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。

63u1cbdt1ekh0hso.jpg
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。

xwb4p4dzzfeusepe.png
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。

fpihfwdb9exnixs7.png
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。

tjr15h7c5zburj2h.jpg
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

關鍵字: #IBM
往下滑看下一篇文章
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。

勤英科技_內文1.JPG
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。

勤英科技_內文2.JPG
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓