2026年10月3日 星期六

Enterprises cultivate talent quickly

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Palantir  CEO Alex Karp launched a program called the "Meritocracy Fellowship."

They directly provide approximately $5,400 per month in stipends to teenagers not yet in college, along with benefits and resource support—a high-salary training program!

The acceptance rate is extremely low.

The previous program attracted over 700 top students, but only fewer than 20 were accepted—a lower acceptance rate than some prestigious universities!

One student even tore up his Brown University acceptance letter and resolutely enrolled at Palantir.

These 18-year-olds don't attend expensive university classes. During the day, they code and work as interns on real-world military and enterprise-level AI projects; in the evenings, between two algorithm sprint sessions, they gather to study Plato, ancient Greek philosophy, and political science.

Alex Karp calls this training system the "Palantir Diploma."

Palantir executive Jordan Hirsch was remarkably candid with the media: "In the past, seeing an Ivy League diploma meant you knew this person was definitely capable. But now, that piece of paper guarantees nothing except that they're burdened with hundreds of thousands of dollars in tuition debt."

Does this seem to be a direct challenge to the US student loan system?

This is a civilizational reconstruction in progress.

Why do tech giants prefer to build their own talent from scratch rather than hire graduates from prestigious universities?

The reason is simple: the university system, this "academic-industrial complex," has become completely out of touch with the times.

For decades, corporations entrusted universities with their most sacred mission: to select and cultivate the brightest and most creative minds for society. Today, however, this system has been betrayed.

What's happening at top universities today?

Prestigious universities are rife with severe "grade inflation"—as long as assignments are submitted on time, high scores abound; curricula are outdated, failing to keep pace with the rapid evolution of the AI ​​era, still teaching frameworks from five years ago; admissions standards are squeezed out by various opaque mechanisms, while true core competencies are marginalized.

Paul Graham saw this clearly: Academic meccas, meant to cultivate free thinkers, are now mass-producing "standard parts"—arrogant individuals incapable of solving even practical engineering problems.

For tech companies, recruiting graduates from top universities is like opening a blind box:

The outer packaging is incredibly glamorous, adorned with the emblem of a century-old prestigious university; inside is a "highly educated giant baby"—someone who paid $300,000 in tuition, wrote hundreds of pages of academic papers, yet can't even configure a basic API interface.

Faced with such an outdated system that has betrayed its mission, entrepreneurs have made choices most in line with their own DNA. Rereading Ayn Rand's *The Fountainhead* will help you understand what's happening in Silicon Valley today.

When builders face a corrupt and rigid old system, they don't waste time trying to persuade or reform it. They build a new building right next to the old one.

Just as Musk didn't sit there waiting for NASA to wake up, but instead founded SpaceX;

He didn't try to persuade traditional media, but instead bought Twitter. Today, tech giants no longer try to lecture universities; they're taking over where universities have abandoned their mission.

To better understand how Palantir's "corporate university" works, consider this analogy:

Traditional university computer science departments teach how to derive data structures on a blackboard, spending two weeks writing a simple bubble sort algorithm. Palantir's "high school diploma program," however, throws 18-year-olds into the real battlefield.

For example, a company might receive an urgent project for a multinational supply chain or defense AI, requiring it to extract billions of fragmented data points from dozens of outdated databases and perform real-time analysis and predictions using AI models.

On their first day at the company, these 18-year-old high school graduates don't attend introductory lectures; they're immediately assigned the role of "Forward Deployed Engineer." They face the wrath of real customers, chaotic low-level code, and systems that could crash at any moment. In practice, they learned how to organize chaotic data within 48 hours and how to quickly locate bugs when AI models exhibit hallucinations.

Even more remarkable were their philosophy classes. Many people don't understand: programming is just coding, why read Plato?

Plato: Why read me?

Because in the AI ​​era, the technical barriers to programming are being rapidly blurred by large models. AI can generate hundreds of lines of Python code in seconds, but it doesn't know "why write this code" or "what ethical and political consequences this code will have."

Alex Karp, himself a PhD in philosophy from the University of Frankfurt, understands all too well: the top talents of the future will not be mere coders, but "modern generalists" who can code, think deeply, solve real-world problems, and question the ethics of technology.

In fact, Palantir is not the only company bypassing universities.

Look at the tech industry over the past few years: giants like Google, Apple, IBM, and Accenture have quietly eliminated the mandatory "four-year university degree" requirement for a large number of tech jobs. Ten years ago, Peter Thiel launched the "Thill Scholarship," giving $100,000 to dropouts to start businesses, which was ridiculed online as arrogant heresy. Today, directly recruiting high school graduates and establishing "corporate universities" has transformed from heresy into standard talent strategies for tech giants.

Data from polling agencies shows that in the United States, public trust in traditional institutions and media has plummeted to a historic low of 28%. People have finally realized that an expensive university degree is no longer a guarantee of upward social mobility, but rather more like a "lifetime education rent" paid annually.

Everywhere you hear pessimistic pronouncements that "traditional schools are doomed." But in my view, the truth is quite the opposite.

It's not education itself that's dying; it's the bureaucratic system that hijacked education and profited from selling diplomas.

The true schools of learning—the intellectual exchange of the ancient Athenian academies, the craftsmanship passed down in Renaissance master workshops, the practical guilds of the Middle Ages—are being reborn in Silicon Valley offices, carried by tech giants.

This new type of "corporate school" has no exorbitant tuition debt, no rigid dogmatism, only the most rigorous real-world elimination and the freest release of talent.

Universities have held the ultimate power of talent selection for centuries, but entrepreneurs have shattered that facade in less than a decade.

It's time for universities to wake up and sell "degree futures" based on their century-old reputations. When the brightest young people realize that it's better to work for top tech companies and gain real experience than to spend hundreds of thousands listening to professors read PowerPoint presentations, the walls of academia crumble.

This great reconstruction has only just begun. The next fifty years belong to those who dare to tear up diplomas and create value in the real world.

 企業培養速成人才

Palantir老闆Alex Karp推出了一個名為「精英主義獎學金」(Meritocracy Fellowship)的計畫。

他們直接給還沒入大學校門的少年每月約5400美元的津貼,加上福利和資源支持,高薪訓人!

Palantir老闆Alex Karp

錄取率很低

上一期計畫吸引了700多位學霸報名,最後只錄取了不到20名,錄取率比有些名校還低!

其中有一位,直接撕掉布朗大學的錄取通知書,毅然決然跑去Palantir報到。

這群18歲的年輕人不上高昂的大學課,白天直接在真實的軍工與企業級AI項目中敲代碼、做實習工程師;到了晚上,在兩次算法衝刺的間隙,他們圍坐在一起研讀柏拉圖、古希臘哲學和政治學著作。

Alex Karp管這套培養體系稱為「Palantir文憑」。

Palantir的高管Jordan Hirsch面對媒體極其坦白:“在過去,只要看到一張常春藤文憑,你就知道這個人肯定OK,但現在,那張紙除了代表他背了幾十萬美元的學費債務之外,什麼也保證不了。”

這好像是在針對美國的貸款上學制度麼?

這是一場正在發生的文明重構。

為何科技巨頭們寧可自己從零養,也不願意要名校畢業生?

原因很簡單:大學這套“學歷工業複合體”,已經徹底跟時代脫節了。

過去幾十年,企業把最神聖的使命託付給大學:幫社會挑選並培養最聰明、最有創意的頭腦。然而今天,這套系統已經被背叛了。

現在的頂尖大學裡發生了什麼事?

名校充斥著嚴重的「成績通膨」──只要按時交作業,高分滿天飛;課程設定跟不上AI時代的飛速演進,還在教著五年前的陳舊框架;招生標準被各種不透明的機制擠佔,真正的硬核能力反而被邊緣化。

保羅‧葛理翰看透這點:本該培養自由思考者的學術聖地,如今卻在批量生產帶著高傲姿態、卻連實際工程問題都解決不了的「標準件」。

對科技公司來說,招募名校畢業生就像在抽盲盒:

外包裝極為華麗,印著百年名校的校徽,打開一看,裡面裝著一個花了30萬美元學費、寫了上百頁學術論文,卻連基本的API介面都配置不好的「高學歷巨嬰」。

面對這樣一個背叛了使命的舊系統,企業家們做出了最符合他們基因的選擇。重讀安·蘭德的《源泉》,你就會明白當下的矽谷在發生什麼。

當建構者面對一個腐朽僵化的舊體制時,他們絕不浪費時間去說服它、改革它。他們在舊建築的旁邊,直接蓋一棟新樓。

就像馬斯克當年沒有坐在那裡等NASA醒悟,而是創立了SpaceX;

他沒有試圖說服傳統媒體,而是直接買下了Twitter。

今天,科技巨頭們不再試圖向大學喊話,他們直接在大學放棄使命的地方,取代大學行事。

為了讓大家更容易理解Palantir這套「公司大學」是怎麼運作的,我們可以舉個形象的例子。

傳統大學的計算機系,教的是怎麼在大黑板上推導數據結構,讓你花兩週時間寫一個簡單的冒泡排序;而Palantir的“高中文憑班”,直接把18歲的學生推到了真實戰場。

例如,公司接到一個跨國供應鏈或防務AI的緊急項目,需要把分散在幾十個老舊資料庫裡的幾百億條亂七八糟的資料抓取出來,用AI模型進行即時分析和預測。

18歲的高中生進公司第一天,不是去聽緒論課,而是直接擔任「前線部署工程師」(Forward Deployed Engineer)。他們要面對的是真實客戶的怒火、混亂的底層程式碼和隨時可能崩潰的系統。他們在實踐中學會如何在48小時內把混亂的資料治理得井井有條,如何在AI模型出現幻覺時快速定位Bug。

更妙的是他們的哲學課。很多人不理解,程式設計就編程,讀柏拉圖幹嘛?

柏拉圖:讀我幹嘛?

因為在AI時代,寫程式的技術門檻正被大模型迅速抹平。 AI可以幾秒鐘產生幾百行Python程式碼,但AI不知道「為什麼要寫這段程式碼」、「這段程式碼在倫理和政治上會帶來什麼後果」。

Alex Karp本身就是法蘭克福大學的哲學博士,他太清楚了:未來的頂級人才,絕對不是只會敲代碼的“碼農”,而是能敲代碼、能深度思考、能解決真實問題、還能對技術倫理提出質疑的“現代通才”。

其實,繞過大學的絕不僅僅是Palantir一家。

看看過去幾年的科技圈:Google、蘋果、IBM、埃森哲等巨頭,早已悄悄取消了大量科技職缺的「四年制大學學位」硬性要求。十年前,彼得·蒂爾推出“蒂爾獎學金”,給退學的年輕人發10萬美元創業,當時全網都笑他是狂妄的異端;而到了今天,直接招高中生、自己開辦“企業大學”,已經從異端邪說變成了科技巨頭們的標準人才戰略。

民調機構的數據顯示,在美國,民眾對傳統機構和媒體的信任度已經跌至28%的歷史冰點。人們終於看清了:昂貴的大學文憑,不再是通往階級躍遷的保票,而更像是一種按年繳納的「​​終身學歷租金」。

到處都能聽到「傳統學校要完蛋了」的悲觀論調。但在我看來,事情的真相恰恰相反。

死的絕不是教育本身,死的只是那些劫持了教育、靠賣文憑割韭菜的官僚體系。

真正的學校——古希臘雅典學園裡的思想碰撞、文藝復興時期大師工坊裡的手藝傳承、中世紀師傅帶徒弟的實戰行會——正在以科技巨頭為載體,在矽谷的辦公室裡浴火重生。

這種新型的“企業學校”,沒有高昂的學費債務,沒有僵化的教條主義,只有最嚴苛的實戰淘汰和最自由的天賦釋放。

大學擁有幾個世紀的時間來壟斷人才的終審權,但創業家只花了不到十年,就把這塊牌坊拆得稀碎。

那些還在靠著百年名校光環賣「學歷期貨」的高校,是時候清醒了。當最聰明的一群年輕人發現,與其花幾十萬去大學聽老教授念PPT,不如直接去頂尖科技公司拿高薪打真軍,大學的城牆就已經轟然倒塌。

這場偉大的重建才剛開始。未來的五十年,屬於那些敢於撕掉文憑、在真實世界裡製造價值的人。

2026年10月2日 星期五

台灣簡史

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台灣現況:在台灣約2,300萬的總人口中,隨國民黨政府遷台的「外省人」及其後代,占總人口比例大約為 10% 至 13%。以 2,300 萬人口進行折算,其人口總數大約在 230 萬至 300 萬人之間。

以下為歷史與統計數據的詳細拆解:

1. 歷史移入人口基數

在 1945 年至 1950 年代初期,隨國民黨中央政府撤退來台的軍民、公教人員與眷屬,學界根據解密檔案與人口普查重估,實際移入人數約在 102 萬至 120 萬人之間(過去常有 200 萬人的概括說法)。

2. 官方最後一次籍貫統計

中華民國政府於 1990 年進行了最後一次包含「戶籍籍貫」的人口普查:

• 外省籍人口登記數: 2,695,080 人。

• 當時占總人口比例: 大約 13%。

自 1992 年《戶籍法》修改並廢除身分證與戶籍上的籍貫登記後,官方不再針對「本省/外省」或特定政黨後裔進行血統與人口統計。

3. 當前的族群認同現況

隨著近幾十年來台灣社會的族群通婚(俗稱「芋仔蕃薯」)以及世代交替,目前在台灣出生、屬於隨軍遷台的第二代、第三代甚至第四代後裔,多數已在日常生活中淡化了省籍界線:

• 血統交融: 許多人同時擁有本省與外省的血統,兩者已不易純粹分辨。

• 身份認同: 根據歷年學術機構(如X大選舉研究中心)的調查,目前台灣已有超過 80% 以上的民眾在自我認同上傾向為「台灣人」。

截至2026年中旬,台灣的外籍與陸港澳配偶(新住民)總人數已超過 62.1 萬人;若包含其子女(新二代),整體新住民家庭總人口已突破 100 萬人。

台灣外籍配偶(含陸港澳)的人數與後代最新統計與分布概況如下:

一、 在台外籍及陸港澳配偶(新住民)人數

根據內政部移民署截至2026年7月的最新統計,台灣歷年累計的跨國境配偶總數為 621,408 人。

1. 歷年累計原屬國籍前五名

大眾常誤以為越南籍配偶最多,但若將中國大陸及港澳地區一併計入,中國大陸籍(陸配)始終高居榜首:

• 第一名:中國大陸 ── 369,616 人(占比 59.44%)

• 第二名:越南 ── 127,958 人(占比 20.58%)

• 第三名:印尼 ── 33,476 人(占比 5.38%)

• 第四名:香港及澳門 ── 23,992 人(占比 3.86%)

• 第五名:菲律賓 ── 13,283 人(占比 2.14%)

(其餘如泰國、日本、柬埔寨、韓國及歐美等其他國家合計約占 8.58%)

2. 近年跨國婚姻新趨勢

• 單年登記反以越南最多:雖然歷史累計是陸配最多,但若看單一年度(如2025年),新登記結婚的非本國籍配偶中,越南籍(6,427人)居冠,高於中國大陸的 5,170 人。

• 男性配偶比例顯著上升:傳統印象多為「外籍新娘」,但近年「台灣女性+外籍男性」的組合增加。2025年的非本國籍配偶中,男性已占 30.3%(5,863人),男女差距正持續縮小。

• 縣市分布:目前尚未歸化取得國籍的外籍配偶中,以新北市居住人數最多(約占20.8%),其次為桃園市及台北市。

二、 外配後代(新二代)人數與現況

隨著跨國婚姻在台灣發展超過30年,早期的「新二代」多已成年,目前在學人數與結構也產生了變化:

1. 在學總人數

依據教育部最新公布的113學年度(2025年底發布)統計,全國幼兒園至大專校院的新住民子女學生總數為 26.5 萬人,占全台灣學生總數的 6.7%。

2. 教育階段的「結構轉移」

因台灣整體少子化及跨國婚姻高峰期移轉,新二代在各教育階段呈現明顯的「消長」:

• 國中小階段遞減:因早期跨國通婚潮(2000-2005年)的新二代皆已長大,幼兒園、國小及國中的在學新二代人數正逐年減少。

• 大專院校人數大增:目前新二代正大量步入高等教育階段。近幾年大專校院的新二代學生數已突破 8.9 萬人(5年間大幅增加超過 5 萬人),逐漸成為台灣未來高等人才與社會菁英的新力量


從成都出來的AI 教母—李飛飛

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出生資訊: 1976 年 7 月 3 日(50歲),中國北京

獲獎記錄: 伊麗莎白女王工程獎、 美國計算機協會會士

配偶: 西爾維奧·薩瓦雷斯

學歷: 加州理工學院 (2005 年)、 普林斯頓大學 (1995 年–1999 年)、 Parsippany High School、 成都七中(成都中學)

以下為轉載文章:

「AI 教母」李飛飛將出任超微首席科學家。現年 50 歲的她,在中國出生長大,母親家族與國民黨有牽連。她 15 歲到美國時幾乎不會講英文,如今與黃仁勳、蘇姿丰並列為 AI 時代重量級人物。

美國半導體公司超微(AMD)日前宣布,將以82億美元(約新台幣2,591.2億元)併購新創公司World Labs,延攬該公司共同創辦人李飛飛(Fei-Fei Li)出任AMD執行副總裁暨首席科學家,未來直接向台裔AMD董事長兼執行長蘇姿丰(Lisa Su)報告。

美國媒體解讀,這是超微押注實體AI(Physical AI)的重要一步。所謂實體AI,讓AI不只在螢幕裡回答問題,而是能理解真實世界,在真實世界裡感知、判斷、行動。

無論是機器人還是自動駕駛技術,都與實體AI有關,李飛飛長年研究的「空間智慧」(spatial intelligence),正是實體AI發展的重要技術之一。

2025年底,時代雜誌把「AI的建築師」(Architects of AI)選為2025年年度風雲人物,封面集結8名塑造AI革命的關鍵人物,包括輝達執行長黃仁勳、超微執行長蘇姿丰、特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)、OpenAI執行長阿特曼(Sam Altman)、Meta執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)等,李飛飛也在其中。

過去20年,李飛飛的研究從「讓機器看懂圖片」,一路走向「讓機器理解真實世界的立體空間」。她最具代表性的研究ImageNet,也成為後來機器「深度學習」這項技術快速發展的重要基礎。

李飛飛在北京出生、成都長大。《洛杉磯時報》在2023年的一篇人物報導介紹,她在中國成長於中產階級家庭,但母親因家族的政治背景,與「戰敗的反共國民黨」(the defeated anti-Communist Kuomintang party)有所關連,發展受到限制。

報導指出,1989年天安門事件發生那年,李家已開始規劃移民。1992年,15歲的李飛飛赴美,在紐澤西州展開新生活。

科技媒體《連線》(Wired)報導,她到美國第2天,父親就帶她到加油站,要她向修車師傅說明車子出了什麼問題;她當時英文能力有限,只能靠比手畫腳溝通。兩年後,她已能替父母擔任翻譯,形容自己成了父母的「嘴巴和耳朵」。

李飛飛後來考上普林斯頓大學,取得近乎全額獎學金,主修物理。大學期間,她週末仍會回家幫父母經營乾洗店。

普林斯頓畢業後,她前往加州理工學院攻讀博士。她開始把原本對物理世界的好奇,轉向「人類如何看見、理解世界」,研究也逐漸跨入電腦運算與神經科學,一路走向電腦視覺領域,探討「機器能不能像人一樣,逐步理解眼前的世界」。

2007年前後,李飛飛投入電腦視覺研究,當時多數研究者著重改進演算法,她提出不同的思考途徑:問題不在機器夠不夠聰明,而是「機器看過的世界太少」。

李飛飛團隊從網路蒐集大量圖片,建立數以萬計的物件分類,再透過人工標註,讓機器從大量圖片中學習辨識真實世界。

她由此建立ImageNet,這是一套蒐集並分類大量圖片,供研究人員訓練與測試電腦影像辨識能力的資料庫。2009年推出時,ImageNet並沒有立刻引起轟動,當時人工智慧仍是相對冷門的研究領域。

2012年,ImageNet成為「深度學習」技術突破的重要舞台。所謂深度學習,就是讓電腦接觸大量資料後,自行學習其中的特徵與規律。多倫多大學辛頓(Geoffrey Hinton)團隊利用ImageNet訓練神經網路AlexNet,大幅提升影像辨識準確率,也讓深度學習開始受到科技界高度重視。

李飛飛近年從學界進一步延伸到AI產業。她先後獲電機電子工程師學會(IEEE)「黃煦濤紀念獎」(PAMI Thomas S. Huang Memorial Prize)、英特爾終身創新成就獎,並與辛頓、黃仁勳等人共同獲伊麗莎白女王工程獎(Queen Elizabeth Prize for Engineering)。

李飛飛共同創辦World Labs後,把研究重心從電腦視覺推向「空間智慧」,這項技術能從圖像、影片與文字中模擬出3D立體環境。路透社指出,World Labs的研究可讓超微更早掌握新一代AI需要什麼樣的運算能力,進而影響未來晶片、軟體與系統的技術布局。

路透社財經評論分析,蘇姿丰這筆82億美元押注,意在讓超微從晶片供應商進一步整合軟體與AI模型,搶進機器人等新一代AI市場;如果策略奏效,有助縮小與輝達的獲利能力差距;李飛飛將以首席科學家身分,參與超微下一代AI技術布局。

Ai後的教育

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轉載2023文章

AI浪潮下孩子還要上學嗎?世界權威、母親李飛飛:教育是這四重點

全球因ChatGPT發布,讓生成式人工智慧的應用成為熱議話題。面對革命性的AI技術,有人興奮地積極擁抱,有人焦慮地憂心工作難保,也有人期待之餘,懼怕著這項強大的技術帶來的種種問題。那麼,當AI碰撞上文學與教育,作家龍應台和AI專家李飛飛各自又是怎麼解讀呢?李飛飛同時作為一位AI專家、教授和母親,也不忘關懷AI技術所產生的倫理問題。當人們在擁抱AI技術的同時,該如何看待AI在各方面的衝擊?

李飛飛作為美國史丹佛大學資訊科學首任紅杉講席教授,同時是史丹佛以人為本的人工智慧研究院(Human-Centered Artificial Intelligence Institute)院長,曾獲Google邀請,接下Google雲端事業的副總裁一職,過去也擔任推特獨立董事,擁有橫跨學術界和業界的多元經驗。

如果AI使用在文學會有什麼影響?以下為對談紀要:

以人為本的AI,如何理解人生苦痛?

龍應台(以下簡稱:龍):妳在一次演講中說過,AI可以看見人所看不見的,AI可以更看見人所看見的。我聽到這句話嚇一跳,因為當有人問我文學有什麼作用時,我的回答是,文學可以使你看見你本來看見的,文學可以使你更看見你原來可以看見的。

李飛飛(以下簡稱:李):其實我的工作領域很少接觸作家,因為畢竟我是在科技界,所以聽到妳這麼說,其實對我來說也是一種新的視角,沒想到兩個那麼不同的領域,在這個點上相似。

龍:文學上,比如說魯迅的小說《祝福》,在說一個鄉村裡死了一位阿姨(祥林嫂)。你看了文學作品之後,你不需要在實際生活裡認識一個痛苦的人,就能從文學的世界裡,理解痛苦。

妳跟我講過,妳在AI跟在醫療的交叉使用上,下了相當大的功夫,其中包括怎麼讓AI了解痛苦,這是有趣的地方,談談AI和醫療的交叉?

李:我先釐清一件事,就是今天AI其實是不能看到、體會到痛苦的。

關於與醫療交叉,大約在11年前,我還在大學AI實驗室當主任時,矽谷有一波自駕車浪潮。我當時作為實驗室主任,接觸許多汽車和新創公司,大家非常興奮,因為透過這項技術,可以改變交通現狀、減少車禍,並幫助司機、行人更全面性地了解路況。

那我自己的生活,大家看不到的一面是,我照顧生病的媽媽,所以我經常在醫院,不是在手術室門口,就是在加護病房裡,所以我對於整個醫療場景很了解。

我突然意識到,自駕車的技術,如果能應用在醫療場景,可以造福很多人類,因為無論是病房還是家裡,其實很難有足夠的人力,24小時全程照護病人。

所以我們和醫學院的研究者合作,開始啟動可能算是全球最早用智慧電腦影像,來幫助維護病人安全和醫療照護。

談到痛苦,我的學生都是很年輕、非常聰明的電腦科學家,他們很少接觸醫療、病人。每一個新的學年,我都會問新生,有誰進過加護病房,有誰照顧過病人?很少有人。

所以我意識到,即使我在做AI,要了解AI背後人的狀態,理解病患的痛苦很重要。在這些學生開始寫程式、接觸AI前,我會帶他們去醫院,了解人在病痛中的感受。

出生資訊: 1976 年 7 月 3 日(50歲),中國北京
獲獎記錄: 伊麗莎白女王工程獎、 美國計算機協會會士
配偶: 西爾維奧·薩瓦雷斯
學歷: 加州理工學院 (2005 年)、 普林斯頓大學 (1995 年–1999 年)、成都7中

2026年10月1日 星期四

人脈越多越成功?

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轉載

人脈越多越成功?研究:你的真實身價,藏在「誰願意和你交換資訊」的社會資本中

真正有價值的人脈,不一定來自通訊錄裡幾百個名字。職涯研究發現,一個人的社會網絡可能透過資訊、資源與職涯支持,與薪資、升遷及工作滿意度產生關聯。從「弱連結」到「關係資本」,看懂高品質人脈如何成為長期職涯的一種無形資產。一個成功人士,該有的專業能力、財務資產與工作經驗應該一個都不缺,但當職涯走到一定階段後,會發現另一種「無形資源」開始變得重要:當你遇到一個問題時,知道該找誰。

想進入新的產業,有人可以分享第一手資訊;準備創業時,有人熟悉法務、財務或市場;遇到職涯瓶頸時,有一位前輩願意提供不同角度;甚至只是偶然認識的一個人,都可能把你帶進原本接觸不到的圈子。這些連結無法直接標示在資產負債表上,卻可能在職涯發展中發揮作用。

管理學與社會學研究把這類資源稱為「社會資本」(Social Capital),2001年,Seibert、Kraimer與Liden發表研究,以448名不同職業與組織的員工為樣本,分析社會網絡如何與職涯成功產生關聯。研究發現,網絡結構所帶來的社會資源,會透過資訊、資源與職涯支持等利益,與薪資、升遷及職涯滿意度產生關聯。這也讓「人脈」有了更值得細看的另一面:人際關係的價值,不只在於認識多少人,也在於這些關係能否形成有品質的資訊、支持與合作網絡。「關係資本」並非一個單一、標準化的心理學測驗名稱,本文所說的關係資本,主要借用「社會資本」(Social Capital)的研究概念,指的是人們透過社會關係與網絡所取得的資源與利益。

這些資源可能包括:

資訊:知道某個產業正在發生什麼。

資源:接觸到自己原本沒有的專業或機會。

支持:在職涯轉換時獲得建議、推薦或協助。

合作:找到適合一起完成事情的人。

聲譽與信任:透過長期互動建立可靠的合作基礎。

因此,「關係資本」並不等於把朋友當成工具,具有長期價值的人際網絡,通常建立在互惠、信任與持續互動之上。

Seibert、Kraimer與Liden的2001年研究,是這個主題非常重要的原始研究之一。研究團隊以448名不同職業與組織的員工進行分析,建立一個「社會資本如何影響職涯成功」的理論模型。研究把社會資本拆成兩個重要面向:

網絡結構:一個人的人際網絡如何組成,例如是否擁有跨部門、跨圈層的連結,以及是否能接觸不同群體。

社會資源:這些關係實際能提供什麼,包括資訊、支持與其他職涯資源。

研究進一步發現,網絡結構與社會資源相關,而社會資源所帶來的三項主要網絡利益包括:資訊取得→資源取得→職涯支持。這些網絡利益又與職涯成功指標產生關聯,包括薪資、升遷與職涯滿意度。但值得注意的是,研究顯示的是關聯與理論模型中的路徑,並不代表「只要認識更多人,就一定會加薪或升職」。如果你每天接觸的人都是同一群朋友、同一間公司的同事、同一個產業的夥伴,彼此之間往往共享不少資訊。這時候,一個平常不常聯絡的人,反而可能帶來完全不同的消息。

社會學家 Mark Granovetter 在1973年的經典論文 The Strength of Weak Ties 中提出「弱連結的力量」概念,他的研究指出,較弱的人際連結可能在不同社交群體之間扮演橋樑角色,因而有助於資訊與影響力的擴散,也能連結原本彼此分開的社會群體。

這也是為什麼一位多年沒見的前同事、一個活動上認識的同行,甚至朋友的朋友,都可能帶來意料之外的資訊。對職涯而言,這類關係的價值可能就在於:他們看到的世界,和你平常看到的世界不完全一樣。另一個經典概念來自社會學家 Ronald Burt 的 Structural Holes(結構洞)理論,當兩個社群彼此之間缺乏直接連結,而你剛好與兩邊都有關係時,你可能處在一個「橋接」的位置,這種位置具有資訊上的潛在優勢。

例如:一邊是科技創業圈,一邊是精品零售產業;一邊是金融投資圈,一邊是創意產業;一邊是企業管理者,一邊是新創團隊。如果一個人能自然地理解不同圈層的語言,又能把資訊帶到另一個群體,就可能形成特殊的網絡位置。

Burt在1992年的《Structural Holes: The Social Structure of Competition》中提出,位於這類結構洞位置的人,可能取得較獨特與及時的資訊,並獲得一定的競爭優勢。因此,建立人脈時,不妨把視野從「認識更多同類型的人」延伸到「接觸不同世界的人」。

高階社交場合裡,交換名片、加LinkedIn、追蹤Instagram都很容易,真正需要時間的,是讓一段關係逐漸建立信任。如果把研究中的社會資本概念放進日常生活,可以從以下三種關係開始觀察:

一、能提供不同視角的人

他不一定和你從事同一個產業,甚至可能來自完全不同的專業。這類關係的價值,往往在於讓你看到自己原本沒有注意到的資訊。

二、願意分享經驗的人

可能是一位前輩、主管、創業者或曾經走過相似道路的人。他提供的不只是答案,也可能包括決策過程與踩過的坑。

三、能夠彼此合作的人

一段成熟的職涯關係,不必停留在聊天。當彼此的能力與資源能夠互補,關係就可能進一步形成合作。如果把人脈經營變成「我要認識多少成功人士」,很容易讓社交變得疲憊。

社會資本研究提供的其實是一個更寬廣的視角,一個剛入行的年輕人,可能帶來最新的市場觀察;一位跨產業朋友,可能知道你完全沒有接觸過的機會;一位長期合作夥伴,可能在你最需要的時候提供可靠資源;一位老朋友,則可能在你職涯之外提供情感支持。

這些關係的價值不一定能立刻換算成收入,它們更像是一張長期累積的網,你今天認識的人,未必明天就能帶來機會;但長期累積的信任與連結,可能讓你在需要時更容易找到合適的人。


川普與香港

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By VGP
Edit : AI
🗓 1994 年香港財團拯救川普危機
背景危機:川普當時開發紐約曼哈頓「河畔南區」(Riverside South)大型地產項目,卻因財務困難與房地產泡沫面臨債務壓頂。 
香港金主:香港富豪鄭家純(新世界發展)、羅康瑞(瑞安集團)等人組成的財團介入。 
救援方案:香港財團買下該地塊、承擔川普的巨額債務,並讓他保留 30% 的利潤分紅權。 
⚠️ 後續發展與訴訟糾紛
專案出售:這群香港富豪於 2005 年以 17.6 億美元將該地產項目出售。 
翻臉提告:川普不滿出售價格與利潤分配,曾跨海控告香港合夥人並索賠 10 億美元,最後在訴訟中敗訴。 
協議延續:雖經歷官司,川普最終仍取得紐約美洲大道 1290 號(美國銀行大樓)等物業的 30% 利潤收益權,協議一路延續至 2044 年.
🗓 Hong Kong Consortium Saves Trump from Crisis in 1994

Background: Trump was developing a large-scale real estate project in Manhattan's Riverside South, but faced financial difficulties and mounting debt due to the real estate bubble.

Hong Kong Investors: A consortium comprised of Hong Kong tycoons, including Cheng Kar-shun (New World Development) and Vincent Lo (Shui On Group), intervened.

Rescue Plan: The Hong Kong consortium bought the land, assumed Trump's massive debts, and allowed him to retain a 30% profit-sharing right.

⚠️ Subsequent Developments and Litigation

Sale: In 2005, the group of Hong Kong tycoons sold the real estate project for US$1.76 billion.

Suing Turns Against Trump: Dissatisfied with the sale price and profit distribution, Trump sued his Hong Kong partners across the sea, seeking US$1 billion in damages, but ultimately lost the lawsuit. Agreement Extended: Despite legal battles, Trump ultimately retained a 30% profit share in properties including 1290 Avenue of the Americas (Bank of America Building) in New York, and the agreement extends until 2044.

2026年9月30日 星期三

馬斯克:讀什麼科系都可能被AI淘汰?

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讀什麼科系都可能被AI淘汰? 馬斯克一語道破玄機

AI快速發展,不只改變工作型態,也讓年輕人思考該選擇什麼科系,才能面對未來職場變化。特斯拉執行長馬斯克日前接受大陸官媒專訪,被問到20歲年輕人如何在劇烈變動的時代找到自身價值、避免被時代拋下時,並未建議只押注資工、電機等單一熱門專業,而是主張盡可能接受廣泛的基礎教育。

馬斯克:廣泛教育才能更好地問問題

馬斯克表示,教育內容可涵蓋藝術、科學、工程,以及廣泛的一般知識。他認為,隨著AI與機器人的能力愈來愈強,人類需要思考的重點,也會逐漸從如何完成工作,轉向究竟希望科技替自己完成什麼。

他進一步說明,如果想知道該向機器人提出什麼要求,就必須有能力提出正確的問題,而一個人的知識面愈廣,就愈能構思問題。馬斯克並將這項能力與近年受到討論的「提示詞工程」(prompt engineering)連結,認為人類必須能把自己的意圖清楚傳達給AI與機器人。

AI愈強,跨領域能力受到重視

隨著ChatGPT等生成式AI聊天機器人普及,提示詞工程成為受到廣泛討論的技能。雖然AI理解人類自然語言的能力提升,對精心設計提示詞的需求有所下滑,但馬斯克認為,當未來出現大量AI與人形機器人時,清楚表達自身訴求的能力仍會更加重要。

他也預測,未來可能出現大量AI與機器人,快速執行人類提出的要求。在這樣的情況下,如何理解自身需求、形成想法,再將要求清楚傳達給AI,將成為馬斯克所強調的重要能力。

這項看法並非只有馬斯克提出。Anthropic共同創辦人克拉克(Jack Clark)同樣主張跨領域教育,認為結合多種學科的整理與分析思維,可能在AI接手更多例行性技術工作後變得日益重要。微軟首席科學家蒂凡(Jaime Teevan)也表示,傳統上與博雅教育相關的廣泛跨學科技能,正因AI普及而受到重視。

AI or SI

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AI Edit 

近期引起廣泛討論的「AI 改名」事件,實際上是美國總統川普在2026年9月底簽署行政命令,宣布將美國聯邦政府文件中的「人工智慧(AI)」全面更名為「超級智慧」(Super Intelligence,簡稱 SI)。

至於這場更名風波為何會與「中國」牽扯上關係,主因如下:
1. 川普透露習近平「喜歡這個說法」
川普在宣布將 AI 改名為 SI 後向媒體透露,他先前曾與中國國家主席習近平談過這個新名稱,並稱習近平「似乎也喜歡這個說法」,認為「超級智慧」比人工智慧更為精準。這番言論隨即引發大眾對於中國是否也會跟進改名的好奇。 
2. 中國外交部的回應
面對川普丟出的改名議題,中國外交部在隨後的聲明中做出了得體的回應,表示:「中方重視美方立場,尊重美方的表達方式」。中方強調人工智慧技術在持續發展,各方可以結合最新形勢加強交流,但中國在自身公布的成果清單與官方文件中,依舊沿用「人工智能」這個字眼,並沒有跟進更改。
3. 美國此舉背後的科技戰考量
美國將 AI 全面重塑品牌為 SI,背後的核心在於中美科技競賽: 
  • 爭奪定義權: 美國政府試圖藉由官方改名,渲染美國技術正走向「超越人類智能」的領先形象。
  • 放寬監管: 川普政府與輝達(NVIDIA)黃仁勳、Tesla 馬斯克等科技巨頭簽署協議,主張不過度監管產業,以免在與中國的科技競賽中因限制過多而落後。 
因此,「人工智慧更名為 SI」是美國聯邦政府的官方新政策,中國對此僅表達「尊重美方用詞」,自身並未同步更名。

2026年9月29日 星期二

長期迎合他人的結果

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長期迎合消磨內在資源,導致與自我疏離的匱乏感

過度迎合他人,本質上是一種創傷反應與生存本能,而非單純的人格特質。這種反應始於孩童時期,在混亂的家庭環境中,孩子學會透過「討好」來降低威脅、尋求安全感,進而獲得協助者角色。這種策略在當時是必要的,但當它演變成一種長期的、如同呼吸般自然的行為模式時,個體便會無意識地放棄自我,將他人的舒適感置於自身需求之上,最終導致內心的資源耗竭與對自我的疏離。

討好反應是為了安全感而犧牲自我的生存機制

討好反應,作為一種區別於「戰」、「逃」、「僵」的威脅應對模式,其核心在於讓個體變得對威脅更具吸引力,以獲得對方的認可、滿意,進而達到自我保護的目的。這種機制尤其在權力不對等的環境中,例如在被剝奪權力的社會或家庭中,能讓個體下意識地感覺自己仍握有一點掌控權。然而,這項「求生工具」的代價是巨大的:為了取悅他人,我們必須放棄自我,不再思考「我需要什麼?我有什麼想法?我想要的是什麼?」等問題。這種長期的自我犧牲,使得我們與內在真實的自我失去連結,並為了維持和平而忽略自身需求,最終累積成內心的匱乏。

社會強化與潛意識驅動讓討好行為根深蒂固

社會文化,特別是對某些群體,如女性,不斷強化「取悅、安撫他人、犧牲自我需求」的價值觀。這種被社會讚賞的行為,例如因討好而升遷或被讚為「無私」,進一步鞏固了討好的正當性。因此,討好往往不是出於有意識的選擇,而是演變成一種潛意識的反應。即使在脫離了最初的創傷環境後,這種「變色龍式」的適應行為依然持續,讓人感覺自己像是為了迎合他人而存在,而非真實地認識並活出自我。這種習慣性的行為模式,若不加以覺察與轉變,將持續侵蝕個體的內在資源,使其難以建立真誠的自我認同與健康的人際關係。

GCIOSGF

Enterprises cultivate talent quickly

GCIOSGF Newsletter 會訊: Translated by AI  Adopted by VGP Palantir  CEO Alex Karp launched a program called the "Meritocracy Fellowship....