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找一個合適自己的 Mentor

職場與工作技巧

找一個合適自己的 Mentor

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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凡事要趁早

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凡事要趁早

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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對人工智慧對齊問題的探討

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對人工智慧對齊問題的探討

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,

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關於自信心的建立

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關於自信心的建立

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

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過去半年,我用生成式 AI 的學習與觀察

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過去半年,我用生成式 AI 的學習與觀察

過去兩年,算是生成式 AI 大放異彩的日子,幾乎每個月都有重磅的服務推出,底層技術也刷新了好多次。我自己在過去半年因為時間上有較多的空檔,研究並且玩了好幾套 AI 工具,目前有些服務都已經成了我日常會使用的工具。 我常用的工具 NotebookLM 被我用來整理我過往的內容與提供寫作建議,有時我需要一些內容架構或英文縮寫字時,我會請它給我 idea,它總是能給出許多我花大把時間都不見得想得出來的內容。當我想寫一篇特定主題的內容時,我會先請他幫我整理我對該主題過去發表過的觀點,在過往觀點上做出修改,文章產出的速度就可以很快了。 我在寫書過程中,為了優化想法,我請 NotebookLM 給出的建議。我給了他大綱,然後請他幫我為每個部份找一個代表英文字,每個部份的英文字的首字結合在一起要是 VISION。他產生的又快又好,讓我很快地產生了新的想法。 ChatGPT / Perplexity / Microsoft copilot 通常是為了查詢資料,但知道用關鍵字慢慢查很花時間,這時我就會用這兩個服務來輔助。像我上次查「佐克伯這兩年為什麼比較少出現在媒體上,他有刻意在調整嗎

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我經歷過最高效的新人培訓方式

經營管理

我經歷過最高效的新人培訓方式

新人的培訓,一直都是很多管理者跟經營者重視的問題,我自己參與過很多不同的新人培訓過程,但一直以來我認為最有效的培訓方式是我剛出社會時所接受到的培訓方式。 剛出社會時,我所加入的團隊是一個五人小組,兩位學長,還有我們三位菜鳥,我們所擁有的培訓資源基本上並不多,但學長卻透過其他方式,給了我們很充分的 support。 我們三位菜鳥都是剛畢業,沒有什麼寫程式經驗的新手,但我們卻要開始負責公司內一個底層的開發平台。這怎麼想都是一個巨大的挑戰,但我們還是順利接上了,而且到我們獨立作業,大約只用了 2-3 個月的時間。那當時,我們到底是如何做到的呢? 首先,基礎的培訓一定還是有的,對於我們負責的產品,技術架構怎麼樣,有什麼元件,有什麼特性,別人如何運用這個平台來開發程式,這些在基礎的培訓中都有教。 但像我們這種菜鳥,哪懂什麼技術平台,哪懂什麼物件導向,也是考量到這些問題,學長們在教育訓練過程舉了蠻多生活中的案例,像是用音樂廳來形容技術平台的角色,這就很淺白易懂了。 不過聽懂是一件事,理解是另一回事,所以學長們在培訓過程也會出考題跟提問來確認我們是否真的理解。在我接受過的技術培訓中,這絕對

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有效學習的方法-底層知識學習法

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有效學習的方法-底層知識學習法

談到學習方法這件事,我以前有分享過好多次,包含學習七步法,以及底層知識建立法,還有學院以教學為主體談論的學習金字塔,但嚴格來說,我所有學習的核心其實就是學習金字塔+底層知識建立法。學習金字塔的觀念有分享過很多次,但底層知識建立法我過去公開的文章裡面大概就是一篇談碎片學習為何無效的文章,所以我想可以先來聊一下底層知識建立法。 底層知識建立法 底層知識建立法強調的是透過持續累積可遷移知識(transferable knowledge)來加快學習速度。所謂的可遷移知識指的是什麼呢?像是數學,數學觀念好的人,學習很多東西的速度都會快很多,又比如溝通表達能力,溝通表達能力好的人,在需要與人頻繁溝通的職務上,進入狀況的速度也會快很多... 這些知識,都是跨越很多專業領域都會需要的。以我自己為例,我身上主要的可遷移知識像是溝通表達、邏輯思考、專案管理、問題解決等等,這些知識都是我累積很久,而且打磨得還不錯的能力,所以當今天我進入一個新工作崗位時,只要該職務所需的核心能力包含這四個,我上手的速度就會快很多。 也是因為這樣,所以當年我轉換到產品經理職務時,需要學習的就是面向市場,以及產品設計跟

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生活太忙碌時,給自己一段休耕期吧

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生活太忙碌時,給自己一段休耕期吧

當我們習慣忙碌的工作與生活,總會忘記適時的停下腳步,讓自己休息一陣子。所謂的休息,並不是週末休息兩天這麼簡單,而是讓自己可以從當前的生活與工作中抽離一段時間,讓自己用另一種節奏與心態來過生活。 過去 10 多年,我每年會給自己兩段完全放空的時間,這段時間我稱之為休耕期。休耕期的概念是源自於土地耕作。 土地在耕作時都會安排休耕的時間,因為作物的生產主要決定於土壤的肥力,土壤的肥力包括有機質。在耕作期間土壤的肥力會因為被作物吸收而逐漸降低,所以在耕作期後,一般會安排一段休耕期,種植綠肥讓土地的肥力恢復。所以你會看到很多田地在休耕期間,可能會種植波斯菊或油菜花,最後則是讓這些花爛在田地裡,成為田地的養份,讓肥力恢復。而這段時間,就稱之為休耕期。 人也是一樣的,當我們持續一段高紀律的生活後,總是會覺得有點疲憊,精神力跟體力產生耗損,此時,讓自己適度的休息放空一下未嘗不是一件好事,這段時間你可以盡量讓自己放鬆去做一些平常比較不會去做的事情,當作犒賞自己也好,當作淨空重新思考也好,總之,讓自己休息一陣子。 我人生的第一次休耕 打從出社會,我一直都維持著高強度的工作,投入在工作的時間很長

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Claude 公司 CEO 對 AI 未來的看法

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Claude 公司 CEO 對 AI 未來的看法

Anthropic,也就是發佈 Claude 的公司,是由幾位 OpenAI 的早期員工共同創立,其 CEO Dario Amodei 在本月份發布了一篇文章 - Machines of Loving Grace。 內容主要談論他看待 AI 的未來,全文很長,談的方向很廣,幾乎可以說無所不包的談 AI 將對世界帶來的影響,以下我摘要一些我自己覺得有道理的部分,也附上一部份自己的想法供大家參考。 他在這篇文章中主要談論他對 AI 將影響的五個面向作分享: 1. 生物學和身體健康 2. 神經科學和心理健康 3. 經濟發展與貧困 4. 和平與治理 5. 工作和意義 先來一個小結論,我覺得他談論 1.2 兩項實立論是相對清楚的,至於 3-5,我個人認為他的論點無法說服我。 以下是我覺得可以分享的部分內容,有興趣的人到時自己看原文。

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創意需要滋養與培育

生活雜感

創意需要滋養與培育

暑假時去日本逛泡麵博物館,在日清的創意發想流程中,有一項是「Nurture ideas」,當時看了特別有感,所以從這張開始拍,將他們六個步驟都拍了下來。 因為出社會以來多數時間都與研發跟產品撇不開關係,就連負責行銷時也大多是以企劃為主,做業務時也是以商業開發為主。 每一項工作,都需要經常產出新的 ideas。但這些 ideas 並非隨時隨地都能從腦袋中蹦出來,而是需要有孕育的土壤與持續性的養份才有可能。關於創意點子的培育,我自己運用的方法有幾個。 透過試錯來找出更多可能性 早年擔任研發工程師,會自己找尋各種可能的解決方案,然後試著用在產品中,主管只會提醒產品維護時的幾大重要原則,但不會強迫我接受太多非必要的規則。我自己試新東西,自己挖了坑,自己下去填,過程當然很辛苦,但我覺得很有成就感。 因為在解決問題時,我總能想出比過去更多的解決方案。如果我選擇重複一樣的做法,我最終會失去創造力,我來來去去只能想出一兩種方法。但是當我嘗試了許多新的方法,而且承擔了錯誤的風險與責任時,我會找到幾十種不可行的方法,也會找到幾十種可能的解法。 多看、多想、多實驗 一個產品到底是否能被市場

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關於「閥值」的思考

生活雜感

關於「閥值」的思考

閾值,英語是 threshold,概念有點類似於臨界值,通常泛指達到某個數值之後會發生的事情。 會想跟大家聊閥值這個主題,主要是因為在生病的那段期間,有次跟一個朋友聊天,他隨口說了:「你這麼樂觀的人,怎麼可能因為壓力導致身體出問題。」 當下我回答他:「我也不知道,但就覺得撐不住了。」 但這個問題讓我思考了好幾天,我腦袋裡感覺有些想法,但又說不上來。那段時間我有找了一些關於情緒、心理影響身體的資料,後來看到一篇的主題提到,所有的心理議題都會影響到生理。 你以為心理的東西是虛的,是沒有實體的,但其實情緒也是一種生理反應,腦袋中的念頭也是一種生理反應後的結果,一切都在你身體中運作。 仔細想想,還真有道理,心理,這是刻意被從人體器官中抽離出來的概念,但其實它也是身體的一部分,而非獨立在外的東西。中間也看了許多文件,想說趁機搞懂這些觀念,未來可以把自己照顧的更好。我忘了看了多少資料,但我自己隱隱有個想法。 我覺得每個人都有個閥值,如果一個人的快樂程度是有分數的,滿分是 10 分,最低分是 1 分。 9 分快樂或樂觀的人,看起來應該比分數長期處在 4 分的人有本錢。

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投入在線教育這些年,我對自己的 8 個重要提問

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投入在線教育這些年,我對自己的 8 個重要提問

我從 2015 年開始在投入在線教育產業,從英文這的垂直領域的類目開始做起,2017 年開始擔任台灣幾家學習平台的顧問,接著在 2019 年創立商業思維學院,這 6 年多的時間,我一直都在線上教育這個產業中活動,自己做產品,自己做內容,自己運營,也研究一些新的趨勢與技術。 在不同公司,不同階段,我扮演的角色不同,所以也有機會以不同的角度來看待這個在線教育這個產業。我自己覺得,不論是在線教育(Online Education),或者是所謂的教育科技(EdTech),其實都面臨了一些挑戰,同時也有一些本質性的問題得思考。這些問題我自己也還在探索,也還沒有答案,但我想可以跟大家分享與交流,或許我們有機會一起激盪出新的觀點。 Q1:「教會 “Learning how to learn” 到底有多難?」 教育產業的從業人員都知道,學習是一種習慣,我們必須要培養學習習慣,終身學習。但我們自己也知道這件事情永遠都是最困難的一件事,教會有學習動機的人,跟激發一個沒有學習動機的人,困難點是不同的。而讓一個有學習動機的人,能延續動機繼續往下學,

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