「剝除了成績和學歷,台灣學生還剩下甚麼?」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義
「剝除了成績和學歷,台灣學生還剩下甚麼?」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義

「一開始只是想為妹妹寫個網頁。」周奕勳回想 6 年前妹妹剛出生,9 歲的他開始自學程式語言,就此意外地走出人生的另一條路。

周奕勳(Max)是誰?他曾因為找不到教育的意義,在學校和家中都被視為「就是不讀書的壞小孩」。但現年 15 歲的他,自行組隊到北京參加 AWS 技術峰會比賽、曾經在美國和中國拿到 3 個工程師的工作機會、還破格申請上位於矽谷的 Foothill 學院的獨特入學名額。

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周奕勳受訪時,一件灰色的素色襯衫加上簡單的運動褲,配上稚氣未脫的笑容和削瘦的身材,很難把他跟那位去美國矽谷跟Google工程師暢聊程式語言的人物連結成同一個人。
圖/ 吳秉諭/拍攝

不適應傳統教育

「國一我是在一間升學率比較高的學校,父母希望我讀雄中(高雄中學)和台大。」周奕勳回想那段備受學校和父母期望壓力的日子,「老師有『不讀書就是廢物』的觀念,雖然我段考念到校排前 50,但段考完我就不知道自己幹嘛讀書。」老師和父母重視的「前 50 名」對他來說卻不具意義,漸漸地,他開始把時間從「為了考試而讀書」挪到自己想學的項目上頭,成績也因此下滑。

「台灣很多學生都會按照著父母的期望;被期待進入好高中、進去高中之後,又按照著父母的期望考上好大學,接著是好的研究所或好工作。」
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圖/ 吳秉諭/拍攝

雖然感受到來自家庭和學校的壓力,但他還是堅持要把時間花在更感興趣的程式語言和寫網頁上。在一次的機緣,他得到前往台大教授葉丙成工作坊實習的機會。在那裡沒有看不起他的人,而是讓他對自己的能力有更高的自信,甚至在存下一些錢之後,他毅然買了機票,飛往耳聞已久的矽谷。

追求創新與相信人才的矽谷文化

今年 4 月第一次前往矽谷的周奕勳,被矽谷的生命力狠狠的震懾了一頓,雖然只是短短的兩個禮拜,他卻覺得在矽谷看見了真正的自己。在這兩周,他去了 Google 和 Facebook 總部參訪,英文只有基本程度的他,進步到能跟美國人對談閒聊。更重要的是他發現,「在美國,放眼望去都是各種名校畢業生,但他們不會因為自己的學歷而自豪。」脫下了學歷的壓力,周奕勳彷彿可以重新呼吸。「在矽谷,不管你現在有沒有成就,你以後都有可能創業成功,矽谷人都會勸你放手一搏。」他說。

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圖/ 吳秉諭/拍攝

在第二次矽谷行中,和周奕勳巧遇的簡有成,是一位隻身前往矽谷的台灣人,看到周奕勳積極地用不怎麼流利的英文四處找人攀談,深受感動。「有一次他從舊金山打給我,說他一個人在那裡跑了十幾家銀行,終於有銀行肯讓他辦金融卡。」簡有成覺得非常神奇,明明才 15 歲的年紀,又是短期居留,竟然申請得到卡?「但他就是做到了。」

回台之後,周奕勳想將矽谷所學所聞分享給家鄉,就這麼跟幾位有志一同的國高中生聯合成立了 Silicon Trip 團隊,招募對寫程式和矽谷文化有興趣的台灣學生,與他們分享矽谷的點點滴滴。周奕勳說:「比起分享專業,我更希望他們有獨立思考的能力。」

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圖/ 吳秉諭/拍攝

勇於犯錯並處理錯誤

兩次與周奕勳一同前往矽谷,既是朋友又是帶領者角色的薛仲翔, 2015 年在高雄行動科技應用開發者年會中認識周奕勳,也看出了周奕勳的潛力:「比起能力,我更看重他的態度。」薛仲翔說:「第一次去矽谷時,SIM 卡我早就辦好了。」本來也想幫周奕勳辦 SIM 卡,但當時英文還相當生疏的周奕勳卻毫不猶豫自己去線上蒐集資料,最後甚至找到比薛仲翔還便宜 5 美元的 SIM 卡。

「雖然他花了太多時間,但這種大量蒐集並消化英文資訊的能力是非常難得的,我到了研究所才真正學會,15 歲的他竟然就已經練就這種能力。」薛仲翔感到非常驚訝。

此外,他對於周奕勳勇於犯錯,對創業、程式語言的熱誠也印象深刻。薛仲翔笑道:「所以我也會毫不猶豫的鞭策他。」例如 Silicon Trip 籌辦時,出現成本過度理想化、籌備過程宣傳太晚導致報名人數太少等問題,薛仲翔說:「不過這也是因為他還年輕,經驗不多,這樣的錯誤也在期待之中,我也不會全部提醒他,有些跤要讓他自己跌。」

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圖/ 吳秉諭/拍攝

「走出自己的路」

後來,周奕勳參加北京 AWS 技術峰會比賽,又在台灣申請上美國 Y Combinator 新創學校(Startup School)課程,於 2016 年 9 月二度前往矽谷。

已經從高中休學的周奕勳,目前擔任台灣一間 App 開發公司的實習全端工程師。「請不要把我寫成自學程式語言的人。」在訪問的尾聲,他忽然提出了這樣的要求。原本以為是謙虛,但他卻語重心長的表示,不想再把自己自學的這條路打造成另一條「循規蹈矩」的路。「很多人都會問我,去美國或去哪裡實習的秘訣。」他其實很反對這類問題,因為就如同按照傳統教育不一定會成功一樣,他認為依循他的路去走,結果也未必相同。

「方法正確與否只看方向對不對,不是別人有沒有做過。」

「剝除了成績和學歷之後,我們學生還剩下甚麼?」這是周奕勳不斷追求的解答,也是他認為每一個人都該問自己的問題。

Max歷史圖
圖/ 吳秉諭/拍攝、後製

(校稿編輯:何佩珊)

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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。

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