EP123 - 馬斯克談未來、Anthropic 上市能買嗎、蘋果認輸、ChatGPT 廣告

好 大家好 歡迎收聽科技浪 我是主持人哈利 科技浪是一個白話跟你聊科技的podcast 希望可以用簡單易懂 但是又深入的方式 帶你瞭解實下罪活的科技話題 本期節目有天下雜誌 贊助播出 最近很多人都在吵說AI到底是不是泡沫嘛 對不對 但以科學的角度來看呢 泡不泡沫 真正的關鍵這一個 就是經濟產值 今天如果我們花了大把算力 最後卻沒有辦法轉換 為實際的生產力 那當然只是泡沫 但如果它能夠變現能夠解決問題 那就是科技革命 這正好也是天下雜誌最新的2026經濟大預測裡面的核心論點 他們分析了接下來的趨勢 結論很清楚 2026年是AI從話題轉向落地的關鍵年 而且最特別的是 天下他們其實自己就在驗證這個論點 天下雜誌的內容跟品質 我應該不用多做介紹了 大家都知道很好 那他們這次把龐大的內容資料庫結合了AI技術 直接做成了一個AI問答工具 叫做ASK AI 你現在看這本厚厚的2026經濟大預測 你不用從頭自己看到完 你直接用ASK AI問它 2016年AI巨頭的核心策略是什麼 它為立刻勞許特看裡面的數據和分析 經驗儲關於算力 訂閱模式 軟硬結合的精準動差 這不僅是節省的時間 更展示了媒體如何利用AI 能夠創造新價值 所以如果你想要多了解2016的經濟局勢 同時體驗下什麼叫做有產值的AI應用 我推薦你試試看 我會把數位閱讀天下的科技讓聽眾專屬連結 放在本集節目的資訊欄讓大家可以用我們的優惠價格訂閱 你不但會有3個月的數位天下無限閱讀 有2016全球大趨勢的特刊 然後還有ASK AI的功能 本集業配就到聽眾解出一些天下雜誌的贊助 過去這個禮拜科技新聞真的多 幾乎每今天我們常聊的這些AI科技公司 都有一些新的更新出來 但我覺得沒有一個新聞是真的大到我們要開一整集來聊 或是至少半集來聊 所以我覺得我們今天就來嘗試一點新的東西 因為我們以前的format可能就是說我們會挑兩個題目 或者是一個題目就深入解析這樣 但過去這週我覺得真的 每一個新聞都不到那麼重要 但是同時不了又可惜 所以我覺得我們今天呢 我們就多聊一點 我們來聊三個小新聞跟一個我們上週的一租職罕 那三個小新聞分別是 首先Andthropic最近真的是一氣風發 他們2020年開局開得很順 首先是他們Opa 4.5的模型 已經被公認是現在最強的Coding模型了 不管是消費者還是企業都怎麼認同 然後同時他們上週也發表了一個叫做Codework的新功能 這個也是引起了非常熱烈的討論 至少就上週至少兩天的時間 每次打開X都看到至少10片Codework的文章跟影片 那除此之外 他們最近也完成了一輪新的融資 來到了他們的孤子已經來到了3500億美金了 然後同時這個2020年他們還有機會可以上市 至少現在是市場有在流傳這件事情 Andthropic他們沒有官方的承認這件事 但很可能Andthropic在2016年也會上市 那第二個新聞想來跟大家聊一下 蘋果終於認輸了的這個新聞 這個上禮拜蘋果他們就宣布說 他們下一代的serie背後會使用Germany的AI 就不會再想要自己去開發了 他們之前是真的有自己在開發 然後很明顯的是失敗了 但是這個第二呢 本身他有一些沒有講得很清楚的地方 他們聲明就很簡單端端幾行字 留給大家很多想像空間 然後除此之外 他也有蠻多的討論的空間 像是馬斯克他就有在X上面發表他的看法 說他認為這個是一個很不合理的權利集中 意思就是說Google他就是能夠掌握了太多了 畢竟安卓原本就是Google的 然後現在蘋果一變成Google的 然後Crome跟Safari這樣 哇這個Google就是所有消費者的裝置 裡面的AI都是Google這樣合理嗎 這是一個討論 那也有很多其他顏色的討論 我覺得想跟大家聊一下 那這是第二個新聞 第三個新聞我們要來講一下 OpenAI他們上禮拜宣布說 他們要開始在lgb裡面推廣告了 這件事情我們已經跟大家講過 很久以前就跟大家講了嗎 我們早就知道OpenAI會做這件事情 但是他們現在終於宣布了 那這邊的討論其實目前還比較少 我看到沒有很多人在講 畢竟這個是比較新的 好像台灣時間禮拜五 還有禮拜六才出來的新聞 但我自己是目前有些初步的想法 想跟大家分享一下 那講完了這些新聞之後 我也想來跟大家分享一下 上禮拜的依諸之漢 原本上禮拜要跟大家分享 馬斯克最近很精采的一場訪談 在Moonsha Podcast這個訪談 他提到的一些觀點 那我知道這台灣這邊可能比較多人 Care的是馬斯克 他說未來特斯拉如果有Fab 就有這個精緣的這個加工廠的話 他會在他覺得他可以在無城市裡面 抽血加17 Spurger 那這個當然就是跟台積電目前 無城市做法是非常不一樣的嗎 但我覺得這邊可能上週 很多人都已經聊過了 然後這邊就是半導體這邊 我也不算專家了 所以我沒有什麼太多的 技術上面討論可以貢獻給大家 但我特別想跟大家聊的是 另外一段他Go viral的片段 就是他談到一些關於UHI的一些話題 UHI就是Universal High Income 未來大家都不用工作了 就有非常高的基本收錄這樣 那我覺得這個本來就是Moonsha Podcast 他們的核心他們的重點 Moonsha他們就是一個非常樂觀的科技極度樂觀派的一個 podcast 他們的這個主持人Peter Diamandes 他本來就是以他的這個科技樂觀的思維出名的 那他常常提到一個詞去說abundance 未來是非常abundance一個副主的時代 那他們的podcast裡面也花了 蠻多時間在討論這些未來 那我覺得這邊是蠻有趣的 帶給大家一些樂觀的觀點 就如果你最近願第一朝 或者是覺得朱世不順之類的 我覺得聽一些這種未來的美好的未來 其實也是蠻不錯 好那我們就先從一起風發的 Anthropic開始聊 首先當然就是他們的opus 4.5 真的是一個Game changer 當然這個模型不新 也算新 就他們推出的時候是大概去年11月底 所以推到現在大概也是一個月多了這樣子 但是現在已經非常確定的 他真的就是目前最強的Coding的模型 那當然我知道大家聽到這個什麼 最強Coding模型 真的都已經聽到很無感了 就整天都在最強每個都最強 然後動不動的就是 美國兩個禮拜又有一個新的最強 那待誰才是最強 我知道大家一定都很無感 但我覺得opus 4.5這代 真的是有一點點特別的地方 我覺得之前雖然說很多人 都會拿自己的Benchmark 我們就是最強的Coding模型 但可能在同期間 大家就是會各自有編號 然後可能會有幾個模型 是當時最強的這樣子 就比如說我亂講我有點忘記了 但比如說前一陣子可能就像是 Ginmini 2.5 Pro 可能跟Cost 3.5Sanit 可能跟威廉忘了Grocks 4之類的 他們可能幾個模型是同一世代的 然後甚至各自有說 自己是很特別強的 然後在Coding這邊 可能有一些人喜歡Ginmini 有些人特別喜歡Cloud 然後後來GPT出來了 有些人特別喜歡GPT5.2 或是5.1之類的 確實是大家都會各有編號 但我覺得opus 4.5這代 真的感覺好像大家都一隻認同 opus 4.5就真的是最強的 意思就是說它在Coding這邊 跟其他模型 就是有一步的差距 並不是編號而已 那一步的差距是 明顯提感上感受得到的 OK 我給大家一個具體的例子 有些新聽眾可能不知道 就是我除了在經營這個podcast 跟這個Social Media以外 我也有一間軟體公司叫vibetack 然後我們就會持續開發各種 這些實用的AI工具這樣 那我們最一開始是去年8月的時候 推出了我們的第一個產品 叫小街AI 是一個Chrome Extension 可以幫助你消化YouTube影片 就幫你做總結 幫你產生時間軸 或者是回答你的任何問題 之類的 這個是我們的第一個產品 但是之後 我們就沒有立刻在推出 下一個產品 因為我們中間其實是 就從8月到現在這幾個月 我們在忙幾件事情 第一件事情是 有一個OnGoing的專案 目前還不能跟大家透露什麼東西 但我們有在持續的努力 某一個專案 神秘專案 這樣子 除此之外 我們也有在開發其他產品 其中一個就是包括 我們上禮拜剛推出的最新產品 叫做竹字寶 這個竹字寶顧名思義 就是幫你的影片 或者是podcast產生竹字稿 產生字幕的一個AI工具 當然我知道 類似的工具 在市面上 也是有蠻多其他的 很多台灣人喜歡用的是 這個GoodTap 對不對 但是 我們跟GoodTap 這件其實是有 蠻多的 就是不一樣的地方 我認為 我們的這個字幕 Edited體驗 是特別好的 尤其是 對於創作者來說 是真的非常好的 尤其是 你在做拍 就是剪短音的時候 你要上字幕 你可能 很多時候 會去需要切那些字幕 對不對 太長的句子 你要切成兩半 不然它會換行 那這個切分呢 通常都是在 剪集軟體裡面完成了 很好時間 但我們可以直接在 網站 我們的網頁 預完上面 進行這個操作 然後 Find 就是一個字 要全部取代之類的 我覺得我們改作字的體驗 做得很不錯 然後再來 我們也有 生成章節的功能 就是根據影片的內容 或是Podcast的內容 用AI 去找出一些 關鍵的章節 跟他們的時間走 你可以直接 放上你的YouTube資訊欄 然後出自照 我們還有翻譯的功能 就是我們是用 LLAM去翻譯 所以翻譯 絕對是比 Google翻譯好 超級多 然後 你可以 翻出來之後一樣 會出 SRT檔 然後看你要怎麼樣子 就是 抓 加你的雙語字幕 什麼東西 都可以 那除了 功能以外 我們在 這個定價上面 當然跟歌特比 我覺得也是 非常有競爭力的 有興趣的人 可以自己去看一下 我知道這個不是 所有人都會需要用到的工具 但你如果剛好是創作者 你可以搜尋一下 竹字寶 那個寶是 我吃很寶的那個寶 不是寶貝的寶 或者是 我也會把連結放在 本集資訊欄這樣子 那我會提到竹字寶呢 其實是因為 我們這整個 竹字寶的 Webapp 有99%的code 都是 Clarkcode寫出來的 都是 用Open4.5寫出來的 我知道有些人可能會覺得 沒什麼 我們就是一個 Transcription的App 不是 串個 Whisper 或者是 ElevenLapse api 我們希望ElevenLapse 就 串個 Transcription的 api 就結束了 東西嗎 然後在 價格 UI就結束嗎 我原本也是這麼想 真的 我原本看歌特 我就覺得 為什麼 沒有人做 一個 這個這麼簡單的東西 但 其實你真正開發 你就會發現 其實 是有很多細節 你原本是想不到的 其實比想像中的複雜 複雜蠻多的 像是 使用者 可以上傳各種各樣的不同的檔案 然後這個 檔案的大小 有時候也很大 有時候也很小 那這個時候 你要優化 上傳的 資料傳輸的速度 然後要統一格式 你可以要進行 這個檔案的convert 那我們要怎麼樣 這個convert 要去哪裡convert 要在哪個stageconvert 然後 就是你 實際在 使用 這個app的時候 我們是一個Webapp 對不對 是一個網頁 這個時候 我們會用到 我們會需要去 做這個 流暖器 的記憶體的優化 就 使用者 在使用的過程中 哪些東西 應該放在記憶體當中 哪些東西 就點到 什麼地方的時候 哪些東西 應該要 offload 這個記憶體 那當然出此之外 還有很多 UI上面的細節 使用者體驗的細節 這個 prompting的部分 因為我們也是有 這個張節 什麼東西 雖然那邊 我們小姐已經走過一遍 但 就 很多很多小細節 需要去注意這樣子 所以這個app 真的沒有大家 想像的這麼簡單 應該說 你如果真的 想要開發一個 類似竹子寶 這種 MVP 你只是想自己 玩玩的話 Sure 你可能可以在一個中我 簡單就是 開發出一個小東西 可以用的 但是你真的要 拿出去賣 你要注意到 我剛剛講的 所有的細節的部分 是 其實是會變成 蠻複雜的一個專案的 OK 這整個專案 完全100% 將近100% 都是由 Opus 4.5寫出來的code 我覺得跟 上一代真的有差啦 尤其在 Clockcode 這個使用 Opus 4.5 真的 我們的產品的Feature 的疊帶速度 也真的是 變快蠻多的這樣子 那當然啦 也不是說什麼 路邊你隨便抓一個 什麼阿貓阿狗 然後對我給他一個 Clot Opus 4.5 他就可以開發出竹子寶 也沒有那麼簡單啦 過程中 Opus 4.5 也是有 犯蠻多的錯的 那每個錯 其實 真的都是要 我們 要實際去理解 這個狀況是什麼 然後 就是跟 Opus 4.5 詳細的說明狀況 然後更改的方向 然後 有時候也是要 在比較 High Level的 Design Choice上面 去 Steer 這個 Opus 4.5 他的方向 有時候他真的會 跳到一個錯誤的 兔子洞一直往下鑽 有時候就是要 要Nouch 他 把Nouch到正確的方向 這樣子 然後有時候也要跟他吵架 結果 他 明明有Bug 也跟他講有Bug 他就是覺得沒有Bug 但你就是要持續 讓他 講到讓他意識到 這個問題是哪裡 然後改到 這樣子 那 出此外 當然就是 很多更 High Level的東西 整個 我們的 System Design 的這個方向 我們要用的 哪一些 第三方的服務 我們要 做的這個 呈現的 UI 大概長什麼樣 這東西也都是 我們 就是開發者 會需要去 去 具備的能力 但我覺得 如果你今天已經 有這些能力 然後有一些 什麼 全端開發的經驗 那你今天用 Quad Opus 4.5 用 Quad Code 真的是會跟飛起來一樣 而且 Opus 4.5 不只是我們這些 一般老百姓在使用而已 連最前緣的 而且 AI Lab 都在使用 Opus 4.5 像是 X AI 然後最近就爆出來說 他們其實內部 非常養賴這個 Quad 模型 但是 Quad 那個 Anthropic 也在上禮拜的時候 去把他們的 Access 給切斷了 不讓 不讓 X AI 繼續使用 Quad 模型 那 這個馬斯克就在 X 上面說 這個 這件事情對於 他們那個 X AI內部來說 是 非常好的一個機力 機力 他們去開發更強的 coating模型 但同時 這件事情是 bad for Anthropics Car 就是說 這句英文意思 就說 你們這樣做很缺德 這是其實 會有報應 這樣子 那 所以 Opus 4.5 讓 Anthropic 基本上是 又贏得了 所有的開發者的心 那除此之外 Anthropics 上禮拜 又推出了一個 新的 Quad 功能 叫做 Corework 對不對 他們這個Corework 功能呢 無打的就是 他們說這個是 Clark Code for Knowledge Work 所謂的 Knowledge Work 就是一些 大家平時習慣的 做 PPT 做 Excel 整理資料 做一些研究 之類等等的 這種白靈的知識工作這樣 那 Clark Code for Knowledge Work 基本上是講的就是 我們可以開始 vibe working 大家還記得嗎 這個就是 我前幾週跟大家說的 我們在講 GBT 5.2那一集 就跟大家說 我覺得接下來這個 vibe working 時代要來了 那這個 Corework 就是一個 vibe working 的工具 那基本上它的 運作原理呢 就是你可以 散一個 你的 電腦上面的 資料夾 給它 當做它 工作用的資料夾 那它這個 資料夾裡面的 所有檔案呢 Clark都可以 存取 它可以 讀取 也可以編輯 然後也可以創建新的檔案 這樣子 那於之中 它 也可以用很多 外部的工具 就看你開放 不管是工具 還是Skills 它都可以 使用 這邊就跟Clark 一樣這樣 那它 有這些 所有的工具 跟資料呢 它就會 先根據你的要求 就你給它的任務呢 先列出一個 它自己的 plan 然後一步一步的 使用這些 工具跟資料 把這個 plan 給執行完成 那不管你是 叫它去做一個 你的 你的 Park has頻道的 Southkit 在我們之前有試過的 或者是 建一個財務模型 或者是 處理一些 你的個人 財務的東西啊 你的暴睡以前 要整理一些資料啊 或者是整理 你電腦裡面的 圖片啊 幫你把你當 load 資料夾的 一堆截圖 給刪掉啊 我相信 所有人都會需要做的一件事情 就 你都可以透過這個 Cover去完成 那雖然說 Cover的能力 不算是一個 surprise 就 至少 如果你 有在聽科技養的話 應該對你來說 是一個 surprise 因為我們早就知道 現在的AI模型 在做知識工作 已經有到這個 level 了 那他們今天 Andthoroughbae 只是把這個體驗 給做出來 給了這些模型足夠的工具 讓它可以發揮它 能力而已 然後同時 它也不是一個 大多數人可以 立刻用到的工具 因為它 只開放 給 Mac 的 user 然後同時 你也要定約他們的 最貴的那個 tier 一個月好像 一百到兩百塊的 這個美金的 這個 定約費 非常貴 所以 這個 其實對於 大部分人來說 不算是一個 很大的 update 但 這次隨著 他們推出 co-work 他們也 留出了一個 很驚人的消息 就是 這 co-work的 feature Andthoroughbae 他們只花了 十天的時間開發 而且 將近一百%的 code 都是 clad寫的 當然 我相信應該就是 clad open 4.5 Andthoroughbae 一期風發的事情 還有第三件 就是他們 最近完成了 最新一輪的融資 這一次 又是融了 10 billion 就是一百億美金 把他們的 公司 現在的 估值帶到 3500億美金 真的是 一個 非常恐怖的一個估值 就是 其實 好像 一年前 還是 一兩年前 SpaceX 也才差不多 這樣子的估值而已 那 現在 Andthoroughbae 已經 到這種程度了 六年 可能會有一個 很大的離城 就是他們要 有可能會準備上市 我記得 他們內部 他們官方好像 還沒有證實 這件事情 但是已經 有很多不同的消息 再講了 所以我覺得這個 絕對是一種可能性 那 所以這邊 就會 跑出一個 新的關鍵問題 Andthoroughbae 上市之後 能買嗎 那當然 我覺得這個是 很大的一個問題 我們今天 沒有辦法 做非常 詳細的分析 大家幾個 大家可能 會想要 買Andthoroughbae的點 或者至少 是他們的優勢 或者是 特點在哪邊 我覺得可能 有 有4點 首先 第一點 最明顯的 就是 在Enterprise 這邊的市場 Andthoroughbae 現在 真的 那Enterprise的市場 就是包含 像是 這些公司 使用Andthoroughbae的API 應該說 透過Andthoroughbae的API 去使用 clad模型 把這些 clad模型 加到 他們的產品當中 像是 很多這些 coating的工具 Cursor之類的 在裡面 有提供clad模型 這邊 就是一種 Enterprise usage 然後 除此之外 像是 有些公司 它會幫自己 員工買clad code 把他們員工 買clad的訂閱 這部分 也算是 Enterprise business 那Enthoroughbae 吃Enterprise 這邊 真的是吃得死死的 我看 業界目前的共識 大概就是 覺得clad 他們 在Enterprise 大概就是 40% 這邊 已經是最多的了 就像 OpenAI Google 他們可能 就是 20幾% 這樣子而已 如果 這個是40% 是全部的Enterprise 你如果單看 Coding Coding Andthoroughbae 至少有50%以上 老實說 我在最一開始 也是有在懷疑 Andthoroughbae 它的Enterprise 互誠 和到底有多大 有多深 因為 我們最一開始 最一開始 2023年初的時候 Enterprise 已經加是OpenAI 對不對 中間才換成 是Enthoroughbae 因為他們從 這個Coding 的USK這邊 就是 發機 真的做得非常好 那他們 開始吃下事戰之後 其實最一開始 我也是有點懷疑說 他們這個領先 到底可以維持多久 因為 大家都很卷嘛 對不對 這個Google 然後 那個XAI 他們的模型 的Coding能力 其實 也是 進步的非常快速的 永遠都 感覺好像是 真的是 都只差跨一點點 甚至 偶爾會迎過去的 而且Enthoroughbae 的API 又是出了名的 貴 所以你今天 如果是單論CP值的話 CP值比 跨的高的模型 有太多了 不只是 什麼 GRAG的某些模型 Germina 還有開源模型的 選項 都不會 就是 在Coding 上跟Enthoroughbae 差太多 但是會便宜 非常多 所以 一直以來其實 我們 就是我 至少我 多多少 都有在懷疑 Enthoroughbae 他在Enthoroughbae 的互誠和 但 我覺得 過去這一年 Enthoroughbae 他們是 算是有跟大家 證實了這件事情 就是 他們在Enthoroughbae 這邊 真的 站得很穩 因為過去這一年 真的 有很多時候是 這些其他的 Labs 或者是 開源模型 有推出一些 CP值 真的是 雕打 在Enthoroughbae這邊 是站 基本上 沒掉多少 為什麼他們 還是目前的 領頭養呢 我覺得這邊 有幾個原因 首先 第一個 就是 這些企業客戶 要換模型 真的 沒有想像 這種 都這麼好換 他們 今天要換一個模型 要重新 要經過 好一段時間的 重新的 測試 Prompting的 結構方法 要改變 可能換了之後 要想法 跟他們溝通 同時 Enthoroughbae的模型 真的是 從頭到尾 就是特別 為 Enterprise useCase 去做優化的 這個是 真的有差 你今天像是 CHRHBT 他們 就是比較 optimized for engagement 互動率 讓大家 更喜歡的 用 更長時間的 用 更平凡的使用 這個跟跨的 他們 optimized for business useCase 可能就是 optimized for productivity 那這邊 其實就 完全 是不一樣的方向 甚至這兩者 之間 有時候可能 會有tradeoff 就是你 要讓這個模型 變得 更 helpful一點 他可能 就會降低 他的 engaging的程度 你要讓他更 engaging 他可能就稍微 沒有那麼 helpful 其實 有一點tradeoff 然後 除此之外 Enthoroughbae 能稱霸 Enterprise 市場 還有一個 很重要的原因 有高 計高一籌的部分 這個連碼 斯克也承認了 他說 Enthoroughbae has done something special with coding 這模型 真的是 他們有這種 secretsource 就是 Open4.5 就是真的是 其他人 要複製 不是這麼簡單的事情 所以我覺得 這就是為什麼 Enthoroughbae 把這個 Enterprise 市場 吃的 這麼死 另外 我覺得 Enthoroughbae 這件 公司 還有三個特點 當然 我覺得我 現在 廢話有一點多 就比好心 第一個新聞 就講了二十幾分鐘 我們快快講過 第二點 就是 我覺得Enthoroughbae 他們是比較 偏理性擴張的 好像 OpenAI DarioMode 他在最近 一次訪談 他就說 OpenAI他們 就是在幽留 他們 也不管 未來 會不會多買 太多算力 他們就是 能買多少 就買多少 那當然 根本買不到為止 好像他們在 在買那些記憶體 都是這樣搞嘛 對不對 Enthoroughbae不一樣 他們是 比較理性擴張的 他們的財務 預算 是比 OpenAI靠譜 蠻多的 然後他們的 保守程度 是比較接近那種 就是 未來 有很多種 發展的可能性嘛 對不對 然後在 所有的可能的未來當中 大概 絕大多數的未來 可能80%的未來 他們都不會出現 什麼 太大的問題 就是說他們 泡沫 泡沫是不會泡的 但是我覺得像 OpenAI就想反嘛 他們可能是 20%的未來 泡泡不會泡 但80%的可能性 是 這個泡泡 都會泡掉 因為它真的是 OpenAI真的叫 hit到幾個 jackpot 或者是 有爆發性的 恐怖的成長 他們才可以 justified 他們 這些還要買了 這麼多算力 我覺得 這也是一點 大家可以考慮的 理性擴張 然後第三點 台灣 retention 真的非常好 就最近 整天就看到一堆 AI公司 他們的 co-founder 又走了幾個 又走了幾個 幾乎所有的 AI公司的 co-founder 都走了 大概 快一半了 或是一半以上 但anthropic 直到現在 還沒有走任何一個 co-founder 至少我上次看得這樣 我不確定 是不是一個都沒有 但幾乎沒有人走 然後整體 來說 本來AI公司 人才就會 其實其他的公司 都流動很大 anthropic的流動 真的很小 這個也是 他們特別的地方 就他們有種 特別有邪教的感覺 然後 最後一點 最後一點 是 interpretability 就是可解釋性的研究 這個是其他AI lab 比較 沒有在做的研究 anthropic 這邊是 就是讀書一個的這樣 那這個研究在研究的 就是這些 AI模型 這些 LLAM 他們大腦中 到底在 是怎麼樣出去解決問題的 是怎麼樣出去思考的 那透過這個研究 一方面 你是可以 把這些模型 過來做的更安全 另外一方面 你也是可以 更了解這些模型 的長處 他們的短處 然後他們的思考的模式 然後也可以 透過這些理解 去 更好的去運用他們 以上就是anthropic的新聞 接下來我們來聊一下 第二個 就是 蘋果認輸啦的新聞 他們終於 決定要使用 JMN來作為 serie的大腦了 那他們在上禮拜 其實就發了 非常簡單的一個聲明 其實重點就是一句話 就是 他的下一代的 Apple Foundation Models 將會使用 Google的JMN 跟雲端技術 來建構 這句話其實 留給大家 蠻多想像空間的 首先就是 具體來說 這些模型 到底是 跑在 Google的伺服器上面 還是蘋果的伺服器上面 Google會 handle 這些使用者數據嗎 然後 此外就是 到底是誰付給誰錢 然後要付多少錢 因為我們知道在之前 Google跟Apple的 Google Search的Deal 是Google要付給Apple錢 而且付超多 一年好像 20 billion 就200億 還是多少 我也忘了 但反正是一個 很恐怖的天文數字 然後就是想辦法 讓Google成為 serie上面的這個 預設的搜尋引擎 但 現在這個 可以朝向 感覺 全力是交換了 好像是蘋果 比較需要Google這樣 那 這邊細節部分 當然有一些猜測的空間 但我自己個人認為 這邊可能有 分成 三個不同階段的AI模型 分別從最小到最大 那最小的模型 可以直接 小到可以直接 跑在蘋果的裝置上面 包括 iPhone 包括 MacBook 這邊可能 蘋果 直接使用Google 訓練出來的這些 Jerma系列的 非常小的模型 然後 跑在裝置上 那今天問題 如果稍微 更難一點 這些 Ontivize的小模型 就是沒有辦法 很應付的話 就會丟給 稍微帶一點的模型 中等的模型 這邊的模型 可能就是裝置上 跑不下的 要放在似乎器裡面 那我覺得 這些中等模型 是會放在 蘋果自己的似乎器 就是他們有 這個所謂的 Compute 是跑在上面的 然後可能也是 用JermaNight的模型這樣 然後最後 就是 最大的 最困難的問題 連這種 中等的模型 也無法應付的 要丟給 Soda的模型 就是現在 最強最強的模型 這邊可能 就是直接 交給Google去處理 那 Google這邊 當然就是使用 JermaNight 3 我自己猜測 是這樣子 然後 至於誰付 誰多少錢呢 目前 很多分析師 的一些消息 跟他們的估算呢 大概都是 蘋果要付給Google錢 然後是每一個要付 10億美元 當然這10億美元 有沒有到非常多 就跟原本 Google付給 蘋果的200多億 是小屋建大屋 這樣子 那針對這個新聞 我有一些想法 想跟大家分享 首先第一點 就是 蘋果終於認輸了 然後我覺得 這是 很好的一件事情 你要知道 蘋果他們 最一開始 絕對是 想要自己做 C.R.Y.背後的大腦的 做這一波 Loland Upgrade 因為他們一直以來 都是走 垂直整合的策略嘛 然後也都非常地成功 那 當然就是 他們也不會想要 把這個重要的 Loland 這個Peace 去交給別人這樣 但他們內部其實 2023年 就開始嘗試 做這件事情 然後一直沒有成功 至少我們 公開資訊查得到的 就是他們 至少有 大失敗 兩次都失敗了 就是他們 做出來的這個模型 就真的沒有辦法 推給大家使用 所以過去這兩年 蘋果就一直 C.R.Y.就一直以來 都是被 安卓手機上面 來丟打了一個狀況 那當然 蘋果 今天可以選擇 繼續 努力自己開發 這個Loland 然後這個發表會 就繼續擺爛 然後 繼續讓大家 馬 那 就知道他們 一天終於開發出來 一紙 但我覺得 他們選擇了 更聰明的一條路 就是紙損了 現在 過了兩年 真的都還開發出來 OK 我們就放棄了 我們先用別人的技術 那搞不好未來 我們慢慢的開發出 自己的這個模型 我們在 就是用回來這樣子 就像是 他在 Modern這邊 跟高通的狀況 那我覺得蘋果 在現在這個時間點 去選擇紙損 我覺得 真的是 很不錯的 因為現在上車AI 還不嫌晚 你知道嗎 現在這些 AI PCI手機 雖然我們已經講兩年了 但是 他們 The Killer App 就真的還沒出來 大家現在 使用手機 跟電腦的方式 跟4年前 還沒有AI的時候 使用的方式 基本上是一模一樣的 當然我們這邊排除 CHGPTE的使用 那些是App 那些 不是 本地的這些AI 真的 本地的AI 基本上沒有什麼改變 當然 出來而且確實 是蠻使用的 這個 錄音轉租資格的功能 修徒的功能 這些 有時候是真的蠻使用的 但是 大致上 沒有什麼太大的改變 那我們知道未來 很有可能 大家使用手機電腦的方式 會完全地改變 尤其是在 這些AI助理的能力 到一定程度的時候 真的可以完全改變 大家 就是使用App的方式 做事情的方式 這個未來 絕對會來到 但是 目前 就還沒有到 那在 這個未來來到 之前 蘋果 有加入了 這個佔局 其實就不顯晚 那針對這個新聞 還有另外一個討論的點 就是 Google是不是 又要讀戰市場了呢 這個是 不是一個 馬斯克不是說 這個是一個 很不合理的 權力集中 對不對 那會這樣講 當然就是因為 首先我們看手機的市場 手機市場 做一系統分 安卓跟 Google S嘛 對不對 安卓本來就是Google的 但現在 iOS又被Google吃下來了 所以手機市場 基本上 99% 全部都是Google的 然後再來 這個電腦這邊呢 我們看 柳蘭器嘛 柳蘭器 Chrome是Google的 然後 Safari 就是蘋果的 那 Chrome加 Safari 基本上佔了 所有電腦的 大概80%的實戰 OK 所以基本上 消費者裝置 890%以上的 所有的消費者裝置 它 default的 AI模型 就是會 使用 Gemini 那你單純看這個數據 其實會覺得 蠻驚人的沒錯 但是 你要知道 其中 很大一部分的 AI使用 是本地的 AI使用 當然其實 這個比例我們 不知道啦 就要具體來說 蘋果怎麼做 然後大家 怎麼用啊 我們不知道 但可能 很大一部分呢 是直接在裝置上面跑的 好 這部分 雖然說跑的是 Google的模型 但是Google基本上 有辦法控制嘛 對不對 沒有辦法 改你的 看到使用者的資料 因為他們 就是把一包 全中 交給蘋果 然後蘋果 安裝在 大家的手機當中 就這樣 OK 那另外一種呢 就是 跑在 Apple Private Compute 這邊的 中等模型呢 其實Google 也是一樣的道理 它完全看不到 各種東西 它就是 把一包 全中 交給蘋果 就結束了 那只有 在可能 最困難的問題的時候 這個蘋果 自己無法 handle 就只好 丟給Google 讓他們 將來三去算 這一部分 的 request 它就 Google 就能夠直接 handle到了 那這邊 他們就 比較是可以去 它也不能 改變 就是 prompt 的之類的 因為 prompting system prompt 整個 implementation 應該還是 蘋果在用的 那這邊 Google 可能就是 會 經手一些 使用者 資料這樣 那可能 蘋果 他們也有 一些 privacy 的 policy 不會讓Google 拿到太多 那總而言之 其實Google 這邊 可以說 它也沒有 多大的 能力 去直接影響 消費者 使用這些 模型的方式 跟它 得到的回答 但是 這邊 他們能不能 因為模型 都是Google 訓練出來的 Google 訓練的模型 用他們 自己的 資料訓練 用他們 自己的 員工 去進行 post training 進行 RLHF 可能 多少 會有 把他們 員工的 隱藏的 立場 偏見 去注入 這個 權重 當中 你要說 這邊 會有一些影響嗎 就是 Google 提供 一個 Tax support 並不是說 Google 能夠 把這個 消費者 給掌控了 沒有 到這麼誇張 接下來 我們就來講 我們的 第三個新聞 就是 CHATGBT 終於要推出廣告 這件事情 其實 我們很早 科技 跟大家說 Open 有在規劃 這件事情 因為 要想辦法 從免費用戶上面賺錢 因為 他們經營到 現在有件事情 已經非常明顯了 就是 很大量的用戶 他們 就是永遠 都不會付錢 他們就是 失業不付錢 無論如何都不付錢 我覺得這個對於 Sam moment 來說可能 也是有一點點 有Surprise 到他的地方 因為 他其實 在最一開始 是非常 反對廣告的 他在最一開始的 房台裡面 都是說 廣告是一個 令人不安的 東西 就 unsettling的 一件事情 因為他怕 廣告會 清實 大家對於CHATGBT的信任 因為 你今天 要 透過CHATGBT 要得到很多建議 什麼東西 但 如果同時 有廣告的話 你就不經會懷疑說 你今天這樣講 是不是 為了要賣我什麼東西 之類的 但 過去一年 Sam moment 開始在房台裡面 他的態度 180度大轉彎 現在開始 變成說 他覺得廣告 也可以是一個 爭執服務 他說 他有時候 華IG的時候 他看到 一些IG廣告 他是真的 會去買那些東西 如果 那些東西 真的是 有幫助到他的 沒有看到那些廣告的話 他 反而 沒有辦法發覺 這些好東西 來提升 他的生活品質 開始 這樣子講廣告 很明顯 他看了 OpenAI內部的 財報之後 他就改觀了嘛 就 免費用戶 比想要送的多好多 我們花了 什麼都算利在 免費服務 各位 這真的是 必須的 撈點錢 你 不願意付錢 就把你變成產品這樣 那他們過去 這禮拜呢 是宣布說 他們會開始測試 然後他們 有4個重點 要跟大家溝通 第一個重點 就是說 chatGbG的回答 不會受到廣告影響 他這一點 我的解讀 就是 模型的全重 不會 而改變 他不會 因為今天 chatGbG要設計廣告 而去 額外訓練 這些模型 讓他們更會講廣告 或什麼 這些 不會 廣告甚至 不會是回答的一部分 我認為應該是這樣 他們可能是 廣告是另外一個系統 然後是根據chatGbG的回答 然後根據 可能 你這個人的一些輪廓 然後 在適合地方出現 在某個起 就是 跟回答分開的一個地方 所以他們 第二點要跟大家溝通 也是這點 就是說 他們廣告會 清楚的標示出來 然後第三點 就是說 你的對話紀錄 不會被用於廣告投放 那這一點 其實我覺得他們這樣講 可能有 一點點誤導人 因為我覺得他們 想講 就是說 他們今天不會直接 把你完整的對話紀錄 分享給廣告組 讓他可以精準他給你 但是 他們會不會分享你的 輪廓 然後你從過去的對話當中 AI結取出的一些 關於你的重要資訊 我相信是會的 OK 那這邊他們其實 也有標示出來 就是 他們沒有具體來說 具體講 他們會怎麼 inploma的這件事情 但他們有說 他們會做 personalization 個人化的廣告 那這邊當然就是 很多資訊 絕對是透過你的對話紀錄 結取出來的 所以嚴格來說 你的對話紀錄 還是會 建階被用於廣告投放 但是 就是 OpenAI會 給你一個 option 去opt out 你可以選擇 你不要任何的 personalization 那這個時候 你可能就是 會看到一些 比較沒有那麼 personalize的廣告 當然就根據你的對話 就是 目前的對話 他們會選一個 適合廣告給你這樣 好 那最後一點他們想 跟大家溝通的就是 plus Pro business 有付費的各位 就不會有廣告 那這一次 OpenAI 他們還有額外 強調一個重點 就是說 他們非常強調 長期價值 他們說 我們不會以使用者 在 CHYGPT 上停留的時間 作為優化目標 我們會把使用者的信任 與使用者體驗 放在 營收之前 Wow CHYGPT OpenAI 他們真的 care about us 他們真的 非常的在乎我們 or do they ok 我覺得這個 就是 大家對於 這句話的解讀不一樣 我自己是覺得 我聽起來 有點像是一個 漂亮話 你要說 OpenAI的 product部門 一整票 全部都是 前面他的員工 所以 明顯就是 Kevin Will 他是 那個 目前 OpenAI的 這個手錫 產品長 他之前 就是在 Instagram 做副總裁 ok 然後就是專門 再幫助Instagram 就是 提升 大家的 engagement 打造年卓度 讓大家 就是 狂用狂用Instagram 這個 Figgy Simo 他現在 是這個 app的負責人 OpenAI app的負責人 他之前 也是 Facebook app的 ok 然後也是在那邊 是 優化 news feed 然後 優化 time spent 讓大家 更長 更久的使用 然後他們底下 當然也有 一大堆人 就是 Meta的 沒有挖過來的 或是至少 之前 有在Meta工作過的 完全都可以開一個 Meta的同學會了 你知道嗎 他們 中有20%的人 至少 都有在Meta工作過 ok 這個群體大到 他們公司內部 甚至有個專屬的 前Meta員工 slack頻道 那這些 所有 前Meta員工 他們 最擅長做的 就是 engagement farming 就是 讓大家 能夠用這個app 用了月久 月好 用 就是互動的 月多月好 然後 他用的月久 他就會看到 月多的廣告 Meta就算月多錢 就是這麼簡單 那 今天你看 OpenAI 一國票 這些Meta的人 來做他們的產品 你覺得是 巧合 還是他們 想做engagement farming I don't know 大家這可以自己想想看 好 接下來就進入 我們今天的最後一個話題 就是 馬斯克上 Muncha podcast 他講到的未來 那 大家都知道 馬斯克 是偏樂觀派的 應該說 有些人會覺得 他是極度樂觀 因為他 對於未來的預測 通常都是 就是 他會講 很狂的東西 然後時間都會 走都會抓很短 像他其實從 2016年 2018年的時候 就在說什麼 自動駕駛 會 全面普及 明年就可以從 美西 看到美東 之類的 很常他 預估的時間 都是錯誤的 但是 往往 這件事情 在最後 還是會承證 他只是 遲到而已 當然 還有 沒承證的事情 但是像自家車 像是 四人的太空公司 像是 接下來可能 興建 跟火星的 任務 真的都 一步一步 往 這個 快要承證了 這樣子 那我今天 會先分享一下 他講的話 把他的 言論 全部都完整講完之後 我在提供 一些我的想法 我不想要 我的想法 跟 就是他的想法 就是 混雜在一起這樣 那針對未來的看法 馬斯克 他提出的 第一個想法 就是 最快會 發生的事情 就是 白臨工作 會手當其衝 那 這邊的白臨工作 當然就是 我們一般 定義的 知識工作 就是 任何 馬斯克定義 是說 任何 就是 景色級 數位資料的處理 不用 搬動 原子的工作 你在 電腦 裡面 敲敲鍵盤 移動滑鼠 就可以完成 這些工作 那當然 他有說 他說 AI現在 其實就快要 可以完成 一半以上的 所有知識工作了 只是因為 人類的 慣性 所以我們還沒有 全面普及 他是講 是目前 這個程度的 那到底 什麼時候 會普及 馬斯克認為 是 等到 有一些 全面 使用AI的公司 這些 AI Native 的公司 他們 他們 生產力 挑戰到 影響到 不使用AI的公司 這個時候 就是 AI的 這個 就會開始普及了 那他的時間走 是說 他覺得 差不多 在 一兩年 這些 AI 就可以 幾乎完成 所有的 這些 知識工作了 那這邊在講的 就是我自己定義的 所謂的 Digital Agi 那 白領工作的 自動化 白領工作的取代 只是 第一步 接下來 我們要的是 白領工作以外的 所有會需要 搬動原子的 這些工作的 UAI的 完全取代 對不對 這邊 馬斯克 有提到說 他認為 Optimus 機器人 就是特斯拉 他們現在在研發的 這個人性機器人 在 3-5年內 他的手術操作能力 會比 最強的 人類外科醫生 更強 3-5年內 而且他是說 3年 是有可能會發生 4-5年 是幾乎是絕對 4-5年是 絕對會發生 這些事情 他會這麼有信心 因為他說 人型機器人 就像技術 目前的發展速度 是一個 他所謂 帝回 可累 3倍指數 在發展 這個英文 他原文是英文嗎 是 recursive multiplicable triple exponential 這句話 意思就是說 首先 人型機器人 他的有用程度 是由3件事情 決定的嘛 對不對 AI模型的能力 就是他大腦 這個軟體的能力 以及 AI晶片的能力 算力的強弱 以及 電機靈巧度 他的手 他的動作的 靈巧度 這樣子 那這三者的關係 並不是相加 他們是相成 意思就是說 你今天 AI模型能力提升10倍 AI晶片能力提升10倍 然後電機靈巧度 也提升10倍 你的機器人 有用程度 並不是提升10倍而已 而是提升1000倍 而且 與此同時 這三個領域 目前真的 都是在以 指數成長中 然後 更誇張的 就是 人型機器人 就是你成長到一定程度 你做出一個 夠強的人型機器人之後 這個人型機器人 可以幫你 在開發 更多的人 就是幫你製作 更多人型機器人 然後 研發更先進的 人型機器人 這個就是 所謂的 帝回的部分 recursive的部分 所以他才會說 recursive multiplicable 這就是 為什麼馬斯克說 大概在 3到5年 這些人型機器人 他們 就真的是 完全可以取代 人類最強的 外科醫生了 在做 做一些 operation 在 在做手術 然後 這也是 為什麼 到那個時候 所有人 每一個人 都可以享有 跟現在 總統 統等級的 醫療照護 那到時候會發生 什麼事情呢 馬斯克是說 他覺得 其實 現在的學生 在 就是決定要 念醫學系的 其實 不用讀了 他真的這樣說 因為 醫學系要念好幾年 對不對 你可能 念出來了之後 你都已經 沒有用了 這些AI都已經 能夠取代 人類最強的 醫生了 然後到時候 馬斯克認為 這個學校 會變成是 有共同 興趣的人 交流的地方 而不是一個 職業訓練的場所 那 當然 不僅僅於 醫生這個行業 基本上 所有各行各業 都會有 這樣子的影響 那結果呢 就是他認為 物價會 大幅 大幅下降 因為 物價這件事情 是由 兩個東西決定的 一個是 商品與服務的 產出 第二個是 貨幣的供應 好 是由這兩者 之間的比例 去決定的 那 今天 如果你 商品 跟服務 你的物價 就是會大幅下降 數學上來看 這個東西 這件事情就是成立的 那 今天當然 因為 這些AI 機器人 確實 商品跟服務的產出速度呢 真的是 會大幅增加的 幾乎 所有東西的成本 就 只是一些 電力費用而已 你今天 如果要去開一個 很昂貴的手術 你要花個十幾萬 但是未來 你開這個 昂貴的手術 你的成本 那些機器人 在進行手術的過程中 一個小時的電力成本 就是這樣 所以馬斯克 這邊也得到了一個 非常狂的結論 他說 現在 各位 如果你預計 十年二十年之後退休 你其實不用 為了退休存錢了 因為到時候 任何東西 都 就是便宜到爆 所有東西 隨手可得 存款 會失去意義 不用為了退休存錢 各位 你一直很想買的 那台車 你一直很想買的 那一隻手錶 買了吧 各位 不用退休金了 就 不是我說到 馬斯克說的 所以馬斯克 這一整段 最後的結論 他就是說 他認為 我們現在 已經是 生在起點之中了 We're in the Singularity 當然馬斯克 他也有說 他自己對於未來 這些預測 也不是100%完全有信心 他其實 也是 持續的 有在 改變自己的想法 有在多想一點 就是 彩納 其他人的一些觀點 這樣子 但這個就是 他目前認為 是最有可能的未來 好 那馬斯克的關鍵講完了 我這邊 也補充一些 我自己個人的想法 首先 針對 我覺得最狂的一點的可能 就是人心機器人 3到5年內 可以做到 外科醫生的 水準 對不對 那這邊我必須跟大家說 馬斯克會這樣講 並不是 完全沒有依據的 因為 他剛剛講到3點 對不對 第一點是 VLA模型 軟體的部分 這邊其實 當然目前 離這個 外科醫生的成本 水準 還差得非常遠 目前 大家做人心機器人 做了 機器人 最主流的技術 就是使用 一個叫做 VLA的模型 Vision Language Action Model 這個 我們上一集課這樣 也有 大概稍微提到一點 這個是目前的顯學 VLA 你可以把它想像成 他 基本上 就是一個 已經具備 思考 跟動作能力的 一個AI模型 基本上就是一個 人心機器人 要做一件事情 他 他就是會需要 這三個能力 對不對 VLA這個模型 其實已經具備 這三個能力了 但是很明顯的 他目前還不夠好 然後運算的 也還不夠快 他不夠好 就是因為 他在 Skelling Law 還在非常前端的 部分 你可以想像就是 我們現在有 這些 什麼 GPT2的差別 他們跟 GPT2的差別 還記不記得 GPT2 就是一個 連一句 文法上 正確的句子 都講不太出來的 一顆 很笨 很笨的 LLAM 就是 我覺得 現在這個VLA 是有點 在這個階段 那 他還會需要 一點時間 去調到 我們現在 German 3的階段 才可以 真的做到 外科醫生的 能力 但是 從 從First Principle 來看 因為他能理解 能思考 也有動作 目前Skelling Law 為什麼Skelling不夠快呢 很明顯 就是卡在 訓練資料 不夠的這一點 這個不像是 LLAM一樣 網路上 隨便繞一繞 都有 六照個Token 這個人心機器人的 Token數量 是小非常多的 然後同時 就像 馬斯克說的 第二點 就是AI晶片的算例 就是邊緣運算的 這些晶片 我這講的 不是Data Center的這些 這個 晶片算例 也要夠 因為VLA是 很大的模型 尤其是 你要持續靠Skelling Law 讓他進步 他就真的是會 越來越大 那你今天 你要人心機器人 做的任何事情 你至少運作 也要幾百Hz 上千Hz 你才可以 真的把所有事情 都做好 對不對 像你今天要打彈 你要打彈 你的 過程 你的手的動作 如果 一秒鐘 才更新五次 你要怎麼打彈 對不對 你一定要超級快 然後很領巧 你才可以 做到這件事情 那晶片的 算例提升 還有 蠻長的一段路要走 那這邊 其實也是 馬斯克 目前的這個重點 他 就是這麼多間公司 但他 一個禮拜 還是會花一天的時間 或者至少 一個半天 去跟特斯拉的 這個晶片團 對去開會 那這個 當然就是 為了要研發特斯拉 下一個世代的 邊緣運算的 AI晶片 他目前 到AI5 然後要開發AI6 有在 有在點上AI6 甚至7跟8都有在想了 那這些晶片 當然不只是 用在特斯拉 車子上面 也會用在 optimus上面 所以我認為 馬斯克說 這個optimus 吃照有一天 會走到那個程度 我覺得 這句話 是完全沒有問題的 但是會不會 3到5年 我覺得3到5年 真的是不太可能 當然 我自己的觀點 跟馬斯克的觀點 比起來 就不是個P 這些 馬斯克 真的是在第一線 看到這些東西的人 但是 我是覺得 他在這邊 可能是 真的有點過度 樂觀了 尤其是 就是 資料這邊 是 是真的蠻困難的 然後晶片 的算力 以還真的差蠻遠的 就是 如果我們真的是要以 VLA作為主要架構的話 那當然 可能會先有一個 hybrid模型 就是VLA作為大腦 然後 他的小腦的部分 這個動作的部分 用一個 比較小的 更你肺炫的模型 現在其實 很主流的 做法是這樣子 但是 這套過這樣子 你能夠做到 外科醫生 這麼精準的操作嗎 我覺得不一定 所以我個人是覺得 3到5年 有點太aggressive 但是你要跟我說 10年 10年內會被發生 其實我覺得 機率 就會提升 就會暴增了 OK 那5年如果說 是20%的發生機率的話 10年內的機率 大概就是80% 然後再來 針對馬斯克 就是他認為說 未來可能 大家都可以 做自己喜歡的事情 工作都交給AI做 然後他們會 用非常便宜的價格 生產所有的 服務跟這個商品 讓大家 不必為了生存 而工作之間的事情 我認為這個未來 也是會發生的 我覺得我們 可能最快會發生的 就是這個 每個人平均的 公使的大量減少 我覺得目前 雖然說 大家都一週工作 五天 然後六日休息 但一週工作 五天這件事情 從來都不是 一個宇宙的帖子 它是一個人類發明 出來的一個觀念 它是一個 社會上面的 一個習慣 那其實 人類社會 也是一直不停的 在演變的 就其實 你看 你當然講 最早最早的時候 就是這個 剛剛開始 農業革命的那個時候 那個時候 基本上 沒有六日的概念 沒有星期的概念 所有人 都是每天 都是就是在工作 因為他們不工作 就會餓死 他們就是要做 做東西吃 就是要打力 對不對 那後來 人類生產力 持續提升 我們有了更多 這些發明的工具 甚至工業革命 有這些機器 可以幫我們做很多事情 這個時候 大家發現 其實我們一個禮拜 不用每天都工作 我們也可以養貨所有的人 所以我們一天 一個禮拜休息一天 所以那個時候 可能一個禮拜 大家休息一天 是常態 可能禮拜天 去教會 禮拜一下 對不對 但是 之後 隨著工業革命 持續發展 現來科技 持續進步 生產力 又再提升 大概1940 1950那個時候 大家就開始 週休二日 就是他發現 可以休息兩天 真的不用這麼拚 對不對 大家不會餓死 所以像是 這個大明頂頂的 經濟學家凱英斯 他在1930年 他就提出了一個 叫做 technological unemployment 的概念 他說 就是因為科技的 持續進步 人類生產力的 持續提升 每個人需要工作的時間 會持續減少 因為 穩保 基本的溫保問題 會越來越容易 被滿足 對不對 他的預測 他1930年的時候 他的預測是說 2030年的時候 人類每週 只要工作 15小時就好了 就換算成 現在的公司 可能就 一週工作兩天 那當然這個預測 是有一點點 沒在正軌上 對不對 因為像凱英斯 那個時候可能 一週工作 五天六天 現在算說 稍微有減少一點 大家都平均 都五天這樣子 但是 是沒有減少很多嗎 算說 過去這100年 人類科技 真的進步了 非常多 但是 為什麼 就我們生產力 絕對也提升很多 對不對 但為什麼 我們的公司 沒有下降很多呢 這個可能 跟 所謂的 live style inflation 有關 就是 我們原本 那基本的溫保問題 現在已經被擴大了 我們的 基本溫保的標準 已經越來越高了 就 我們不是 只要三餐就夠了 我們現在 還會需要 有智慧型手機 每個人都一定要有一台 我們都需要 有一個電信方案 我們都需要 有chat GPC 智慧的 對 所以這個可能 會是一個原因 但是 我會 argue 說 其實 在現在社會 在某些特定的地區 某些國家 某些地方 其實 真的 一週工作4天 是完全沒有問題的 我認為 至少在某些產業 這樣做的 我覺得是完全沒有問題 現在社會 有一大堆這種 bullshit job 很多時候 這當然是 比較 extreme 它 基本上 這個工作 就完全沒有什麼生產力 它就是 整天在 裝模作樣 就是 灰點 e-mail 開開會 但其實 有它 沒有它 世界還是會 他們想要的東西 公司還是 會持續的 運作下去 就 甚至有些人 可能是 提供 negative value 當然這是 比較極端的例子 但 有些工作可能 就是它 事情真的沒有那麼多 其實 一個禮拜工作4天 甚至3天 就真的是完全沒有問題 其他 很多空間的時間 就是 跟同事哈拉一下 然後 開開會 開開會 好之類的 但其實 你真正要工作時間 並沒有 但我覺得 週秀2日的這個觀念 真的是 有點太更深 地固了 基本上 沒什麼人 去 challenge 可能 就只有 有些人 就好完 再做一些什麼 4 day work week 的一些實驗 之類的 但 基本上 大家 平時 沒事 也不會特別去 challenge 就是 概念 所以說 我們現在 大家還是 工作5天 但 我覺得接下來這幾年 開始去重新思考工作 之間的事情 然後重新去定義 他 這個時候重新的定義 我覺得 一週工作15小時 是非常有可能發生的事情 當然 我也不覺得 接下來可能 5年之內就發生 但 15年 甚至20年 甚至可能 更快 你說 10年 OK 會不會走到這一步 搞不好都有可能 那當然如果未來 真的像馬斯克 那樣子說的 就是 我都便宜到爆 其實 大家連15個小時的工作 都不會需要 真的是完全不會需要工作了 這樣子 那 這時候就有很多人會問嘛 就是 那人類未來的價值到底是什麼 人類未來到底要幹什麼 OK 那 我自己個人 是認為是這樣 就 雖然說確實 如果AI的 生產力提升到那種程度 人類真的 不用工作 不用為了生存而工作 但是我認為 大家絕對還是會工作 OK 然後可能就是像 我剛剛講的 工作時間會大幅減少 大概15小時 為什麼 因為 首先 人類還是會有賺錢的動機 在AI時代 雖然說 所有東西都變成便宜 但還是會有 稀缺品存在 最明顯 就像是這個 海灘別墅 對不對 你在 Miami Beach上面 上面的是 這種別墅 你全世界 就只有一個Miami Beach 你 不可能 就造出第二個Miami Beach 沒有 你就只有一個Miami Beach 那Miami Beach的別墅 就那一個 所以說 大家都要 它的價格 就會持續變高 不會因為AI變便宜 這個就是稀缺性的概念 然後 除此之外 當然很多自然資源 設持品 一樣 都會有他們的價值 所以人類 想要獲得這些東西 想要競爭 他們還是會有賺錢的動機 同時 也會有賺錢的機會 雖然說 幾乎 目前看來的 所有事情 都是機器來做會比較好 但 一定還有人類 可以提供 額外價值的地方 可能就是 比較 像是 需要有 人位的東西 需要有人際 交流 人際互動的娛樂的東西 比如說 未來可能 機器人泡咖啡 真的是可以泡到完美 它是怎麼樣 各個步驟 其實我也不知道 咖啡有什麼步驟 就是沿摸 whatever 這個 這個拉花 就拉到超級完美的程度 你可以買它 然後超級便宜 但是 你可能會負10倍的價格 去買一個 人類泡的咖啡 然後它過程中 它可能泡的 不是完美 那個拉花 也沒有到很完美 但它在泡咖啡的過程中 會跟你聊天 你會 就是 你可以坐在那邊 跟享受 就是 有其他人類的 這個 交流的互動 有這樣子的一個氛圍 這個就是它的價值 有可能 未來大家 就是 咖啡師 會提供的 價值 是它的人位 那這些工作呢 大家都可以自己去決定說 它想要做多少 根據它的野心 它想要買什麼東西 大家要得到什麼樣子 Social status 它就會工作多久 我相信到時候 也是有一大多人 工作七天的 好這樣子 好像我 其實我現在就是工作七天 我這個科技樣的節目 不是都禮拜一的中午上嗎 就是因為 我是禮拜六 跟禮拜日 在準備跟錄音科技樣 然後我禮拜一到禮拜五 當然也有 我其他的工作 有 我要經營我的 Social media 然後我要經營我的 So整天在開會開會工作 開會開會工作 我一個禮拜就這樣過去 我應該說 我一年就這樣過去了 我一年可能 真的 整天休息的時間 真的沒有到 超過十天吧 我不知道 就當然 我也不可能 我也不是機器 就有時候 工作了好長一段時間 我會 Burnout Burnout的時候 我就 OK 幫自己放個半天 可能早上回會 醒然後就開始休息 之類的 我只是比較彈性一點 但是 我 我雖然是 比較偏工作狂的那種人 那我相信未來 一定也是 會有這樣子的 工作狂存在 OK 但是我自己是覺得 平均的公司 應該 可能會降到 十五小時之類的 這應該是會大幅下降 但是 在我們人類社會 要從目前的這個狀況 Transition到未來的狀態 這個過程當中 絕對會是 蠻顛薄的 這其實馬斯克也有提到 他認為 這個過程 會是 一個Bumpy Ride 那這邊 我覺得其實 也是 我覺得是必然的 我們看歷史 也可以看到這樣子的事情 就像這個 努德運動 對不對 Ladai Movement 這個就是 英國 歐洲那個時候 工業革命發生的事情 就是蒸氣機 跟這種新式的 防池機的出現 導致這些工廠 他們開始 大量的 解僱這些 防池工人 因為就不需要 他們了嘛 對不對 就被機器取代了 但是這些工人 就真的很不爽 因為他們 活不下去 他們就是 這就是他們的技能嘛 賴以為生的工作 就這樣子 被剝奪走了 被科技剝奪走了 這樣 那他們 當時就好 好一陣子就是會 在生液啊 蒙蔑闖入工廠 這是狂雜機器啊 之類的 甚至最後這個 他們政府 是會需要靠軍隊鎮壓 靠狂判死刑 才把這整個 Movement 給壓下來 所以搞到最後 真的是 Messy 那我覺得我們 人類社會 也是很有可能 會經歷這一段 這是 想到是 滿讓人 就是害怕的 但未來的終點 是好的 絕對是好的 這個是我堅信的 當然 這個也是 機率啦 就我認為 好的可能 大概 七八十趴 但也有可能二三十趴 會不好 甚至可能 沒有五趴 或者是兩趴 是極度不好 但是 I think the author on our side 以上就是 本集的科技讓的節目 那大家先跟大家公布一下 就是我們下週 不會有科技讓的節目 因為 我也要休息一下 我在剛講完 我是工作狂 但我現在 就要休息一下 就畢竟我們 過去一整年 我們科技讓 應該也 沒修超過三次吧 應該也修了 大概 最多可能修兩週之類的 沒有什麼休息啦 那 最近其實 我也是 有點在經歷一些 個人上面的一些 低潮 老實說 所以 我覺得 給我自己一點時間 休息一下 打起精神來 這也是 非常重要的 但下一拜 只是這個長歸的 技術會沒有 其實會員的技術 我應該也是會錄 但可能 就不是禮拜一上囉 可能就是 其中的一天 那你如果喜歡 今天自己 podcast 別忘了 給我們五星評分留言 朋友們 最後就祝大家 有個愉快的一週 我們下週 下下週 再見囉 拜拜