不被市場淘汰的關鍵:除了專才也要通才
不被市場淘汰的關鍵:除了專才也要通才

本文摘自:《重拾好奇心:讓你不會被機器取代的關鍵》,新樂園出版

如果你的工作需要以知識為背景,那你一定需要抉擇學習策略。是成為一位專才好呢,還是通才好呢?過去一世紀是屬於專才的天下。歷史學家不僅要精通南北戰爭史,還得精通南北戰爭期間的進行曲。時至今日,唐.德雷柏再對客戶介紹自己是個廣告人已遠遠不夠,他還得說自己精通社群媒體或經營品牌故事(branded content)。矽谷公司搶人才時找的也不僅是專業軟體工程師,還得精通iOS或安卓系統的開發。

但數位革命──或說因數位、網路科技而起的革命──已然形塑了全然相反的潮流。寶拉.安東內利(Paola Antonelli)是美國紐約現代藝術博物館(Museum of Modern Art in New York,MoMA)建築與設計部門的館長,她告訴我館長分成兩類:儲藏派和獵人採集派,而她非常確定自己屬於後者。安東內利自稱是通才,喜歡從各個領域搜集不同的素材並互相組合,從設計、建築到科學、科技和哲學等等。她形容自己像是一隻「好奇的章魚,老愛伸手往四面八方抓東西。」

安東內利告訴我,設計師越來越需要參與團隊合作,還得快速適應各種形式的知識。她說,現在已經沒剩多少專才的設計師了──有些書籍設計師只設計書,但他們是特例。現今的設計師可能會需要跟工程師、行銷人員和會計師共事。「舉例來說,如果你是品牌設計師,而Texan石油公司聘請你負責企業形象設計,那麼你就得召集一組包括產油專家在內的小組──你自己也得對從地底挖出石油的過程感興趣。如果沒這麼做,你八成找不出正確解答。」

我們知道新點子常常是由不同領域的交集處醞釀而出,自博學者的心中迸現。遺傳物質DNA的發現者法蘭西斯.克里克(Francis Crick)原本是物理學者,他後來說,就是因為物理學方面的背景,讓他相信自己能夠解決生物學家心中根本無解的問題。畢卡索(Picasso)也是把非洲雕塑與西方繪畫結合在一起,創造出全新的藝術形態。

在人才市場上最搶手的永遠是那些擁有少見專長的人,但擁有廣博知識的人也越來越炙手可熱。這兩種人就像在兩個極端彼此拉扯,你到底是該深入鑽研所在領域的知識,還是該拓展自己的知識地基?

這個問題讓人想起刺蝟與狐狸的故事。雖然長久以來被傳唱的版本眾多,但基本要傳遞的依然是同一個道理。狐狸對付攻擊者的方法五花八門、創意十足,但也讓牠精疲力竭;而刺蝟只採取唯一一種歷久彌新的策略──縮成一團,其他的全交給背上的刺搞定。以希臘詩人亞基羅古斯(Archilochus)的話來說就是:「狐狸雖淵博多才,卻比不上刺蝟一招絕技。」

哲學家以撒.柏林(Isaiah Berlin)認為所有思想家都可以歸類為兩種,一種是透過特定的透鏡來觀察世界,一種則是將自己暴露在各種觀點之下。柏拉圖就是刺蝟型思想家,蒙田則是狐狸型。托爾斯泰認為自己是刺蝟型,但寫起文章卻不由得像隻狐狸。羅納雷根是刺蝟型,比爾柯林頓是狐狸型。史蒂夫沃茲尼克是刺蝟型,賈伯斯則是狐狸型,這大概是他們能夠合作無間的原因。

會在現代及未來社會發光發熱的思想家,則是這兩者的綜合體。在這個資訊爆炸、競爭激烈的世界,深刻了解一兩項重點事物,不論深度或細節都必須勝過你的同期對手,是非常關鍵的。但要真正讓這些知識迸出火花,你還需要擁有從各式各樣、包羅萬象的角度切入思考的能力,以及與擁有不同專業的人協同合作、發揮加乘效果的能力。

舉例來說,達爾文對於蚯蚓的生命週期、鷽鳥的喙知之甚詳、無人能及,但他是在讀過經濟學家馬爾薩斯(Thomas Malthus)的文章之後,才在眾多自然學家中脫穎而出,架構出如此宏大的生命理論。如果達爾文只是涉獵廣泛,卻沒有建立生物學上的深厚知識,那麼他永遠也不會想到那個最終的解答(就算想到了,大概也沒辦法說服別人相信他)。又如果他平常不是個大量吸收各種領域知識的人,大概也永遠看不出隱現於種種線索下的演化邏輯。達爾文就是一種他大概辨別不出來的物種典型:刺狐狸(foxhog)。

查理.蒙格(Charlie Munger),股神巴菲特(Warren Buffett)的事業夥伴,是他們旗下傳奇性創投公司波克夏.哈薩威(Berkshire Hathaway)的副總裁,也是有史以來最成功的投資人之一。他的選股能力與業界其他人差不多,但對於如何買賣這些股票則擁有無人能比的深厚經驗。但這還不足以說明他的卓越之處──雖然為數不多,但也有人擁有類似的才能。他在同儕中脫穎而出的原因,正是因為他如同刺狐狸般地尋獵知識。他持續閱讀自身專業領域以外的知識,努力將他吸收的知識爬梳出脈絡、或重新架構既有脈絡。他熱切地信仰一種被他稱為「多元思維模式」(multiple models)的思考方式,當他審視一家企業時,他會用上數學、經濟學、工程學、心理學與其他理論的透鏡來觀察。他說這種多模式非常關鍵,因為你能因此得到跟所有人都不一樣的答案,即使你們看的是同一份資料。多模式能把事實化為故事,把資訊化為洞見。廣度與深度一樣重要,他說:「要成為選股大師,你得先受過普通教育。」

刺狐狸擁有的是被IBM稱為「T型」知識的能力。二十一世紀最具價值的人才,結合了深厚的專業能力(T中的垂直線),和對於其他理論的廣泛了解(T中的水平線)。前者讓他們有能力執行需要特定專業的項目,後者則讓他們能夠看出與其他領域的脈絡和連結。擁有核心知識讓刺狐狸在人力市場中與眾不同──給予他在組織中或組織外獨特的賣點(Unique Selling Proposition,USP)──而T字裡的水平線則能讓他和不同領域的同事建立對任務有助益的關係,並在整個職涯中從容應付各種挑戰。

若要從當代人物中選出一位成功的刺狐狸代表,非奈特.席佛(Nate Silver)莫屬。他是統計學者,也是一位作家。席佛首度受到矚目是因為他開發了一套預測美國MLB大聯盟球員表現的系統,不過他感興趣的永遠不只有運動項目而已,2008年美國即將舉辦總統大選期間,他以此為主題開始寫部落格,網站名稱是538.com(538是美國選舉人團的票數)。他採取自己用於分析業界的一套統計方法,先預測兩黨推出的候選人,接著預測大選結果,兩者都驚人地準確。接受《紐約時報》聘任後,他在2012年又做了一樣的事,預測出來的最終結果幾近完美,遠勝其他傳統專家。2013年他被ESPN挖角,並把他的統計方法運用在體育項目、政治和電影等等各種領域上。

席佛告訴《哈佛商業評論》(Harvard Business Review),他大力倡導能養出刺狐狸的教育方式:「最最困難的,是教會人們如何直覺反應什麼是最該問的大問題。是這種求知的好奇心……如果你要受教育的話,最好學得越雜越好,這樣你就可以訓練到各種不同的肌群……技術能力可以晚點再學,等你遇到想要解決的問題,或者經濟能力許可的時候,你會更有動力去學技術,也可以學得更多。所以重點是,不要太早就一門深入。」

西方的政策制定者對亞洲教育體系培養科學家與工程師的成功經驗瞠目結舌,同時也為他們的經濟競爭力感到擔憂,於是更加堅持自家的大專院校必須專注於製造刺蝟──畢業後馬上就能完美契合市場需求的專才。但這個解答只寫對一半。亞洲經濟體中擁有最前瞻觀點的教育家都知道,最頂尖的西方大學所擅長的跨領域廣博教育,在二十一世紀與在上個世紀一樣有價值。以下是新加坡大學陳祝全(Tan Chorh Chuan)教授的看法:

我至今越來越相信的一件事,就是智識廣度的重要性,原因有兩個。首先,我們在工作和生活上遇到的問題都很複雜,跨越數個知識與理論的領域。如果我們的智識基礎不夠廣闊,就看不到潛在的跨界線索。第二,我們以前一輩子大概會歷經平均三到四項工作,現在的新鮮人則是十到十二項。這些工作可能橫跨許多不同種類的行業,所以你必須擁有足夠的智識基礎,才能輕鬆替自己的幾把刷子汰舊換新,以適應不同種類的工作。

談起刺蝟或狐狸的時候,總會落入決定誰優誰劣的結果,但這個世界既看重專家,也賞識來自多領域碰撞之下所產生的劃時代洞見,我們就得同時擁有兩種優點,我們必須做一隻刺狐狸。

關鍵字: #數位書選
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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