普通人悖論

今天跑步時聽了一本書，書中提到一個「普通人悖論」。聽著有趣，因為似乎解答了我這幾年的一些自我認知的疑問。 「我們一般人....」 「對普通家庭來說....」 我們總看著成功人士的故事，閱讀那些不平凡的案例，可到最後，我們還是會回過頭來告訴自己「我們就是個普通人」。 我們渴望不凡，渴望能活出屬於自我的人生，但我們卻又認為自己無法脫離普通人的路徑。20 多歲出社會，謀得一份工作，接著兢兢業業數十年，從基層爬到高層，一輩子在職場上與人競爭。當我們看到那些跳脫這種路徑的人時，我們又說服自己「那是別人」、「那是獨特個案」。 我們心理渴望自己也能是獨特個案，但又不斷說服自己「我只是個普通人」。 這種心境，讓我們沒有勇氣去追求屬於自己的人生。 在聆聽這段時，為什麼我會特別有感觸呢？ 在我今年撰寫的新書《用商業思維優化你的人生選擇》中我提到，每個人的人生都是獨一無二的。你不見得要像他人一樣功成名就才算非凡，你能做自己喜歡的是，成為自己想要成為的樣子，活出自己的人生，那你就是個非凡的人。 因為其他人很難活得像你這樣。 我內心是堅定相信這件事的。但我卻又經常在一些時刻，會將「我們一般人」

如何快速熟悉一個產業？

什麼是產業，什麼又是行業？ 有人會說電子業、食品業，也有人會說製造業、零售業、服務業，這兩者指的是相同的概念嗎？其實這邊隱含了兩個概念，也就是業種跟業態。 業種，是行業種類，以販售的「商品種類」區分所屬行業。例如賣建材的建材行、賣文具的文具店、賣水果的水果店或賣米的米店等。這些業種店看招牌名稱就可得知該商店販賣哪種商品。 業態，是行業型態，則是以該店家的「經營型態」區分所屬行業。例如提供即時、方便服務的便利商店；提供專櫃及流行品的百貨公司；提供量大、低價的開架式民生消費品的量販店等。這類商店，無法從其名稱辨別產品。通常是提供「一站式購買服務」為訴求，並提供其他相關的附加服務。 典型的業態，其實分兩大類，製造與流通。製造商負責製造產品，流通商負責將貨物流通到消費者手上，並因應消費者的需求，擴大產品品項，增加服務，而大家常講的零售與批發，其實也歸屬於流通範疇中。 舉例來說，生鮮食品經生鮮處理中心，將生鮮品分類分裝，這是製造的範疇，大盤商集中所有產品，

當 vibe coding 已成必然，軟體開發會有什麼變化？

當 Vibe coding 興起後，有愈來愈多的資深工程師的工作重點轉換到修復 AI 寫出的各種 bug。因這個現象，有些資深工程師們打趣地說，他們現在的任務像是專門處理這些 vibe coder 寫出來的爛 code。而這個職務稱為 Vibe Coding Cleanup Specialist。 我個人絕對支持 vibe coding，因為這是軟體開發的典範轉移，用得好的話可以大幅提升生產力，加上 AI 顛覆職場的趨勢幾乎不可逆。擁抱變化會比抗拒變化更明智。 這讓我回想起 2005 年剛出社會時，因為我起步的程式領域是 C#.net，使用的開發工具是 Visual Studio。C# 的好與壞我就不提了，但在當年，Visual Studio 這工具被稱為地表最強 IDE 應該是沒問題的。 它有多方便呢？所見即所得，元件直接拉到畫面上，出來的畫面就長那樣，

主動改變或被動被改變

「像恆溫器（thermostat）一樣改變環境，而不是像溫度計（thermometer）一樣被動測量環境」 如果環境不好，但你又想繼續待在這個環境，那你能做些什麼？ 分享兩個以前團隊中年輕夥伴的故事，一個剛畢業，另一個則只有兩年工作經驗。 第一位是當時公司招募的儲備幹部，剛進公司月薪就有兩萬人民幣，這薪資高過公司內最少 80% 以上的員工。公司對這些人有著高期待，也為他們安排了一系列入職培訓，希望將他們培養成公司未來的骨幹。 而在計畫開始時我也擔任了面試官的角色，在面試過程我聊到一位很適合做產品的年輕夥伴，他在幾家網路公司都有實習經驗，而且能清楚的說明他負責的工作項目，針對我的提問「如何優化數字」、「如何做計畫」、「如何修正錯誤」等問題都能回答得很好。 面試後我跟 HR 說，我想跟這位談談能否放棄儲備幹部計畫直接到我們部門任職。HR 說只要對方同意就沒問題。 我找這位年輕夥伴聊，清楚地跟他說我為什麼希望他能加入我們團隊，可同時也跟他說我們給的薪資肯定不如儲備幹部，而少了這個光環，他要被看見就得靠自己的表現了。但我能跟他保證的是我們部門這個職務能讓他成長得更快。 他跟我說：「

大語言模型對軟體開發的影響

近期閱讀了一份文件，內容是關於大語言模型對軟體開發工作的影響，文件的連結在這：Assessing and Advancing Benchmarks for Evaluating Large Language Models in Software Engineering Tasks 這份文件聚焦於大型語言模型(LLMs)應用於軟體工程(SE)領域的效能評估。這是個有趣的題目，所謂的效能，簡單的說就是能直接在該工作任務中大幅增進效能的比例。 大家都知道現在的 AI 寫 code 已經不是什麼大不了的事，但透過 vibe coding 寫出來的 code 真的可以用嗎？符合需求嗎？品質可以嗎？能被維護嗎？ 關於這些問題，我們要如何衡量 AI 的有效性呢？目前的答案是透過 Benchmark(基準)。 舉例來說，之前有的 benchmark 叫 SWE-bench，

溝通，不是把能說服自己的話拿來說服他人

還記得幾年前有個朋友私訊給我說了一段趣事。 他說公司有個同事援引了我在演講中提到的一句話：「敏捷走不出研發，就不能真正敏捷。」 他試圖用這句話來告訴業務團隊們「業務必須要參與到敏捷中，開發團隊必須要更了解業務狀態，我們才能真正發揮敏捷的效益。」 我那句話的本質跟他說出來的話，在意義上其實毫無分歧。 但他獲得的結果卻是被業務部門修理了一頓。業務部門告訴他：「這不是你該管的範圍，你應該專注把你的任務搞定。」 這邊姑且不論誰的想法才是對的，但我想跟大家分享一個我在溝通過程很重要的體悟。 「所謂的溝通，不是把能說服自己的話拿來說服他人。」 「所謂的溝通，不是把能說服自己的話拿來說服他人。」 「所謂的溝通，不是把能說服自己的話拿來說服他人。」 很重要，所以得說三遍。 我們讀書總會讀到很多很有道理的話，並且被這句話說服了。但千萬要記得，這句話能說服自己，不意味著能說服他人。因為我們的立場不同，遭遇的挑戰不同，先備知識也不同。所以一段自己覺得非常有道理的話，我們必須加以轉換後，才有可能說服他人。 舉個例子來說，做研發的會希望根本的理解一個需求背後的商務價值，因為這

Meta 高薪挖來的 AI 人才，一個月後紛紛離職 - 論薪資公平性

最近兩天看到好幾個談論 Meta 人才跳槽的消息，甚至連七月份從 OpenAI 高薪挖角的高手，也在入職一個月後決定離開 Meta 重回 OpenAI。當時的高薪挖角引起了眾多同業 CEO 的抨擊，覺得這種以錢為誘因的做法對 AI 的推進沒有幫助，終將會失敗。 Sam Altman：「用金錢驅動招聘，這會破壞以使命為中心的工作文化，真正的長期回報在於共同願景而非一次性高額薪資。」Dario Amodei：「極高的薪資策略可能破壞組織文化，雖然能吸引人才，但未必能吸引與其價值觀一致、長期投入願景工作的員工。」我相 信願景真的很重要，那是凝聚一群優秀人才的關鍵因素之一。但高額薪資背後的問題是什麼？ 除了 Dario Amodei 提到的，會破壞組織文化外，我覺得 Michael Dell 的詮釋更直接。 Michael Dell：「這種高額薪資極有可能引發內部員工的不滿與文化上的緊張感。」 一樣從事 AI 研發工作，我在公司內已經是頂天的存在，但我的年薪不過就 1,

對情緒控管能力的反思

前陣子跟大家分享了我自己對「情緒管理」與「承壓能力」的反思。 假設我們試著量化一個人的情緒承載能力，如果這個數值是 100，只要超過這個數字時，人的情緒就會崩潰。 而多數時候，我們會將自己的情緒壓力控制在 100 分以下，如果要自在一點的話，可能在 60 分以下是比較輕鬆自在的狀態。而那些工作壓力較大，或者內耗特別嚴重的人，很可能長期處在 80-90 分的狀態。 如果一個人的情緒壓力愈接近 100，那情緒就愈難自控，很容易沒耐性、暴躁、坐立難安。 過往我總認為自己是將情緒壓力控制在 80 分以下，所以自己在高壓工作下其實有許多的餘裕。 但最近發現，我可能只是為自己上了 buff。 所謂的 buff 是個遊戲用語，在遊戲中，有時我們可能會拿到道具，或者被施了魔法，讓我們的能力項注射了腎上腺素一般有個很明確的提升。 例如提升力量 5 點，增加 30% 血量，實體攻擊無效等等。

我與《原力心態》作者交流的收穫

在六月初的時候收到來自天下文化的邀請，希望我能與 Frederik G.Pferdt 博士進行線上交流。不過這個交流因為我這邊的一些變故，所以改成我以文字進行提問，而博士則以書面回覆我的提問。 這本書剛出版時，我曾寫過簡短的推薦序，我的原文是：「《Google模式》告訴我們怎麼經營公司，這本書則讓我們知道如何啟發人。當 AI 解放了生產力，企業勝出的關鍵將是創造力，而正確的領導方式，永遠是員工維持創造力最關鍵的因素之一。」 這本書，被稱為《Google模式》的續篇，特別強調如何激發人、影響人，順應人的天賦去發展。因為過去幾年從事的大多是教育相關產業，對這些觀念與想法特別有感。 這本書中有許多觀點都引起我很大的共鳴，例如未來思考，鼓勵人們「準備好面對未來的心態」，不用停在現在，而是勇敢地思考未來，並主動迎向未來。找到並發揮自己的「X 特質」，這個 X 特質(Dimension-X)指的是自身獨一無二之處，你也可以稱之為天賦。 而 Frederik G.Pferdt

AI 學習的悖論

「AI 讓你看起來更聰明，實質卻有可能學得更少。」 剛剛看到一篇文章談論 AI 對學習的可能傷害，他的參考資料是來自一篇文章《The Myth of Automated Learning》。這篇文章提到一個蠻重要的概念。 當人們使用機器自動執行他們本來可以自己完成的任務時，會發生以下三種情況之一： 1. 他們的技能不斷提高。 2. 他們的技能退化了。 3. 他們永遠學不會這項技能。 這三種狀況分別容易發生在三類人身上： 1. 如果使用者已經是專家，AI 工具可以進一步增強他們的技能。 2. 如果使用者尚未成為專家，而這項技能需要不斷練習，那麼 AI 自動化可能會導致技能退步。 3. 如果使用者是新手，而 AI 從一開始就執行任務，那麼這個人就可能永遠不會真正掌握這項技能。 作者舉的案例是工業時代，那些工匠等級的人，他們的工作被產線工人+自動化機器給大量取代，但這些生產線的工人離開自動化機器後其實什麼都不會。 對這個觀點我一半認同一半存疑，認同的點在於，產線工人熟悉的是機器操作，而工匠擅長的則是不靠機器來完成任務。哪個難度更高？通常是工匠。但從商業角度來思考

互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(2)-餐飲品牌 Yum Brands 的案例

這幾篇文章都是我觀看 Mary Meeker 2025 年報告後的一些整理跟心得。原始的文件可以參考：https://www.bondcap.com/reports/tai 本篇要聊的話題是在 75 頁看到 Yum Brands 在 2025 年 2 月開始推動旗下餐廳的 AI 化與數位化。 這份報告中可以看到的資料很有限，不過我對餐飲業的現況有點興趣，所以我請 ChatGPT 幫我針對 Yum Brands 使用 AI 的狀況做一些整理，發現一些比預期有趣的資料。 首先介紹一下 Yum Brands 這家公司，因為這名字相信很多人都沒聽過，但說到他旗下的公司大家應該就知道這家公司的規模有多大了。它旗下的主要品牌有以下四個： * KFC（肯德基） 全球知名的炸雞品牌，在 150 多個國家擁有超過 27,000

互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務，增效優先於降本

到今天才有時間把互聯網女王 Mary Meeker 2025 的報告好好閱讀一下，報告的原始網址在此，有興趣的人自行閱讀：https://www.bondcap.com/reports/tai 在報告的 68 頁中我看到了一個很重要的觀念，我結合圖表做說明。 下面這張圖是 BOND 團隊針對 Morgan Stanley 的一份報告作出的整理，這張圖主要強調的是許多大型企業(調查了 400 多家年營收在 5 億美元以上的企業)對 AI 的觀點是放在「營收與事業擴展」上，而非「成本降低」。 以下幾項是被 BOND 團隊歸類在「營收與事業擴展」的項目： Production / Output (提升生產產出) ~70% Customer Service(提升顧客服務品質) ~65% Sales