數創實驗室 - AI時代的學習指南 - Podcast Details

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...

2026-07-15

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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...

2026-07-01

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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，...

2026-06-23

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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...

2026-06-17

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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...

2026-06-09

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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...

2026-06-02

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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...

2026-05-27

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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...

2026-05-20

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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」...

2026-05-13

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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 Datainno...

2026-05-07

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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...

2026-04-29

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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...

2026-04-14

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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...

2026-03-31

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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」...

2026-03-24

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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。 ...

2026-03-17

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[課程快訊] 數創 AI 專案決策工作坊：幫您搭建 AI 專案認知框架，提升技術素養

📊———⚙️🤖【活動快訊】🤖⚙️———📊 AI 專案決策工作坊｜六大面向搞懂 AI 專案評估：https://accu.ps/ZEOFkB 03/21(六) 13:00 - 17:30。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。

2026-03-13

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EP 93｜美國智庫研究揭露：AI專案失敗的頭號原因。多數PM在專案初期就埋下禍根

RAND 公司訪談 65 位資深 AI 工程師，AI 專案失敗第一名原因——不是技術不行，不是資料不夠，而是「業務端和技術端沒對齊」。模型精準度 95%，老闆卻問：「營收成長了多少？」答案是——滄海一粟。這就是典型的技術指標 ≠ 商業成果。本集從主持人 Vincent 在 eBay 的親身經驗出發，拆解 AI 專案前期最容易被忽略的兩大對齊面向： 📊 面向一：技術指標 vs 商業...

2026-03-10

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EP92 | Microsoft Copilot 資安被攻破！從 Reprompt 手法到縱深防禦：AI 導入者必問的三個問題

2026年，越來越多企業決心導入AI，去年嚐到甜頭的公司正在拓展更多部門的落地場景。但在加速前進的同時，你有問過自己這個問題嗎：「這安全嗎？」今年初，資安公司Varonis發現Microsoft Copilot可以被「Reprompt攻擊」攻破——一個看似正常的連結，點擊後Copilot就被劫持，所有郵件、文件、行事曆悄悄外洩。連微軟這樣的大廠都擋不住，「大廠=安全」真的可靠嗎？本...

2026-03-03

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EP91｜深度解析 Google《AI Agent Trends 2026》報告：那些成功的AI專案都做對了什麼？

Google Cloud 最新發布的《AI Agent Trends 2026》報告，訪問了全球 3400 多位企業決策者，揭露了一個關鍵發現：那些成功導入 AI Agent 的企業，和那些專案卡關超過一年的公司，核心差異到底在哪裡？答案不是技術能力，而是對 AI 角色的定位。本集深度解析報告核心發現，並分享兩個真實成功案例： 🏭 Danfoss（製造業）：如何將客戶等待時間從 42 小時縮...

2026-02-24

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EP90｜《新春特輯》教你用LLM幫自己算命！你手上的ChatGPT，可能比算命攤還準！

馬年行大運！🧧 新年快樂！這集是我們的新春特別節目，Vincent 要來教大家一個超有趣的主題——怎麼用 ChatGPT、Gemini、Claude 這些 LLM 來幫自己算命！你沒聽錯，就是算命。而且 Vincent 本身研究紫微斗數超過十年，這次就用命理底子帶大家實測，看看 AI 到底算得準不準。 🔮 免費排盤工具紫微斗數排盤：https://jin.ptzl.tw/system.asp...

2026-02-17

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數創實驗室 - AI時代的學習指南

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