多錢和心力——你要請管工、裝閉路電視、搞一堆KPI考核制度。當員工的產能已經被擠得七七八八，你要再搾乾他們最後一秒喘息的時間，那個「捉偷懶」的成本就會貴得離譜。所以，很多公司會隻眼開隻眼閉，容許員工適度「蛇王」。這不是老闆蠢，而是因為「徹底消滅蛇王的代價」，分分鐘貴過員工偷懶本身造成的損失。

另外，真實做生意是有「時間限制」的。假設工廠接到一張短期急單，根本沒時間慢慢去改善生產流程。如果老闆硬要逼大家瘋狂加班，妄想達到理論上「產能全開、平均成本降到最低」的完美狀態，結果往往適得其反：員工做到殘、次品率翻倍、機器也容易壞。這些「硬擠」出來的副作用，反而會令成本直線狂飆。所以在時間有限的現實下，真正最划算的生產狀態，其實是產量稍微低一點、大家還沒被逼到崩潰的時候。教科書上那種完美的「最低成本點」，在趕工的現實中根本是不存在的幻想。

那些在辦公室裡畫曲線、解方程式的「黑板經濟學者」，整天把「最優」掛在嘴邊，根本不知所謂！真實世界哪有什麼完美的「最優」？只有殘酷的「淘汰」。

「最優」根本是句廢話

我說過無數次，如果把所有的局限條件——包括那些隱藏的交易費用、信息費用、產權約束——通通加進去，真實世界裡發生的任何一件事，必然都是最優的。因為我們的武斷假設就是人會爭取最大利益嘛！

既然在侷限下凡事皆最優，那「最優」就成了一個永遠不可能錯的套套邏輯。一個永遠對的理論，是推測不了真實世界現象的，半點解釋力都沒有。

事後孔明的標籤

你到街市去看阿婆賣桔，那些撐了好幾年沒被淘汰的檔口，我們事後跑去跟阿婆說：「恭喜，你達到了帕累托最優！」這不是很荒謬嗎？阿婆只會當你是神經病。

他們不是因為算出了「最優」才活下來，而是因為沒有被市場淘汰，我們這幫搞學問的才事後孔明，給他們貼個「最優」或「均衡合約」的標籤。

總而言之，別跟我扯什麼「尋找最優」。局限一變，競爭的遊戲規則就跟著變，為了減少租值消散，合約安排就會被迫演化，適應不了新局限的傢伙就通通出局。能活下來的，就是適應了侷限的。

這騙術是這樣運作的：假設一個世界沒有訊息費用、沒有談判費用、沒有監管費用——但凡阻着人與人之間達成互利合約的摩擦力，統統假設為零。數學可以證明，市場會自動滑向一個「均衡」，而這個均衡又是帕累托最優的。於是「效率」與「均衡」就在黑板上被焊死了，彷彿是一對連體嬰。但這個美麗的均衡，騙在哪？騙在「有效率」沒有可觀察的對應物；「有均衡」絕對是錯。你把它推到極致，它就自我消解。

推到極致的幻境是這樣的：零交易費用下，「有效率」是套套邏輯——任何沒有發生的互利機會都可以被假設不存在；「沒有均衡」也是定義使然——摩擦力為零，任何調整都瞬間完成，沒有東西可以停下來讓你指着說「這就是均衡」。兩句空洞疊在一起，竟然聚焦了。它反襯出真實世界的均衡，恰恰是摩擦力的產物：訊息費用高，有些交易不值得做；談判費用高，有些合約不值得簽。世界就在這些「不值得」的夾縫中停了下來，我們觀察到的任何制度、合約、競爭準則，都是被摩擦力固定住的瞬間，是競爭淘汰後倖存下來的「適者」。張五常的均衡，不是黑板上算出來的終點，而是人在局限下爭取最大利益，經過淘汰後暫時歇腳的驛站。驛站的位置，由摩擦力決定；摩擦力一變，驛站就移位。

認證通國際有限公司（HCL International Limited）是一間總部位於香港的專業顧問及培訓服務公司，成立於 2001 年。該公司由創辦人及主席何忠明博士帶領，主要為工程、建築及環境專業人員與企業提供國際認證、考牌指導與專業進修培訓服務。

專業考牌顧問服務：指導並協助工程、測量、環境等領域的在職人士，考取國際認可的專業學會資格或英國特許工程師（如 CEng、ICE、IMechE、CIBSE、IET、CABE、HKIE、MRICS、MCIOB 等）。 

💡企業管理系統認證：協助及指導企業考取國際認可證書，包括 ISO 9001、ISO 14001、ISO 45001、以及 HKQAA-QSPSC、PCCS 等管理系統認證服務。 

💡建築與環境諮詢：提供建築顧問、建築項目管理、建築結構設計、綠色環境顧問及建築檢驗等專業諮詢。 

💡進修及遠程學習：提供建築、工程、工商管理等培訓課程，並特設海外大學的學士、碩士及博士遙距進修課程。 

👍 發展歷程與地區分部

該公司在粵港澳大灣區及周邊地區設有業務網絡，並於 2021 年進行了公司合併整合： 

【2026年6月25日，台北】隨著生成式 AI、AI Agent 與 Vibe Coding 工具快速普及，企業導入 AI 的門檻大幅降低。過去需要數週甚至數月才能完成的應用開發，如今透過 AI 協助，可能在數小時內便能快速建置並上線。

Shadow AI 正快速成為企業新風險

根據資安業者 Red Access 於 2026 年 5 月發布的研究報告，企業員工利用 AI 工具自行建立的應用系統中，約有 40% 缺乏基本身分驗證與存取控制機制；部分系統甚至直接連結企業內部資料、文件或正式營運環境，卻暴露於公開網路之上。

這類現象被稱為「Shadow AI」。企業開始發現，真正的問題已不再只是員工是否將資料輸入 AI，而是企業根本無法掌握目前有哪些 AI 應用正在被建立、被使用，以及被誰存取。

AI 時代的新問題：誰能連進來？

當企業討論 AI 安全時，焦點往往集中在模型安全、資料治理或內容風險。然而從近期事件來看，許多風險的根源其實來自更基礎的問題：誰能存取 AI 平台、從哪裡存取、使用什麼設備存取，以及是否具備對應權限。

如果企業無法回答上述問題，再完善的 AI 應用也可能成為新的攻擊入口。