隨著2023年ChatGPT、2024年AI4S，2025年自主科學發現系統（ASDS, Autonomous Scientific Discovery System）的出現，使人類科研體系首次從「以人為核心」轉變為「以系統為核心」。這不僅是工具層級的技術進步，而是知識結構、生產方式與治理模式的根本重組。
長期以來，STEM教育體系的核心功能，在於培養能夠掌握隱性知識（tacit knowledge）的專業人才，透過長期訓練與研究實踐逐步內化。從實驗參數的微調，到理論方向的選擇，而關鍵能力正是構成傳統科研創新的真實基礎。
ASDS的革命性，在於首次將這些原本依附於個體的隱性知識，轉化為可運行的領域知識（domain knowledge），並嵌入自主運作的智能系統之中。透過大規模文獻解析、知識圖譜構建、本體建模與生成式推理，AI系統能夠理解一個科學領域的結構、變數關係與理論邏輯，並進一步自動生成假說、設計實驗與修正模型。知識不再僅存在於科學家的頭腦，而是存在於系統的本體架構與運算流程之中。科研能力從「人類內化的能力」，轉變為「系統內建的功能」。這是自近代科學誕生以來，知識生產模式最深刻的一次轉變。
這一轉變直接動搖了傳統STEM教育體系的根本定位。過去，大學與研究所的功能在於培養能夠承載與發展默會知識的專業人才，使知識從顯性理論轉化為個體能力。ASDS的出現，使知識不再必須透過個體長期內化發揮作用，而是可以直接存在於系統之中並持續演化。科研單位的本質，從人才密集型組織，轉變為人機協同的智能系統組織。
這種結構性轉變，同時使既有的管理與治理模式失去適用性及功能。傳統MBA教育建立在工業時代企業的基本假設之上，即知識存在於個體與組織之中，決策由人類管理者主導，管理的對象是人力、資本與市場。然而，ASDS所主導的科研組織，其核心資產已經轉化成系統本體架構與知識模型，決策過程則由人類與AI共同構成。治理的重點，不再是人員管理或資源配置，而是知識結構設計、系統架構控制與發現策略的制定。這些問題屬於科學系統工程與知識架構設計，而非傳統意義的企業管理。
在此條件下，科研治理的本質已經從「組織管理」，轉變為「系統治理」。治理者的角色，不再只是行政管理者，而是科學發現系統的架構設計者，負責確立知識本體結構、定義研究目標空間，並維持系統運行的穩定性與有效性。科研能力因此不再是個別科學家的專屬能力，而是整體系統的結構性能力。這種轉變，使科研活動本身呈現出「基礎設施化」的特徵，科學發現能力本身也成為可持續運行的系統性基礎設施。
ASDS的興起，標誌著人類文明進入以智能系統為核心的知識生產時代。STEM教育體系不再只是人才培養機制，而是科學發現系統的支撐結構；管理體系不再只是企業運營工具，而是科學系統的治理架構。科研不再是少數專家的專業活動，而是可持續運行的智能基礎設施。國家競爭力的來源，也不再僅取決於人才數量或研究經費，而取決於其科學發現系統的完整性與基礎設施的運行能力。
ASDS並非單純的技術進步，而是知識生產體系的制度性重組，與嵌入式組合(Combinatorial Cherimerization)的實踐。它重新定義了知識的存在形式、科研的運作方式，以及治理的基本結構。STEM與MBA所代表的工業時代教育與管理體系，正在被以智能系統為核心的新型架構所顛覆。這一轉變不只是科技問題，而是文明結構的轉變，其影響將深刻重塑大學、科研機構與國家治理的基本形態。（作者為退休科管教授／理科博士）
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