東吳大學是國內文法商老牌私校，並沒有資訊或工學院，卻能首創國內第一家「巨量資料管理學院」。

法律系出身的東吳大學校長潘維大，10年前從人體基因解碼競賽中，看見大數據的關鍵性，因此能比其他大學更早一步找到跨域趨勢。

我是讀法律出身，很多人聽到「法律」，就覺得是硬梆梆的條文。其實法律是為了解決人們生活中遭遇的問題，當時代與環境改變，新的科技與事物出現，就一定會有以前法條無法涵蓋的部分。

所以觀察哪裡有原本法條無法完整解釋的地方，就是問題開始產生的「事實」，也就隱藏著「趨勢」所在。而法律判定最重要的要件之一，就是「認清事實」。這兩點，就是我看未來的方式。

15年前，我就確定未來研究方向是生物科技法。當時生物科技剛興起，是熱門議題；很多醫療、生科相關企業、新的商業應用也正在發生。

但生物科技的領域非常大，我又不是生科出身，該怎麼找最有機會的重點項目切入？

讀15本科普書 找出科技新知最大公約數

我去了書店，跳過深奧難懂的細項專書，只挑「科普書」，把排行榜上的熱門作品，挑了15本帶回家。

我的依據是，既然生科是當紅話題，想知道的人一定很多，也一定有很多出版社和作者會以深入淺出把這門領域介紹給讀者。

我花了一兩週時間把書讀完，第一本從頭到尾每章節都讀；到了第五本、第十本，已經可以看出哪些內容是重複出現，哪些又是不同作者對於同一項目的不同論點。

讀完這15本書，當然不會變成生科專家。但我可以有自信地說，這15本中都寫到的「知識最大公約數」，就是當年生科領域最重要的基本觀念。而多數作者都有著墨討論的議題，就是生科領域最有前景、最多產業和專家關切的項目。

與其看媒體宣揚什麼項目熱門，或找親友詢問該怎麼選擇方向，我更相信「鎖定你有興趣的領域，做大量基礎閱讀」，這才是以「認清事實」為根據去了解不熟悉領域的好方法。

比對熱門議題 找出未來潛力爆發領域

在探索後，我發現「基因科技」是每本書都會提到的重要篇章。那時國際社會有關生科最熱門的話題，就是「人體基因解碼」，各國都希望成為破解人體基因的第一人。

其中最受矚目的一支團隊，是由美國政府主導，由許多公共基金聯合資助的「國際人類基因組計畫」。這支團隊集合了美、英、日、法、德、中等世界大國政府資源，由諾貝爾獎大師領導頂尖醫學研究機構，最有希望破解人體基因密碼。

但最後勝出的，卻是一家私人企業「塞雷拉基因組公司」。一家私人企業怎麼可能打敗全球強國聯合隊？原來，國家隊資金雖是私人企業的十倍，但這家私人企業卻靠超級電腦和數據應用，在數據、分析、軟體的設計下，反而後發先至。

那一刻，我第一次領略大數據的威力，原來電腦運算與巨量資料（big data）的應用，將會成為左右各行各業未來的決勝關鍵。

東吳大學明明是文法商名校，卻在2015年領先全台灣各大學，在大數據還不是人盡皆知的當紅項目時，就率先成立「巨量資料管理學院」的原因。巨量資料與電腦運算的應用，將會大幅改變金融、法律、人文等領域的產業遊戲規則。

東吳是歷史悠久的文法商科大學，如果資訊科技是未來的生活重心，那麼文法商就必須從中找到與資訊科技的連結點，讓資訊科技成為抬高東吳的基礎。如今，東吳的巨量資訊學院不只招生好，吸引許多金融企業主動來尋求合作，更是東吳新一代的招牌學院，證明我的眼光沒有錯。

近年來我又觀察到下一個大趨勢，就是AI，前年也成立了校級的「人工智慧研究中心」。AI同樣看似是資訊科技，但AI最重要的不是程式本身，而是怎麼與不同產業的核心知識結合，幫決策者做出更好的判斷，未來每個科系、產業都會用得上。

去年我要求所有學院都要成立自己的AI相關研究專案，思考怎麼把自身科系與AI做結合。不少老師抗議：「我們科系和資訊沒關係，為什麼也要做？」我都回答：「關係是找出來的。我不期待你們發明什麼馬上可用的創新，但我希望大家開始思考。」

觀察未來趨勢的方法，不是看到轉變已經發生，才開始去了解，而是隨時保持好奇，「未來這個職務、工作或產業，結合了新科技後會有什麼變化？」思考，就會看見你的假設對或不對；不斷思考，就會磨亮你對未來的觀察眼光。