產品開發
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，
職場與工作技巧
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
經營管理
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,
生活雜感
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。
讀書心得
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
學習
「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
經營管理
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
經營管理
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
產品開發
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。
News
News
學習
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.