真正的創業家是反脆弱的
真正的創業家是反脆弱的

從他的第一本著作《Fooled by Randomness》以來,我就成了納西姆・塔雷伯(Nassim Nicholas Taleb)的忠實讀者。《Fooled by Randomness》在台灣被出版社譯為《隨機騙局》,我沒讀過中文本,光就標題而言,我希望出版社只是為了多增加點銷量硬要跟麥可・路易士的《老千騙局》(Liar’s Poker)——這書名其實也翻得很爛,但在暢銷十餘年書名已成定局——扯上關係,而不是真的以為書中有喬治・克隆尼和布萊德・彼特主演的那種騙局。

Fooled by Randomness》一書的核心論點是世界上所有的事情,小至巴士幾點到站,大至日本下一場大地震的震度,乃至於下一個世界金融危機的起源,都是「隨機/亂數」(random)的,儘管人們常常誤以為它們是可預測的。

這類關於隨機亂數理論的書籍其實相當得多,柯林頓時代的財政部長羅伯特・魯賓在2003年出版的半自傳作品《不確定的世界》(In an Uncertain World: Tough Choices from Wall Street to Washington)也是其一。華爾街出身的魯賓在書中以淡泊的口吻,述說自己如何從小開始就對於事情的不確定性感到好奇,並對於週遭的人誤解自己對於隨機事件的掌握度感到不以為然,然後描述他在華爾街的職業生涯,到在白宮和葛林斯潘以及桑默斯一起處理長期資本管理公司(LTCM,Long-Term Capital Management L.P.)可能帶來的金融危機⋯⋯等。

脆弱的反義詞是什麼?

有趣的是,同樣是在隨機亂數的金融世界中建立自己的職業生涯和累積到財富,同樣用關於隨機亂數的寫作猛潑讀者冷水,塔雷伯對魯賓的評價卻非常負面,主要差別在於兩人對於應付隨機亂數的世界的理念不同:魯賓和其他金融政治菁英一樣,認為可以透過某種機制去「熨平」隨機亂數的部分,讓人們的生活更少災難,更平穩幸福。塔雷伯則認為不應試圖去系統性地控制這世界上的隨機亂數,因為這只會帶來更大的災難。

相反地,應該讓人們承受這些隨機亂數所帶來的應激(stressor),就像肌肉在每一次的重量訓練中會撕裂受傷,但再生長出來的肌肉會更強壯一樣,日常生活中不斷經歷應激施壓和磨練的人們也會成為更堅強的生物。

應激的這個概念在《Fooled by Randomness》一書中雖略有提及,但塔雷伯闡述隨機亂數的格局過於龐大,多數讀者(包含我)並沒有特別注意到。讀完此書的我們更多是讚嘆於塔雷伯豐厚的人文涵養和數學能力,並為自己能理解並接受這些讓一般人困惑而痛苦的概念感到智能上的優越感。

2001年出版的《Fooled by Randomness》讓塔雷伯在知識份子之間聲名鵲起,2007年出版的第二本書《黑天鵝》則讓他舉世聞名,因為隨之而來的2008年全球金融危機似乎是在呼應他的觀點似地排山倒海,「黑天鵝」也成為新聞熱門單字——但如果以塔雷伯自己的標準來看,金融危機「恰巧」在他出版《黑天鵝》一書後爆發,正好證明了世事的隨機亂數性質,那些讚揚他「預測」到金融危機的記者們,肯定沒有仔細閱讀他的前兩本書——塔雷伯根本沒興趣「預測」金融危機,因為金融危機就像黑天鵝的存在一樣,是不可預測的。

由於這一切的巧合,光從前兩本書來看塔雷伯與其他金融或者數學背景的「專家」並沒有兩樣,不過是拿著一堆讓人無以反駁的分析,嘲笑著無法接受世事無常、老是要老天爺或者政府來伸張正義的脆弱鄉民們。

只是,在黎巴嫩出生長大、親身經歷1975年開始的慘烈內戰的塔雷伯,絕非在華府和華爾街隨處可見的,在東岸小鎮長大,經過預備校進入常春藤名校取得學位,然後在華爾街、媒體界或政界爬到高位的典型白人菁英。他把自己對於人類對抗隨機亂數的環境,從而被無情淘汰或者變得更加強壯的過程,歸納在2012年出版的第四本著作《反脆弱》(Antifragile)中。

書一開頭塔雷伯就解釋了為什麼他發明了「antifragile」這個字,因為他一直在思考一個問題:面對隨機亂數的世界給予的應激時,有些人受不了而崩潰,有些人挺過來而繼續生活,有些人卻因此進化變得更為強壯,創造出更多價值來。面對應激而崩潰的人顯然是「脆弱」的,但如果問大家脆弱的反義詞是什麼,得到的答案通常是各種不同情勢的「堅強」,不管是「robust」、「resilient」或者「solid」,但這幾個英文字詞只能解釋能夠挺過應激而繼續正常生活的人,與其說是「脆弱」的反義詞,「堅強」更像是「缺乏脆弱」,並無法解釋承受應激卻因而進化的人。

然後他突然想通了:必須要創造一個新的名詞:「反脆弱」(antifragile)的。

讓人不覺莞爾地,這回中文版雖然仍然是同一間出版社,但不只書名沒有被蓄意亂翻,出版社還很適當地下了與英文原著不同的副標「脆弱的反義詞不是堅強,是反脆弱」——這正是這本書的重點:如果僅僅是能夠承受隨機亂數的世界所施加的應激,那只不過是「堅強」,如果能夠因為這些應機而提升自己的能力和反向擴展事業或者活動,才是真正與脆弱相反的「反脆弱」。

因為「反脆弱」,塔雷伯和其他驕傲地宣稱世界是隨機亂數的知識份子產生了巨大的差別。

在後者的世界中通常會產生兩類人,一類是我們所熟悉的公共政策經濟學家以及政治家,他們對於無法預測的系統感到不安,因此企圖設計一個能夠「熨平」不確定性的系統,認為這樣可以為人類帶來福祉。另一類則是憤世忌俗的天縱英才,他們多半進入量化交易的避險基金工作,透過他們(自認)對於隨機亂數的理解和掌握,(企圖)為(客戶和)自己賺進大把的鈔票。對塔雷伯來說,這些人是「堅強」的,但並不是「反脆弱」的。

了解「反脆弱」,可以思考生活中的三類職業

要進一步了解「反脆弱」,我們可以思考我們生活中都會遇到的三類職業。

第一類是企業員工,他們是「脆弱」的,在企業中工作似乎可以享有固定薪水,但是他們因此產生錯覺,以為穩定的收入是必然的,在下一波的裁員中才意外發現自己的收入可能在某一天會突然歸零,他們承受不了這樣的衝擊。

第二類是專業人士,例如牙醫和律師。雖然他們的收入不是固定的,但他們的專業技能讓他們享有較高的收入,他們是「堅強」的,能夠承受一定程度的黑天鵝事件,儘管這些事件並不會改變他們的職業生涯。

第三類是完全靠自己的技能維生的,例如計程車司機、工匠以及妓女。他們的收入非常不穩定,有些日子會突然有大筆收入,運氣不好的日子可能會掛零,但他們是「反脆弱」的,正因為他們每天面對浮動不定的收入,長期下來他們演化出對抗隨機亂數的生存技能,不管是不斷精進自己的開車技術、手藝以及(佛曰不可說),或者機動性地轉戰別的山頭。

他們在不穩定的環境下變得對於應激非常敏感,因此在黑天鵝事件來襲時,比第一類裡的企業員工更能應變,更能存活。

在閱讀《反脆弱》一書的過程中,我深深感覺到,區分好的創業家和「只是開了間公司」的創業家的關鍵正在於反脆弱性,因為創業這條路本身就是充滿不確定性的,產品開發時程不確定,市場接受度不確定,員工招募不確定,募資更是天大的不確定。

藕斷絲連既有職位和薪水的創業者是脆弱的

我曾經談過不少創業團隊有部分創辦人是還在學校當教授,或者還沒辭掉手上的大企業工作的,這些投資機會我多半在第一次談完後就會婉拒,不管他們手上的科技多麼先進多麼具有顛覆潛力。


會藕斷絲連著既有職位和薪水的創業者是脆弱的,他們無法想像每個月沒有現金進帳的日子,因此我也無法想像他們未來面臨每個月營收掛零的日子。

這樣的團隊也常常會出現雞生蛋蛋生雞的狀況:因為募不到錢,因此還有在領薪水的成員不願意辭職,這也是得團隊更加募不到錢,該成員就更加不願意辭職,因此和其他在燒自己銀行存款的成員產生嫌隙,最後分道揚鑣,連朋友都做不成⋯⋯。

另外還有一類團隊是從大公司一起出來首次創業的人,他們在大公司工作時看到一些很吸引人的商業機會公司不願意做,他們評估一下覺得可以自己做,就跳出來開了公司。這樣的團隊比起前面那樣的團隊來說是堅強的,他們有專業在身,而且認為新公司的成功關鍵在於自己的專業。他們通常也不是好的風險資本投資對象,因為他們多半只是把應該在大公司裡面做的生意搬出來外面做,團隊成員對於既有產業的慣例也很難放棄,整體來說很難看到「顛覆」的潛力。

而且我自己的經驗中,這類團隊通常在決定第一筆募資的金額時,並不是評估需要多少錢才能夠驗證假說、完成原型以及測試市場,而是以團隊成員原本在大公司的薪水乘上一年或者兩年,以及過去在大公司開發類似產品所編列的計畫預算等,加總一下就丟出來給風險資本家看,儘管這樣跟新創精神根本南轅北轍。

我們就曾經評估一個產品相當不錯的團隊到一半後婉拒出資,因為在那個時間點上創辦人在會議中當面告訴我們:「我團隊成員當初都是諾基亞裡知名的設計專家,因此我們應該領這樣的薪水才合理。」彷彿小孩子在跟爸媽要糖吃一樣的⋯⋯。

真正的創業家是反脆弱的

真正的創業家是反脆弱的,他們不僅不逃避,反而會擁抱隨機亂數所帶來的應激,他們明白正因為這些不確定性,他們才有機會打敗大企業、顛覆市場

我們投資組合中有一家新創,創辦團隊前一個新創是軟體新創,在與資金更為雄厚的競爭對手新創苦戰多年後,終於資金不繼敗下陣來。當他們創辦了新的公司來巴黎找我們募資時,我和合夥人邀請他們晚上去酒吧喝一杯,在輕鬆舒適的環境下,我們聊到了他們前一家新創失敗的經驗,他們既沒有怪罪資本市場沒眼光,也沒抱怨自己位在一個小型的、並不以新創聞名的城市(他們當時的對手位在倫敦),而是談笑風生地說著他們如何在完成倒閉手續後,重新仔細看過手上累積的平台使用者資料,發現在他們平台上的供應方們都反應出一個執行上的痛點,他們於是迅速做了簡單的市場調查,發現痛點是真實而巨大的,正等著被顛覆,因此關閉公司的文件上簽章墨水都還沒乾,他們已經著手成立新公司,並開始熱烈討論著啟動和募資的策略。

那晚我們總共喝掉三瓶2009年的波爾多紅酒,隔天我們就承諾投資。取得我們的前種子輪投資後不到半年,之前從未做過硬體的他們帶著新完成的原型機來到了倫敦,向當年投資了他們前間公司競爭對手(現已為歐洲知名獨角獸新創)的歐洲頂級風險資本家提案,幾個禮拜後就拿到對方投資承諾,連同我們的追加投資一起完成了數百萬歐元的種子輪募資。

這樣的反脆弱團隊,就算現在的公司兩年後又倒閉,我們還是會毫不遲疑地投資他們的下一間公司!

本文由楊建銘授權轉載自其風傳媒專欄。

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關鍵字: #創新創業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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