比爾蓋茲冬季書單來了!從能源科普到媒體大佬回憶錄,今年推薦這5本好書
比爾蓋茲冬季書單來了!從能源科普到媒體大佬回憶錄,今年推薦這5本好書

天氣漸有涼意、一年即將邁入尾聲的此刻,微軟創辦人比爾蓋茲公佈了2025年度的冬季書單,分享過去半年裡閱讀的5本好書。

比爾蓋茲指出,這次的每一本書都揭開了一些重要事物如何運作的神秘面紗,包括晚年如何找到人生目標、怎麼看待氣候變化、創意產業如何發展、人類溝通的背後默契,以及美國政府為何失靈,都能在分享的書單中窺知一二。

明亮燦爛的你》作者:雪比.范.裴特(Shelby Van Pelt)

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圖/ Gates Notes

這是本描述一位70歲婦人在水族館夜班做清潔工的小說,她在工作時遇到一隻非常聰明的章魚,在與這隻章魚的相處、打掃水族館的過程中,重新感受到生命的意義與歸屬。書中藉著老婦人與章魚的互動,探討老年、失落、孤獨與退休後的人生價值。

比爾蓋茲表示,他平常不太閱讀小說,因此「當我讀時,希望看到能看到讓我用全新視角看待世界的人物」,他認為《明亮燦爛的你》正是這樣的一本書。他在上個月剛滿70歲,這本書也讓他對接下來的老年生活有著更多思考與體會。

比爾蓋茲更進一步認為,如何擁抱老年生活可能不只是個人問題,隨著醫療及科技進步,人們的壽命延長,許多人退休後還會生活很多年,人們需要迎接每一天的理由,如何幫助老年人尋找生活的意義與重心,甚至可能是一個社會議題。

Clearing the Air》作者:漢娜.瑞奇(Hannah Ritchie)

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圖/ Gates Notes

這是一本關於氣候變遷與能源轉型的非小說作品。作者以50個「大問題」為架構,用淺白易懂的語言向人們一一解釋圍繞氣候變遷與能源的疑問,例如核能是否安全、可再生能源是不是太貴了等等。

比爾蓋茲認為,這本書堪稱科普的典範,避免使用專業術語,描述言簡意賅,能用簡短的話語概括每個問題想談論的內容。並且他認為,作者運用數據和論據實際分析,不是盲目悲觀看待氣候問題,對所有權衡取捨都有清楚認識,始終聚焦在解決問題。是所有希望在不帶負面論調的前提下,認識氣候問題的讀者,不容錯過的一本書。

Who Knew》作者:巴瑞.迪勒(Barry Diller)

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圖/ Gates Notes

這是由媒體業界大佬、福斯廣播公司創辦人巴瑞.迪勒寫下的回憶錄,書中回顧他在電視電影、迷你影集、電影製片廠、電視網、乃至早期網路產業的開創與布局。

比爾蓋茲表示,他與迪勒相識數十年,但他仍從這本書中了解到許多不曾知曉的故事。雖然迪勒在書中經常將自己的成功歸功於運氣和時機,迪勒在一生中總是能發覺別人還沒看見的機會,並果斷押注看似瘋狂實際已萌現商機的想法,像是911事件後,他仍堅信旅遊業復甦,從微軟手中收購線上旅遊預訂平台Expedia,最終也證實他的決策。

這本書的內容不僅讓比爾蓋茲對迪勒的經歷與成就感到驚豔,也讓他對媒體產業的生態與發展有了更多的認識。

共同知識》作者:史蒂芬.平克(Steven Pinker)

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圖/ Gates Notes

這是以「共同知識」為主題,由心理學家史蒂芬.平克撰寫的一本書。共同知識是「每個人都知道,並且知道別人也知道,別人也知道你知道」的某件事,這樣的認知無時無刻不影響著我們的日常選擇。

作者在書中舉了很多例子與社會現象,好比說為什麼有些話不能說破、謠言如何引發銀行擠兌、革命與社會運動會突然爆發,解釋人類如何在不知道彼此意圖的情況下,默契地展開行動。比爾蓋茲認為,這是所有想了解人類溝通方式的人所必讀的作品。

雖然主題複雜,比爾蓋茲表示這本書的描述非常容易理解,讓他對日常社交互動有了全新的認識,甚至對未來鼓勵富豪參與慈善捐款上,都能更有效進行溝通。

當然,也有評論認為作者的看法過於依賴理論、理性,人類的行為中往往有著更複雜、非理性的情感或動機。

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2050邁向豐裕之路》作者:伊茲拉.克萊因(Ezra Klein)、德瑞克.湯普森(Derek Thompson)

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圖/ Gates Notes

這本由兩位知名記者合著的書指出,美國面臨住宅短缺、勞力短缺、基礎設施滯後等多重危機,是源於長期政府的不作為、繁文縟節及失去冒險精神,最終導致國家失去行動能力,也就是雖然「有理念、有需求、有資源」,但制度、法規、程序、官僚主義等弊病讓大型計畫幾乎無法推進。

比爾蓋茲認為,他從這本書中看見了很多他在全球健康與氣候領域碰到的瓶頸,這些瓶頸往往不是來自技術層面,而是因為政策、制度、管理上的問題。

比爾蓋茲指出,這本書沒有裝作他們有所有問題的解答,不過他們提出了正確的問題,為什麼一個富有、繁榮的國家,沒有辦法有效落實大規模基礎建設?他很高興這本書已經引發一些討論,並希望這些討論能延續下去。

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資料來源:Gates Notes

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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