從小在餐廳端盤子,他卻成了Forbes最年輕首富!台裔創業家 Edwin Chen 是誰?
從小在餐廳端盤子,他卻成了Forbes最年輕首富!台裔創業家 Edwin Chen 是誰?

《富比士》9月公佈的2025年輕富豪榜,榜上不乏Airbnb共同創辦人Nathan Blecharczyk、Meta創辦人祖克柏等名人,但是排名第一的卻是一位台裔創業家:數據資料新創Surge AI創辦人Edwin Chen。

現年37歲的他以約180億美元的身價,成為2025年富比士美國400富豪榜(Forbes 400)上最年輕的成員,也是今年最富有的新進榜者。

他究竟是誰?

來自佛羅里達的數學怪才

Edwin Chen成長於佛羅里達州一個名為Crystal River的小鎮,這裡的人口僅有3,400人,特產是海牛和退休老人,跟科技幾乎沾不上邊。他的父母來自台灣,經營著一家名為「Peking Garden」的中泰式餐廳。就像許多典型的移民二代,Edwin Chen從小就在餐廳幫忙,但他的心思卻是在數學和語言上。

根據《富比士》的報導,Edwin Chen是個徹頭徹尾的數學迷,從小就對語言結構和數學模式展現出驚人的天賦,後來憑藉全額獎學金進入了菁英名校,隨後進入麻省理工學院(MIT)主修數學、電腦科學和語言學。

在MIT期間,他還實踐過「多相睡眠」(polyphasic sleep),也就是每6小時睡30分鐘,而不是一次睡滿8小時,這種極度追求效率的作風,預示了他未來的創業風格——他每天堅持步行2萬步,最愛的思考方式是在深夜漫步至時代廣場,看著熙來攘往的遊客與霓虹燈,從中汲取靈感。

因為在數學和語言學方面的天賦,Edwin Chen在Google、Facebook和Twitter(現X)等矽谷科技巨頭從事演算法與內容審查工作,也看見了AI產業最骯髒的秘密——數據品質。

在上述工作期間,他反覆撞上一堵牆:根本拿不到訓練模型所需的高品質數據。當時的科技巨頭雖然坐擁海量數據,但在訓練新一代AI模型時依然舉步維艱,「這成了開發過程中最大的瓶頸。如果連建立一個簡單的分類器,都因為數據品質而卡關,那麼AI代理該如何實現?」Edwin Chen說,這就像是送一個天才兒童去上學,如果課本全是錯字和胡言亂語,這孩子永遠成不了愛因斯坦。

2020年,Edwin Chen決定離開Twitter,用自己的積蓄創立Surge AI。

從不對外募資、年營收12億美元,Surge AI是做什麼的?

那麼,Surge AI究竟是做什麼的?簡單來說,他們是AI的「家教」。

在ChatGPT等大型語言模型(LLM)背後,需要海量的數據進行訓練,但是當時的數據標註市場,Edwin Chen稱之為「人肉工廠」(Body Shops):僱用大量廉價勞工,進行簡單的圖片分類「這是貓還是狗?」、「把車子框出來」。

Surge AI創辦人Edwin Chen.jpg
Surge AI創辦人Edwin Chen認為大部分現行的資料標註公司還不夠好。
圖/ No Priors節目截圖

這對於簡單的識別或許足夠,但對於生成式AI來說遠遠不夠。

「如果你要畫一個框框把車子圈起來,大文豪海明威跟一個小學生畫出來的結果是一樣的。但在這個生成式AI的時代,如果你需要寫一首詩,海明威的價值就無可取代了。」Edwin Chen說,如果讓不懂詩歌的人去標註詩歌數據,他們只會檢查「有沒有押韻」、「是不是八行」,結果訓練出來的AI寫出的詩就只能達到高中生的程度。

所以Surge AI的核心競爭力是「高品質的人類回饋」。他們不找廉價工讀生,而是聘請擁有博士學位、律師資格或語言學背景的專家,來教導AI寫程式、創作詩歌、甚至解決複雜的數學難題。

根據富比士報導,Surge AI在2024年的營收已突破12億美元,且從早期就保持盈利,客戶名單包括Google、OpenAI和Anthropic等巨頭。

值得注意的是,Surge AI一直以來都是Bootstrap(白手起家),並沒有對外募資。「很多人募資只是為了在新聞版面上發一篇新聞稿給父母看,或者在朋友面前炫耀自己拿了1,000萬美元。」對他來說,過早拿錢只會帶來臃腫的團隊,和極易走偏的經營策略。

AI的「釣魚標題」危機

Surge AI讓人想起另一家有名的數據標註公司Scale AI,就在今年稍早將49%公司股份賣給同樣在富豪榜上的祖克柏。

Edwin Chen坦承,雙方其實一直在打口水戰,因為Scale AI就是自己口中的「人肉工廠」公司,而Scale AI方面則反擊Surge AI是因為募資不順、因為酸葡萄心態才會惡言相向。不過,兩邊其實都面臨著相同的法律問題,加州政府正在處理他們將全職勞工錯誤分類為承包商的集體訴訟。

Scale AI
Scale AI今年已經成為Meta的一員。
圖/ Scale AI

比起商業競爭,Edwin Chen更擔心的是整個AI產業的發展方向。

Edwin Chen認為,目前的AI充斥著為了刷榜單而存在的「釣魚標題式」模型。它們學會了用更長的回答、更多的表情符號來騙取人類的按讚,卻犧牲了對事實的準確度,例如有些開發者為了優化某個名為「IF Eval」的基準測試,竟然要求模型在提到「亞伯拉罕・林肯」時必須大寫其中5個字母,這種毫無意義的優化正在浪費算力與時間。

「IF Eval」全名是Instruction Following Evaluation(指令遵循評估)。它的本意是好的,目的是測試AI模型是否能乖乖聽懂並執行人類給的複雜指令,在這個測試中,為了考驗AI是否能精確控制輸出格式,題目可能會出得很刁鑽,所以才會要求「5個字母必須是大寫」的條件,「但是在現實世界中,沒有任何人類會需要這種功能,沒有人會對ChatGPT說:嘿,幫我寫個報告,但名字大小寫要亂跳。對吧?」Edwin Chen解釋,能完成這個條件或許會讓模型看起來很厲害,卻一點用都沒有。

「現在的生成式AI需要融入人類的豐富性和情感。」Edwin Chen說,未來的AI發展必須回歸到「真正對人類有價值」這一黃金標準。只有透過具備高度專業知識的人類進行細緻的審查,才能確保AI不會變成一個只會講漂亮廢話的騙子。

本文授權轉載自創業小聚

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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
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AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

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AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

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下載後怎麼用?

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散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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