近期 AI 寫 Code 的一些想法

產品開發

近期 AI 寫 Code 的一些想法

之前用 AI 寫程式,比較 free style,簡單說,就是功能能運作就好,反正就解決單點問題,就算是個商業應用,也大多設計成可以離線使用,架構很簡單。 但最近為了要完成我 Growth OS 的野望,我又回到以前工程師年代,會很在意目錄架構、資料結構、資料流、權限控制,甚至也會思考更多關於擴展性、多租戶、系統邊界設計的問題。 也因為有較深入的思考,對於 AI 參與開發這件事,我有了多一點的體悟。 Rule-baesd 模式 從前的程式開發大多是建立在有明確規格之後,演算法就像數學公式一樣,輸入什麼樣的參數,往往就能得到一個可預期的結果。 簡單的說,就是「確定性」,所以以前的測試根據的是輸入 A/B,是否得到 C 結果。 直到現在,如果我們對一個程式的執行結果,最主要看的是「確定性」,也就是執行一百次都要得到可預期的結果。那最後或許還是只有清楚的

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自媒體困境,我的思考

商業思維

自媒體困境,我的思考

昨天在 Facebook 上提到長期經營自媒體的困難,從 2006 年開始寫文章以來,迄今剛好 20 年,以內容產製來說,我應該也算是高產,中間也遭遇了一些挑戰。 不過自媒體一直都是一種放大器,而非我的主要收入源。 早期,我有一份正職工作,所以自媒體只是我用來分享經驗、與人連結、獲得影響力的方式之一。 中期,我成為自由工作者,自媒體是我創造營收的漏斗上層,讓我有穩定的案源,也讓我賣課程、推書、辦活動時可以順順的完成。 現在,自媒體算是我生活中的一種調劑,我沒有設定太明確的流量目標或轉化目標,比較像是隨興而做,暫時沒有特別目的。至於未來會不會改變不好說,但現階段就是這個樣子。 從影響力走到變現,看起來是兩種不同路徑,但對我來說其實我一直都把關鍵放在「影響深度」以及「影響對象」兩件事情上。 所謂的「影響深度」,指的是我能讓多少人採取行動,而且會願意為我所說的事情付出一定的代價,這個代價包含錢、時間、習慣的改變。所以我從文章、影片、營隊課程、

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年度策略會議的幾點提醒

經營管理

年度策略會議的幾點提醒

最近幾次的會議,因為大家都在談年度策略、OKR 跟關鍵任務,以下是一些我會特別提醒的地方,也供大家做參考。 如果只有一個目標要追求,那是什麼? 很多時候我們會想著要同時提高營收,提高利潤,有時兩者不容易兼顧,如果非得做個選擇,那你會選哪一個?同樣的選擇也會發生在要流量還是要轉化,要品質還是要速度。多數時候我們都會得到一個兩者都重要的結論,但兼顧,往往就等於要同時完成兩件事。策略的重點之一就是要做出選擇,不願意選擇,不願意捨棄,不願意定義優先順序,那策略其實也等於白做了。 目標必須被進一步釐清,所謂的清晰往往與數字的組成有關 當我們說目標是兩億台幣的營收,可當我細部問:「有沒有限定產品別?」、「有沒有限定銷售區域?」、「除了 B2C,能做 B2B 嗎?」這時往往會聽到許多的回應,包含 「新產品要一定占比」,我會問「占比多少?」 「希望能擴展到海外去」,我會問「哪個區域或國別?」、「占比多少?」 「那好像不是我們過去的商模」,我會問「那可以還不行?」 當這些問題被逐一回答後,所謂的「營收兩億」的定義才算被釐清了。

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游舒帆Gipi 的學習筆記

長線思考,贏在未來

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溝通,不是把能說服自己的話拿來說服他人

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

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Meta 高薪挖來的 AI 人才,一個月後紛紛離職 - 論薪資公平性

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,

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對情緒控管能力的反思

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。

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我與《原力心態》作者交流的收穫

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

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AI 學習的悖論

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

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

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

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

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

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AI 時代我們需要什麼樣的產品經理

AI 時代我們需要什麼樣的產品經理

早上聽 Lenny 專訪 Revolut product head Dmitry Zlokazov 的內容,Revolut 是一家位於倫敦的科技公司,專注於提供金融領域相關的軟體服務。在這個專訪中我聽到幾個很可能是接下來產品經理定位的轉變。 Revolut 在找什麼樣的人來擔任產品負責人?以及如何培養他們成為全球等級的產品負責人? 重視原始智力與飢渴感 在招募時,比起應徵者豐富的經驗,更看重他們的原始智力 (raw intellect) 和渴望打造事物的永不滿足的飢渴感 (unquenched hunger to build things)。有飢渴感的人就算經驗較少,也能快速學習、適應並推動改變並解決問題。 而 Revolut 也更傾向於招募那些處於早期職業生涯 (early in their career) 或具有創業背景的人。 專注於不懈的執行 如果一件事情只完成了 99%,那它更接近 0% 而不是 100%。這包括確保產品不僅僅是開發完成,還需要確保客戶服務、銷售和行銷團隊都能充分利用,否則它可能只是一個無人知曉的無用功能。

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Reddit 上的 AI 實驗

Reddit 上的 AI 實驗

蘇黎世大學在 Reddit 的某頻道 r/changemyview(CMV)進行了 AI 說服力的實驗。他們建立了多個假帳號,讓 AI 機器人假扮成「強姦受害者」、「創傷諮詢師」、「Black Lives Matter 運動的抵制者」。在幾個月的時間,這些 AI 帳號發表了超 1,700 條評論, 結果非常有趣。 我們先來看一下下面這張圖,這張圖解讀起來可能有點費功夫,以下我簡單的解釋一下: X 軸 (Persuasive rate) 代表「說服率」,也就是該帳號在過去發表的評論中,有多少比例獲得發文者給的 Δ(delta,代表成功說服對方改變或思考立場)。如果我發了 10 次,有 1 次發文者給了 Δ,那就是 0.

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企業成長論壇-六月初一的「慢功夫」

企業成長論壇-六月初一的「慢功夫」

這是學院今年第一場公開活動,我們邀請了六月初一執行長 Sherry 來跟我們分享六月初一的品牌之路。 5 年營收成長 5 倍,員工數只增加 22 人,強調經營的基本功,行銷團隊在三年內換了 27 個人,持續建立公司對行銷團隊的標準。在品牌建立的第二年,婉拒知名連鎖咖啡品牌的合作,並堅持不走零售通路,將公司塑造成一家以數據驅動的電商公司。 對品牌的堅持,對營運的要求,強調穩扎穩打,有計畫,循序漸進的前行。 六月初一是一家慢公司,Sherry 堅信,慢工才能出細活。這是我在聽六月初一 Sherry 分享時,我心中不斷泛起的想法。 六月初一的「慢功夫」 在開場時,Sherry 問現場觀眾:「什麼是基本功?」 現場有人說:「提昇人均產值。」 也有人說:「落實分層分級。」 Sherry 說:「團隊要不要養成,要不要建立制度,要不要標準化,要不要企業文化,要不要把部門發展的優先順序釐清?

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