數創實驗室 - AI時代的學習指南 - Détails du Podcast

EP114 | 全員都在用 AI，為什麼績效沒感覺？談 AI Adoption 與 AI Effectiveness 的落差

訂閱數創電子報，成為公司裡談 AI 最有見解的人｜https://datainnolab.pse.is/8edx6k

2026-10-13

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EP113 | AI 真的省人力嗎？McKinsey 認可的「人力節省悖論」：被忽略的 Human-in-the-Loop 成本

模型越來越便宜、AI Agent 越來越聰明，照理來說，企業導入 AI 的 ROI 應該只會越來越漂亮。但真的是這樣嗎？ McKinsey 近期分析銀行客服 Agent 的案例時發現：模型 Token 成本只占整體運行成本的一部分，真正容易被低估的，反而是背後的「人工監督成本」。這也帶出一個 AI 專案很容易忽略的「人力節省悖論」：原本以為導入 Agent 是為了省人，但只要每一次高風險案件...

2026-09-30

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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...

2026-09-16

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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...

2026-09-02

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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...

2026-08-20

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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 ...

2026-08-04

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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...

2026-07-21

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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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數創實驗室 - AI時代的學習指南

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