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數創實驗室 - AI時代的學習指南

Vincent在數創

#### 關於數創實驗室 Podcast
數創實驗室是以數據/AI主題為核心的學習型社群，提供各位學習資源、認識朋友、與接觸工作機會等價值。我們每月舉辦一次實體聚會，內容為專題演講、networking time、與其他各式資源分享。

本節目將以圍繞AI、大數據、個人職涯發展為主題，以提高社會AI素養為願景，特別適合下列朋友收聽 :
- 大數據 & 資料科學領域人士
- 企業領導人、公司高管收聽
- 關注AI發展的其他領域優秀人士

#### 關於Podcast主理人
Vincent Chen (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593)
數創實驗室創始人, Podcast播客主理人 / 數創智能CEO
遠見天下文化 AI 專欄作家 (https://www.gvm.com.tw/blog/6789)

美國財星500強電商大廠 | 數據團隊主管
台灣零售行業上市公司 | 資料技術處處長
AI & 大數據跨國經驗10年+ | 跨國反欺詐 | 智能行銷 & 推薦系統
英國全球百大 Data Science & 台灣交大MBA雙碩士

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September 15 · 22 min
EP112 | 當 AI 開始打造下一代 AI：智能爆炸已在眼前，我們會不小心摧毀人類文明嗎？
去年談到 Intelligence Explosion 這個概念時，我自己心裡覺得這還是個比較遙遠的假設。但最近幾週，一連串看似獨立、實則環環相扣的事件，讓我重新意識到『這件事情，可能比我們想像的更近。』這一集，來跟大家聊聊更宏觀的市場瞭望：AI 是否真的會威脅人類文明？ 📍 一位以安全對齊為志業的研究員 Jacob Coxon，從 OpenAI 轉職到 Anthropic，到近期離職後連發 7 條推文，直言 AI 很可能在短期內變成「能夠入侵一切系統的超人類系統」。他更點出一個更難解的問題：不是沒有人意識到風險，而是整個產業陷入「軍備競賽下沒有人敢先停」的結構性困境。 📍 Anthropic 執行長 Dario Amodei ，在發表的文章《We Must Pace the Frontier》中提出的不是暫停研發，而是「控制能力提升的節奏」。目前已有超過 1,300 位前沿實驗室研究員連署，Sam Altman、Elon Musk 罕見地同時表態認同，但很快就撞上了政治現實。 📍 Geoffrey Hinton 的兩個關鍵觀點 ✅ 矽基智能在結構上優於生物智能：可以瞬間複製、平行學習、即時共享，這不是程度差異，而是結構性差異 ✅ 目標會自然湧現「取得更多控制權」與「不被關掉」的傾向。AI 失控不需要惡意，只需要它想繼續完成任務就可能害到人 📍 當預言成真：OpenAI 模型入侵 Hugging Face 事件 OpenAI在測試時，模型為了「答對題目」，自己找到資安漏洞、跳出沙盒、透過數百個 Agent 攻入外部系統拿到答案。沒有惡意，卻完全體現了「不擇手段」四個字的真實樣貌。我想邀請大家一起思考一個問題：當模型能力持續提升時，我們人類理解與管理模型的速度，是否也在等比例成長？如果答案是否定的，那我們可能已經悄悄走進了那個潘朵拉的盒子。 ———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️——— 📊【九月數創小聚】讓 AI 專案從想法走到落地 09/16(三) 19:00 - 22:00 。SkyCo 6F / Zoom直播九月邀請到數創老朋友 Sheng分享，從 PM 到 Sales，再到自己成立 AI 解決方案公司 Nuway，這次帶來完整的判斷框架，幫你看清 AI 專案到底卡在哪一關。https://accu.ps/WrxshX ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 官方網站｜datainnolab.ai 電子報｜https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群｜https://bit.ly/3TU9K0I
September 1 · 19 min
EP111 | 解讀《State of Enterprise AI Failures 2026》：幻覺佔不到一成？一萬筆失敗事件，看 Agent 的風險正在往哪裡移動
你的AI Agent「沒有跳出錯誤訊息」，不代表它沒有壞掉。一份分析超過1萬筆企業真實AI失敗案例的最新研究《The State of Enterprise AI Failures 2026》發現，跟模型幻覺相關的失敗竟然不到一成，真正佔比31.1%的最大失敗族群，是「解決與升級中斷」——AI以為它解決了問題，其實用戶的事根本沒被處理。本集Vincent從自身學員的實戰經驗出發，拆解為什麼多數公司的防護機制還停留在「防止AI說錯話」的舊時代，卻擋不住現在AI Agent「把事情做錯」的新型態失敗，並提出3個問題，幫你重新檢視手上AI專案的驗收邏輯：從「內容對不對」，換成「任務有沒有完成」。如果你正在導入AI Agent、負責AI專案驗收，或正被客戶問到「為什麼同樣的問題AI每次答案都不一樣」，這集會給你一套更貼近現況的診斷框架。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️——— 來信投稿你的專案：contact@datainnolab.ai 📊【社群限定直播】做得出 Agent，不代表它上線能穩定 📅 9/15（二）｜⏰ 19:00 – 20:00 線上直播・粉絲限定・無回放影片 https://datainnolab.ai/product/3106 📊【九月數創小聚】讓 AI 專案從想法走到落地九月邀請到數創老朋友 Sheng分享，從 PM 到 Sales，再到自己成立 AI 解決方案公司 Nuway，這次帶來完整的判斷框架，幫你看清 AI 專案到底卡在哪一關。 https://accu.ps/WrxshX ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/85qwub 電子報｜https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群｜https://bit.ly/3TU9K0I
August 19 · 20 min
EP110｜連 Anthropic 和 OpenAI 都這麼說：不做 Agent，才是預設值。從一個金融業案例談 AI 技術選型
Gartner 預測，超過 40% 的 agentic AI 專案會在 2027 年底前因成本失控、商業價值不明、風控不足而被喊停。這集節目，帶你看一個活生生正在發生的版本：一間金融業的法遵部門，自己用 Microsoft Copilot Studio 搭了一支 AI Agent，Demo 時回答有模有樣，上線後卻因為沒跟上監管函令改版，差點釀成合規疏漏，最後使用量一路下滑到季度檢討會上被老闆質問「當初是誰評估過的」。問題不是團隊不夠聰明，而是「立案、搭建、問責」三個關鍵時刻都在憑感覺、憑熱度做決定，沒有系統性的判斷框架。這集會拆解 Anthropic 與 OpenAI 官方文章中不約而同的立場「不做 Agent 才是預設值，做 Agent 才是需要被論證的例外」，並帶你重新認識 2026 年最新的技術選型四層架構：Rule-based Workflow、Augmented LLM、Augmented Workflow、AI Agent，讓你手上的專案不再淪為「為 Agent 而 Agent」。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 2026 梅竹黑客松｜9/19–20 清大校園 https://2026.meichuhackathon.org/ 由清華大學與陽明交通大學聯合主辦的「2026 梅竹黑客松」即將展開，分為黑客組與創客組，並同步舉辦企業博覽會，邀請 Google、AMD、羅技、聚陽實業、恩智浦半導體等企業共襄盛舉。 8 月數創小聚｜Bitter Lesson 2.0：從更多資料、更大模型，到可規模化的回饋閉環 https://accu.ps/tcV0kq 講者 Angus，現任內容推薦平台 Taboola Data / ML R&D Team Leader，從新加坡 SAP 推薦系統、柏林 Remerge 即時競價，一路談到「驗證 → 回饋」這條主線。該不該做成 Agent？AI 技術選型的判斷框架實戰課 https://datainnolab.pse.is/9h47j2 時間：9/5（六）限時直播場，無限影片回看彙整前沿 AI 企業的研究與指南，打造四步驟判斷框架，帶你從立案走到簽名決策，用數據取代直覺。 ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/8s5utf 電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
August 3 · 26 min
EP109 | OpenAI跟微軟同時押注「FDE (前線部署工程師)」，但為何企業更需要的是 FDPM (前線部署產品經理)？
微軟砸下 25 億美元、把 7000 名工程師改編成新事業體；OpenAI 花錢併購一家公司，一口氣補進 150 位實戰派工程師。這兩家全球最重要的科技巨頭，在幾個月內做出了一模一樣的戰略選擇：瘋狂搶進「FDE」（Forward Deployed Engineer，前線部署工程師）。這不是巧合，而是 AI 落地卡在最後一哩路的證據。本集節目從 Palantir 的軍規起源講起，拆解 FDE 為什麼突然變成顯學，並且指出一個幾乎所有媒體都忽略的真相：真正決定企業 AI 專案成敗的，不是會寫程式的工程師，而是懂得「定義問題」的角色，我們稱它為 FDPM（前線部署產品經理）。本集節目用 3 層結構拆解「模型 vs 企業」之間的鴻溝，並引用 Andrew Ng 對 PM／工程師比例的預判，以及 LinkedIn《Skills on the Rise 2026》報告裡一個弔詭的數據：打著 FDE 名號的職缺，最被要求的技能竟然不是 Python，而是 customer discovery 與問題拆解力。如果你正在思考 AI 時代的職涯定位，這集會給你一個清楚的座標。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 📊 ８月份數創小聚｜08/20（四）19:00-22:00 模型越換越強，系統卻沒跟著變強？這次邀請到 Taboola Data / ML R&D Team Leader Angus，從 Waymo vs Tesla 的自駕車對照談起，分享如何把「驗證→回饋」的迴圈規模化，讓系統持續變強，而不是停在第一版。 🔗：https://accu.ps/tcV0kq AI 場景挖掘入門：把日常卡點變成 AI 候選清單｜錄播課 40 分鐘，帶你走一套可重複使用的方法，把日常工作卡點，轉成一份具體、可量化、值得繼續評估的 AI 候選場景清單。 🔗：https://datainnolab.pse.is/9f32c3 ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://datainnolab.ai/ 電子報｜https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群｜https://bit.ly/3TU9K0I #FDE #前線部署工程師 #FDPM #AIPM #OpenAI #微軟 #AIAgent #產品經理 #科技職涯 #AI求職 #數創實驗室
July 20 · 33 min
EP108 | AI 時代下，孩子到底應該學什麼？從「北京探月學校」的「超級高中生」，我好像找到了答案
探月學校副校長曹竹飛，一位 20 出頭歲的年輕人說了一句話：「這個時代最重要的能力，就是判斷力跟審美。」這句話跟我們長期在企業 AI 場景中談的核心概念完全一致。本集從企業場景拉回教育現場，深度剖析北京探月學校如何用「1加x 學制」、「雙教練制」、「業師取代師範體系」三個制度創新，培養不以考大學為目標、而是要在真實市場創造價值的「超級高中生」。同時也回應近期熱議的白領失業潮與學歷貶值趨勢：當初階白領入口持續收窄、大學從必然變成選項，孩子真正需要練的是「判斷力」與「為 AI 產出簽字負責」的能力，而不是多上一堂 AI 才藝課。節目中也分享復旦大學「出題考倒 LLM」的創新考試設計，以及給小學到高中、與大學階段家長的具體行動建議。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 7月份數創小聚｜07/22（三）19:00-22:00 邀請 Visa Consulting & Analytics（VCA）團隊總監 Sean，分享資料分析師與顧問如何做到讓團隊「敢信、敢驗收」。 🔗：https://accu.ps/eObBlL 開放式生成AI驗收實戰課｜07/25（六）13:00-17:30 一套完整方法論與實作工具，帶你從「說不清哪裡不對」進化到「能判斷、能對齊、能規模化檢查」。 🔗：https://accu.ps/RqFjHe ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊 | https://p.accu.ps/8s5utf 電子報 | https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群 | https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
July 14 · 26 min
EP107 | 深度剖析 BCG《AI at Work 2026》報告：企業 AI 導入的上半場已結束，你的公司進到下半場了嗎？
BCG顧問公司最新發布的《AI at Work 2026》調研顯示：一線白領AI使用率一年內從51%衝上74%，但緊接而來的不是輕鬆，而是新的焦慮。67%用戶說滿意度提升，卻同時有41%說精神負荷變重了。本集從一位數創社群內數據分析師向我們坦言「工作變少反而焦慮」的心底話，拆解BCG報告裡最關鍵的一句副標「Strategy More Than Tools（策略比工具重要）」，並整理出三個給企業高層的實戰框架： 1.定義清晰的AI戰略 2.對「省下來的時間」給出明確指引 3.建立輕量級常設治理機制（而非把AI當成有終點的專案）。 AI落地的下半場，考驗的不再是工具用得熟不熟，而是組織有沒有把個人的效率提升，轉化成公司真正的戰略價值這也是「AI PM」這個角色，正在變得不可或缺的原因。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 7月份數創小聚｜07/22（三）19:00-22:00 邀請 Visa Consulting & Analytics（VCA）團隊總監 Sean，分享資料分析師與顧問如何做到讓團隊「敢信、敢驗收」。 🔗：https://accu.ps/eObBlL 開放式生成AI驗收實戰課｜07/25（六）13:00-17:30 一套完整方法論與實作工具，帶你從「說不清哪裡不對」進化到「能判斷、能對齊、能規模化檢查」。 🔗：https://accu.ps/RqFjHe ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/85qwub 電子報｜https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群｜https://bit.ly/3TU9K0I
June 30 · 25 min
EP106 | AI Agent 團隊也會內耗：Berkeley 研究揭露的 14 種系統性崩潰，與你該有的對策
【Podcast 說明欄】 EP106 | AI Agent 團隊也會內耗：Berkeley 研究揭露的 14 種系統性崩潰，與你該有的對策 UC Berkeley研究團隊研究了五個主流的Multi-Agent框架、超過150個任務，動用六位專家標註員，最終歸納出14種系統性失敗模式，分屬三大類。論文最關鍵的結論是：失敗的根源不是模型不夠聰明，而是這些多智能體系統表現出和管理不佳的人類團隊一樣的問題『角色混亂、溝通不良、目標不對齊、品質把關不足。』本集Vincent從這篇論文出發，拆解三個真實失敗案例，同時延伸分享三個實戰建議。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 07/01(三) 19:00 - 20:00 7/1 聽友專屬 AI 驗收案例解析以常見 RAG 案例為主題，跟大家聊聊常見的坑要怎麼避開，也歡迎大家把相關問題帶上線一起討論～ 🔗：https://datainnolab.pse.is/98ubav 07/07 (二) 19:00 - 20:00 開放式生成 AI 成效驗收體驗課【免費】想知道AI輸出是好是壞？立即報名數創免費體驗課程，學習量化成效的驗收邏輯。 🔗：https://accu.ps/5yD3HQ 07/12 (日) 13:00 - 17:30 AI 成效診斷與驗收實戰課用常見的RAG知識庫切入，利用三大實戰工具，協助你降低錯誤決策風險 🔗：https://accu.ps/ap2HYR 07/22 (三) 19:00 - 22:00 7 月份數創小聚７月邀請到 Visa Consulting & Analytics（VCA）團隊總監 Sean，他長期站在商業與技術之間扮演橋樑角色，與大家分享資料分析師與顧問如何做到讓團隊「敢信、敢驗收」。 🔗：https://accu.ps/eObBlL 07/25 (六）13:00 - 17:30 開放式生成 AI 驗收實戰課這門課提供一套完整方法論與實作工具，帶你從「說不清哪裡不對」進化到「能判斷、能對齊、能規模化檢查」。 🔗：https://accu.ps/RqFjHe ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊 | https://p.accu.ps/85qwub 電子報 | https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群 | https://bit.ly/3TU9K0I
June 23 · 22 min
EP105 | 深度剖析 Claude Fable 5 全球下架：第一個被政府當武器管的 AI、地緣政治變成專案風險、與你需要的 AI 部署新思維
這集要拆解一件過去兩週在 AI 圈炸開的大事：Anthropic 最強的模型 Fable 5，上市三天就被美國商務部下令出口管制，全面下架。主持人 Vincent 自己用了三天，本來覺得這支模型可能已經接近 AGI，第四天起床卻發現它消失了。要理解這件事，得先知道 Fable 5 背後那支更強的核心模型叫 Mythos。內部測試時，Mythos 找到一個存在 27 年的 OpenBSD 漏洞，幾小時就攻破；連 Linux 也不例外。它不只是找到漏洞，還能自主把多個漏洞串成一條完整攻擊鏈，把普通使用者權限直接提升到系統管理者層級，全程不需要人類引導。結果三天後，美國商務部長就用出口管制令把它封了，理由是無法驗證所有使用者的國籍。這集會分享這背後的三個矛盾、市場上開源模型如何快速補位、以及為什麼「模型是零件，harness 才是地基」會是接下來 AI 專案推動者最該記住的一句話。本集你會聽到： Mythos／Fable 5 為什麼被當成武器級模型三天內從發布到下架的完整時間線 Anthropic 和美國政府之間半年來的對抗背景「監管俘虜」陰謀論：強制認證制度會不會反而幫大廠擋掉競爭對手為什麼企業該把模型當零件，把 harness 當地基 AI 供應商選擇現在多了一個新風險因子：地緣政治 📊---------⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️---------📊 AI 成效驗收體驗課｜AI 到底達到什麼條件，才算可以驗收？時間：06/24 (三) 19:00~20:00 報名連結：https://accu.ps/sKMVoG 當 AI 專案進入驗收階段，真正困難的不是「再多學幾個 AI 名詞」，而是你能不能把模糊的感覺，轉換成團隊可以討論、可以追蹤、可以決策的判斷標準。數創６月小聚時間：06/25(四) 19:00 ~22:00 報名連結：https://accu.ps/sKMVoG 這次小聚，我們邀請到Databricks的An-Lei 與 Paul，用多年協助企業落地 Data + AI 專案的實戰視角，分享在 Databricks Data + AI Summit 的第一手觀察，並整理成今年企業 Data + AI 發展的幾個重要方向：從資料平台、AI 應用、Agentic Workflow，到企業治理與 production-ready AI 的落地條件。 AI 成效診斷與驗收實戰課｜三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷時間：07/12 (日) 13:00 ~ 17:30 報名連結：https://accu.ps/ap2HYR 你看著那份測試報告，分數看起來還不錯，卻說不出有把握的答案。驗收 AI 系統，卡住你的不是看不懂數字，更重要的是不知道「怎麼用數字說話」。 ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/85qwub 電子報｜https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群｜https://bit.ly/3TU9K0I
June 16 · 25 min
EP104 | 當 OpenAI 與 Anthropic 把 Agent 變成日常，而你公司的 Shadow AI 可能正在失控，你知道嗎？
當 AI 從「我問你答」進化到「我說你做」，企業真正需要擔心的，可能不只是資料外洩，而是員工在公司看不見的地方，把 AI Agent 接上內部系統、交出行動權限。本集 Vincent 延續上一集的 AI Agent 平台化趨勢，進一步拆解 Shadow AI 與 Shadow Agent 正在帶來的企業治理風險。為什麼公司越禁止，員工反而越可能偷偷使用？當 Agent 能夠呼叫 API、修改資料、發送訊息，傳統資安工具還管得住嗎？節目中也分享企業可以先採取的兩個治理起點：建立 AI Agent 的可見度，以及畫出「資料紅線」與「行動紅線」。監管不該只是踩剎車，而是成為幫助企業安全擁抱 AI 的方向盤。 📌 AI 成效診斷體驗課 https://datainnolab.pse.is/97m2zg 6/24（三）19:00 免費線上直播如果你正在思考 AI 產出怎樣才算足夠好、AI 專案該如何診斷與驗收，歡迎透過節目資訊欄連結報名。 📌 6 月數創小聚Databricks Data + AI Summit 2026 https://accu.ps/sKMVoG 6/25（四）19:00 - 21:00 ｜台北南京復興站邀請到Databricks的An-Lei 與 Paul，分享在 Databricks Data + AI Summit 的第一手觀察，並整理成今年企業 Data + AI 發展的幾個重要方向 📌AI 成效驗收實戰班 https://accu.ps/ap2HYR 07/12（日）13:00-17:30 ｜台北南京復興站當團隊對「驗收標準」沒共識，只會把錯誤做得更完整。本課程帶你實際以業界常用的 RAG 問答系統為主要場景，教你善用三種實戰工具，帶回一套可複用的診斷框架
June 8 · 23 min
EP103 | ChatGPT 與 Claude 正變成 Agent 超級入口！但「成本失控」和「供應商風險」，現在就該管起來
AI Agent 正在從單點工具，走向企業工作的統一入口。本集 Vincent 從 OpenAI、Anthropic 近期的產品整合與價格策略出發，分析為什麼 AI Agent 平台化已經是明確趨勢，以及企業在導入時不能只看「哪個工具最好用」，更要注意成本暴衝、供應商鎖定、平台中斷與模型品質波動等風險。當 AI 從「我問你答」走向「我說你做」，企業真正要思考的，不只是選哪個平台，而是能不能保留足夠彈性，避免把關鍵工作流完全綁死在單一供應商身上。如果你正在推動 AI Agent、AI 工具導入，或負責企業內部 AI 專案判斷，這集會幫你重新思考：AI Agent 進入組織之前，哪些風險必須先被看見？ 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00 AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？ https://accu.ps/VeMc9m AI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30 三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷 https://accu.ps/pwRjyv _____________ 數創實驗室 DatainnoLab 電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I 活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub
June 1 · 6 min
聊近況｜教了超過一百個人之後，我發現大家 AI 專案最卡的是同一關
最近收到一位學員的回饋，讓我們很有感。他原本不是公司核心 AI 專案的成員，但上完課後，因為在內部會議中講出 Human-in-the-loop、AI 護欄設計、Agent 成本風險等關鍵判斷，被主管注意到，後來直接指定深度參與公司的核心 AI 專案。讓他被看見的，不是高深技術，而是一套能判斷 AI 專案的思考框架。本集 Vincent 會聊聊為什麼 AI 產品的驗收，不該等到專案做完才開始，以及 Eval-Driven Development（EDD）為什麼正在成為 AI 專案開發的重要觀念。如果你也曾被問：「這個 AI 專案到底要怎麼驗收？」或看著準確率、Demo 卻不知道能不能上線，這集會給你一個新的思考起點。 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00 AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？ https://accu.ps/VeMc9m AI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30 三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv _____________ 數創實驗室 DatainnoLab 電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I 活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub
May 26 · 24 min
EP102 | AI 成效診斷系列（下）| eBay教會我的事：讓技術成果變成商業價值，你需要的是AI PM
「工程師說 accuracy 87%，然後呢？」這不是在質疑工程師——這是在描述 PM 最真實的處境：你手上拿到的是技術語言寫的報告，但你的職位要求你必須做判斷。這集繼續 AI 成效診斷系列，給你跨過技術與業務鴻溝的第一步。 ▍本集金句「如果你只看得懂技術指標，你反而會做出更糟的判斷。因為你會追著數字跑，而不是追著業務結果跑。」【系列回顧】 EP101｜在開始之前，先定義什麼叫做成功 → EP103｜上線三個月，客訴反而變多了，你怎麼跟老闆交代？（下集預告） 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00 AI 看起來能用了，怎麼判斷能不能上線？ https://accu.ps/VeMc9m AI 成效診斷與驗收實戰課｜06/14(日) 13:00–17:30 三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv _____________ 數創實驗室 DatainnoLab 電子報：https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群：https://bit.ly/3TU9K0I 活動總覽：https://p.accu.ps/85qwub
May 19 · 25 min
EP101 | AI 成效診斷系列（上）| Klarna 裁員 700 人的 AI 客服啟示：當技術指標與商業指標脫鉤，數字再漂亮也可能是錯的
AI 專案做了三個月，數字都很漂亮，就代表成功了嗎？本集從 Klarna AI 客服案例出發，拆解為什麼回應速度、處理量、成本下降，不一定等於真正的商業成效。Vincent 將分享 AI 專案啟動前必問的三個問題，以及為什麼技術指標必須和客戶滿意度、問題解決率等商業指標一起看。 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 AI Eval 公開體驗課｜從企業 AI 專案常見的驗收困境出發，聊聊為什麼「看起來還不錯」可能是最危險的判斷。若你正在參與 AI 專案，需要釐清 Demo、測試分數與實際品質之間的落差，這場很適合一聽。 05/21 (四） 19:00 - 20:00 👉https://accu.ps/syeurS ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/8s5utf 電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
May 12 · 21 min
EP100 | Claude 降智事件剖析（下）：當算力開始吃緊，「AI 供應商風險」如何變成你的專案風險？
上一集我們聊到 Claude Code 品質波動事件。表面上看，這像是一場產品事故；但如果往深一層看，真正值得 AI 專案決策者在意的，不只是「模型有沒有變笨」，而是：同一個模型，只要供應商調整背後的參數、快取邏輯、配額策略或 reasoning effort，你拿到的品質就可能跟著改變。這集也會提醒你，未來選 AI 工具或模型供應商時，不能只看 benchmark、demo 或「能力天花板」，更要看它能不能穩定交付。對真實專案來說，一個 80 分但穩定的系統，往往比一個 95 分但波動很大的系統更有價值。因為 AI 專案最怕的不是模型不夠強，而是團隊無法預期它什麼時候會失準。如果你正在負責 AI 專案、評估模型供應商，或需要判斷 AI 產品能不能上線，這集會幫你把「供應商穩定性」正式放進專案評估框架裡。 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 AI Eval 公開體驗課｜從企業 AI 專案常見的驗收困境出發，聊聊為什麼「看起來還不錯」可能是最危險的判斷。若你正在參與 AI 專案，需要釐清 Demo、測試分數與實際品質之間的落差，這場很適合一聽。 05/21 (四） 19:00 - 20:00 👉https://accu.ps/syeurS ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/8s5utf 電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5 標籤
May 6 · 22 min
EP99 | Claude降智事件剖析（上）：AI產出翻車，問題出在哪？三個 AI 驗收判斷關鍵
📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 五月數創小聚｜邀請到國父（ Joseph Yen），從第一線實務經驗分享大模型時代下，資訊檢索、RAG 與 Long Context 的技術變化。若你關注搜尋系統、LLM 架構設計，這場很值得一聽。 📍 05/13（三）19:00–22:00（實體＋線上） 👉https://accu.ps/ZJuTBm ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
April 28 · 25 min
EP98 | AI 推進去之後的痛：從科管經典《龍捲風暴》看當需求爆增、判斷失準、驗收守不住，該怎麼辦？
很多人以為 AI 專案最難的是從 0 到 1，但真正的挑戰，往往是成功之後才開始。當客服 AI 上線有效、法務問答機器人也跑得起來，老闆下一句話很可能就是：「那業務、HR、財務，是不是也都可以各做一版？」從那一刻開始，你可能就不只是 AI 專案 PM，而是全公司 AI 導入的關鍵窗口。本集 Vincent 延續 Geoffrey A. Moore《跨越鴻溝》之後的下一個經典概念《龍捲風暴》，聊聊當 AI 專案從單點成功走向組織擴張時，會遇到的三個階段。而在企業 AI 導入的龍捲風時期，最關鍵的能力不是「每個需求都接」，而是能不能做兩件事：第一，收斂 AI 需求，判斷哪些該做、哪些不該做。第二，建立 AI 驗收標準，讓系統能不能上線，不再只靠廠商說法、工程師直覺，或主管試幾題的感覺。如果你正在公司內部推動 AI，或你已經感受到各部門開始排隊丟需求，這集會幫你重新理解：AI 導入成功後，為什麼更需要治理、取捨與驗收能力。 📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊 五月數創小聚｜邀請到國父（ Joseph Yen），從第一線實務經驗分享大模型時代下，資訊檢索、RAG 與 Long Context 的技術變化。若你關注搜尋系統、LLM 架構設計，這場很值得一聽。 📍 05/13（三）19:00–22:00（實體＋線上） 👉https://accu.ps/ZJuTBm ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
April 13 · 21 min
EP97 | 為何 AI 專案進不了公司日常？從科管經典《跨越鴻溝》解讀 AI 落地困局，及「灘頭堡」+「Whole Product」破局策略
技術沒問題、老闆支持、預算到位、Demo 反應熱烈但一個月後系統幾乎沒人在用，登入記錄裡有一半還是你自己。這不是個案，這是 30 年前就被預測過的結構性陷阱。本集 Vincent 從 1991 年科技管理經典《跨越鴻溝》（Crossing the Chasm）出發，拆解為什麼 AI 專案卡在 Demo 與真正落地之間，以及你現在就能用的兩個破局策略。本集你會學到： Early Adopters 跟 Early Majority 購買邏輯的根本差異，以及這道「鴻溝」為何在企業 AI 推動中一再重演。 IBM Watson Health 40 億美元砸下去、最後以 10 億賣出的真實教訓，失敗的每個原因幾乎都不是技術問題；「灘頭堡策略」為什麼 AI 專案不該急著全公司上線，諾曼地登陸的邏輯怎麼套用到你的組織；打動務實採用者的「Whole Product」框架除了核心功能，還有哪 6 件事沒補完，專案就很難真正落地；跨越鴻溝之後，等著你的是什麼？下一集預告：龍捲風暴（Inside the Tornado）登場。一句話帶走： AI 能不能被主流採用，看的不是 Demo 強不強，而是整套交付是不是完整的。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 數創 AI 技術素養工作坊｜六大面向搞懂 AI 專案評估時間：04/18（六），13:00 - 17:30 報名連結：https://accu.ps/XL1OiN 本工作坊專為專案經理、產品經理與非技術背景決策者設計，從 AI 技術底層邏輯與評估框架出發，幫助你在 AI 導入的價值判斷、可行性評估、風險識別與品質驗收的每個關鍵節點，都有憑有據地做出決策『帶著真正的底氣回到談判桌』。數創 AI 技術素養培訓營｜從聽得懂到能主導時間：04/25（六）起，為期３週共計 16 小時報名連結：https://accu.ps/fyOnzG 這不是一堂單向輸出的知識課，而是「講師快速迭代修正 + 業界實務者陪你提案演練」的模擬戰場。參加培訓營，打磨出一份帶得走的實戰成果——「完整 AI 專案提案」，從旁觀者變成專案主導者。 ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/8s5utf 電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
March 30 · 21 min
EP96｜帶你看懂OpenClaw龍蝦 (下)：AI 資安的致命三角、龍蝦的高失控風險、當心你公司裡的Shadow AI
你公司裡，有人偷偷養了一隻龍蝦嗎？ Meta 內部一名工程師，照著 AI Agent 的建議把代碼貼進了 codebase，兩小時內，原本不該被任何人碰的資料，全公司工程師都看得到——這起事故被內部定級為僅次於最高等級的 S1。沒有駭客、沒有漏洞被利用，唯一發生的事，就是 AI 說了一句話，人類照做了。本集 Vincent 提出「AI 致命三角」框架，拆解當一個 AI Agent 同時具備三個特性時，為什麼它就不再只是工具，而是一個單點故障的引爆點。我們也會聊到 Shadow AI 的組織風險，以及在 Open Claude 爆火的當下，作為 AI 專案推動者，你現在應該做的三件事：盤點、對齊、理解。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 數創4月免費公開課｜60分鐘建立專業評估能力時間：04/07(二)19:00~20:00 報名連結：https://accu.ps/AWZMTV 這不是一場教你怎麼寫 Code 的技術課，而是一場教你『怎麼止損、怎麼說服、怎麼贏』的決策局。如果你也面臨「老闆亂點菜」、「評估考感覺」、「溝通斷層」的問題，這場 60 分鐘的拆解,將給你一套「拒絕盲目投入」的底氣：不再當夾心餅，而是成為決策的那個人。數創４月小聚｜金融業 AI 落地實戰：從價值評估到職涯突圍 🚀 時間：04/14(二) 19:00~22:00 報名連結：https://accu.ps/OafUjN 你是否也好奇：在法規嚴謹的金融業，AI 專案到底如何從 0 到 1 真正落地？本月我們邀請到國泰證券專案協理王旭龍 Buck，他將以第一線「解決問題型數據工程師」的視角，帶你拆解金融 AI 的真實戰場！數創 AI 技術素養培訓營｜從聽得懂到能主導時間：04/25(六)起,為期３週共計16小時報名連結:https://accu.ps/fyOnzG 這不是一堂單向輸出的知識課,而是「講師快速迭代修正 + 業界實務者陪你提案演練」的模擬戰場。參加培訓營,打磨出一份帶得走的實戰成果——「完整 AI 專案提案」,從旁觀者變成專案主導者。 #OpenClaw #龍蝦 #黃仁勳 #資安 #企業AI #ChatGPT #Claude #科技趨勢 #數創實驗室 ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊｜https://p.accu.ps/8s5utf 電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
March 23 · 26 min
EP95｜帶你看懂OpenClaw龍蝦 (上)：黃仁勳給出最高認可、AI Agent的iPhone時刻、軟體產業或將被數位員工顛覆
「這可能是有史以來最重要的軟體發布」——NVIDIA執行長黃仁勳在GTC大會上,給了OpenClaw龍蝦最高規格的認可。一個軟體用三週時間達到Linux 30年的採用規模、GitHub狂 ⚠️ 給AI專案負責人的提醒: 如果你的產品核心價值只是「跨系統搬資料的介面」,該認真思考下一步了。你要提供的是UI還是API?護城河在技術、在數據、還是在用戶體驗? ⚠️ 先別急著裝龍蝦! 它現在是「資安噩夢」(Cisco)、「本質不安全」(Gartner),會刪庫跑路、可能讓資料裸奔。Vincent研判:三個月內會出現易部署+資安可控的消費級產品。下集預告: 龍蝦的具體資安風險、Shadow AI惡化問題、AI Agent未來趨勢、專案負責人應對策略。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 數創4月免費公開課｜60分鐘建立專業評估能力時間：04/07(二)19:00~20:00 報名連結：https://accu.ps/AWZMTV 這不是一場教你怎麼寫 Code 的技術課，而是一場教你『怎麼止損、怎麼說服、怎麼贏』的決策局。如果你也面臨「老闆亂點菜」、「評估考感覺」、「溝通斷層」的問題，這場 60 分鐘的拆解,將給你一套「拒絕盲目投入」的底氣：不再當夾心餅，而是成為決策的那個人。數創 AI 技術素養培訓營｜從聽得懂到能主導時間:04/25(六)起,為期３週共計16小時報名連結:https://accu.ps/fyOnzG 這不是一堂單向輸出的知識課,而是「講師快速迭代修正 + 業界實務者陪你提案演練」的模擬戰場。參加培訓營,打磨出一份帶得走的實戰成果——「完整 AI 專案提案」,從旁觀者變成專案主導者。 #OpenClaw #龍蝦 #黃仁勳 #NVIDIA #SaaS #企業AI #ChatGPT #Claude #科技趨勢 #數創實驗室 ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊 | https://p.accu.ps/85qwub 電子報 | https://datainnolab.pse.is/86stuu LINE 社群 | https://bit.ly/3TU9K0I
March 16 · 23 min
EP94｜AI產出好不好，誰說的算？專案負責人必懂的「連續性評估」與「人的對齊」
Databricks首席AI科學家Jonathan Frankel帶領團隊協助企業建立AI評估機制時發現:技術上最大的瓶頸不是模型不夠聰明,而是「怎麼讓人跟人之間對齊判斷準則」。本集Vincent從自己在特力集團推動推薦系統的實戰經驗出發,分享為什麼PM應該扮演品質標準統整者,以及3個實戰框架: 定義評估範圍、定義通過門檻(哪些錯誤零容忍?哪些可接受?)、準備邊緣案例作為診斷基準。 AI產品品質判斷不能靠感覺,也不能單靠工程團隊或供應商兜底——評估是開發初期就要回答、開發過程中要持續追蹤的ongoing工作,不是上線前的最後一關。 📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 AI 專案決策工作坊 | 六大面向搞懂 AI 專案評估時間:03/21(六) 13:00 - 17:30 報名連結:https://accu.ps/ZEOFkB AI 專案最常見的失敗原因不是技術不行,而是決策點上判斷錯誤——選錯方向、低估資料複雜度、驗收沒標準,最後資源燒完才發現走錯路。這場工作坊用 6 大模組,帶一套評估框架回去,直接用在你的組織裡。數創 AI 技術素養培訓營 | 從聽得懂到能主導時間:04/25(六)起,為期３週共計16小時報名連結:https://accu.ps/HwqtBj 這不是一堂單向輸出的知識課,而是「講師快速迭代修正 + 業界實務者陪你提案演練」的模擬戰場。參加培訓營,打磨出一份帶得走的實戰成果——「完整 AI 專案提案」,從旁觀者變成專案主導者。 ⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab 活動資訊 | https://p.accu.ps/8s5utf 電子報 | https://datainnolab.pse.is/8edx6k LINE 社群 | https://datainnolab.pse.is/8s5uy5

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