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.
學習
今天受邀參加知識衛星高峰會，擔任《數位時代的學習革命》這場 Panel 的與談者之一。這場 Panel 是跟兩位我認識，也很佩服的朋友 Kytu 跟 Manny 一起交流。雖然我覺得因為我過去這半年多實踐了很多學習方式的改變，但我前一天還是為了自己可以提供給聽眾些什麼想了挺久。 今天的 session 時間有限，我僅針對比較適合提，跟我覺得非講不可的內容有較多著墨，但我覺得還是把我昨天晚上思考的內容，完整的分享給大家。 找到適合自己的學習方式 有感於經常被問「如何才能像我看那麼多書？」、「如何大量閱讀還能消化？」、「如何大量輸出還能維持一定品質？」。從前我都說是你想做，就能做到了。 因為我發現說了很多方法，但能實踐的人真的有限，所以今天我才會說，台上三位的做法，我覺得大家應該都複製不了，因為這方法不見得適合各位。 為了有效學習，你得找到適合自己的方法。 舉例來說，我是個很典型的「輸出型、圖像型學習者」，所以我一部分跟 Kytu 是一樣的，我選書的時候先看目錄，接著看它有沒有架構圖或流程圖，因為我是圖像型學習者。有清楚的圖示，我理解的速度會快很多很多。
經營管理
過年期間 DeepSeek 的新聞幾乎霸佔了多數媒體的版面，直到現在，我個人的 Facebook 與常看的一些媒體、部落格也還經常看到 DeepSeek 的相關討論。 由於前段時間我人在韓國旅行，沒有太多的時間深入細節看 DeepSeek 的資料，尤其是有部分內容涉及到較深入的技術細節，沒看懂的狀況下實在也不好亂說。 回台灣這幾天終於有點時間可以好好看一下資料，以下我大概整理了一些觀點供大家參考。 DeepSeek 的技術創新 DeepSeek 揭露的資訊中提到 DeepSeek-V3 的訓練成本大約是 OpenAI 的 1/10 不到。主因是 DeepSeek 在技術架構中實現了以下創新。 1. 混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）架構：DeepSeek-V3 擁有 6,710 億參數，但在實際運行中，每個輸入僅激活 370 億參數，這種選擇性激活的方式大大降低了計算成本，同時保持了高效能。 2. 無輔助損失的負載平衡策略(
職場與工作技巧
有些人聰明才智明明不如自己，為什麼最後獲得機會與成功的都是他；有些人明明工作能力一般，專業能力也不如自己，但最後晉升的卻是他。 你可能會覺得老天不公平，又或者會歸因於愛拍馬屁的人才能獲得機會，這是老闆識人不明。 但我建議大家，千萬別瞧不起那些懂得遊戲規則的人，這些人或許聰明才智不如你，但因為他們懂得如何玩職場跟人生的賽局，所以他們總是更容易獲得想要的成果。 我一直覺得「清楚遊戲規則，看得懂局」是很關鍵的技能。 有時你能力到位，但人家不認識你，機會也很難輪到你； 而有些時候，人家認識你，但並不覺得你是最適合的那個人，那你還是會錯失機會。 遊戲規則 什麼叫遊戲規則？就是事物運作的基本限制與制度設計，舉例來說，如果妳要參加一場考試，資格是一種規則，報名時間也是一種規則，這種基本的東西大家通常不會搞錯，最容易搞錯的是「錄取條件」，考試的目的是為了錄取，如果總分 300 分就可錄取，而總共要考 5 科，平均一科只要 60 分就可以錄取了。 考試的規則不需要你考第一名，也不需要你數學 100 分，更不需要每一科都 60
職場與工作技巧
有人說，成年人一整天下來，得做出數千個決定，小到刷牙要先刷左邊還是右邊，這種一瞬間的判斷，以及出門要不要帶傘，中午要吃什麼這種日常生活中會遭遇到的問題，稍微大一點的可能是今天進公司要先做什麼事，這種具有計畫性的活動。 這些都是我們一整天下來要面臨的決策，有些已經進入直覺反應，有些則持續在困擾著我們。 像是中午吃什麼？碰到難搞的人時，到底要迴避還是正面迎擊？工作忙碌時要不要抽空學習？ 什麼是原則？ 如果你是第一次聽到原則這樣的觀念，或許你會有點疑惑，覺得原則到底有什麼作用？為何可以讓我們過上更好的生活？ 我舉兩個例子或許大家會比較明白到底什麼是原則。 「你怎麼決定早餐吃什麼？」 以我來說，我其實可以接受每天早餐吃相同的東西，一週五天都沒問題，所以我的早餐很容易解決，我幾乎很少花時間在思考早餐到底要吃什麼。與我相反的，我太太是個早餐喜歡吃不同東西的人，如果昨天吃了包子，今天可能要吃抓餅，中午要吃水餃，早餐就千萬不要買湯包這種相似性的東西，所以在幫她買早餐時，我就盡可能順著這樣的邏輯思考。 因為我是個可以接受每天吃一樣，或者每天都不一樣的人，所以絕大多數是我來配合她。但多數
學習
成長心態(Growth Mindset)的觀念我想大家應該都不陌生，所謂的成長心態指的是相信可能性，與之對應的固定心態(Fixed Mindset)指的則是一切天注定，改變不了。 成長心態者，相信錯誤是一種學習， 固定心態者，會盡可能避免錯誤。 成長心態者，在遭遇挑戰時，總是試圖找出更有效的解決方法， 固定心態者，在遭遇挑戰時，總是思考逃避或放棄。 幾年前在學院內我們做過一次調查，那次是針對學員在一年學習後的改變，那時收到許多位學員回饋：「我本來以為厲害是少數人的權利，後來發現原來這些人透過學習都可以變得那麼厲害，我覺得自己也可以」、「我本來以為我沒辦法在人前侃侃而談，後來發現這件事真的不難」、「我以前經常覺得工作就是那樣，人際關係就是那樣，但在學院內，我看見很多人對工作有不同的態度，還願意無償的幫助其他人，很酷」... 這些人的成長心態建立，是因為他們在親身體驗後打破了原先的認知。 那些我曾不相信的事 曾經我也是天賦論的信仰者，因為在學生時期，我對數學特別有天賦，但對於文科這種需要背誦的科目比較沒轍，所以我對自己的認知就是數理能力很好，但不擅長背誦。 大學時期，我讀的
學習
短期與長期目標如何有效平衡？在企業管理上，若要針對最棘手的問題排名，我相信如何決定優先順序，如何平衡長期與短期策略一定排在前三位。 針對這個議題，很多的商業或管理書籍都有探討，但始終缺乏一個很有效的決策框架來協助企業判斷該怎麼做才正確，因為這件事涉及到的因素非常多，企業的財務狀況、風險承受能力、所具備的資源、企業的發展階段、產品組合、短期市場的波動、長期市場的預測、管理制度的健全、企業領導階層的素質等，若只影響單一個項目或許容易判讀，一但這些項目都攪和進來，處理的難度就很高了。 我本身有個框架可以協助企業做有效判斷，但本篇我先針對長/短期策略之所以難以平衡的原因，以及有哪些基本的原則可以協助我們簡化任務的優先順序問題，進而做好長短期的平衡。 企業遭遇的現況 2015 年時我到一家 7*24 小時運轉的互聯網公司上班，到職時，我就發現團隊花在「救火」的比重過高，真正處理重要專案的時間嚴重不足。當時團隊成員們對既有系統，規劃了許多需要優化的地方，但往往不敵緊急案件的壓力。 重要的專案一再 pending，所有人都忙於不處理就沒業績，不處理客戶就退錢的案件。 到後來根本不分輕重緩急、優先順序
學習
為什麼有些人可以從書中獲得許多，但有些人即便讀了相同的東西，收穫卻非常有限？書中的知識不是一樣的嗎？ 我認為就像聽一首歌，歌詞一樣，旋律一樣，意境也一樣，但個人的體會自是不同，這是為什麼？因為經驗與歷練不同，一個沒談過戀愛的孩子，聽了抒情歌，只對愛情感到嚮往，但情場老手聽來，自有另一番滋味，兩者無法相提並論。 同樣的一本書，都講教養，沒有小孩的你，跟有孩子的我，感受肯定完全不同，你會覺得似乎都有道理，但在我看來，我可能會覺得一半正確一半有待商榷，這不代表書的內容有錯，而是書中所記載的並非定律或真理，不是只有一種可能性，而書中僅針對少數的幾種常見或作者自己遭遇過的狀況做說明，或許它所提出的 case 覆蓋了所有你曾想像過的狀況，但對我來說卻只覆蓋了一部份，所以我們兩個便出現了解讀上的差異。 我認為所有的資訊要被化為知識都存在一個認知的過程，也是這個過程導致我們看了一樣的東西，卻有了不同的理解與收穫，而認知則來自於人的性格，過去的經驗與知識基礎。 而經驗與知識基礎會隨著時間而有所改變，所以每隔一段時間，你對某些知識的認知可能也會改變，例如過去你覺得限制是不好的，但兩三年後，你經歷過
職場與工作技巧
這幾年在台灣的社群活動中，很多社群都採取了 Mentor 制，像是曼陀號、領袖100、藍途計畫等，都具有 Mentor / Mentee 這樣的設計在。 我這輩子有過很多位 Mentor，每個 Mentor 都教會了我許多事。但有些是我單方面瘋狂跟對方請益，對方不見得有把我當成 Mentee。 其實我對 Mentor 的定義是這樣的： 「對我人生或職涯有重大啟發的人，可能是一個在當下階段能教會你很多東西的人，也可能是一個協助自己打破過去經驗或行為的人。」 怎麼找到合適自己的Mentor？ 不見得每一個 Mentor 我都有一個拜師的過程，過去10多年來，與我彼此有互相認定為師徒關係的人就三位，其他我所寫的 Mentor 大多是因為在互動與共事過程中，給了我一些重大的啟發，例如周忠信老師、林隆潤策略長等等，這些人都算是我人生中很重要的導師。 而我今天想跟大家分享的是如何找尋合適自己的 Mentor。 我覺得我運氣很不錯，有機會在工作中遇到這些人，能遇到是運氣，但當你發現有些很棒的人在你周圍，而且跟你有互動的機會時，你是否有把握住了？怎麼把握呢？我來談談我的做法。 首先，
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上禮拜演講完，有個年輕夥伴來問我：「老闆希望我接主管，但我總覺得自己還不到位，不知道到底要不要接？」 我跟他聊了約 10 分鐘，了解了他過去曾經當過主管，但狀況不是很好，很擔心自己搞砸了。可我從他的描述中大概推論出，所謂的搞砸，不過就是成果不如預期，而且在當時的狀況下，可能也非戰之罪。 我問他：「會想當主管嗎？」 他說：「會想，可是會擔心。」 我說：「你老闆都不擔心了，你擔心什麼？當他從幾個人中選擇了你，那就代表你已經是最適合的人選了，最少這點你可以放心的。」 他問我：「可萬一搞砸了呢？」 我說：「沒有搞砸的問題，頂多就是不符預期，但你只要想想，交給你，你可能做出一個 75 分的結果，但其他人可能連 60 分都不到。你已經是目前的最佳選擇了。」 聽到這，他感覺好多了。 最後我提醒他：「如果上次當主管的經驗中，有些你覺得需要修正的，就不要犯相同的錯誤，趁這次改一改吧。」 還記得我在 8
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先前我們曾在一篇文章中談論到會限制 AI 發展的因素，其中一項是關於人類的限制。這邊的限制涉及法規以及道德層面的議題，也正是因為這些議題過於複雜，所以推進速度並不算快，因為這涉及對整個社會的穩定與安全議題。 如果 AI 失控，做出對人類有害的舉動時，人類已將大量的控制權交給 AI，那人類該如何自保？ 這裡頭涉及了事前的干預，也就是避免 AI 產生這類意圖，或者在產生這類意圖時，有機制能防止他採取行動。而涉及了事後的補救，也就是當事情已發生，還可以如何回復原樣。但現階段討論較多的，大多是事前干預。 但事前干預，該如何干預？什麼樣的干預方向才恰當？這些問題暫時都沒有標準答案，但我們需要做出對齊，確保我們對這些事情的看法一致。 而「AI 對齊」(AI alignments)就是應確保 AI 的行為能與人類價值觀相匹配，確保 AI 以對人類和社會有益的方式行事，不會因此侵害人類的人身安全與和權利。 今天看了一篇騰訊研究院的文章(大模型時代AI價值對齊的問題、對策和展望)，有些不錯的收穫。加上內容大多是基於英美語系國家的的科學研究，而非中國本地，
學習
羅蘭：「自信不是天生的，而是練習出來的。」 我從小時候開始，對自己一直也都沒什麼自信，我的體能不錯，但通常就是班級前三，我的腦袋還行，但也不會是班上最強，我對自己的外表沒自信，我甚至將小學畢業紀念冊上自己的照片剪掉。 大學時期，我因為成績不好，只會打球，打球甚至成了我唯一獲得自信的地方。出社會後，我雖然掛著研發工程師的職稱，但其實我程式一竅不通，學習能力也不好，連最簡單的程式都寫不出來。 搞到最後，我對自己的能力也喪失了自信。 每當我喪失自信時，我就會想逃避面對這些問題，像是剪掉畢業紀念冊上的照片，曠課不上課，迴避學習程式，只想著拖完上班時間快點下班。 直到我不得不面對，又或者是有其他事情讓我獲得了自信，我才能真正把一件事做好。 外表的自信，靠得是國中有些同學喜歡我，讓我覺得原來我沒這麼遭；課業的自信是我真的認真念書後，我還是能考上原先第一志願的研究所；寫程式的自信則是因為有人教了，而我也認真學了，並從中找到程式的樂趣。 我自己就是經歷過好些年的探索，才能掌握自信。 知道自己會什麼，能做到什麼所謂的自信 不是說那種覺得自己搞得定所有事，沒有事情難得倒自己。我認為這不