IBM超級電腦Watson面試矽谷CEO:馬斯克最謹慎、納德拉最果斷
IBM超級電腦Watson面試矽谷CEO:馬斯克最謹慎、納德拉最果斷
2017.06.29 | IBM

想要成為矽谷最成功的CEO,需要哪些素質?可能在不少人腦海裡都會蹦出高學歷、有遠見、有領導能力、會任人唯賢,但其實最必要的素質是謹慎。

根據CNBC報導,招聘公司Paysa最近利用IBM超級電腦Watson做了一份調查分析,指出「聰明才智」是科技頂尖公司大佬們需要必備的最重要的技能,而「謹慎」也必不可少。

CEO個人的品質將會對公司產生很大的影響。比如,冒險可能會帶來更多的機會,謹慎可能會避免付出昂貴的失敗代價;想像力可以促成驚人的技術突破等等,Watson給這些矽谷大佬們打分數,列出排名,我們選取其中幾個CEO要素與大家分享。

矽谷最謹慎的CEO是特斯拉、SpaceX的伊隆·馬斯克。看到結果還是很驚訝,馬斯克給人一慣的印像是喜愛冒險,擁有巨大的野心。他的各種大膽想法,讓人很難把謹慎這個詞與他聯繫起來。

在謹慎方面,其餘排名如下:微軟CEO薩蒂亞·納德拉排名第三,比爾・蓋茲排名第五,看來微軟的領導層都是謹慎派。蘋果的庫克排名第八,Google母公司賴瑞·佩奇和Facebook佐克伯排名最後兩位、墊底。

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圖/ 36 氪

而在與謹慎有些對立的決斷力這一特質排名中,馬斯克墊底。而微軟CEO薩蒂亞·納德拉排名第一,比爾・蓋茲排名第二。看來微軟的CEO們可以快速謹慎而堅定地下決策。

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圖/ 36 氪

矽谷最有想像力的CEO是蘋果庫克,儘管從庫克上任後,蘋果創新乏力的觀點甚囂塵上,但是庫克對於外界的質疑,一直保持著低調的態度。他在接受《麻省理工科技評論》採訪時首次表示,蘋果不是沒有在開發相關技術,只是不想過多討論,蘋果只討論即將上市銷售的技術。或許從想像力方面,我們還可以期待庫克將會帶來哪些驚喜。

排名第二位的是亞馬遜貝佐斯,微軟的兩位領導人比爾・蓋茲和納德拉分列第7和第11位,看來謹慎與想像力頗有點不可兼得的意思。而佐克伯排名第十、再度落後,從另外幾個領導特質來看,雖然身為矽谷最年輕和最富有的CEO,但佐克伯還是落後於這些老前輩們。

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圖/ 36 氪

Watson的排名是基於數據得出的。Paysa收集了上述幾個矽谷老大的演講全文、出過的書、接受採訪的實錄等等資料,並利用Watson人格洞察分析認知計算應用程式接口(API)來完成分析。

根據IBM Watson方面的說法,人的性格是可以根據人的寫作、說話和長相的特徵來提取的。如果想要知道一個人的性格如何,完全可以藉助這種AI技術去分析,從而得到更加準確的結論。

利用AI來判斷個人的性格,相當於是一場智慧面試。現在已經有不少大公司開始在招聘時啟用AI系統,跨國消費品巨頭聯合利華就在這種AI招聘中嚐到了甜頭。

聯合利華與數位人力資源服務提供商Pymetrics和HireVue合作。打破了以往校園宣講、收履歷、面試的招聘模式,將招聘過程數位化,如果候選人可以透過AI系統的一系列考驗,就能成為公司的一員。

候選人透過Facebook或LinkedIn線上提交履歷,隨後他們會要求在Pymetrics平台上玩12個基於神經科學的小遊戲,來判斷他們是否符合某些職位的要求。

一旦透過小遊戲,就會接到HireVue的視訊面試邀請。在視訊面試時,系統會給出幾個問題,候選人只許透過手機,對著攝影鏡頭進行回答。這時,HireVue就會開始分析候選人的肢體動作、面部表情、說話的語音語調等等幾方面,並向HR提出一些意見。

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圖/ 36 氪

對於像聯合利華這樣的跨國大公司,每年至少要處理來自全球各地的25萬份履歷,利用AI技術無疑能夠大大簡化招聘流程,提高工作效率。據聯合利華方面給出的數據,使用AI平台後,招聘人員篩選簡歷的時間減少了75%,候選人的招聘流程從四個月降到了四週。

聽起來,AI不僅要在未來取代翻譯和新聞記者,還很有可能也把HR擠走。但是,在實際操作中,還是會有人質疑AI的準確性。

利用機器算法來測試候選人的面部表情、肢體語言,並學習哪些人在工作中更具備公司所要求的素質,聽起來就跟看面相一樣玄乎。另外,如何確保機器學習的數據是可靠的且沒有偏見的,這些都是頗具爭議的問題。或許科學依據與可靠性僅僅是人工智慧技術的「一廂情願」。

此外,在招聘過程中,人與人直接交流還是有很多情緒因素,很可能會影響候選者的情緒,例如招聘公司HR是個混血帥哥,女性候選人就大爆發,超常發揮。如果是AI機器面試就絕對不會發生這種情況。這就有點類似托福和雅思考試,面對機器作答和真人考官對話,完全是兩種不同的感覺。

在情感認知方面,AI還有很長的路要走。

本文授權轉載自:36 氪

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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