勇敢反擊外國男性的歧視
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2006.03.01 | 科技

去年底,在台大物理系六十週年的慶祝活動上,應邀出席的台積電執行長蔡力行、廣達電腦總經理梁次震等重量級校友,自然是鎂光燈下的焦點。但是,在鎂光燈外,穿著綠色裙裝、身型消瘦的葉乃裳,卻是台灣物理界,唯一能躋身國際級殿堂的女性。
長髮披肩的她,女性化的妝扮,經常讓人誤認是瓊瑤劇裡的女主角。但是,從十二歲就決定學物理,二十一歲台大物理系畢業,二十五歲就跳過碩士,直接拿到麻省理工學院(MIT)物理博士,三十三歲時就成為加州理工學院(California Institute of Technology)創校百年來,首位獲得終身聘的亞裔女教授,也是該校物理系有史以來唯一的女教授。二○○四年,更是獲選為美國物理學會(American Physical Society)院士,在屬於男人的物理世界裡,闖出一番名號。
規模不大的加州理工學院,是全世界「諾貝爾獎」(Norbel Prize)得主密度最高的大學,就連哈佛(Harvard)、麻省理工學院(MIT)都比不上。象徵物理研究重要指標的美國國家科學院士(The National Academy of Sciences),在全校二八○位教授當中,更有超過三分之一的比例,曾拿下這份榮譽。
「我對她的表現非常佩服,」同樣是台大物理系畢業的盧志遠說。從來都不覺得唸書是件困難事情的她,二十五歲取得博士學位後,到IBM針對高溫超導體進行博士後研究,由於成果突出,獲得包括哈佛、哥倫比亞(Columbia)在內的七所頂級學校邀請,後來決定去加州理工學院當助理教授的她,沒想到卻因此遇上人生難關。
當時,加州理工學院剛想發展凝態物理,喜歡自己打天下的她,非常興奮地從東岸跑到西岸,一到學校卻發現實驗室空無一物,沒有任何儀器設備,「那地方空到連螺絲起子都要自己買,」她半開玩笑地說。
「要買東西,就要自己寫企畫去找錢,」從零開始的她,一年需要五十萬美元的經費,這其中還包括學生的學費、薪水與保險費,平均一個學生一年要花五萬美元,「在美國做實驗非常辛苦,儀器一台動輒數十萬美金,我都要自己寫企劃找錢,錢不可能從天上掉下來。學校不僅不給,找來的錢還要抽六成。」
不輕言放棄的她,一年後終於拿到第一筆經費,那是美國海軍研究室一項為期三年、三十萬美元的研究計畫。六年後,她順利升任副教授,原本要花七、八年才可以拿到的教授,也只花了一年多就拿到,「參與審查教授資格的同事都說:我就像飛一樣,輕鬆越過門檻,」她笑著說。
人紅了,是非自然也多。自從拿到教授後,很多人看她不順眼,看她是東方女性,就覺得不是靠自己的實力,處心積慮攻擊,放話說她的實驗造假。「我不能讓這種小人得志,」從來就不是弱者的她,在一次公開場合上,直接反擊那些歧視他的人,雙方就這樣吵起來,誰也不讓誰。「年輕,難免樹大招風,」問她會不會跟父母抱怨?「我從來都不會跟他們說,因為,我不想當一個愛哭的小孩。」

年紀:五年級生
學歷:台大物理系、麻省理工學院物理博士
經歷:廿五歲在麻省理工學院取得博士,廿六歲進入加州理工學院(California Institute of Technology)教書,三十三歲就成為加州理工學院創校百年來,首位獲得終身聘的亞裔女教授,也是該校物理系有史以來唯一的女教授。二○○四年,成為美國物理學會院士。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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