[專訪] Make School創辦人Jeremy Rossmann:解決問題、做出東西,才是寫程式的核心價值
[專訪] Make School創辦人Jeremy Rossmann:解決問題、做出東西,才是寫程式的核心價值
2016.08.02 | 技能

為什麼到學校學習,要先繳學費?有沒有一種可能的教育模式,先在學校學習好技能,進入職場找到工作後,再將部分薪水回饋給學校?答案是有的,這就是Make School成立最初的想法。

Make School在美國提供Product Academy兩年制課程,申請通過者,可在Make School以完全免費或付部分學費的方式學習兩年課程,畢業後開始實習或工作後,必須將部分薪資回饋給學校,獲得不錯的迴響,但是,礙於上述模式目前只限於美國本土,為了讓其他國家對學程式有興趣的人也有機會參與,Make School推出短期的夏日程式學院課程Summer Academy,並在今年首度進軍亞洲,除在台灣與Sudo合辦外,也前進香港、日本及新加坡。而且Make School還成立了第一個專門針對VR(虛擬實境)的教學課程,現在已有17位學生。

名留維基百科的一家人

Make School的創辦人之一羅斯曼(Jeremy Rossmann),從美國MIT輟學,頂著一頭爆炸頭,還會說中文,而且不只他本身因創立Make School而有名氣,他的一家人更是個個有故事,名留維基百科上,例如,去年上映的《史帝夫賈伯斯》電影,那一位由女星凱特溫絲蕾飾演,叮囑賈伯斯應該要對女兒好一點的蘋果電腦麥金塔市場總監裘安娜霍夫曼(Joanna Hoffman),就是羅斯曼的母親。

圖說:Make School創辦人羅斯曼的母親安娜霍夫曼(Joanna Hoffman)大名鼎鼎,是蘋果創立期的核心員工,先前《史帝夫賈伯斯》電影中由女星凱特溫絲蕾(右一)飾演的蘋果電腦麥金塔市場總監裘,就是以安娜霍夫曼為樣本。(截自電影《史帝夫賈伯斯》)
圖說:Make School創辦人羅斯曼的母親安娜霍夫曼(Joanna Hoffman)大名鼎鼎,是蘋果創立期的核心員工,先前《史帝夫賈伯斯》電影中由女星凱特溫絲蕾(右一)飾演的蘋果電腦麥金塔市場總監裘,就是以安娜霍夫曼為樣本。(截自電影《史帝夫賈伯斯》)

而他的父親Alain Rossmann同樣是蘋果創立初期的員工,之後連續創立不少公司,並且完成多家公司成功上市,或是被AT&T、IBM等大企業收購。由於Alain Rossmann是法國人,因此羅斯曼從小在美國就讀法國國際學校,很大一部分的同學是來自中國或台灣,正因如此,羅斯曼學會了說簡單的中文。

短期課程進軍台灣

當美國開始推廣孩童學寫程式的教育計劃後,這股風潮也擴散到其他國家,其一為台灣,不過學寫程式這件事真的這麼重要嗎?如果不會寫程式,是不是代表以後就會失業?「我覺得很多國家其實只是跟風,並不明白寫程式這件事的核心價值是什麼」羅斯曼直言。對他來說,學寫程式這件事的價值,在於「發現問題後,可以找出解決方法,做出東西來」(Look problems, make solutions, build something),「以一種非常正面的方式改變世界」。

圖說:Make School創辦人羅斯曼(Jeremy Rossmann)。
圖說:Make School創辦人羅斯曼(Jeremy Rossmann)與好友一同創辦了以程式教育為主的Make School。(詹子嫻攝影)

Make School強調不同傳統的教育機構,Product Academy兩年制課程不用付學費或支付部分學費,主要教導開發iPhone APP的Swift程式語言,但在教學過程不強調「寫程式」這件事,而是「解決問題或執行一個專案」的能力,羅斯曼分享,在美國找工作,企業不會看你技術有多深,而是丟給你一個問題,然後從中看你解決方案的理論基礎以及實際作品。

但受限於師資有限、各國教育體制差異,兩年制課程目前僅能在舊金山的Make School實施,為了擴大面向,Make School推出短期的夏日程式學院課程Summer Academy,讓沒有理工背景、不懂寫程式的人也可以參加,今年首度進軍亞洲,以台灣的課程為例,有為期四周及兩周的付費課程,因主要採英語授課,故報名參加者必須做簡單的篩選,此次參加者中年紀最小的就有國一生參加。

正因為課程的活潑性及實用度較高,Make School成立以來引起不小的關注,每年申請加入的人越來越多,今年申請進入Product Academy課程的人接近1,000人,獲選者約50人左右,而申請參加Summer Academy課程則超過3,200人,實際參加者為400人。

亞洲課後學習風氣盛

為什麼選擇亞洲切入,羅斯曼說,主要是考量不同文化對教育的態度,而且「亞洲是一個比美國大得多的市場」,亞洲的父母很習慣讓孩子去補習班、家教,也就是在一般的教育系統外,再上一些課程,對於付費學習的接受度高,例如台灣雖然市場較小,但父母對於投資子女教育的花費遠高於加拿大。但同樣的模式在歐洲就相對行不通,因為多數歐洲人已經習慣教育是免費的思維,是政府應該要負擔的責任,故短期Make School會以美國和亞洲為主要市場。

第二個原因是他觀察到在美國的Make School有許多的亞洲學生(包含國際學生、移民、移民二代等),加上亞洲的合作夥伴態度很積極,對Make School的擴展給予很大的助力,像是日本的合作夥伴就是在中學教育界有很強的網絡。

開始佈局課後商機

目前Make School提供的服務簡單可分為以下幾種,分別是新開立的VR課程(是與uploader.com合作),兩年制的Product Academy、短期的Summer Academy,不過,羅斯曼透露,Make School將開始進行課後的課程,也就是一般學生放學後的課後學習。

Make School已經在美國跟20所高中合作,免費提供老師教材及訓練,讓老師可以在課堂上使用Make School的教材來授課,而學生下課後,如果想要繼續學習,就由Make School來授課,9月在美國就會開始推出這樣的服務。

由於Make School教學方式偏向一對一的客製化教學,師資人力的需求相對較高,因此Make School也歡迎有志者來當講師(有給薪),此次台灣的課程就有一位講師是前Facebook實習軟體工程師,不過,要成為講師並不容易,在Summer Academy台灣場開課前,就在台灣招募講師,從200位報名者中只選了3位。除了必須具備理工背景之外,「更重要的是與人溝通的能力」,包括教學熱忱、耐心等,另外,「專家常會有一個問題,就是不知道怎麼用簡單的話教導初學者」。

對於未來的目標,「希望三年內可以做到在美國和亞洲的各大城市都有Make School,看到更多就讀Make School的校友創業成功,並且在規模不斷擴大的過程中,仍維持很好的品質,讓學生跟家長都很滿意」羅斯曼說。

關鍵字: #開發者
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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