張忠謀真的很好學!3個學習祕訣,引領台積電走在產業尖端
張忠謀真的很好學!3個學習祕訣,引領台積電走在產業尖端

管理大師彼得‧杜拉克(Peter Drucker)一生出版了39本著作,其中四分之三是完成在60歲之後;張忠謀55歲才創立台積電,卻開啟了「晶圓代工」的全新商業模式。為什麼,一般人到了準備退休的年齡,他們的職涯卻能更上一層?

在以96歲高齡辭世前,杜拉克已經持續奉行「三年式主題學習」超過60年,不間斷地研究各種主題,所以他可以談論社會、政治、美術、歷史等各種知識。而在一夕數變的科技業,張忠謀又是透過何種學習方式,始終引領公司走在產業尖端?

1. 有目標:一定要跟上「產業的發展」

張忠謀認為,無論身處哪一個行業,都應將「一定要能跟得上所屬行業的發展」,列為終身學習的長期目標;否則10到15年內,極可能就會面臨失業危機。

產業變動的快速,在科技、工程領域尤其明顯。張忠謀舉例,在他研究所剛畢業時,根本沒聽過「電晶體」(transistor);但幾年之後,它卻成為一種普遍的技術,「如果無法與時俱進,可能就只有失業的份。」

2. 有紀律:要每天花時間,將知識內化

對張忠謀而言,學習不是「消遣」,而是件「嚴肅的事」,所以必須持續地花時間,好將知識內化。

張忠謀每天至少花2到4小時閱讀。如果是讀客戶的資訊,他一定會記筆記,每個月或每兩周溫習一次,久而久之就會記住重點,連客戶都訝異,「你怎麼會知道這麼多?」。

如果是閱讀一般書籍,張忠謀也不會漫無目的地瀏覽。他會在一段時間內,大量、專注研讀某個領域,所以還曾針對「康熙皇朝」「全球經濟情勢」等主題發表感想。

3. 有計畫:打好基礎,結交專業人士

除了閱讀,張忠謀也喜歡從「人」的身上學習。他對歷史、經濟有興趣,所以也去結識這方面的專業友人,甚至邀請他們參與公司經營。諾貝爾經濟學家克魯曼(Paul Krugman)來台,張忠謀是唯一與他對談的台灣經營者;產業經濟大師麥可‧波特(Michael Porter),也曾任台積電獨立董事。

不過張忠謀強調,「與專業人士交往前,自己要先打好基礎,不然談話很難出現交集。」所謂的「基礎」,除了專業知識,還有獨立思考的能力。

關鍵字: #台積電 #張忠謀
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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