星期六, 5月 31, 2025

張忠謀的領導風格和經營理念,對台積電文化及業界產生了哪些影響?

 


張忠謀先生的自傳,以及相關的評論和討論,確實揭示了他的領導風格和經營理念對台積電文化及半導體業界產生的深遠影響。

從提供的來源來看,張忠謀的領導風格和經營理念主要體現在以下幾個方面:

  1. 嚴謹、直接且追根究柢的會議風格:

    • 他在主持簡報會議時,展現出實事求是、追根究柢的態度。
    • 他認為簡報不是表演,而是深入溝通的過程,目的是了解進展、找到問題並解決困難。
    • 他會立即打斷簡報者並提問,因為他認為問題不能累積,一開始不理解,後面聽的就等於白聽。
    • 即使在簡報結束後,他也會繼續追問簡報者未提及的問題。
    • 這種風格在工研院時期曾引起反彈,被認為「不尊重人」或「不近人情」。但他認為這是一種坦率,是追求世界第一不可或缺的代價。
    • 一位前台積電員工在分享省思時提到,在天下文化舉辦的自傳新書發表會上,張忠謀在主持人提問時,只要有一點模糊或講錯的地方,他就會立刻打斷並糾正,讓人感到很有既視感。
    • 這種嚴謹、直接、毫無模糊空間的風格,讓會議充滿效率。
  2. 「永遠不能志得意滿」的文化塑造:

    • 張忠謀的會議風格是台積電成為世界一流公司的重要基礎之一。
    • 這種文化讓台積電永遠不會停留在原地自滿。即使表現很好,主管也會不斷提出「下一步在哪裡」的刁鑽問題,要求與其他工廠、產業比較,並思考下一季如何做得更好。
    • 過去台積電在追趕英特爾時,高階主管會用英特爾簡報中充滿驕傲與自滿的用詞來警惕員工,強調「永遠不要自滿」。回頭看,英特爾的衰敗跡象或許很早就與這種自滿有關。
  3. 「客戶是夥伴」的核心經營理念:

    • 這是台積電商業模式的「軟體」,是其成功的關鍵之一。
    • 張忠謀的座右銘是「不與客戶競爭」。他認為台積電可以專注於提供晶圓代工服務,與客戶站在同一陣線,成為合作夥伴。
    • 他曾改寫曹操的話來說明這一點:「我們使天下人信我,我不使我信天下人」(原句是「寧可我負天下人,不可天下人負我」的類似變體,此處張忠謀的引用與解釋強調的是讓客戶信任)。
    • 專業晶圓代工的商業模式創新造就了許多客戶(特別是IC設計公司)的蓬勃發展。
  4. 策略的演進:從「製造優越、客戶信任」到加上「技術領先」:

    • 台積電創立初期,主要策略是「製造優越、客戶信任」。
    • 隨著產業發展,他意識到「技術領先」的重要性,並在1997年將其加入公司的主要策略。
    • 大幅增加研發費用(營收的8%)是鞏固技術領先的重要決策。
  5. 重視負面經驗的學習與反省:

    • 他強調「負面的教訓,往往比正面的經驗更銘心刻骨」。
    • 人生中的挫折(如MIT博士班落榜、在德州儀器生涯走下坡、在工研院改革受阻、在通用器材理念不合而辭職)都促使他深切反省。
    • 他體認到「知道不做什麼,與知道做什麼是一樣重要的」。每一次危機都成為他人生的轉折點,促使他轉型和提升。
  6. 對決策的深刻思考:

    • 他拒絕管理層收購(MBO)的建議,認為公開上市能讓台積電擁有更大的發展空間和更靈活的資金來源,能支持更大額度的資本支出,從而鞏固優勢。
    • 在面對2008年金融危機時,他展現了責任感和同理心,處理裁員風波,將派遣人力轉為正式員工,成功化解危機。
  7. 洞察產業趨勢與內部人才運用:

    • 成立業務發展部,旨在了解和預測市場需求,結合內部能力與客戶需求,並將外部機會和挑戰帶回公司。
    • 他認為業務發展部負責人需要高度市場敏銳度和談判能力,像是「小型的CEO」,與最高層的接觸機會比員工數目更重要。他因此邀請魏哲家擔任此職位,這也成為魏哲家後來接班的重要歷練。
    • 面對蘋果的技術要求,即使打亂了原有的接班輪調計劃,他仍調回蔣尚義處理20奈米技術開發,顯示他對技術和人才的重視。

對台積電文化的影響:

  • 他的嚴謹和高標準建立了台積電追求卓越、永不自滿的企業文化。
  • 直接、坦率的溝通風格雖然有時被認為不近人情,但也培養了效率和問題解決導向的工作氛圍。
  • 強調學習和反省,讓台積電能夠從錯誤和挑戰中成長,不斷改進。
  • 「客戶是夥伴」的理念深入人心,塑造了以客戶為中心的服務意識。

對半導體業界的影響:

  • 開創專業晶圓代工模式:這是張忠謀對全球半導體產業最革命性的貢獻,改變了產業生態,促進了無晶圓廠IC設計公司的興起。
  • 定義技術領先的標準:台積電在先進製程技術上的不斷突破,特別是28奈米和7奈米節點的領先,確立了其在全球半導體製造領域的領導地位,甚至超越了整合元件製造商(IDM)如英特爾和三星。
  • 強化台灣在全球半導體供應鏈的關鍵地位:在他的領導下,台灣半導體供應鏈本土化,形成了「護國神山」群聚效應,使台灣在全球地緣政治格局下具有重要影響力。

總而言之,張忠謀的領導風格和經營理念,是基於其豐富的人生閱歷和深刻的自我反省,特別是從挫折中學習的能力。這些特質不僅鑄就了台積電獨特的企業文化,更創新了半導體產業的商業模式,並將台灣推向全球半導體產業的中心舞台。

除了台積電的成功,張忠謀自傳揭示了他在人生與職場上的哪些重要轉折與省思?

張忠謀先生的自傳全集,涵蓋了他漫長而精彩的人生旅程,不僅記錄了台積電的輝煌成就,更揭示了他在人生與職場上經歷的多次重要轉折與深刻省思。

  1. 早期的作家夢與轉向理工 張忠謀在 17 歲時曾懷有作家夢。然而,他的父親告訴他「當作家會餓肚子」,這句話澆熄了他的作家志願。他因此轉而選擇了理工科的道路。儘管如此,他提到作家夢的碎片從未消失,讀者可以在他的自傳中找到這些碎片。他還引用了海明威的建議,強調寫作應使用簡單的字句和真實的情感.

  2. MIT 博士班挫折與進入半導體業 在 18 歲時進入麻省理工學院(MIT)攻讀機械工程後,他在 24 歲時兩度參加 MIT 機械系博士資格考試都未能通過。他認為這是他年輕時期最大的挫折。這次挫敗讓他決定放棄機械產業的工作,轉而投入當時剛剛興起的半導體領域,這為他日後的事業奠定了重要基礎.

  3. 德州儀器(TI)的黃金歲月與低谷 27 歲時,張忠謀加入德州儀器。他充滿熱情,渴望在半導體領域大展拳腳。憑藉出色的表現和領導能力,他在三年內獲得晉升,並在 30 歲時獲得公司全額資助攻讀博士學位。33 歲獲得博士學位後,他直接從工程師晉升為總經理,成為當時最年輕的主管之一。41 歲時,他升任德州儀器全球半導體集團總經理,達到職涯高峰。然而,公司後來將重心轉向消費電子,他被調往冷門單位和項目,職位被降了四級。到了 52 歲,他覺得與德州儀器「緣也盡了」,選擇辭職,這是他人生中第一次失業.

  4. 通用器材公司的誤會與再次辭職 53 歲時,張忠謀加入通用器材公司擔任總經理。他後來形容這是一場「誤會」,因為他希望建立一個世界級的公司,而公司董事長卻只想美化公司以便賣出。理念不合導致他一年後再次辭職.

  5. 工研院的改革挫敗與深刻反省 54 歲時,受李國鼎和孫運璿的邀請,張忠謀回到台灣擔任工研院院長。他推動了將研究經費一半來自民間企業以及建立績效評估制度等改革,試圖將工研院打造成與民間企業緊密結合的研究機構。然而,這些改革遇到了很大的阻力,他甚至試圖解僱考績最低的 3% 員工,卻發現工研院有其特殊的文化,他的改革未能獲得支持。他在 57 歲時辭去院長職務,短短五年內三次辭職,感受到嚴重的挫折。這段經歷雖然看起來是個挫敗,但也成為了他人生另一個重要的轉折點,讓他深切反省,並意識到「知道不做什麼與知道做什麼一樣重要」,負面的教訓往往比正面的經驗更銘心刻骨.

  6. 對會議和管理風格的省思 張忠謀在工研院和台積電都以其直接、嚴謹、追根究柢的會議風格著稱。他認為簡報是深入溝通以理解進展、找到問題並解決困難的過程,不應累積問題。他會打斷簡報並追問深入的問題,雖然這種風格在工研院曾引起反彈,被認為「不尊重人」或「不近人情」,但他認為這是一種坦率,也成為了台積電「永遠不能志得意滿」文化的一部分。他提到,如果你想成為世界第一,這種態度可能是不可或缺的代價.

  7. 文學與藝術的個人情懷 儘管未能成為職業作家,張忠謀的自傳中穿插了許多「作家夢的碎片」。他引用或翻譯了海明威、莎士比亞、瓊瑤 等作家的作品,也提及了自己對黃浦江畔年少時光的感懷 以及翻譯自由女神像下方詩句的經歷。這些內容展現了他豐富的內心世界和對文學藝術的熱愛,是他人生經歷中不可或缺的一部分. 他也提到寫作過程的艱辛.

總體而言,張忠謀的自傳不僅是台積電成功的故事,更是一部關於個人成長、如何面對逆境、從負面經驗中學習以及堅守價值觀的啟示錄。他的人生充滿挑戰和轉折,而每一次危機都促使他轉型和提升.

跌宕歲月裡的真實紀錄

連結

  • 第十二章:天下無不散之筵席(一九八三年十月,五十二歲)
  • 第十三章:生涯插曲—通用器材公司總經理及「經營顧問」(一九八四—一九八五年,五十三至五十四歲)
  • 第十四章:我與台灣的淵源(一九六一—一九八五年,三十至五十歲)
  • 第十五章:工業技術研究院(工研院)院長(一九八五—一九八八年,五十四至五十七歲)

在人生的長河中,總有些篇章,會以其獨特的真實性,觸動我們內心最深處的共鳴。最近在閱讀張忠模自傳下冊時,特別對第十二章到第十五章這幾個章節感觸良多。雖然平鋪直敘,卻真實描繪了這位產業巨擘人生中的一段低谷,對於像我這樣在電子產業打滾多年,具有深遠的啟發意義。

星期五, 5月 30, 2025

極簡模式的八大核心


極簡模式的八大核心

這八個面向展現了一種**「少即是多」**的生活哲學,透過減少不必要的干擾,將有限的資源(時間、精力、金錢等)投入到真正重要的事情上,進而提升效率與生活品質。

1. 學習極簡:聚焦核心,高效利用。

這指的是在學習過程中,只專注於最關鍵的知識點和材料,避免囤積大量書籍或資料而造成焦慮。強調的是深入理解選定的內容,而非追求廣泛卻膚淺的涉獵。這就像是「讀一本好書勝過讀十本平庸的書」。

2. 生活極簡:隨手整理,果斷捨棄。

透過日常的即時整理,讓物品歸位,並毫不猶豫地丟棄不再需要或增加負擔的東西。目標是創造一個整潔、有秩序的生活環境,減少因物品雜亂而產生的視覺和心理壓力。這能讓你更快找到所需物品,節省時間。

3. 精力極簡:保留高頻,遠離低效。

這意味著將精力集中在使用頻率高、效益大的活動或工具上,同時避免耗費時間卻收效甚微的事物(例如過度滑手機)。這是一種專注的表現,讓你的注意力集中在更有價值的事情上。

4. 財務極簡:記錄收支,量入為出。

核心是建立清晰的財務習慣,清楚掌握自己的收入與支出,做到心中有數。該花錢時不猶豫,不該花錢時則絕不浪費,確保每一筆錢都花在刀口上,避免不必要的負擔。

5. 社交極簡:拒絕無效,專注有效。

這強調的是篩選社交圈,只保留那些真正有意義、能帶來正面影響的人際關係。對於無意義的應酬或請求,懂得果斷拒絕,將寶貴的時間和精力留給真正值得的人和事。

6. 目標極簡:年度重點,分解執行。

在設定目標時,不貪多,而是將精力集中在年度一至兩件最重要的大事上。並將這些大目標分解成小的、可執行的階段,透過每天專注投入一小段時間,穩步推進,最終實現目標。

7. 表達極簡:直率坦誠,減少內耗。

溝通時直接表達想法,避免拐彎抹角或不必要的閒聊。這不僅能提高溝通效率,也能減少因誤解或猜測而產生的內耗和人際摩擦

8. 情緒極簡:專注可控,接受不可控。

這是一種情緒管理的智慧,提醒我們將注意力放在自己可以控制的事情上,並學會接受那些無法改變的現實。透過遠離負面影響,活在當下,避免被外界因素或負面情緒拖垮。正如羅翔老師所說:「對可控的事要保持謹慎,對不可控的事要保持樂觀。」


這八個重點相互關聯,共同構築了一種高效率、低內耗的生活方式。你覺得這些說明對你的筆記有幫助嗎?

星期二, 5月 27, 2025

團隊發展階段模型 (Tuckman's Stages of Group Development)

團隊發展階段模型 (Tuckman's Stages of Group Development),包括:

  1. 形成期 (Forming)
  2. 風暴期 (Storming)
  3. 規範期 (Norming)
  4. 執行期 (Performing)
  5. 解散期 (Adjourning) (有些版本會將其納入,特別是在專案團隊結束時)

以下將逐一說明這四個階段,並針對其注意事項進行闡述:

1. 形成期 (Forming)

  • 說明: 這是團隊成員初次聚集的階段。大家對彼此不熟悉,對團隊的目標、任務和角色可能也還沒有清晰的認知。此階段的氛圍通常比較客氣、謹慎,成員會試圖探索團隊的界限,了解彼此的背景和期望。
  • 注意事項:
    • 明確目標與方向: 作為高階主管,您應確保團隊清楚理解專案目標、願景和預期成果,這將為後續的合作奠定基礎。
    • 建立信任: 鼓勵成員自我介紹,分享經驗和專長,營造開放和包容的環境。可以舉辦一些破冰活動。
    • 釐清角色職責: 初步定義團隊成員的角色、職責和預期貢獻,減少未來的衝突。
    • 設定基本規則: 共同討論並制定團隊運作的基本規範,例如會議時間、溝通方式等。
    • 耐心與引導: 理解這是適應期,給予成員足夠的時間互相了解並進入狀況。

2. 風暴期 (Storming)

  • 說明: 當成員開始對團隊目標、工作方法或領導方式有更深入的了解後,會出現意見分歧、衝突或競爭。這是一個考驗團隊韌性的階段,成員可能會挑戰既有想法,爭奪影響力,或對分工不滿。這是一個正常的過程,代表團隊開始正視問題並尋求最佳解決方案。
  • 注意事項:
    • 鼓勵開放溝通: 建立安全的環境,讓成員可以表達不同的意見,鼓勵建設性的衝突,而非人身攻擊。
    • 有效衝突管理: 作為領導者,您需要具備良好的衝突解決能力,引導團隊將衝突轉化為解決問題的動力。可以運用談判、協商等技巧。
    • 重申共同目標: 在衝突發生時,再次強調團隊的共同目標,提醒成員所有努力都是為了達成共同願景。
    • 調整與妥協: 鼓勵成員學習妥協和協商,找到讓多數人都能接受的解決方案。
    • 提供支持: 關注成員的情緒,及時給予支持和鼓勵,防止成員因挫折而退出或失去積極性。

3. 規範期 (Norming)

  • 說明: 團隊經歷了風暴期的磨合後,開始建立起共識、信任和團隊規範。成員之間互相理解和尊重,溝通變得更加順暢。團隊開始形成自己的文化,知道如何協同合作,解決問題的能力也逐漸提升。
  • 注意事項:
    • 鞏固團隊規範: 將在風暴期中建立的共識和規則明確化,並確保所有成員都認同並遵守。
    • 強化團隊凝聚力: 組織團隊建設活動,例如聚餐、戶外拓展等,增強成員之間的感情和歸屬感。
    • 賦能與授權: 開始賦予團隊更多自主權,鼓勵成員承擔責任,發揮個人專長。
    • 肯定與獎勵: 對於團隊的進步和成果給予及時的肯定和獎勵,激勵團隊持續向前。
    • 持續改進: 鼓勵團隊定期回顧和反思,檢討運作效率,持續優化流程。

4. 執行期 (Performing)

  • 說明: 這是團隊效率最高、產出最大的階段。團隊成員之間高度協作,溝通無礙,對目標有清晰的理解並致力於實現。成員能夠自主解決問題,互相支持,展現出高度的向心力。此時,團隊的績效卓越,成果豐碩。
  • 注意事項:
    • 保持動能: 即使團隊表現優異,也要持續提供新的挑戰和機會,防止團隊陷入惰性。
    • 持續學習: 鼓勵團隊成員不斷學習新知識和技能,保持競爭力。
    • 監控績效: 持續追蹤團隊的績效指標,確保團隊在正確的軌道上。
    • 適時調整: 根據外部環境或內部狀況的變化,靈活調整團隊的目標或策略。
    • 慶祝成功: 當團隊達成重要的里程碑或成果時,要適時慶祝,提升士氣。

(選讀) 5. 解散期 (Adjourning)

  • 說明: 對於專案團隊或臨時性組織而言,當任務完成或專案結束時,團隊會進入解散期。成員將離開團隊,尋找新的任務或回到原來的部門。此階段可能會伴隨著慶祝、告別或失落的情緒。
  • 注意事項:
    • 總結與反思: 組織會議,總結專案成果,回顧成功經驗和值得改進的地方,作為未來專案的借鏡。
    • 知識傳承: 確保專案的知識、經驗和文件得到妥善的整理和歸檔,方便後續查閱。
    • 成員轉型: 協助成員順利轉入新的任務或部門,提供必要的支持。
    • 慶祝與感謝: 舉辦告別活動,感謝所有成員的貢獻,強化團隊的凝聚力。

星期日, 5月 25, 2025

生成式AI的快速發展對未來工作模式及團隊協作帶來哪些影響?

首先,核心的觀點是 AI Agent 比人類更會使用工具。在這種情況下,人類需要更好地扮演「甲方」的角色。一個好的甲方需要具備「驗收」和「招標」的能力。

關於「驗收」:

  • 這牽涉到需要驗收的次數、自動化測試的可能性以及人類是否有能力進行驗收。
  • AI 的輸出可能存在隨機性,例如將截圖轉換為表格,成功率只有 50%。
  • 根據貝氏定律,假設一次任務成功,下一次成功的機率會提高。要達到 99% 的成功率,可能需要連續驗證 100 次。
  • 自動化測試是一種驗收方式,可以讓 AI 出題並自行檢查,形成一個閉環。
  • 也可以透過並行處理,讓多個 AI 生成結果,再從中選擇最好的。這方面已有相關的研究。
  • 人類需要有能力定義驗收標準,例如根據任務的目的、資料來源、時效性或語言來判斷結果的正確性。檢查 AI 執行步驟中的關鍵點 (checkpoint) 並評估其績效和正確性也很重要。並非所有情況都有標準答案,也不需要讓產品符合學術上的基準測試.

關於「招標」:

  • 這包含「重度使用者的超能力」、「人機協作的現實與想像」、「把話說清楚」以及「甲方的策略」。
  • 「重度使用者的超能力」指具有領域內的獨特觀點,知道正確的關鍵字及其代表的意義,懂得運用語言(包括請 AI 用當地語言搜尋),以及了解專業領域和 AI 能力的交集(即任務的範圍和可以達到的專業度)。
  • 「把話說清楚」很重要,可以請 AI 幫忙重寫提示詞 (prompt),或者先請 AI 提問以釐清需求,甚至與 AI 討論需求後再請它重寫指令。
  • 「甲方的策略」可能包括將任務同時交給多個人 (AI) 完成,然後選擇最好的結果。如果良率太低,也可能選擇不做。在 AI 的世界裡,更多的是「等待」其進步,而非「教育」它(例如向 LLM 公司提 issue)。

團隊協作與工作流程方面:

  • 「人機協作」是未來的重要模式。
  • 在軟體開發領域,AI 可以協助編寫簡單的程式碼和除錯。具備一定的程式基礎知識有助於利用 AI 進行修改。然而,某些複雜或需要實際操作的任務(如 App 送審、Xcode 基本操作、特定原因導致的 Github push 失敗)目前 AI 仍難以取代人類工程師。
  • AI Agent 被視為每個角色(如產品負責人 PO、使用者體驗設計師 UX、測試工程師 QA、研發工程師 RD)的「助手」,與人類共同工作。這使得團隊規模得以擴大,且成本相對較低。
  • 有一種應用模式是將 AI 融入產品開發流程中,例如使用 AI 協助撰寫人類和 AI 都能理解的 PRD (產品需求文件)。產品負責人可以利用 NotebookLM 和 Claude 等工具與 AI 互動,初步產生 PRD。技術負責人則可以利用 AI 補充非功能性需求 (NFRs),例如性能、可用性、安全性等。這種人機協作產生的 PRD 能使後續的開發工作(如生成 Story、編寫程式碼、進行測試)更順暢且準確率更高。
  • 未來的軟體開發模式可能從以人為中心的敏捷開發轉向類似製造業的「軟體工業化」,由 AI 主導生產,人類負責監控和管理。這代表著協作模式可能從人與人之間的緊密互動,轉變為人監督 AI 進行自動化生產。
  • 將 AI 自然地融入現有的工作流程至關重要,目標是創造「無感體驗」,讓人們在不改變習慣或開啟額外工具的情況下就能使用 AI 協助。這需要良好的「體驗設計」,在正確的時間、介面和語言讓 AI 出現。
  • 成功的整合案例包括在 Slack 中使用 emoji 觸發 AI 生成腳本建議,以及一鍵生成影片字卡等工具,這些都將 AI 功能整合到現有工具中,減少切換工具的麻煩。
  • 團隊需要協作來找出最適合 AI 介入的環節,例如經常被詢問、容易卡關、溝通不清或判斷變慢的部分。同時也要共同解決自動化背後的技術挑戰,如權限申請、流程設定、bug 處理、資料安全以及維護更新等。
  • 對於非工程師(「麻瓜」),AI 可以透過討論開發決策、解釋專有名詞等方式,教導他們工程師的策略和思維,讓他們更能參與到開發討論中,提升在專案中的主導權。與 AI 共同建立開發文件,記錄開發原則、目的、步驟、檔案結構和程式設計決策,有助於日後持續協作,避免 AI「失憶」的問題。

總而言之,生成式 AI 的發展正推動工作模式從以人為主的執行轉向人與 AI 的深度協作與管理。人類的角色將更側重於定義需求、驗收成果、策略規劃,並透過良好的體驗設計將 AI 無縫融入工作流程,而非單純執行任務。團隊協作也將包含與 AI Agent 的互動,並可能朝向 AI 主導生產、人類監督的工業化模式發展。

人類在生成式AI時代,應如何重新定位自身角色與價值?

在生成式 AI 時代,人類需要重新定位自身角色與價值,這是一個從執行者轉變為更高層次引導者和協作者的過程。

基於來源資料,人類的角色和價值體現在以下幾個方面:

  1. 成為「甲方」(客戶/發起人)並善於「驗收」與「招標」

    • AI Agent 在使用工具方面比人類更擅長。因此,人類應扮演好「甲方」的角色,負責提出明確的需求和評估 AI 的成果。
    • 「驗收」 是好的「甲方」需要具備的能力。這包括思考需要驗收的次數(AI 的隨機性可能導致成功率不穩定),是否能進行自動化測試(讓 AI 出題、AI 檢查,形成閉環),以及人類是否有能力進行驗收。驗收時需要根據明確的標準,例如目的、資料來源或時間性、語言等。有經驗的「重度使用者」能夠判斷 AI 產出的好壞。
    • 「招標」 也是關鍵能力。這涉及到發出清晰、精準的指令,像是對 AI 說清楚需求。好的招標需要 leveraging 「重度使用者的超能力」,包括對領域的獨特觀點、正確的關鍵字、語言(考慮當地資源)、以及範圍的界定。它也包含對「人機協作」的現實與想像,理解 AI 擅長與不擅長之處。可以嘗試將任務交給多個 AI 執行,再從中挑選最好的結果。
  2. 與 AI 協作進行決策和學習

    • 即使不具備深厚的技術背景(例如「麻瓜」),人類也可以透過與 AI 的討論,參與到開發決策的過程中。
    • 可以要求 AI 討論開發上需要決定的事情。在與 AI 來回對話的過程中,人類可以學習到程式設計或除錯的策略,例如測試的方法或節省 API 成本的觀念(如 batch)。
    • 這種互動能幫助人類理解底層邏輯,甚至有時可以糾正 AI 的錯誤。透過這種方式,人類在專案開發中的主導權得以提升。
    • 學習程式語言時,如果已經學過一點點基礎,再利用 AI 協助修改會非常快。AI 可以幫忙寫簡單的程式碼或除錯。AI 也可以極大地加速學習過程(例如學習網頁開發、Python、SQL)。AI 的優勢在於速度快且 24 小時都在。
  3. 專注於「體驗設計」與流程整合

    • 推動 AI 應用普及的關鍵不是技術本身,而是優秀的「體驗設計」。人類應將重點從提升個人技術能力轉為設計整體體驗和介面。
    • 目標是讓 AI 自然地融入既有流程,提供「無痛使用體驗」,降低學習門檻和腦力負擔。這意味著讓 AI 在對的時間、對的介面、使用對的語言出現,而不是強迫使用者去尋找 AI 工具。
    • 人類可以識別 AI 最適合介入的環節,例如常被詢問的部分、容易卡住的環節、溝通不清的區域或判斷變慢的點。
  4. 發揮創造力與定義「真正的價值」

    • 生成式 AI 大幅降低了創作的門檻,讓每個人只要有一句話就能開始創作。技術的民主化使得等待他人完成創作成為過去。
    • 在人人都能創作的時代,「真正的價值是什麼?」成為一個需要重新思考的問題。人類的價值可能體現在獨特的想像力、美感判斷(需要美感教育才能判斷 AI 產出的好壞並修改)、以及擁抱實驗與試錯的精神。
    • 人類可以學習將生成式 AI 工具轉化為自己的創作語言。
  5. 保持批判性思考與判斷力

    • AI 生成的內容,特別是圖像,可能被用於傳播錯誤資訊或操縱情感。
    • 人類需要警覺並具備事實查核的能力。要意識到證實偏誤(Confirmation Bias)可能導致選擇性接受資訊和降低批判性思考。

總而言之,在生成式 AI 時代,人類的角色正從主要的執行者轉變為 AI 的引導者、管理者、協作者和批判性思考者。價值在於提出精準的問題、定義清晰的目標、判斷和驗證 AI 的成果、將 AI 整合到流程中、發揮獨特的創造力與視角、並保持對資訊的批判性判斷能力。

星期六, 5月 24, 2025

生成式AI技術如何實際應用於不同產業及日常流程中?

生成式 AI (GAI) 技術正被實際應用於不同產業及日常流程中,並且正在改變人類與工具互動的方式,以及工作流程的設計。

AI Agent 的核心概念與人類的新角色

AI Agent 與傳統聊天機器人(如 ChatGPT 僅回覆對話)最大的區別在於它會「做某件事情」。這需要 AI Agent 具備足夠的智能和推理能力,並且會使用工具。人類的角色正從執行者轉變為類似於「甲方」的角色,需要負責對 AI Agent 進行「驗收」和「招標」。

  • AI Agent 會使用的工具範例:
    • 搜尋 (Deep Research):能夠進行深度研究。
    • 視覺推理 (Vision Reasoning):例如,可以分析街景圖片,透過識別電線桿(如台灣電力公司電線桿)、植物類型、地形等線索,判斷照片的大致位置。這個過程涉及 AI 使用內部工具放大圖片細節、轉換黑白以便識別文字或數字。
  • 人類作為「甲方」的挑戰與策略:
    • 驗收 (Acceptance Testing):AI 的結果可能存在隨機性,成功率可能不是百分之百(例如,將截圖轉換為表格的例子顯示有 50% 的失敗率)。這引發了需要驗收幾次、是否能自動化測試、以及人類是否有能力驗收(是否知道正確答案)的問題。根據貝氏定律,要達到 99% 的成功率,可能需要驗證 100 次;80% 約需要 3 次;90% 約需要 10 次。可以透過 AI 出題、AI 檢查來建立閉環進行自動化測試。
    • 招標 (Bidding/Selection):這涉及到如何選擇或管理不同的 AI Agent 廠商。重度使用者可以利用其領域觀點、關鍵字、語言和範圍知識來發揮超能力,更好地與 AI 協作或指導 AI。需要明確地向 AI 說明需求,可以請 AI 提問釐清,或請另一個 AI 重寫提示詞。甲方的策略可能包括將任務交給多人(不同 AI)做,然後選擇最好的結果,或在成功率過低時選擇不做。在 AI 的世界中,往往是「只等待,不教育」,需要向模型公司提交問題或建議以期待未來改進。

不同產業與流程的應用範例:

  1. 軟體開發與程式設計學習

    • AI 助理可以協助寫程式碼、除錯。
    • 加速學習過程,可以快速直接向 AI 提問,不受時間限制(如不用擔心打擾休息的爸爸)。
    • 對於「麻瓜」(非程式背景人士)而言,AI 可以幫助他們參與到開發討論和決策中,學習程式設計和除錯的策略。
    • 可以與 AI 共同建立「開發文件」,記錄開發目的、原則、順序步驟、檔案結構和程式設計決策,作為後續互動的基礎,解決 AI 聊天可能失憶的問題。
    • AI 可以教導較高層次的策略,如測試方法或考量 API 成本的批次處理觀念。
    • 然而,對於一些複雜的流程(如 App 送審上架)或難以用文字描述的操作(如 Xcode 基本介面),AI 的幫助有限。
  2. 企業組織導入與流程優化

    • 導入 AI 不僅是技術問題,更重要的是體驗設計,讓 AI 自然融入現有流程,降低使用者的心理和學習門檻。
    • 將複雜任務拆解,針對不同環節使用不同的 AI 工具或設計自動化流程。
    • 設計「無痛使用體驗」,讓 AI 在使用者需要時主動出現,而非需要使用者額外開啟工具或跳出熟悉環境。
    • 例如,將 AI 整合到 Slack 等協作工具中,透過簡單的 Emoji 觸發,自動生成腳本建議或處理文字,使用者無需切換應用程式。
    • 自動化流程的實際落地面臨挑戰,包括取得服務權限、研究操作流程、處理技術問題、資料安全疑慮以及維護更新等。
  3. 零售業

    • 利用大型語言模型 (LLM) 協助零售業日常作業的效率化。
  4. 物流業

    • 在傳統產業中,利用 AI Agent 加速物流營運流程的自動化。
  5. 銀行業

    • 開發內部生成式 AI 平台 (如玉山銀行的 Genie 2.0),為行員提供知識性對話服務。
    • 應用於多種特定任務,例如:
      • 智慧會議記錄:自動生成會議重點摘要、分析發言者、速度、贅字等。
      • 智慧 OCR 服務:應用模型於特定格式(如證件)和通用格式(如非特定格式文件)的文字辨識。
      • 申貸流程優化:自動彙集與整理資料,減少人工檢索。
      • 行銷標籤產製:整合跨系統顧客文本資料進行分析貼標。
      • 客服對話文本摘要:摘要通話重點、情緒分析。
      • 法徵信報告摘要:提供智能彙整報告摘要。
      • 人資小幫手、金服人員秘書:提供內部規範、產品資料查詢。
      • 財經新聞摘要:彙整市場資訊。
    • 銀行業對資料安全極為重視,因此選擇內部建置平台而非使用外部通用 AI。應用方向正從輔助型 Copilot 走向直接面對行員和客戶的 Agent 模式。
  6. 新聞媒體與視覺藝術

    • 圖像生成: AI 可以生成圖像。然而在新聞媒體中需要注意生成圖像的真實性,存在被用於灌輸錯誤知識、操弄態度、強化情感或降低判斷力的風險。
    • 工作流程: 記者可以利用自動化工具(如 n8n)結合 AI 節點來過濾 RSS 新聞來源的關鍵字,並將結果發送到不同頻道。
    • 視覺藝術創作: AI 作為工具可以應用於劇本構思、將草圖或圖片轉換為動畫、加速創意流程。這降低了技術門檻,使更多人能夠參與創作(技術的民主化)。價值正在轉向創意和對工具的理解。
  7. 通用流程自動化

    • 流程自動化工具 (如 n8n) 可以作為不同應用程式之間的「膠水」,串聯各種任務。
    • 這些工具本身不全是 AI,但可以內建 AI 節點,用於問答、文本處理等任務。例如,可以用於圖書館 FAQ 線上客服機器人。

總結而言,生成式 AI 的應用正在從單純的對話生成,轉向能夠使用工具、自主執行任務的 AI Agent。這要求人類調整角色,學習如何有效地「驗收」和「招標」。在各行各業中,AI 被整合到現有工作流程中以提升效率、加速學習、自動化重複性任務,甚至協助決策和創意過程。然而,這些應用也伴隨著對結果準確性、驗證方法、資料安全以及如何設計流暢使用者體驗的挑戰與思考。

如果沒有任何基礎要學AI,請問有何建議?

https://blog.gaiconf.com/code/

可以整理出以下幾個重點和建議:

  1. AI 可以成為非常有效率的學習夥伴,尤其在程式相關領域。來源中提到,講者透過 AI 輔助學習網頁開發(HTML/CSS)比傳統方式快很多,能將原本需要約 6 個月的時間縮短到約 1 個月。AI 速度很快,而且 24 小時隨時可用。

  2. 從應用於「行政或周邊任務」開始,而非直接挑戰核心專業。來源中提到,在組織內推動 AI 時,人們對於將 AI 導入自己「本業」的排斥感比較強,但對於協助「行政」事務則樂意接受。這意味著,如果沒有基礎,可以先從用 AI 自動化或優化自己日常工作、生活中遇到的行政或重複性任務開始。這能降低門檻和心理阻力。

  3. 「越底層,越多冗工」反而是培養 AI Coding 技能的絕佳溫床。如果你的角色會接觸到較多重複性或看似「冗餘」的工作,這些正是練習用 AI 進行自動化和程式化的好機會。

  4. 學習當好 AI 的「甲方」(客戶/需求方)。AI Agent 比人類更會使用工具。既然 AI 會用工具,人類的角色就是要做好「甲方」,需要懂得「驗收」和「招標」。

    • 「招標」意味著你需要學會如何向 AI 提出需求。這包括「把話說清楚」、提供明確的指示,甚至可以請 AI 先向你提問以釐清你的真正需求。你也可以請 AI 幫你重寫指令(prompt),讓指令更清晰有效。
    • **「驗收」**意味著你需要檢查 AI 的產出是否符合你的要求。你需要思考需要驗收幾次、能否自動化測試,以及自己是否有能力判斷結果的正確性。有時候 AI 會偷懶或出錯,你需要指明所有細節或進行多次互動。
  5. 將任務「拆解」成小步驟。這是導入 AI 的第一層挑戰。不要想著用一個 AI 或工具解決所有問題。學習將大任務拆解成不同的環節,再針對不同環節使用不同的工具或 AI。

  6. 不只是被動接受 AI 給的程式碼或步驟,而是要「逼 AI 讓麻瓜參與開發的討論」。來源中提到,有講者會要求 AI(如 Cursor)跟他討論開發決策,問 AI「有沒有開發上需要決定的事情嗎?跟我討論」。這個過程能幫助沒有程式背景的人理解工程師的思維和「上位策略」。

  7. 學習與 AI 協同建立「開發文件」。在開始寫程式碼之前,可以與 AI 共同討論並記錄專案的目標、原則、開發順序、檔案結構和程式設計決策。這份文件可以作為你與 AI 共同的語言和參考依據,尤其在你使用新的聊天視窗時,因為 AI 可能不記得之前的討論內容。

  8. 聚焦在「體驗設計」,讓 AI 自然融入你現有的流程。推動 AI 應用成功的關鍵可能不是技術有多創新,而是如何設計使用者體驗,讓 AI 在「對的時間、正確介面、用正確語言出現」。這讓使用者幾乎感覺不到改變,降低了學習新工具或適應新流程的阻力。

  9. 擁抱學習過程中的錯誤和反思。學習使用 AI 是一個不斷發現痛點、嘗試解決、學習、反思和調整策略的螺旋過程。

  10. 了解 AI 的守備範圍,並在需要時尋求真人協助。AI 並非萬能,有些部分它可能無法完成。這時候就需要回到現實世界,請教真正的工程師或其他有經驗的人。從他們那裡,你也可以學到更進階的策略和觀念。

總結來說,即使沒有任何基礎,你可以從應用 AI 到自己熟悉的行政或重複性任務開始,學會清晰地向 AI 提問並評估其結果(當個好「甲方」),將大問題拆解成小部分,並且積極與 AI 互動,讓它不只提供答案,更解釋決策過程。同時,關注如何將 AI 自然地融入你現有的工作習慣中,而不是強迫自己去適應 AI。

AI Agent相較ChatGPT的優勢為何?

AI Agent 相較於 ChatGPT 的主要優勢在於其 執行任務的能力更強的工具使用能力

以下是根據來源資料整理的具體差異和優勢:

  1. 執行任務 vs. 回應對話:最大的差別在於,ChatGPT 是你跟它說話,它會回話。而現在的 AI Agent 是你跟它說話,它會做某件事情。這意味著 AI Agent 更側重於執行實際的操作或任務,而不僅僅是提供文字或程式碼回應。AI Agent 比人類更會使用工具。
  2. 工具使用能力:AI Agent 需要具備兩個要素才能「做某件事」:一是夠聰明,二是要會使用工具。來源中提到的 AI Agent 會使用的工具包括:
    • 搜尋 (Deep Research)。
    • 視覺推理 (vision reasoning),例如分析圖片內容判斷地理位置。這涉及到使用內部工具來放大細節或將圖片轉為黑白以便辨識文字。
    • 電腦使用 (Computer Use / Browser-Use),能夠像人類一樣操控滑鼠、適應模糊指令,甚至取代傳統的按鍵精靈來執行出貨流程。
    • 檔案合併,例如自動下載並合併多個表單。
    • 數據合理性分析。 相比之下,雖然來源中也提到使用 ChatGPT 搭配截圖來學習 API 操作 或協助生成程式碼和除錯,這些更偏向於提供資訊協助使用者開發,而不是像 AI Agent 那樣自主執行複雜的外部操作流程
  3. 容錯性與穩定性 (在特定任務上):來源提到,AI Agent 具有一定的容錯性,並且人類長期執行複雜工作的正確率不一定比 AI 高。雖然來源也指出 ChatGPT 在某些任務(例如截圖轉表格)的成功率只有 50%,帶有隨機性,且有時會「偷懶」需要明確指示所有細節,這可能暗示在某些特定、需要與外部環境互動的任務上,設計良好的 AI Agent 可能展現出更高的穩定性,儘管也需要加入檢查點 (checkpoint) 來評估績效和正確性。
  4. 要求人類扮演「甲方」的角色:由於 AI Agent 善於使用工具並執行任務,人類的角色轉變為「甲方」,需要學會如何「驗收」AI Agent 的產出和「招標」給予清晰的需求。這與傳統上直接使用 ChatGPT 生成內容或程式碼、再由使用者手動整合的模式有所不同,更強調將任務委託給 AI Agent 執行,並對結果負責。
  5. 將 AI 融入流程:AI Agent 更容易被設計成無感體驗的一部分,自然融入現有流程,減少使用者切換工具的心理和操作門檻。這不是技術上的創新,而是體驗上的設計。例如,透過 Slack 裡的 emoji 觸發自動生成建議腳本,所有操作都在原本的對話中完成。這類型的流程自動化,AI Agent 作為執行者比 ChatGPT 單純作為對話或內容生成工具更能無縫銜接任務。

總結來說,相較於以對話和內容生成為主的 ChatGPT,AI Agent 的核心優勢在於它能主動地、運用工具去執行任務,從而更深入地融入工作流程並實現自動化。

星期五, 5月 23, 2025

投資的「不可能三角」:高報酬、快速獲利、低風險,你選哪兩個?

在投資的世界裡,我們都懷抱著美好的期望:希望投入的資金能夠快速增長,獲得豐厚的回報,同時又不必承擔太大的風險。然而,現實往往告訴我們,這三者——「賺得多」、「賺得快」與「風險低」——就像一個難解的三角習題,你很難同時擁有它們。這就是投資中著名的「不可能三角」關係:在這三個誘人的目標中,你通常只能選擇其中兩個。

這個概念非常值得我們深入思考,因為它能幫助我們建立更實際、更穩健的投資觀念。

拆解投資的三角選擇題

讓我們來看看這三個目標如何互相牽制:

  1. 選擇「賺得快」+「風險低」 => 結果:「賺得少」

    • 想像一下,你希望資金能快速週轉,同時又不想承受任何損失的可能。你會選擇什麼?可能像是銀行定存、短期票券或貨幣市場基金。這些工具的風險確實非常低,流動性也高,你可以很快地看到一點點收益。但問題是,這一點點收益,往往連通膨都追不上。為了追求「快」與「安全」,你犧牲了「高報酬」的可能性。這就像你想開快車又要絕對安全,結果只能在封閉賽道上慢慢開。
  2. 選擇「賺得多」+「賺得快」 => 結果:「風險高」

    • 這是許多人夢寐以求的組合,希望能像搭上火箭一樣,資產在短時間內翻倍。這可能嗎?有可能,但通常伴隨著極高的風險。想想那些熱門的迷因股、高槓桿的衍生性金融商品,或是某些初創企業的早期投資。它們或許能在短時間內帶來驚人的漲幅,但也可能在瞬間讓你血本無歸。追求極致的速度和報酬,意味著你必須駛入風險最高的賽道,隨時準備應對劇烈的震盪甚至翻車。
  3. 選擇「賺得多」+「風險低」 => 結果:「賺得慢」

    • 這正是股神巴菲特所奉行的策略。巴菲特追求的是長期、穩定且可觀的回報,同時他極度重視風險控管,強調「不要虧錢」。為了達到這兩個目標,他必須放棄「快速獲利」的幻想。他的投資哲學著重於尋找那些具有護城河、體質良好、但價格被低估的企業,然後長期持有,享受企業成長和複利帶來的豐厚果實。這條路需要的是耐心、遠見和紀律,它不會讓你一夜致富,但卻是通往長期財務成功的康莊大道。這就像是駕駛一艘堅固的大船航向遠方,速度不快,但平穩且能抵達目的地。

啟示:認清現實,做出選擇

理解了投資的「不可能三角」,我們就能更清晰地審視自己的投資目標和策略:

  • 沒有完美的策略,只有最適合你的策略: 不要盲目追求市場上的「聖杯」。你需要根據自己的風險承受能力、資金需求時間(時間軸)以及期望的報酬率,來決定你要在哪個角落做出取捨。
  • 巴菲特的智慧: 巴菲特的成功告訴我們,耐心是投資中極為重要的美德。對於大多數追求長期資產增長的人來說,「賺得多」和「風險低」的組合,即使意味著「賺得慢」,也是最值得追求的目標。透過長期持有優質資產,讓複利發揮它的魔力,才是累積財富的關鍵。
  • 警惕「三者兼得」的誘惑: 如果有人向你推銷一種「高報酬、快速獲利又零風險」的投資機會,請務必提高警覺,這很可能是一個陷阱。記住,天下沒有白吃的午餐。

結語

投資是一場需要智慧和耐心的旅程。了解「高報酬、快速獲利、低風險」這三者之間的權衡關係,是踏出成功第一步的關鍵。你無法擁有全部,但你可以做出最明智的選擇,在追求財務目標的同時,也能安穩地前行。下一次當你檢視自己的投資組合時,不妨問問自己:在這投資的三角關係中,我選擇了哪兩個?為什麼? 這確實是一個值得我們持續思考的問題。

跨越學習的「臨界點」:從樂器到人生,解鎖指數型成長的秘密

許多人都聽過這樣的建議:「你應該學一種樂器。」這句話背後的原因,往往不僅僅是為了培養音樂素養或多一項才藝。更深層的智慧在於,學習樂器的過程,能讓我們親身體驗一個關鍵的學習現象——「臨界轉換」。一旦你深刻理解了這個經驗,它將成為你未來所有學習旅程的寶貴參考。

學習的真相:它不是一條直線,更像一道指數曲線

我們常常期待學習能像爬樓梯一樣,每一步都帶來顯著的提升。但現實是,學習的成長軌跡,尤其是在初期,往往更像是在平地上緩慢行走。你投入了大量的時間和精力,卻似乎看不到明顯的進步。這正是學習樂器的初期寫照:僵硬的手指、跑調的音符、跟不上的節奏,挫折感油然而生。

然而,真正的學習曲線更像是一條指數曲線S 型曲線。在經歷了漫長的平緩期後,只要堅持不懈,總會有一個「啊哈!」的時刻。突然之間,你原本覺得困難的技巧變得流暢,原本模糊的概念變得清晰。這就是「臨界轉換」的發生——你的努力累積到了一定程度,跨越了某個門檻,從而引發了質變,進入了快速成長的階段。

擁抱「農夫思維」:耐心灌溉,靜待花開

正是因為學習具有這種非線性的特性,我們才需要培養**「農夫思維」**。一個農夫播下種子,他不會期望隔天就看到參天大樹。他知道,種子需要在土壤中扎根、發芽,需要陽光、空氣和水的滋養,這個過程需要時間。他能做的,就是持續地耕耘、澆水、施肥,並耐心等待。

學習也是如此。我們不能急於求成,不能因為暫時看不到成果就心灰意冷。我們需要像農夫一樣,相信過程的力量,持續地投入、練習、反思。即使表面上風平浪靜,知識和技能也正在我們的「土壤」中悄悄地扎根、積累。隨著時間的推移,這些累積終將爆發出巨大的能量,帶來驚人的變化。

學習最大的挑戰:熬過那段「看不到盡頭」的路

學習最困難的地方,也就在於此。大多數人很難熬過那個漫長、看似徒勞無功的初始階段。當回報不成正比時,懷疑、沮喪和放棄的念頭便會隨之而來。許多人就在這個階段選擇了離開,錯過了即將到來的「臨界轉換」和隨之而來的指數型成長。

學習樂器的經驗,正是對這種毅力的絕佳磨練。它強迫你面對挫折,強迫你日復一日地重複練習,即使進步微乎其微。但只要你堅持下去,當你最終能夠流暢地彈奏出一首曲子時,那種跨越障礙、達成目標的成就感,將會深刻地烙印在你的心中。

臨界經驗的價值:一次領悟,終身受用

一旦你透過學習樂器(或其他任何需要長期投入的技能)親身體驗並理解了「臨界轉換」和「農夫思維」,這個經驗就具有了普適性

未來,無論你面對的是學習一門新語言、掌握一項新技術、理解一個複雜的商業模型,甚至是經營一家企業、發展一項事業,你都會更有耐心,更有遠見。你會知道,初期的困難是正常的,你看不到的努力並非白費。你會更有信心地堅持下去,因為你知道,只要持續耕耘,那個學習的「臨界點」終將到來,而那之後,便是海闊天空。

因此,學習樂器(或任何需要跨越門檻的事物)的真正價值,不僅僅在於技能本身,更在於它教會我們如何學習、如何堅持、如何相信時間與累積的力量。這是一種能伴隨我們一生,幫助我們不斷成長、突破自我的寶貴智慧。