半個世紀，蘋果只做一件事：讓每個人親身體驗科技的魅力。為什麼有些公司創造產品，蘋果卻能「定義世界」？本書完整呈 …

半個世紀，蘋果只做一件事：讓每個人親身體驗科技的魅力。為什麼有些公司創造產品，蘋果卻能「定義世界」？本書完整呈現賈伯斯「追求極致」的靈魂，與庫克「願景化為獲利」的執行力如何完美接力。蘋果的偉大，不僅在於創造彩色電腦、iPhone與App Store等劃時代產品，更在於有勇氣面對失敗，並從中提煉出更強大的創新動能。透過這部最權威的蘋果企業史，我們將看見科技如何釋放每個人內在的創造能量，讓改變世界不再是少數人的特權。

（本文選自天下文化出版的《蘋果之道：重新定義世界的50年》部分內容，完整內容詳見此）

[caption id="attachment_211615" align="aligncenter" width="521"] 天下文化出版的《蘋果之道：重新定義世界的50年》[/caption]

2007 年1 月9 日，在舊金山的莫斯康會議中心，當時只有一百台手工組裝的iPhone 原型機，問題百出，功能不全。在光鮮亮麗的iPhone 背後，蘋果做了很多應急的改裝。每一部示範機都加裝微型視訊輸出板，好讓觀眾能透過大螢幕觀看操作過程。合作的電信公司AT&T（當時已併購 Cingular）則特地為這場發表會搭建一座臨時基地台。由於iPhone 初期電路系統不夠成熟，有時會斷訊，再重新連接，工程師乾脆把訊號強度顯示固定為永遠滿格。

為了這場演講，賈伯斯排練五天，但沒有一次是完全順利的。那些原型機不是通話中斷、網路斷線、當機，就是突然重啟。

工程師設計一條「黃金路徑」，也就是一套測試過的示範步驟，讓賈伯斯照著做。早期軟體很容易當掉，因此就像是在地雷區中走鋼索。到了壓軸那段，賈伯斯要播放音樂，展示來電時音樂會自動暫停，然後切換到地圖。「真教人膽顫心驚，」硬體經理尼廷．甘納特拉（Nitin Ganatra）表示：「說不定他會在主題演講的舞台上碰到某個從未出現的漏洞，而且剛好是我負責的環節。」

終於，iPhone 就要登場。

台下四千名與會者興奮不已，其中包括iPhone 團隊全體成員，還有安迪．赫茲菲德、比爾．亞特金森、史帝夫．沃茲尼克等1984 年麥金塔團隊的老戰友。當時的賈伯斯因癌症手術及後續藥物治療的影響，看起來相當消瘦。

「今天，我們要介紹三樣革命性的產品，」賈伯斯說：「第一是有觸控寬螢幕的iPod。第二是革命性的手機。第三是突破性的網路通訊裝置。」他每講一項，大螢幕上就跳出對應的圖示；每講一項，台下就歡聲雷動。

「一台iPod，一支電話，一個網路通訊器，」賈伯斯調皮的重複著：「一台iPod……一支電話……你們聽懂了嗎？這不是三個獨立的裝置！」
觀眾終於恍然大悟，全場瞬間陷入瘋狂。「這是一個裝置！我們叫它iPhone。」

賈伯斯在台上撥打電話、傳送簡訊、撰寫郵件、把照片放大。他在手機有史以來最大的螢幕上播放音樂和影片。Safari 瀏覽器不像其他手機那樣只顯示陽春的「行動版」網頁，可顯示跟你在電腦螢幕看到的一模一樣的完整網站。電子郵件有完整的格式，包含圖片和附件。

[caption id="attachment_282384" align="aligncenter" width="1024"] 第一支iPhone 出乎意料的小巧。（圖／天下文化出版《蘋果之道》）[/caption]

賈伯斯從手機上的Google 地圖，找到最近的星巴克，點一下螢幕就撥了過去。員工接起電話時，他說：「我想要四千杯拿鐵外帶，謝謝。」沒錯，iPhone 第一通公開打出去的電話是一通惡作劇電話。

全場觀眾笑翻。

「開玩笑的，我打錯了！」賈伯斯說完便掛斷電話。（星巴克員工張漢娜後來表示：「一開始我就知道他在開玩笑。他的語氣溫文有禮。」）

iPhone 展現的技術令人嘆為觀止：環境光感應器會根據日照或陰暗處自動調節亮度；趨近感測器能偵測手機是否貼近臉部，會自動關閉螢幕以節省電力，並避免臉頰誤觸；傾角感測器則能偵測手機翻轉的角度，讓螢幕畫面永遠是正的。

結果，沒當機、沒出包。「我們準備三支備用機，」佛斯托爾說：「（賈伯斯）他一支都沒用到。」

這次展示太炫了，因此很少人注意到第一代 iPhone 缺少很多東西：前鏡頭、後鏡頭的變焦閃光燈或自動對焦、錄影、複製貼上、GPS、MMS（多媒體簡訊）、語音撥號。而且4GB 基本款綁AT&T 兩年合約要500 美元，這是黑莓和Palm 等競爭對手的兩倍。

但賈伯斯對 iPhone 信心十足，當天他還宣布一件事：公司要改名字。不再叫「蘋果電腦」，從今以後就叫「蘋果」。

iPhone 效應

發表會結束後，蘋果團隊相擁而泣，開香檳慶祝。有人跑去買醉，有人大吃一頓。大家都有補不完的眠。

iPhone 的新聞在網路上炸開。賈伯斯還沒講完，Palm、黑莓和摩托羅拉的股票就開始下跌，蘋果股票則大漲8％。每個人都有自己的看法：微軟執行長史帝夫．鮑默（Steve Ballmer）完全不看好iPhone，他對《今日美國》說：「iPhone 根本不可能搶到什麼市場。」

2007 年6 月29 日，經過半年令人屏息的期待，開賣日終於到來。iPhone 的平面報導已經多達一萬一千篇，Google 搜尋紀錄則有六千九百萬次。發售前一週，果粉已經在蘋果與AT&T門市外搭帳蓬，希望能搶先入手這款被奉為「耶穌手機」的神機。

[caption id="attachment_282385" align="aligncenter" width="1024"] 紐約第五大道的蘋果門市，排隊人龍長達一千人。（圖／天下文化出版《蘋果之道》）[/caption]

賈伯斯、艾夫和佛斯托爾到一家蘋果直營店視察消費者。隔天晚上，他們在舊金山藝術宮為所有參與iPhone 研發的人員及其家屬舉辦慶功宴，蘿琳也陪同賈伯斯出席。

科技評論聚焦在iPhone 開發者創造的純粹魔力：多點觸控、直接操控螢幕物件、純手指導航。蘋果把整支手機做成螢幕開啟無限可能，是展示照片、影片、地圖和網頁的畫布，還能為每個應用程式變換外觀。

當然，也有人批評這支手機太貴，沒有記憶卡插槽，無法更換電池，也不能自行安裝（第三方）應用程式。

蘋果花了七十四天賣出一百萬台iPhone，第一年銷量達到六百萬台。
儘管成績不錯，仍遠不及iPod 的成功。部分問題是AT&T訊號本來就不穩，加上所有iPhone 都在用吃到飽的流量，因此不堪負荷。大家抱怨通話中斷、訊息延遲、下載速度慢到令人抓狂。當時在AT&T、忙到焦頭爛額的技術長說：「這種需求量前所未見。」

iPhone 內建十六個應用程式涵蓋網路功能（網頁、郵件、股市、天氣）、手機基本功能（簡訊、通話、照相）、個人管理工具（行事曆、通訊錄、計算機、備忘錄），當然還有iPod。

可惜iPhone 缺少一樣東西；如果有，將是一記足以撼動宇宙的大滿貫全壘打。但這個東西正是賈伯斯親手擋下的。

[caption id="attachment_282388" align="aligncenter" width="1024"] 第一代iPhone 的螢幕底部那一排圖示還可以放更多的應用程式。(圖／天下文化出版《蘋果之道》）[/caption]

（本文選自天下文化出版的《蘋果之道：重新定義世界的50年》部分內容，完整內容詳見此）

[caption id="attachment_211615" align="aligncenter" width="521"] 天下文化出版的《蘋果之道：重新定義世界的50年》[/caption]

這篇文章 iPhone登場大戲！首通電話竟是惡作劇 賈伯斯點「4000杯拿鐵外帶」 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

哲代奶奶，102歲，一人生活。她靠的不是養生祕方，也不是過人的意志力，而是幽默、有自己的生活節奏，還有每天對自己說：「讚啦、讚啦！」把日子過下去，把煩惱笑一笑，把變老活成一件可愛又有力量的事。哲代奶奶曾以「百歲人生時代的榜樣」為題，接受《中國新聞》專題連載，也曾登上RCC（中國放送）電視節目《現在正好！》（イマナマ!），在廣島地區人氣爆棚。住在尾道山區小鎮的她，一邊務農、一邊獨居。平凡到不能再平凡的日常，卻成為無數日本人最想學習的人生範本。

哲代奶奶，102歲，一人生活。她靠的不是養生祕方，也不是過人的意志力，而是幽默、有自己的生活節奏，還有每天對自己說：「讚啦、讚啦！」把日子過下去，把煩惱笑一笑，把變老活成一件可愛又有力量的事。哲代奶奶曾以「百歲人生時代的榜樣」為題，接受《中國新聞》專題連載，也曾登上RCC（中國放送）電視節目《現在正好！》（イマナマ!），在廣島地區人氣爆棚。住在尾道山區小鎮的她，一邊務農、一邊獨居。平凡到不能再平凡的日常，卻成為無數日本人最想學習的人生範本。

（本文選自大塊文化出版的《102歲，一個人生活：哲代奶奶保持身心不生鏽的人生哲學》部分內容，完整內容詳見此）

我有幾個讓每天都能過得舒適愉快的習慣。每天不嫌麻煩，開開心心地實踐這些習慣，不知不覺間就活這麼久了。接下來，我想把我重視的這八個習慣介紹給大家。

一、早上起床後收棉被

我每天早上六點半左右起床。從2020年夏天開始，我借用居家照護用的床舖。雖然現在睡在床上了，但收棉被、拿棉被的習慣跟以前打地舖一樣，每天起床就把棉被疊好，收到走廊的櫥櫃裡。這是我每天早上的第一件工作。我覺得，能夠好好地醒來，把棉被收好，真是一件幸福的事。

天冷時，我會鋪墊被，再蓋三條毯子。羽絨被雖然又輕又暖，但很占空間。所以我會多蓋幾條毯子。這樣就算我是個老奶奶，也能自己搬。這樣搬來搬去，我就不用特地去健身房了。搬棉被時，我都想成是在運動。

二、每天早上喝小魚乾味噌湯

自從我26歲嫁到這裡來之後，我每天早上都會煮味噌湯。我會用小魚乾來熬高湯，然後把小魚摘掉頭，直接當成湯料吃。有時也會把小魚乾切碎，拿來炒青菜、茄子，或是跟蘿蔔一起燉。我吃什麼都加小魚乾。我家的動物性蛋白質食材就只有小魚乾，它就是我的生命泉源。我早餐都是吃這個味噌湯、配上白飯和醃菜。

三、什麼都吃得很香

我從小就不偏食，食量也不小。平常一天三餐，吃很多炒青菜。都是從田裡摘些菜下來，摘什麼就炒什麼來吃。飯量基本上是一餐兩碗，如果是散壽司的話，可以吃上一大盤。我為了對食物表示敬意，即使餐桌上只有我一個人，我也一定會說：「我開動了」、「我吃飽了」這兩句話。下午三點左右，我會喝點熱茶，吃些點心。這時，我也會對自己說：「吃點心的時間到囉。」這樣說，可以讓我心情愉快。

今天是我人生第一次吃漢堡排。真是太好吃！到了這把年紀，還可以吃什麼都覺得好吃，一定是因為我嘴邊長了一顆貪吃痣！從小，人家就說：「這顆痣很可愛，妳以後一定不會為了食物煩惱。」它是我的寶貝。

四、天氣好，就除草

天氣好的日子，我就會去拔家裡附近或田裡的雜草。雜草到處亂長，會讓我覺得我的家和田地很可憐。

我的婆婆是一個只要有空就會拔雜草的人，她會從家門口的路邊一路拔到石階的縫隙。有了她當榜樣，不知不覺間，我也成了沒辦法放著雜草不管的人。把雜草拔乾淨，看了心情也會舒爽。

大約四、五年前，我在元旦當天就會「開工」，扛著鋤頭到田裡，對我的田地和鋤頭說說話，祈求上天保佑我今年也能健康有活力，繼續工作。這幾年，我就沒去田裡了，因為天氣實在太冷啦。呵呵。

五、廚餘要還給大地

我會把橘子皮、菜屑放進肥料袋裡，做成堆肥。以前，我婆婆教我「除了石頭和金屬，什麼都要放進田裡當肥料」，我一直都有遵照她說的話去做。

能回歸大地的東西，我全都會還給大地。院子裡也放著肥料袋，我會把拔下來的雜草和落葉也收集起來，一年大概有六十袋。稻子收割之後，我會請人把這些草葉埋進田裡。這樣一來，垃圾的量也少了許多。

六、常常動腦

從很久以前，我就會看報紙上的動動腦小單元，偶爾寫寫漢字填空。我想多玩幾次，所以會把答案寫在別的紙上。通常我都會全部答對。對了，今天也來玩吧。

七、跟老伴說話

我把二十年前過世的老伴良英的照片放在枕頭邊。為了看到他的臉，我把床邊櫥櫃的抽屜稍微拉出來，把相框放在那裡。我總能感覺到他的視線，好像是他也在誇我：「妳真的很努力。」

晚上睡覺前，我會跟他說：「晚安。」感覺他就像在我身邊，給了我勇氣。每天早晚兩次，我會倒一杯老伴喜歡的日本酒，供奉在佛壇上。從佛壇上撤下來之後，我再喝掉。我可是很能喝的喔。

八、做伸展操

只要一想到的時候，我就會做伸展操。我這雙腿用得比別人多，還挺好用的。我想跟它說謝謝。我會坐著把兩腿伸直，身體往前彎，頭貼在腿上。我也會站起來把兩腳張開，身體向前彎。

還有，我會將雙手向上伸直，然後上半身左右繞圈。將身體伸展開來，真的很舒服呢。

（本文選自大塊文化出版的《102歲，一個人生活：哲代奶奶保持身心不生鏽的人生哲學》部分內容，完整內容詳見此）

這篇文章 102歲，一個人生活 哲代奶奶健康長壽的八個習慣 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

李世乭是當代圍棋界的傳奇人物，2016年，無數人在電腦、電視螢幕前觀看棋士李世乭與人工智慧AlphaGo的人機大戰，在那次對弈中，他先陷入三連敗的絕對劣勢，隨後於第四局演出「神之一手」打敗AI拿下人類首勝，然而三年後，李世乭毅然決然宣布引退，原因是：「圍棋作為藝術的時代已然終結。」此書是他歷經「AlphaGo衝擊」後的10年間，持續深入思索人類可能性，以及AI時代人生策略的成果。身為職業棋士的25年間，他在沒有標準答案的世界裡，始終不懈地探尋屬於自己的解答；那熾熱的長考與計算，將為身處不確定時代的我們，帶來寶貴的策略啟示。

李世乭是當代圍棋界的傳奇人物，2016年，無數人在電腦、電視螢幕前觀看棋士李世乭與人工智慧AlphaGo的人機大戰，在那次對弈中，他先陷入三連敗的絕對劣勢，隨後於第四局演出「神之一手」打敗AI拿下人類首勝，然而三年後，李世乭毅然決然宣布引退，原因是：「圍棋作為藝術的時代已然終結。」此書是他歷經「AlphaGo衝擊」後的10年間，持續深入思索人類可能性，以及AI時代人生策略的成果。身為職業棋士的25年間，他在沒有標準答案的世界裡，始終不懈地探尋屬於自己的解答；那熾熱的長考與計算，將為身處不確定時代的我們，帶來寶貴的策略啟示。

（本文選自大塊文化出版的《AI時代的人生勝負手：創造答案的能力》部分內容，完整內容詳見此）

二○一六年與AlphaGo的對弈至今仍歷歷在目。自那之後，許多事物已然改變。人類在圍棋領域難以戰勝人工智慧的時代已然揭幕，再也無法以過往的方式對弈。那一戰並非單純的勝負之爭，而是一個對圍棋的未來，乃至於人類的定位都投下巨大疑問的事件。

我們曾深信不疑的真理、視為理所當然的常規開始動搖。面對AlphaGo的每一手，我不斷捫心自問：我們長久以來下棋的方式，真的正確嗎？我們堅實確信的那些直覺，或許從根本上就是一種錯覺？過去多年累積的理論與判斷瞬間崩塌的體驗，並非僅僅是衝擊，更引領我走向漫長的省思。

如今已是一個將人工智慧所推薦的棋譜奉為「正確答案」的時代。在模式與機率日益重要、可預測的每一手棋都被視為美德的當今世界，我雖不能妄論這股潮流是錯的，但一個事實清晰無比：我曾身處的那個世界已不復存在。因此，與AlphaGo對弈的三年後，我宣布了退役。而自那時起直至今日，我從未放下心中的疑問：

「只有人類才能下的圍棋究竟是什麼？」

「在人工智慧時代，創造力又是什麼？」

「我們該以何種態度面對未來？」

然而，有一點是明確的：儘管人工智慧能以實力壓倒人類，但創造出圍棋本質的力量依然源於人類。如今，人類的使命在於將圍棋「塑造」得更為深奧、更加嶄新。在創造的領域，人類依然是蘊藏無限可能的存在。因此，與其畏懼人工智慧，此刻更應為了發揮創造力，明智地與之合作，從而極大化自身的優勢。

變化之快速超乎想像，其樣貌也日趨多樣。所謂「過去的十年等於現在的六個月」早已是老生常談。身處這個不確定性中，我們人類究竟該如何落子？又該如何度過此生？

在圍棋中，「長考」意指解讀對手的意圖、預測未來的流向，進而決定當下最佳的一手。對於上述提問，我同樣無法得知確切的答案。或許，這世間本就不存在什麼標準答案。然而，我仍寫下此書，期盼在沒有答案的世界裡，為了完成只屬於我的棋局，歷經千百次形勢判斷的熾熱搏鬥，能為讀者的人生帶來些許啟發。

實際上，在下圍棋時，從形勢判斷、勝負手到時間攻勢，棋盤上的種種戰術，往往與人生的道理相通。例如：以一招勝負手突破危機；不受動搖，下出屬於自己的一手，並為那一手負起責任；以及過度謹慎反會成為毒藥，這些都是相通之處。

當然，要將圍棋比擬為人生，其分量終究不同。棋盤上的敗局，不過是一局棋的紀錄。然而人生的失敗，卻往往導向無可挽回的結果。但我認為，在越是缺乏標準答案的時代，圍棋帶給人生的教訓反而越發清晰。

圍棋中最危險的時刻，是當自己處於優勢之時，因為念頭繁多，反倒更容易犯錯。反之，處於劣勢時，該下的棋步反而變得明確，也會湧現出一種不與任何事物妥協、力求突破困境的力量。身處急遽變化的環境，我想每個人正面臨各自的難關，或許都曾感到迷惘。期盼這本書，能成為讀者在逆勢之中，尋得屬於自己的道路，進而向前邁進的一個契機。

（本文選自大塊文化出版的《AI時代的人生勝負手：創造答案的能力》部分內容，完整內容詳見此）

這篇文章 棋王李世乭與AlphaGo對弈「1勝4負」 沉澱10年後曝：沒放下的3個提問 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

隨著AI引爆商業革命，許多人都希望導入AI工具來加快經營步調，但他們卻忽略敏捷管理的鐵律：朝正確的方向前進，遠比盲目的追求速度重要。未來頂尖的團隊，會將人工智慧視為團隊的一員，能從源頭徹底阻絕人為出錯與重工的巨大浪費，讓人類專注於高價值的決策判斷。人機各司其職，可創造翻倍的產出效能。

隨著AI引爆商業革命，許多人都希望導入AI工具來加快經營步調，但他們卻忽略敏捷管理的鐵律：朝正確的方向前進，遠比盲目的追求速度重要。未來頂尖的團隊，會將人工智慧視為團隊的一員，能從源頭徹底阻絕人為出錯與重工的巨大浪費，讓人類專注於高價值的決策判斷。人機各司其職，可創造翻倍的產出效能。

（本文選自天下文化出版的《SCRUM：用一半的時間做超過兩倍的事（AI應用增訂版）》部分內容，完整內容詳見此）

這篇文章 人類能勝任的工作機器做得更好這種組合「最先進的機器」　都無法擊敗 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

具備16年科技外商資歷，知名科技職場podcast《科技工作講》主持人、40歲資產破億的本書作者抹布（Moboo）寫這本書不是為了炫耀年收入，而是為了將自己荒謬走過、誤打誤撞卻做對的「換賽道心法」系統化。他想告訴所有在低薪中窮忙、面對25、30、40歲支出翻倍而感到焦慮的求職者：高薪不是科技業軟體天才的專利，只要掌握市場的資訊戰爭，文組與傳產背景同樣能精準跨入高薪賽道，買回人生下半場的自由選擇權。

具備16年科技外商資歷，知名科技職場podcast《科技工作講》主持人、40歲資產破億的本書作者抹布（Moboo）寫這本書不是為了炫耀年收入，而是為了將自己荒謬走過、誤打誤撞卻做對的「換賽道心法」系統化。他想告訴所有在低薪中窮忙、面對25、30、40歲支出翻倍而感到焦慮的求職者：高薪不是科技業軟體天才的專利，只要掌握市場的資訊戰爭，文組與傳產背景同樣能精準跨入高薪賽道，買回人生下半場的自由選擇權。

（本文選自天下文化出版的《高薪賽道：選擇比努力重要！走對路徑的職場換軌與談薪心法》部分內容，完整內容詳見此）

每次看到科技業分紅大暴發的新聞，非理工科系的文組生只能自嘲「與高薪絕緣」？其實，這完全是資訊落差造成的「認知世襲」。

很多人常問我：「我是文組、非本科生，真的有機會嗎？」確實，科技業需要大量的理工學生，如果你是理工學生，機會較大。不過科技大廠賺錢的方法很多元，需要的人才種類，也比你想像的更多。

丟掉你的自卑和擔心吧！一起來看一組會讓你大吃一驚的真實數據：

關於新進員工或整體科技業的學歷分布，美國國家科學基金會（NSF）與勞工統計局（BLS）在 2025-2026 年發布

一份最新的勞動力報告：

• 總經／整體數據：根據 NSF 最新的《The STEM Labor Force》報告，美國有高達 25％ 的勞動力從事 STEM 相關職業。
• 跨界現象：數據顯示，擁有 STEM 學位的人不一定只做工程師。在科技巨頭中，有大量擁有理工背景的員工從事非傳統軟體工程師職位，例如：產品經理（PM）、 技術銷售（Technical Sales）、資料分析師、供應鏈管理等。反之，也有部分擁有非理工背景的員工，透過後天培訓轉職進入技術營運、UI/UX 設計或專案管理領域。

Glassdoor 也發表過一個美國科技產業職缺統計，科技 業中有高達 43％ 的職缺屬於「非技術職」（Non-technical roles）。統計看來，科技業技術職位雖多，但是非技術的工 作也很多。像是Oracle 這樣的軟體服務公司，其實也有非常多的銷售服務人員。

除了職缺分布之外，若想知道科技公司的員工組成，從科技業上市公司的財報和員工多樣性的報告中，也能窺見一二。

網路上經常可以看到，許多人看到科技業賺錢的新聞，就會哀嚎：「我是文組生怎麼可能進台積電？」、「文組就跟科技業絕緣呀」，這讓我深深感受到，資訊落差真的很巨大。我把這個落差稱為「網路AI 時代的城鄉差距」。明明就有網路，大家接受資訊的速度也很快。這個城鄉差距並非真的是那種住在山裡或是都市的差別，而是認知差距，就像一個個缺乏交流的村莊那般。

許多人因為從沒接受過職場該怎麼蒐集資料、該怎麼找工作的資訊，他會用自己從小到大「家長與老師所教的方法」來認識這個世界。萬一他所學習的對象，對產業的認知很少，怎麼辦？許多人經常只能問身邊的人。而這些人或長輩的認知，就會複製到下一代的身上。

由此可知，不但財產會世襲；財商觀念會世襲，其實認知也會世襲。

前幾年一位高中老師來訊問：「我有沒有進台積電的可能？」大部分的人都覺得，想進去台積電，至少要有理工背景。依照台積電在台大校園博覽會招聘的內容，他們的科系要求大部分也是理工科系。不過，其實他們的需求遠多於此。這位高中老師很認真。她嘗試把自己的資料寄給我評估。但，她寄來的不是履歷，而是一張張的教學歷程檔案，還有她在課堂上教學的照片。她說：「老師找工作，都是帶著教學歷程的。」當時，我很少在科技業的求職場合見過這樣的資料，心想，可能應徵教職需要吧。

見她這麼認真，我建議她，從我們談「科技業怎麼寫履歷」的 Podcast 集數開始聽（可以參考本書有關履歷的章節），先開始建立一份專業的科技業履歷和一顆科技業求職的腦袋，再往下談。

一開始她以為，要有理工科背景，才能進台積電。後來我仔細地看了官網研究得知，台積電的教育訓練非常有名。既然台積電持續蓋廠、持續招募新人，鐵定需要大量的人資與企業訓練。

於是，我們建議她查找工作關鍵字，改用「TSMC」、 「Learning」、「Program Development」等，便找到很多台積電的文組職缺。甚至從中得知，有些台積電職缺，學歷要求便寫著「人力資源或是教育科系碩士背景（Master’s degree in Learning and Development，Human Resources，Education， Business Administration，or related field）」、而且有日文以及歐洲語言專長更佳。這些就是她可以發揮專長的職缺啊。

原來她的專業，台積電是需要的。

找工作就是一場資訊戰爭

求職和投資理財很像，當你先搞清楚該蒐集什麼資訊，並依照邏輯去推理，就會發現那些被低估的潛在價值。其實職場也是一樣的。

有學歷優勢的人，利用學歷建立護城河。沒有學歷優勢的人，就要比一般人更知道企業的需要是什麼。

很多人缺乏對產業的視野，根本不知道自己能在科技業做什麼。這背後有兩個核心問題：

一來是心態問題。許多人抱持著先入為主的觀念，認定科技業就只是工程師的天下，因而放棄去真正了解這個產業。

二來是資訊問題。他們不了解產業的結構，不知道科技業其實需要各種多元的人才。很多時候，職缺就明明白白開在那裡，但因為不知道該用什麼關鍵字去搜尋，就這樣與機會擦身而過。

台積電還要蓋十幾座工廠。聰明如你，看到這裡應該就知道接下來該搜尋什麼關鍵字了。

隨著台積電到日本、美國等地大舉設廠，未來還要多蓋好幾間廠房。當海外基地需要招募大量不同文化、不同語言的員工時，當地的營運難道不需要英文或日文流利的人才，來協助進行員工訓練與跨文化溝通嗎？

這時候，擁有語言優勢的文組人，就可以在搜尋時多加一個關鍵字：「Global」。只要輸入這個字，就能跑出更多跨 國的文組職缺，像是「Global Talent Incubation（全球人才孵 化/ 培育）」這類的職位。這時你就會赫然發現，這些科技巨頭不但釋出了大量非技術類的文組職缺，而且正極度渴望擁有外語能力的人才加盟。

這只是一個例子。如果你看懂這個例子，就會明白「對產業的認知不足」，是如何限制一個人的發展視野。

看到這裡，可能有人看了職缺需求會忍不住抱怨：「文組還要會各國語言？有的甚至要 MBA、資料分析，或者心理學專業？這算哪門子文組啊？」

其實，這再正常不過了！

當一般人應徵工程師時，面對公司要求的技術，假設學校沒教，大家也知道要自己想辦法去學、去補習。很多人都會從做專案中，自學業界最新的技術。

同樣的道理，既然身為文組，千萬不要抱怨學校教的不夠實用，這一點所有學生的困境都是一樣的。一般文組學生，至少外語能力就要夠強。而且其他多元技能也要主動培養：資料分析、商業思維、政策法規……這些本來就都是非常「文組」的技能，而不是把思維限制在：「有沒有那種既非商科、非財經，完全『純文組』就能直接上手的工作啊？」

如果公司要求的技能一項都不會，那麼問題根本不是出在「純文組」，而是「什麼都不會」，這才是真正的大問題。所以，知道企業的需求很重要。設法針對高薪職缺的需求去培養專長吧！好好加油。

很多人總認為科技業是理工科系的天下。其實他們產品硬體與軟體兼具，營收來源非常多元：賣手機、賣晶片，或軟體訂閱、雲端空間租用等都有。科技業是一個極其龐大的產業。只是因為台灣的產業結構，主要以硬體電子和半導體製造業為主，才會讓人產生理工人才需求最多的印象。

但如果我們把視野放大到外商科技業，就會發現像 Amazon 或 Uber 這樣專注於電子商務與網路平台的公司，規襲逆界跨的科本工理非模同樣驚人。在這些企業裡，需要大量的專案管理、市場行銷、數據分析、供應鏈採購、法規合規、使用者政策制定以及商業分析等職位。

這些工作，本質上都是非常「文組」、非常「商業導向」的，而這背後所需的專業，也正是出社會工作最扎實、最實用的核心技能。

如上述，我們也訪問過非常多成功轉行的人士。他們跨進科技業時，身上都沒有任何先天優勢，但他們都精準掌握了以下幾個基本概念：

• 盤點自身技能：先釐清自己手上握有哪些籌碼。
• 對接產業需求：深入了解科技業到底有什麼職缺會需要自己的技能，仔細研究職務說明書（Job Description，簡 稱 JD）。
• 客製化調整履歷：讓自己的履歷看起來符合企業所需。
• 對於已經具備的技能：強調自己能從不同行業，帶來跨界解決問題的獨特能力。
• 對於尚未具備的技能：展現強烈的學習意願與自主進修襲逆界跨的科本工理非成果，證明自己是一個「極高受訓潛力」的人才。

看完這些基本概念是不是對非技術職進入科技業，有了梗概的了解，我也建議大家可以將這五個概念，視為文組進入科技業的基本步驟。

快速結論：

• 科技業有高達 43% 的「非技術職」：根據美國 Glassdoor 與勞工局數據，科技巨頭有大量非技術職缺（如 PM、供應鏈採購、數據分析、跨國人才培訓等），且薪資同樣享受時代紅利。
• 文組跨界 5 大步驟：從技能盤點、關鍵字搜尋（如搜尋「Global」解鎖跨國海外職缺），到將履歷客製化成企業的規格解方。

（本文選自天下文化出版的《高薪賽道：選擇比努力重要！走對路徑的職場換軌與談薪心法》部分內容，完整內容詳見此）

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遠見天下創辦人高希均辭世，2個月前，他才出版《高希均回憶錄》，高希均教授為遠見．天下文化事業群創辦人，九十歲之際，高教授寫下自己的人生故事，從南京童年、眷村歲月、赴美求學、執教國際學府，到返臺創辦《天下》雜誌、《遠見》雜誌及天下文化，完整記錄一位知識分子如何以閱讀改變自己，以觀念影響社會，以出版推動臺灣與世界接軌。

遠見天下創辦人高希均辭世，2個月前，他才出版《高希均回憶錄》，高希均教授為遠見．天下文化事業群創辦人，九十歲之際，高教授寫下自己的人生故事，從南京童年、眷村歲月、赴美求學、執教國際學府，到返臺創辦《天下》雜誌、《遠見》雜誌及天下文化，完整記錄一位知識分子如何以閱讀改變自己，以觀念影響社會，以出版推動臺灣與世界接軌。

（本文選自天下文化出版的《高希均回憶錄：從「天下哪有白吃午餐」到「和平幸福」》部分內容，完整內容詳見此）

在一九七七年回台的四月間，《聯合報》時任總編輯張作錦先生約我吃飯，我們談台灣、大陸、美國，一見如故。在他的引導下我認真地整理了腦中醞釀許久的相關題目，寫成了幾篇文章。那時報紙只有三大張，《聯合報》第二版就刊出了我的系列文章，是不可想像的幸運，也開啟我們深厚的情誼及往後的合作。

一九七○年代中期以後，回台擔任顧問時，研究室被安排在仁愛路中鋼大樓的台北辦事處，假日週末我常去附近仁愛大樓新學友書局的附設咖啡館寫稿。張作錦總編常來接送我順道取稿，或是派人取稿，在沒有傳真機、手機的年代，常常隔天就能見報，我驚嘆他的高效率。

很年輕的張總編，在報社做事很有魄力，使我印象深刻。他對待作家尤其禮遇，經常熱情接待回國學人。他常宴請這些歸國作家在「大陸西餐廳」用餐，這是當時相當講究的餐廳。他的能力強，人緣好，擴大了《聯合報》在不同領域的人脈網絡，也受到聯合報創辦人王惕吾重用。

在那個有報禁與言論管制的年代，他撰寫的總編文章，總是挑戰言論尺度的上限，也為報社帶來極高的社會關注度，充分表現報人的精神。一直以來從未聽他談過當年的言論自由有受到壓迫，直到近年來，他才說出在《聯合報》總編輯任內，也曾被治安當局約談過。

一九七七年五月，我連續七天在《聯合報》發表「當前經濟觀念」系列文章，第五篇就是廣為人知的〈天下哪有白吃的午餐〉，引起社會熱烈迴響與討論，在普遍的共鳴之中，也引起了一些爭論。

這個觀念是芝加哥大學傅利曼教授於一九七五年提出，一九七六年獲得了諾貝爾經濟學獎，其核心經濟思維是環繞著「天下哪有白吃的午餐」（There is no such thing as a free lunch）這一理念。

那時台灣每人國民所得來到一千三百美元，但社會仍瀰漫著克難精神與貧窮心態─市場要保護、企業要補貼、物價不能漲、稅收不能加、獎勵不能減、政府要施捨，這是當時社會上天經地義的認知。

因此，我希望將自由經濟、使用者付費等觀念推廣給台灣社會。如果我不付錢、不付稅，一定是別人在付錢、在付稅；如果大家現在不付錢、不付稅，那麼我們的子孫一定要付更多的錢、更多的稅。「天下哪有白吃的午餐」即是要每個人認清自己的權利責任和義務，認清自己需付的代價，認清自己應做的努力。這與當時社會上流行的傳統觀念大相逕庭。傅利曼教授在一九八一年來台訪問時，語重心長地告訴我：「『白吃午餐』在美國提出時也曾遭到多方詰難。」

在翻成中文的時候，考慮過兩種版本，一個叫「天下哪有白吃的午餐」，一個叫「天下沒有免費的午餐」。剛好那時我回來在台大商學所教課，班上有十幾個學生，我請學生們投票，看哪個比較好。多數人選了「哪有白吃的午餐」，就用了這個翻譯。聯經出版事業公司將我的文章集結出版同名文集，這本書在一九八○年代初期獲《倫敦金融時報》（London Financial Times）舉辦的第一屆亞洲企管著作獎。

這句「天下哪有白吃的午餐」不僅在台灣引起討論，至今常有人引用；十九年後（一九九六年），同名文集在北京三聯書店出版，也立刻受到了大陸讀者的注意。次年，我更前往南京大學、上海交大等學府演講，告訴那裡的年輕學子：「在『鐵飯碗』的保障下，更需要推廣這個觀念。無論海峽兩岸，什麼事情都要付出成本，羊毛出在羊身上；追求任何政策目標，不能空開支票，任何政見的兌現都必須付出代價。」

（本文選自天下文化出版的《高希均回憶錄：從「天下哪有白吃午餐」到「和平幸福」》部分內容，完整內容詳見此）

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相較於B2C（企業對個人的銷售，如賣汽車、賣保險、專櫃小姐），B2B（企業對企業的銷售）客戶規模大、單筆成交金額高（獎金多）、買賣雙方關係久、不用天天找新案源，過去的B2B業務，強調產品知識、客戶關係與成交技巧，但在AI時代，80%的重複性質工作都被「一鍵」取代，在強大的演算法與龐大的數據算力面前，業務的價值已從介紹產品，轉向理解產業變化、先洞察問題，並協助客戶做決策，唯有與AI人機協作，才能在B2B市場脫穎而出。

相較於B2C（企業對個人的銷售，如賣汽車、賣保險、專櫃小姐），B2B（企業對企業的銷售）客戶規模大、單筆成交金額高（獎金多）、買賣雙方關係久、不用天天找新案源，過去的B2B業務，強調產品知識、客戶關係與成交技巧，但在AI時代，80%的重複性質工作都被「一鍵」取代，在強大的演算法與龐大的數據算力面前，業務的價值已從介紹產品，轉向理解產業變化、先洞察問題，並協助客戶做決策，唯有與AI人機協作，才能在B2B市場脫穎而出。

（本文選自大是文化出版的《90%高級主管出身業務，B2B聖經：從跑客戶到利用AI問對問題，這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑！》部分內容，完整內容詳見此）

B2B業務要讓客戶說話，你得懂發問

 這是一個人人需要銷售力的時代，我想大部分人都會同意這句話。

在各大書店裡，行銷業務類的新書總是排滿書架。以銷售為主題的課程，也永遠是教育訓練市場上的熱門商品。

如果你在街上隨機找一位路人，告訴他銷售觀念的重要，無論是把產品賣給顧客、把點子傳達給主管，或把觀念分享給家人，進而打造更自信、美好的生活，多半都會讓對方頻頻點頭認同。

但是，如果你問剛離開校園的社會新鮮人，或是考慮轉換跑道的職場工作者，許多人對業務工作卻是敬而遠之。

對於沒有從事過第一線銷售工作，或是實務歷練不深，僅透過閱讀書籍、課程進修、自我想像，來獲得相關知識的人來說，可能對業務工作有許多誤解。我一直認為，這些誤解正是為什麼談到業務工作，人人都可以馬上化身為球評，說得一口好球，但有勇氣投入賽場的人卻是少數。

第一個關鍵是人脈。大家都強調人脈的重要，於是不管資淺或資深的業務人員，都努力研究培養人脈的方法。這也是許多新鮮人，對業務工作的第一道自我設限：「我沒有人脈，所以不適合從事業務工作。」

每次聽到這種讓人啼笑皆非的答案，我總是想：「每個人呱呱墜地時，到底有誰是帶著人脈來到這世界上的？」

人脈重要嗎？無庸置疑很重要。重要到許多人費心鑽研、全心投入，只希望自己多認識一些具有影響力的貴人，以等待一步登天的機會。這種思維最大的盲點在於，誤把過程當成了結果。

就如同一家商店的經營者，整天招攬加盟、擴大通路，但是鮮少關心貨架上到底有沒有好產品給顧客。結果通路布建得越廣、貨架越顯得空洞貧乏；在顧客面前的曝光頻率越高，負面宣傳效應也越強。

多年前有位年輕朋友想投入業務工作，跑來詢問我的意見，希望從我這邊得到一些協助。我發現他對透過關係、見到一流企業的高階主管很感興趣，於是我介紹不少業務主管給他認識。而他也很努力做功課，希望能在面試時給對方留下好印象。

但對於做好業務工作本身需要具備的條件，他卻大多敷衍了事、漠不關心。例如，他寧願把時間花在爭取更多的面試機會，卻不從根本思考，該如何提升自己的外語能力及商業知識。

多年過去，他的確認識更多大人物，但他並沒有用自己打造的人脈網絡，創造更高的個人價值。換言之，即使他繼續耕耘人脈，對他未來的發展也沒有多大的幫助。

再看另一項，所有人都認為是成為業務必備的能力：口才。有人甚至斷言，好口才是超級業務員的必備條件。真的是這樣嗎？試想以下的場景。

當我們走進一間鐘錶門市遇到兩種銷售人員，一位是將產品知識倒背如流、推銷展示能力爐火純青的說話高手，一位是產品介紹中肯樸實、溝通過程習慣傾聽的業務菜鳥，哪一位可以給顧客較高的信任感、成交機率也較高呢？

因為我要購買的是手錶，而不是在挑選演員或演講人才，所以我會選後者。

如果，身為消費者的感受是這麼直接，為什麼我們身為業務時，會誤以為非得用制式的銷售話術，才能獲得顧客的青睞呢？

實際上，需要不斷拓展人脈、不斷說話討好別人，這都是普遍大眾對業務工作的刻板印象。

不管這些誤解從何而來，它都不是成功業務工作的真實面貌。

那麼，具備何種特質的業務，才容易成功呢？

用問題引導對話，讓客戶說更多

由於身兼B2B業務管理與專案管理的角色，我經常有機會在評選供應商的過程，對照觀察不同業務人員的風格。

在一次重要的採購專案，我們邀請三家供應商的業務團隊來做簡報。第一家的業務，一見面就不停噓寒問暖，交際能力實在令人佩服。

而第二家的業務，則是投影片開始播放後，就滔滔不絕的介紹他們的強項，我想他很確定自己要說什麼，只是不太關心客戶想要聽到什麼，整場簡報下來，我反而對他單向表達的能力印象深刻。

第三家廠商的業務，是三家中最「惜字如金」的。他總是用問題來引導一段對話，不斷詢問提案的方向和細節，漸漸把問題聚焦並做出總結，所以客戶說話的時間遠比業務員多。而且，因為他的問題總能直指關鍵核心，我很確定他事前做足充分準備。

我和幾位參與評選的主管一致同意，第一位是公關高手，而第二位則是說話高手。同時，我們也很確定這個專案，要找的是能解決問題、滿足需求的高手。最後，我們選定第三家廠商為合作對象，因為他們才是真正的B2B高手。

從產品知識到問題洞察，業務角色正在轉變

過去許多B2B業務員，習慣把大量時間花在熟背產品型錄、規格與功能差異，認為只要夠熟悉產品，就能展現專業、取得客戶信任。但在今天的市場環境裡，這樣的優勢正在快速消失。當客戶3分鐘就能透過ChatGPT查完競品規格、價格區間與市場評價時，「會背型錄」已不再是競爭力。資訊透明後，客戶真正期待的，不再是有人幫他介紹產品，而是有人能幫他看見問題。

但更現實的是，許多業務在客戶經營上，仍停留在人工整理Excel報表、憑經驗判斷客戶關係的階段。客戶快流失了，往往等到訂單消失才發現；想接觸關鍵人物，也只能靠送禮、勤跑客戶，或刻意裝熟建立關係。這些做法最大的問題，不只是效率低，而是業務角色很容易被市場邊緣化，最後淪為單純的資訊轉述者。

AI時代來臨後，真正高價值的業務角色，反而變得更像企業顧問。未來頂尖業務的價值，不在於知道產品，而在於看懂客戶還沒發現的問題。例如，一家電子製造業客戶，近半年訂單高度集中在單一終端品牌，表面上營收成長，但AI若結合公開財報、供應鏈新聞與產業數據分析，就可能提前看出訂單集中風險、海外政策變動、原物料波動，甚至庫存壓力升高。這時候，真正有價值的業務，不是繼續介紹產品，而是主動提醒客戶未來可能面臨的經營風險。

未來的業務工作，將越來越像數據判讀與商業顧問。AI可以協助企業快速分析營收集中度、預測客戶流失風險、找出交叉銷售機會，甚至自動整理競品情報。但真正能拉開差距的，仍然是人的判斷能力。因為AI可以快速整理資訊，但如何解讀數據背後的商業意義、如何協助客戶做出更好的決策，依然是人類最重要的價值。

【AI提示詞範例】 

1. 產業風險預警：我是一名電子零組件業務，主要客戶為〔公司名稱〕。請分析該公司近一年的財報與供應鏈新聞，列出3個它們可能面臨的經營風險（如訂單過度集中、政策影響或原物料波動），並提供3個我能以「顧問身分」提出的對策建議。
2. 競品分析與破解：客戶目前正同時評估我們與〔競品A〕的〔產品類型〕。請整理〔競品A〕在市場評價中常見的痛點，以及我們的產品相較之下，能如何降低客戶的長期營運風險。
3. 數據洞察摘要：這是一份客戶〔輸入產業類別〕的市場趨勢報告。請幫我提取出3個會直接影響客戶「成本控制」或「競爭優勢」的關鍵數據，以便我能主動提醒客戶提早應對。

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這篇文章 AI時代工作被「一鍵」取代！業務唯有與AI人機協作 才能在B2B市場脫穎而出 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

唐．泰普史考特是世界最有影響力的管理思想家之一，曾準確預言網際網路與區塊鏈的崛起。如今他與科技思想家約瑟夫．布萊德利聯手，揭示下一波科技浪潮：從「生成式AI」邁向「代理型AI」。他們宣示：AI分身時代已經來臨，每個人都將擁有能自主行動、與你價值觀一致的數位分身。

唐．泰普史考特是世界最有影響力的管理思想家之一，曾準確預言網際網路與區塊鏈的崛起。如今他與科技思想家約瑟夫．布萊德利聯手，揭示下一波科技浪潮：從「生成式AI」邁向「代理型AI」。他們宣示：AI分身時代已經來臨，每個人都將擁有能自主行動、與你價值觀一致的數位分身。

（本文選自天下文化出版的《AI分身時代：顛覆職場、教育、醫療、人際關係的人機協作新模式》部分內容，完整內容詳見此）

[caption id="attachment_212394" align="aligncenter" width="755"] 天下文化出版的《AI分身時代：顛覆職場、教育、醫療、人際關係的人機協作新模式》[/caption]

醫療專業人員和科技領袖一直倡導個人化醫療，但是在多數情況下，真正能落實這個理念的工具相當有限。現在，隨著所謂「數位孿生」與AI 健康助理問市，我們終於有機會發揮個人化照護的潛力，藉此提升整體健康，延長健康壽命。

健康養生專家戴夫林・唐納森（Devlin Donaldson ）於2018年中風並確診第二型糖尿病。多年來他苦於傳統療程藥效有限，最終決定求助精準醫療公司Twin Health，尋求轉機。

Twin Health 為唐納森打造代謝系統的虛擬複本，並利用先進AI 工具進行分析，模擬身體在不同治療情境下的反應，然後預測各種治療方式、生活習慣模式，以及不同搭配的成效。透過「全身數位孿生」（whole body digital twin ）技術，Twin Health為唐納森量身制定個人化健康計畫。針對他的獨特需求，仔細擬定飲食調整計畫、運動方案與用藥建議。此外，他還訂閱該公司的持續監測方案，追蹤血糖、心率和活動模式等重要健康指標。

唐納森嚴格遵循這套個人化計畫，代謝狀況與生活品質都有顯著改善。他的血糖波動趨於平穩，精神更勝以往，體重減輕十八公斤，更關鍵的是，低密度脂蛋白（壞膽固醇）、三酸甘油酯和發炎指數也跟著下降。

唐納森執行Twin Health 的健康計畫三年後，成功讓糖尿病獲得緩解。他沒有服用極度熱門的猛健樂（Mounjaro）、胰妥讚（Ozempic）、瑞倍（Rybelsus）和週纖達（Wegovy）等司美格魯肽類藥物（semaglutide），也沒有服用其他糖尿病藥物。他將自己的進步歸功於Twin Health 團隊不間斷的支持，以及在AI輔助下持續調整健康計畫。

數位孿生的潛力遠不止於管理代謝疾病和體重。在心臟科，醫師可以運用數位孿生來模擬藥物對心臟功能的影響，為特定患者找出最有效的治療方案，同時避免不良反應。同樣的，對於氣喘或慢性阻塞性肺病（COPD）這類呼吸系統疾病的患者，數位孿生技術能預測環境因素或藥物變化對呼吸功能的影響，讓病患主動管理病情。

腫瘤科醫師也開始運用數位孿生技術，為癌症病患制定個人化治療方案。根據醫學研究人員的說法，這些數位複製模型可幫助醫師全面了解每位癌症患者的病情，讓醫師能在虛擬環境中模擬、分析並預測癌症的進展和治療效果。為了建立人體的數位孿生系統，AI 工程師必須費心整合病患的各類資訊，包括基因資訊、詳細的腫瘤影像，以及完整的臨床病史。這些龐大的資料集是建立數位孿生的基礎，讓醫療人員能夠在虛擬環境中模擬腫瘤的變化，評估各種可能有效的治療策略。

數位孿生技術也可以幫助病患更了解自己的健康情況。患者能透過視覺化方式看到生活方式和治療方案對身體的影響，促使他們積極參與自身的醫療照護過程。腫瘤科醫師認為，這樣一來病患會更願意遵守個人化治療計畫，進而改善長期健康。

AI 健康同伴與全齡照護

唐納森的故事讓我們看見，數位孿生技術可以提供高度個人化的窗口，讓人們深入了解自己的身體，主動管理自身的健康狀態。不過，AI 分身能做的不只是治病而已。我們正要邁入一個新世界：AI 健康同伴會陪伴我們一起成長，從嬰兒時期到年老，一路守護我們的健康，協助我們預防疾病、管理病情，讓我們在家庭、社區和不同世代之間，活出最精采的人生。

AI 在醫療領域的作用，最早可以從受孕那一刻就開始。AI健康同伴可以協助準父母，分析孕婦的健康資訊、追蹤胎兒發育情況，並提供個人化的產前照護建議。寶寶出生後，AI 助手也能持續提供支援，協助新手父母應對育兒初期的各種複雜問題。

雖然AI 嬰兒監視器無法讓父母每天都睡得安穩，但它能追蹤嬰兒的呼吸和睡眠情況，在潛藏的健康問題演變成緊急情況之前，預先提醒照顧者。像是Owlet 這樣的公司已經推出智慧型襪子，可以監測寶寶的血氧濃度和心率，讓父母更安心。AI 會持續從龐大的資料中學習，因此未來的AI 健康同伴或許能做得更多，例如分辨嬰兒的哭聲是肚子餓、不舒服，還是生病，以確保嬰兒在對的時間獲得需要的照顧。父母再也不用三更半夜打電話向祖母或阿姨求救。

AI 同伴可以追蹤孩子成長時的各項發展指標，例如語言發展和動作技能，甚至量身設計有助於生理與社會心理發展的活動，並即時回饋給家長、提供專屬建議。如此一來，父母就能幫助孩子贏在起跑點。

孩子在青少年階段會面臨特定的健康問題，因為大腦、身體和社交環境都在快速變化。此時，AI 同伴的價值尤其明顯，因為它可以提供私密、不帶任何批判的支持。相較之下，接受傳統的心理諮商或與父母談心時，青少年常因為覺得尷尬或擔心被貼標籤而不敢說出真心話，但AI 同伴提供的私密空間能讓青少年探索自身的情緒、學習調適策略。必要時，AI 同伴也能在孩子出現嚴重問題時，立即通知他們信任的大人或醫療專業人員，適時提供協助。

對於正與氣喘、糖尿病或注意力不足過動症（ADHD）等慢性疾病共處的青少年而言，AI 同伴不僅能協助追蹤症狀、管理用藥時間，還能提供即時的健康建議。像是mySugr 這類糖尿病管理應用程式，就顯示出AI 能簡化複雜的健康管理流程，讓青少年專心過生活，不再被疾病壓得喘不過氣。
成年後，我們通常會把重心轉向維持健康和預防疾病。AI健康同伴能持續監測穿戴式裝置的健康資訊，例如身體活動、睡眠品質與心率等，並提供個人化的運動、飲食與壓力管理建議。

預防保健也是AI 可以大顯身手的領域之一。AI 同伴能分析基因資訊、家族病史與生活習慣，找出有遺傳性疾病風險的人，並建議預防措施。你可能會收到一份專屬的健康計畫，內容包括定期健檢、飲食調整與運動計畫，而且全部都是根據你的基因特質與個人健康資料量身打造。這種主動式健康管理，能在疾病發生前事先預防，既能延長健康壽命，也能降低醫療開支。

人們步入中年後，罹患高血壓、心臟病、癌症等慢性疾病的風險也隨之上升。如同唐納森使用Twin Health 的經驗，AI 健康同伴能協助管理這些疾病，例如分析即時健康資料、動態調整治療計畫，並確保病患遵守醫囑、配合治療。

當人們步入晚年，AI 同伴能監測認知功能、提早發現神經退化疾病的警訊，並建議適合的介入措施，幫助長輩維持思維敏銳度。AI 也能改善長輩與醫療團隊間的溝通效率、預約回診時間，並將關鍵的生理情況即時回報給醫師，確保醫師依據最新、最準確的資訊做出醫療決策。想要在家中安享天年的長輩也能使用AI 裝置，萬一跌倒或發生緊急狀況，AI 裝置就能立即通知照顧者。

（本文選自天下文化出版的《AI分身時代：顛覆職場、教育、醫療、人際關係的人機協作新模式》部分內容，完整內容詳見此）

[caption id="attachment_212394" align="aligncenter" width="755"] 天下文化出版的《AI分身時代：顛覆職場、教育、醫療、人際關係的人機協作新模式》[/caption]

這篇文章 他靠AI複製的「數位分身」逆轉糖尿病 瘦18公斤降壞膽固醇、三酸甘油酯 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

在數位科技、AI 與高齡社會交織的浪潮下，真正困難的從來不是導入新科技，而是組織是否具備承接創新的制度與治理能力。《北醫體系數位創新——從無縫融合轉型到永續》以臺北醫學大學體系為案例，完整揭示一個大型醫療組織，如何從「系統升級」走向「體系重建」，把數位轉型變成可長期運作的治理能力。

在數位科技、AI 與高齡社會交織的浪潮下，真正困難的從來不是導入新科技，而是組織是否具備承接創新的制度與治理能力。《北醫體系數位創新——從無縫融合轉型到永續》以臺北醫學大學體系為案例，完整揭示一個大型醫療組織，如何從「系統升級」走向「體系重建」，把數位轉型變成可長期運作的治理能力。

（本文選自天下文化出版的《北醫體系數位創新：從無縫融合轉型到永續》部分內容，完整內容詳見此）

AI 進入醫療，關鍵不在技術成熟，而在制度是否到位。
北醫在資料、治理與責任邊界明確後，
才讓AI 走進臨床，形塑可被信任的人機協作模式。

清晨七點半，門診剛開始。資深主治醫師陸羽婷（化名）盯著電腦螢幕上的影像報告，系統旁邊則有著一行提示：「此病灶具高風險特徵，建議優先評估。」

她沒有立刻採信，也沒有本能地否定，只是調出原始影像、比對過往紀錄，接著轉頭詢問住院醫師：「你怎麼看？」

這不是人與機器的對抗，而是一種新的工作節奏。

在醫療場域，人工智慧（AI）的建議，被視為一份可討論的參考意見，但最終的判斷，仍然回到醫療專業者身上。整個過程沒有混亂、沒有額外的負擔，因為背後的資料結構、流程規範與責任邊界，早已被事先規範清楚。

在北醫體系（簡稱北醫），AI之所以能夠安穩地進入臨床日常，從來不是因為技術跑得夠快，而是因為制度已經先一步明確到位。

不是AI 有多強，而是體系該先準備好

近年來，AI在醫療領域的應用，逐步從研究實驗走向臨床輔助，影像判讀、病理分析與臨床決策支援，成為最先被驗證的應用場域。然而，真正決定AI能否進入臨床日常的關鍵，往往不在於演算法本身的精準度，而在於醫療體系是否具備承接這些技術的制度設計與資料基礎。

但，要如何拿捏這個「時機」？

資料結構，正是這道命題的關鍵。北醫選擇啟動AI臨床應用的時刻，是那時臨床資料已開始具備一致性結構、清楚的語意與可被治理的狀態，因為唯有當資料從分散的紀錄，成為能被系統性理解、追溯和使用的狀態，AI才能真正進入臨床流程。

隨著HIS 3.0完成跨院整合並進入穩定運行階段，過去分散於各院、各系統中的臨床資料，首次在同一架構下被重新整理和定義，資料品質與可用性出現質變，這些轉變也成為後續所有AI應用鋪設的基礎。

臺北醫學大學數位創發中心主任羅友聲指出，北醫早在幾年前就已嘗試將AI技術導入特定臨床場域，但是在HIS 3.0 之前，長期累積的大量臨床資料，因資料結構不一致、定義分歧、欄位語意無法互通，系統不易運算或驗證。

在這樣的條件下，AI即使具備技術可行性，仍只能停留在研究或展示層級，難以真正進入臨床應用。面對現實，北醫選擇將資源與心力，優先投注於資料整合和架構重整，而非急於導入更多新型工具。

從資料整合走向資料治理

HIS 3.0帶來的關鍵改變，在於資料首次被視為「可治理的對象」。透過跨院一致的資料架構設計，北醫逐步建立起以結構化、標準化與匿名化為核心的資料治理原則。

結構化，是讓原本僅供人工閱讀的臨床紀錄，能被系統理解與處理；標準化，是確保不同院區、不同科別在相同臨床情境下產生的資料，具有一致的語意與欄位定義；匿名化，則是在研究與應用之初，即納入法規與倫理考量，確保資料使用不逾越病人隱私和制度邊界。

制度的價值是讓研發可以永續

這三項原則的建立，讓資料不再只是被動儲存的紀錄，而是可被安全運用的資產。

「數位轉型的關鍵，從來不在於導入多少新技術，而在於是否具備能長期支撐應用發展的制度條件，」臺北醫學大學董事長陳瑞杰多次強調。這裡所指的制度，是涵蓋資料結構、治理流程與責任分工的一整套運作基礎。

若缺乏穩定且一致的資料基礎，即便短期內能透過個別專案展現AI成效，長期仍難以擴散或複製，反而可能在維運、風險控管與臨床負擔上衍生新的問題。

呼應陳瑞杰的說法，臺北醫學大學管理發展中心主任蔡淑暖從制度運作的角度補充：「資料治理的目的並非限制研究，而是讓研究得以長期、穩定地進行。」

在資料結構和規範建立前，每個研究或應用都必須重新處理合規與審查問題，消耗大量行政與溝通成本；治理原則內建於系統跟流程後，研究人員與臨床團隊便能在明確的制度邊界下持續創新，毋須承擔制度不確定的風險，並為建立後續臨床決策支援與人機協作模式奠定基礎。

而在制度與資料基礎逐步到位之後，北醫也開始意識到：AI進入臨床一事，已經不止是技術性的問題，更是制度面的治理課題。

界定適合導入AI 的場域

北醫從一開始就未將AI視為可由個別單位自行嘗試或快速導入的工具，而是將AI納入校級層次整體審視的架構，透過明確的導入流程與治理原則，界定AI在醫療體系中的適用範圍、使用條件和責任邊界。

陳瑞杰的立場十分明確，醫療體系中的任何新技術，一旦進入臨床流程，影響的不只是效率或品質，更牽涉到責任歸屬、病人安全與社會信任。如果沒有一套可以說清楚、被檢驗的制度，即便技術再成熟，也不應貿然導入。

在這樣的思維之下，北醫選擇先立規則，而不是先求亮眼的成果。

如同羅友聲所說：「AI要長期存在於臨床環境，就不能只被視為一次性的技術展示；AI必須能被制度與流程承接，否則每一次應用都將成為新的風險。」

因此，在實務運作上，AI模型的開發與導入，都必須經過校級審核與倫理委員會確認。雖然時間拉長，但讓委員多面向審視，確保其使用目的、資料來源與應用情境，均符合既有醫療與研究規範，就能讓AI的使用從一開始便被放置在可治理、可追溯的框架中。

建立AI 治理原則

除了流程設計，北醫也同步思考資料安全、倫理考量與透明性等AI治理原則，並在既有資料治理與研究規範的基礎上，跟隨實際運作逐步累積、調整這些原則。

對此，蔡淑暖從管理角度指出，制度的核心價值，在於為創新建立一個能被信任、也能被遵循的運作環境；有了界定清楚的AI使用原則，相關決策就能回到制度層次討論，降低對個人判斷與臨時協調的依賴。

臺北醫學大學校長吳麥斯則從醫學教育與專業養成角度分析：「缺乏明確治理框架的AI，很難被納入長期的人才培育與臨床訓練，唯有說清楚AI的角色、限制，並將責任邊界制度化，醫師與醫療團隊才能在理解與信任的前提下，逐步學習如何跟這類工具協作，而非被動接受其輸出的結果。」

最終，透過流程與原則的雙軌設計，北醫所界定的並非「AI能做多少事」，而是「哪些事情適合AI參與」。這種制度先行的思維，讓AI成功納入醫療治理架構中日常評估的一環，也為後續人機協作與臨床應用的實際落地，建立了必要的制度前提。

有效回饋，確保AI 務實可用

在制度與治理框架逐步成形後，北醫隨即面對另一個更貼近臨床現場的核心問題：當AI進入診療流程，究竟由誰負責判斷？又該如何確保其建議能被臨床端理解、接受，並運用？

對此，北醫將AI明確定位為必須經由臨床端參與驗證並持續修正的輔助工具。換言之，專業判斷始終掌握在醫師與醫療團隊手中，而非轉交予系統。

在AI模型實際運作過程中，臨床醫師並非單純的使用者，而是參與模型驗證與持續調整的角色。

羅友聲指出，若AI產出的建議無法回到臨床現場被理解、被質疑、被修正，那麼，這樣的系統即便當下表現良好，也難保證它在中、長期運作時，仍能安全無虞。因此，在推動相關應用時，北醫特別強調臨床回饋機制，確保模型輸出能與實際情境持續對照，而非停留在理論或數據層次。

這種設計，也直接回應了醫療責任歸屬的關鍵議題。

陳瑞杰強調，AI的引入不應模糊醫師的專業責任，反而更需要透過制度設計，清楚界定人與系統各自扮演的角色，「臨床決策最終仍須由具備專業判斷能力的醫師負責，AI的功能在於提供決策輔助與風險提醒，而非取代專業本身。」

讓醫師參與驗證和修正AI

陳瑞杰的核心信念始終如一：唯有在責任邊界清楚、制度規則明確，AI才能真正取得醫師信任，並成為臨床日常的一部分。

蔡淑暖則從組織運作的角度補充，人機協作並非單靠技術導入就可以自然形成，而是需要反覆調整制度與流程，讓新工具能被納入既有的專業文化中，「當醫師被賦予參與驗證和修正的角色，而非僅是被動接受系統建議，對AI的理解與接受度往往會隨之提升，進而降低臨床現場的排斥和不安。」

吳麥斯則進一步指出，這種人機協作模式，也有助於醫學教育與專業養成的長期發展。

他強調，未來醫師所面對的臨床環境，勢必是各類智慧工具紛陳，關鍵不在於「是否使用」，而在於是否具備理解與駕馭這一些工具的能力。透過讓醫師實際參與模型驗證和實務修正，北醫不僅解決當下的臨床問題，更為下一世代醫療專業建立新的工作模式。

從北醫的策略來看，AI並未被賦予超越專業的地位，而是被嵌入一套以醫師為核心的決策結構之中。這樣的人機協作，不是削弱專業，而是透過制度設計，讓技術成為支持專業判斷的工具，也為後續AI在更多臨床場域的應用，建立可以被複製的運作模式。

選擇成熟、可控的場域做為落點

在資料治理、導入流程與臨床責任逐步釐清後，另一個關鍵問題浮現：在既有制度前提下，AI應該被放進哪些臨床節點，才能夠發揮實質的輔助價值，同時不干擾既有的專業判斷與診療流程？

北醫所設定的原則是，選擇臨床特性相對成熟、風險可控的場域切入，例如：病理判讀、醫學影像分析、用藥風險預測、臨床決策支援系統（Clinical Decision Support System, CDSS）等。

羅友聲說明，這些場域具備幾項共同特徵：累積了長期的臨床資料，結構相對明確、輸出的結果多半能被清楚理解與驗證，醫師可在既有診療流程中，自主決定是否採納相關建議。

換言之，AI提供的資訊，主要是輔助判斷或風險提示，而非直接取代醫師的專業決策。

將AI 定位為輔助判斷工具

從制度層面來看，這個機制是治理思維所衍生出來的自然結果。

陳瑞杰強調，AI要進入臨床，必須放在一個不模糊責任、不破壞流程的位置，相較於高風險、需要即時決策的臨床處置，病理與影像等輔助判讀場域，更適合做為檢驗人機協作是否能在現實情境中穩定運作，讓北醫得以在不放大臨床風險的前提下，逐步累積實務經驗。

這也正是在前述虛擬案例中，陸羽婷所展現的工作模式。判讀影像時，系統會標注具高風險特徵病灶，醫師再結合病人病史和臨床表現進行綜合判斷，決定是否採納該建議。

除此之外，在用藥風險預測與臨床決策支援系統的應用上，北醫同樣遵循這套邏輯。

AI所提供的資訊，主要做為提醒與支持，協助醫師在繁複的臨床資訊中，辨識潛在風險，而非取代醫師對於病人整體狀況的判斷。

「這類系統的價值，不是告訴醫師該怎麼做，而是協助醫師在有限時間內，看見原本可能被忽略的訊號，」蔡淑暖說明，只要決策權仍清楚掌握在人員手中，AI的建議就不會剝削專業，反而有助於提升整體決策品質。

從醫療體系長期發展來看，吳麥斯進一步指出，當AI被嵌入既有流程，而非凌駕於流程之上，醫療團隊才能在實務中逐步理解、信任新工具，進而形成可被傳承與複製的工作模式，「這不僅有助於當前臨床應用的推進，也為未來更多跨領
域合作與智慧醫療發展，奠定穩固基礎。」

回顧北醫的實踐經驗，可以看見一個清楚的脈絡：AI應用場域的選擇，本身就是一種治理行為，唯有在制度與角色皆已清楚界定的前提下，AI才能被適當地放進臨床流程中，成為支持專業的工具，而非造成干擾。也正由於有了這樣的安排，才讓北醫得以在穩健前進的同時，為下一階段更深化的研究與創新，保留充足的彈性與空間。

從輔助決策到新知識生成

當AI在臨床中的角色逐步被界定為輔助工具，並透過制度與流程穩定嵌入日常運作，此時北醫開始思考一個更長期的問題：在資料治理與AI應用皆趨於成熟的情況下，這套體系最終能為醫療帶來什麼樣的改變？

羅友聲指出，現階段AI在臨床上的應用，仍然集中於風險提示與決策支援，其核心價值在於協助醫師更有效率地處理既有資訊。

然而，當資料結構與研究規範持續累積，AI的角色有機會從「輔助判斷」延伸至「支持知識生成」，成為疾病研究與臨床新知探索的重要工具。驅動此一轉變的因素，除了AI模型技術突破，資料品質、治理制度與研究文化的同步成熟也是關鍵。

從應用導入到知識創新

面對快速發展的AI技術，陳瑞杰提醒醫療體系，必須保持足夠的耐心與節制，在制度尚未穩固前，過度追求創新成果，有可能反而削弱體系對新技術的信任。循序建立可被驗證、可被複製的應用基礎，才有助於未來在疾病機制研究、族群健康分析等更高階議題上，逐步累積可信賴的研究能量。

蔡淑暖則從管理與組織角度分析指出，當資料治理與AI研究，從特殊專案成為體系日常運作的一部分，醫療機構才能真正邁入以知識創新為導向的下一階段。她認為，制度的價值在於讓新知探索能夠承接既有規範與經驗，不必每一次都重新起步，得以持續向前推進。

吳麥斯指出，當臨床實務、資料治理與AI研究逐漸形成一種正向循環後，未來的醫療專業訓練，將不再只是學習如何使用工具，而是著重培養如何在制度與科技共構的環境中，提出問題、驗證假設並產生新知，並持續產生可被體系吸收的新知能力。

讓AI 應用走得更穩、更深

在制度與治理條件逐步成熟後，北醫開始讓AI在明確的制度與流程框架下進入臨床運作，它的使用方式、責任歸屬與決策角色，都能被既有的醫療體系理解並納入日常實務。

透過明確的流程設計與責任界定，AI得以在不干擾專業判斷的前提下，發揮輔助功能，並隨著實務經驗的累積，逐步延伸其在臨床輔助與研究應用上的可能性。

更重要的是此一制度性基礎，也為後續醫療服務向院外與社區擴展，保留了穩定且可延續的發展路徑。

（本文選自天下文化出版的《北醫體系數位創新：從無縫融合轉型到永續》部分內容，完整內容詳見此）

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即便從天才輩出的科技業人才標準來看，哈薩比斯仍是異數。他5歲就成為西洋棋神童，17歲共同創作出熱銷百萬的電玩遊戲，隨後進入劍橋大學電腦科學系就讀，跨界取得神經科學博士學位。為了揭開生物學與物理學的奧祕，他與志同道合的夥伴創立DeepMind，要打造一種能夠像人類一樣思考、推理、學習的智慧機器。為了得到更多算力支持，他接受Google的收購以加速研究進展。自此，他擁有改變的影響力，領導Google的人工智慧研究，以AlphaGO打敗世界棋王，催生能與ChatGPT一爭高下的Gemini，更以AlphaFold研究摘下諾貝爾化學獎桂冠。

即便從天才輩出的科技業人才標準來看，哈薩比斯仍是異數。他5歲就成為西洋棋神童，17歲共同創作出熱銷百萬的電玩遊戲，隨後進入劍橋大學電腦科學系就讀，跨界取得神經科學博士學位。為了揭開生物學與物理學的奧祕，他與志同道合的夥伴創立DeepMind，要打造一種能夠像人類一樣思考、推理、學習的智慧機器。為了得到更多算力支持，他接受Google的收購以加速研究進展。自此，他擁有改變的影響力，領導Google的人工智慧研究，以AlphaGO打敗世界棋王，催生能與ChatGPT一爭高下的Gemini，更以AlphaFold研究摘下諾貝爾化學獎桂冠。

（本文選自天下文化出版的《無限機器：Gemini推手哈薩比斯的超級智慧長征》部分內容，完整內容詳見此）

2013年7月7日，週日。米赫坐在他倫敦的公寓裡，觀看溫布頓網球公開賽男單決賽。「我當時緊張到幾乎不敢看，」米赫如今仍記憶猶新。他很喜歡英國的黑馬選手安迪．莫瑞（Andy Murray），每次看到莫瑞的對手、頭號種子諾瓦克．喬科維奇（Novak Djokovic）又得下一分，他都不禁皺眉。「在溫網決賽，每一分都很重要，」米赫激動的回憶。「我經常得把目光移開，」他補充說道。

為了緩解緊張的情緒，米赫不時起身走到筆記型電腦旁，敲敲鍵盤，重整畫面，看看他的雅達利AI代理在做什麼。AI的一大優點就在於，就算週末你沒上班，系統還是會很認真的繼續訓練。

米赫的AI代理正在自己玩一款球拍遊戲《乓》（PONG），這是雅達利推出的首款遊戲。雅達利創業之初的商業模式，是在酒吧裡安裝遊戲機。而既然安裝在這種通路裡，《乓》就必須簡單到連醉漢也能輕鬆上手。

米赫的代理雖然訓練得很認真，表現還是糟糕透頂，偶爾才能僥倖贏下一分。一般來說，它都會以0比21慘敗。典型的一個回合會這樣發展：球穩穩的朝著畫面上某個方向前進，而AI代理的球拍卻在完全不同的區域，漫不經心的晃來晃去。這套系統就像一個小小孩，一直在網球場邊繞圈圈，沉浸在自己的幻想世界；而父母則是專心在練上旋球。只有在很偶爾的情況下，小小孩才會不小心伸出球拍，誤打誤撞碰到球。

看了占滿整個螢幕的AI代理表現統計數據之後，米赫又把眼光轉回莫瑞；此時莫瑞正占上風。但看到喬科維奇可能要破發，米赫又遮上眼睛了。所以他乾脆再度起身到電腦前，敲了敲鍵盤，看了看螢幕上的統計數據，但這次卻有了出乎意料的發現。他的AI代理剛剛又輸掉一局，但這次的比數是4比21。要用隨機亂玩的方式贏下四分，在統計上的機率微乎其微。

米赫頓時興奮起來，把畫面從統計數據切到《乓》的即時遊玩實況。他想親眼看看，這四分究竟是名副其實，還是計分系統某個漏洞造成的假象。

米赫看著球在螢幕上劃出軌跡。這次彷彿有某種魔法，讓代理將球拍往球的方向移動。接下來的幾個回合也是如此：代理會去追著球跑，但還不是每次都能接到。突然間，原本完全不懂事的小小孩，變得像是已經長到八歲，正在上第一次的網球課。

2013年12月，米赫出現在內華達州西部的哈拉斯太浩湖賭場飯店（Harrah’s Lake Tahoe Hotel & Casino）。他不是來賭博，而是這裡正在舉辦神經資訊處理系統大會（Conference on Neural Information Processing Systems，NIPS），這是全球規模最大的機器學習盛會。米赫身穿灰色毛衣，袖子捲到手肘，站在一間擠得水洩不通、應該過不了消防要求的會議室最前方。

這場演講堪稱是DeepMind的登場派對。在成立的頭三年，這家公司一直保持低調：官網只有一片黑色背景、公司品牌標誌，此外別無資訊。但現在這家公司有了令人興奮的成果得以呈現在世人面前：他們最近命名為「深度Q網路」（Deep-Q Network）的系統，圈內人簡稱DQN。這套網路的成就已在學界悄然流傳，引得各方教授與業界龍頭紛紛前來一探究竟。

米赫向聽眾展示一連串投影片，最後的高潮是幾部影片，顯示他的AI代理如何以驚人的精準度駕馭雅達利的遊戲。在《海底救人》（Seaquest）裡，AI代理先是連續擊沉數艘敵方潛艇，接著浮出水面補充氧氣，再回到水下繼續攻擊。在《太空侵略者》（Space Invaders）裡，AI代理懂得鎖定能得到五倍分數的敵方母艦，不只是忙著消滅小兵。而在拳擊遊戲中，AI代理則會把對手逼到擂臺的邊繩，讓對方無處可逃。

那場拳擊遊戲的示範，引來全場陣陣笑聲。這或許讓人覺得有些弔詭；畢竟AI社群時不時就有人對「魔鬼終結者」式的AI風險大表憂慮，但現在觀眾看著DQN展示的殘酷暴力，卻是一片樂呵呵。然而，最精彩的壓軸影片還是《打磚塊》：玩家需要用球拍將球擊向磚牆，將磚塊逐漸擊碎。但AI代理已經摸索出那項能以最高效率獲勝的經典祕訣：先在磚牆上打出一條隧道，接著將球送過隧道，讓球在牆後不斷反彈，玩家根本無須操作，就能消掉許多磚塊。

「全場頓時鴉雀無聲，」西爾弗回憶。「雖然是同一套AI代理，但面對每一款遊戲時卻學會採用完全不同的技巧。大家都被震懾住了。那正是轉捩點。」

回顧這場勝利，西爾弗注意到哈薩比斯從Elixir工作室以來已經有了很大的進步。這兩次創業，哈薩比斯都曾宣示要達成無比高遠的目標；但在DeepMind，他還找出一道通往目標的階梯。經營Elixir工作室時，他直接讓全公司投入製作史上最複雜的電玩，卻因為過度擴張而慘遭失敗。而在經營DeepMind時，雖然最終目標更加遠大，但哈薩比斯這次懂得逐步打造整個科學團隊，過程中也先讓團隊成員自由摸索，而不是一開始就定下嚴苛的目標。等到整個團隊組建完成，哈薩比斯又展現出卓越的判斷力。他之所以選擇用雅達利的遊戲作為挑戰，正是因為看準了融合深度學習與強化學習的時機已經成熟。於是，這次的結果成就了另一次的「ImageNet時刻」，而且還不只是在視覺辨識領域，更已跨至AI代理。

（本文選自天下文化出版的《無限機器：Gemini推手哈薩比斯的超級智慧長征》部分內容，完整內容詳見此）

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