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2019年了,你還在從0到1嗎?

閱讀時間約 4 分鐘
《Zero to One》這本由矽谷知名投資人Peter Thiel課堂筆記集結而成的書,曾經是創業者炙手可熱,人手一本的「創業聖經」,但其實我一直沒有讀完這本書,昨天再重新翻開中文翻譯版,覺得讀來又有截然不同感受,最有感的當屬當年Peter Thiel對中國與Twitter的預測近乎斷言式的預測,如今看來依然是真知灼見。
如果沒有科技進步,當中國的能源產出增加一倍的時候,污染也會跟著加倍,沒有伴隨科技進步的全球化會導致經濟毀滅。
一個偉大的事業應該從未來產生現金流的能力來定義,Twitter在2012年上市的時候還沒賺錢,當時上市的市值是紐約時報的12倍。
註:2018年Twitter的年營收已經是紐約時報當年的28倍。參考資料:Twitter’s revenue growth

看待未來的四種方法

膚淺的人相信運氣、相信環境,意志堅定的人相信因果 - Emerson
這是書中的第六章,提出以確定性與樂觀/悲觀來劃分個人與群體的生存策略,可以看看下表思考一下自己與身邊最親近的朋友採取的策略與人生態度是什麼,這跟「你的收入是最常聯繫的五個朋友的平均」這種都市傳說似乎有異曲同工之妙,你選擇的策略跟你所處的圈子的策略會影響你前進的方向。
看待未來的四種方法
  • 確定的樂觀主義者:這種思維在過去數個世紀由探險家、科學家、工程師、技術發明者主導著世界歷史的前進方向,但需要長時間的堅持、努力、詳盡的計畫與對於「祕密」的執著。不過在地球的地圖被完成、20世紀的物理學與化學大致上完成之後開始出現許多悲觀的看法。
  • 不確定的樂觀主義者:這大概就是出生於嬰兒潮世代的最佳寫照,不太需要特別努力與思考,因為所有事情都自動變好,乘著人口紅利,基本上不太需要有特定的計畫,只要隨波逐流隨便做什麼都可以做得不錯,而他們也相信他們的小孩只要走相同的路就可以一生順遂。「歡迎你進入頂大,未來不用煩惱,你的人生不用愁了!」算是這種人的寫照,不幸的是在這個年代,唯有不把這件事情當真,這件事情才有可能成真。
  • 不確定的悲觀主義者:對於改變現狀不抱希望,也不想或是不曾嘗試透過自己的努力改變,所以盡情的享受著小確幸,只要有人跟他說可以發大財馬上就會被騙走的就是這種人。
  • 確定的悲觀主義者:對於未來完全不抱希望,能撈則撈,能混則混,只要有錢就把小孩送去美國,只要有機會就壓榨別人,支持各種奴隸政策或是炒房方式,非常擅長各種漏洞移民手法,是今日中國的最佳寫照,大家都知道中國這樣下去一定會完蛋,所以有能力走的人早就走了,早期的台灣也差不多是這樣,「來來來,來台大,去去去,去美國。」就是這個意思,在這樣的環境裡面抱持樂觀主義想要改變社會的人往往會被上火刑或是趕走。
我之前一直覺得去矽谷反而有種回家的感覺,看完了這個看待未來的四種方法才終於恍然大悟,因為我自己比較接近確定/不確定中間的樂觀主義者,算是有一點模糊計畫的探索著一些秘密,但並不是很在意完整、切實的計畫,因為科技前緣變動的速度很快,基本上只能做大約三個月到半年的規劃,然而回到台灣的現實環境,會發現身邊大部分都是悲觀主義者,所以抗拒改變、抗拒思考跟抗拒跳出框架,如果你想認真做出點什麼改變,第一步就是剷除身邊所有的悲觀主義者,不然你會被這些人拖垮,除非你很有資源,不然不要輕易嘗試改變這些抱持悲觀想法的人,他們通常都已經這樣好幾十年了。
並不是說上一代想像的美好未來是錯的,他們只不過不該期待事情會自動發生。

關於你所擁有的秘密

只有相信秘密存在並且願意尋找秘密,你才能跳脫傳統,清楚看見眼前隱藏的機會,許多網路公司之所以被低估,也是同樣的原因,他們雖然很小很簡單,但是他們擁有秘密。
Paul Graham的說法大致上跟Peter Thiel相近,有一些事情對於在科技領域的人是顯而易見的,但對其他人來說是完全無法想像的,你必須把握這些思維的靈光,那是你能夠彎道超車的絕佳機會,大部分社會精英有很大的自由與能力去探索新思維,但他們似乎最為抗拒,是因為如果可以舒服的挑選已經做好的事情去做,何苦去探索新秘密?
但若要說今日世界已經沒有任何秘密,意味我們生活的社會應該沒有隱藏任何不公不義的事情。19世紀初奴隸制度的不合理還是個天大的秘密呢!
少數知道其中奧秘,卻笨到掏心掏肺,把想法全透露給台下觀眾的人,總是被送上十字架或是判火刑 — 浮士德
在2019年的起始,也許可以再來重新想想看:「有什麼是你覺得與他人想法不同,而且你覺得至為重要,大部分的人相信X,但是事實上是Y的秘密。」
只要還在創造新東西,創業就還沒結束,一旦不再創造新的東西,創業就結束了。 - Peter Thiel
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本專題著重於探討資料分析實務,從實務經驗出發,探索學校所教導的建模以外的各項技術,包含資料前處理、營運整合與成效評估、團隊文化建構等等內容。
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測試驅動開發(Test-Driven Development, TDD)或是行為驅動開發(Behavioral-Driven Developement)是當代軟體工程裡面常見的方法論,然而以資料科學或是數據分析的專案來說,通常主要的「測試」會以模型的準確性或是資料分布的模式為核心
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我其實是成為資料工程師之後才開始學習成為一個資料工程師的。可能有些人會覺得困惑,學校裡面有很多像是機器學習、自然語言處理或是人工智慧等等課程,也有台灣人工智慧學校之類的培訓機構,現在連巨匠都開始教AI了,難道這樣不能夠讓人成為一個最性感的資料科學家嗎?
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我在跟許多合作的企業主洽談的時候常常都會這麼說:「資料科學本質上跟算命差不多,很多時候在真實世界的預測能力上面也許比去廟裡抽籤還差,其效果可能也比不上燒紙錢,但一旦開始決定要走這條道路,基本上你就是開始入邪教了,因為這個體系跟開發網站前後端或是app不一樣,是一個沒有終點的旅程。」
今年2018是MOPCON第七年舉辦了,也是我踏入贊助組志工行列的第三年,以易經的爻辭來看其發展,似乎頗有道理。去年的MOPCON是進入了亢龍有悔的局面,也就是來到了發展的最高點,過往潛藏的問題開始逐漸浮現,而使得組織面臨許多必須要誠實面對的問題...
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