#### 關於數創實驗室 Podcast
數創實驗室是以數據/AI主題為核心的學習型社群,提供各位學習資源、認識朋友、與接觸工作機會等價值。我們每月舉辦一次實體聚會,內容為專題演講、networking time、與其他各式資源分享。
本節目將以圍繞AI、大數據、個人職涯發展為主題,以提高社會AI素養為願景,特別適合下列朋友收聽 :
- 大數據 & 資料科學領域人士
- 企業領導人、公司高管收聽
- 關注AI發展的其他領域優秀人士
#### 關於Podcast主理人
Vincent Chen (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593)
數創實驗室創始人, Podcast播客主理人 / 數創智能CEO
遠見天下文化 AI 專欄作家 (https://www.gvm.com.tw/blog/6789)
美國財星500強電商大廠 | 數據團隊主管
台灣零售行業上市公司 | 資料技術處處長
AI & 大數據跨國經驗10年+ | 跨國反欺詐 | 智能行銷 & 推薦系統
英國全球百大 Data Science & 台灣交大MBA雙碩士
【Podcast 說明欄】EP106 | AI Agent 團隊也會內耗:Berkeley 研究揭露的 14 種系統性崩潰,與你該有的對策UC Berkeley研究團隊研究了五個主流的Multi-Agent框架、超過150個任務,動用六位專家標註員,最終歸納出14種系統性失敗模式,分屬三大類。論文最關鍵的結論是:失敗的根源不是模型不夠聰明,而是這些多智能體系統表現出和管理不佳的人類團隊一樣的問題『角色混亂、溝通不良、目標不對齊、品質把關不足。』本集Vincent從這篇論文出發,拆解三個真實失敗案例,同時延伸分享三個實戰建議。📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———📊07/01(三) 19:00 - 20:00 7/1 聽友專屬 AI 驗收案例解析以常見 RAG 案例為主題,跟大家聊聊常見的坑要怎麼避開,也歡迎大家把相關問題帶上線一起討論~🔗:https://datainnolab.pse.is/98ubav07/07 (二) 19:00 - 20:00 開放式生成 AI 成效驗收體驗課【免費】想知道AI輸出是好是壞?立即報名數創免費體驗課程,學習量化成效的驗收邏輯。🔗:https://accu.ps/5yD3HQ07/12 (日) 13:00 - 17:30 AI 成效診斷與驗收實戰課用常見的RAG知識庫切入,利用三大實戰工具,協助你降低錯誤決策風險🔗:https://accu.ps/ap2HYR07/22 (三) 19:00 - 22:00 7 月份數創小聚7月邀請到 Visa Consulting & Analytics(VCA)團隊總監 Sean,他長期站在商業與技術之間扮演橋樑角色,與大家分享資料分析師與顧問如何做到讓團隊「敢信、敢驗收」。🔗:https://accu.ps/eObBlL07/25 (六)13:00 - 17:30 開放式生成 AI 驗收實戰課這門課提供一套完整方法論與實作工具,帶你從「說不清哪裡不對」進化到「能判斷、能對齊、能規模化檢查」。🔗:https://accu.ps/RqFjHe⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊 | https://p.accu.ps/85qwub電子報 | https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群 | https://bit.ly/3TU9K0I
這集要拆解一件過去兩週在 AI 圈炸開的大事:Anthropic 最強的模型 Fable 5,上市三天就被美國商務部下令出口管制,全面下架。主持人 Vincent 自己用了三天,本來覺得這支模型可能已經接近 AGI,第四天起床卻發現它消失了。要理解這件事,得先知道 Fable 5 背後那支更強的核心模型叫 Mythos。內部測試時,Mythos 找到一個存在 27 年的 OpenBSD 漏洞,幾小時就攻破;連 Linux 也不例外。它不只是找到漏洞,還能自主把多個漏洞串成一條完整攻擊鏈,把普通使用者權限直接提升到系統管理者層級,全程不需要人類引導。結果三天後,美國商務部長就用出口管制令把它封了,理由是無法驗證所有使用者的國籍。這集會分享這背後的三個矛盾、市場上開源模型如何快速補位、以及為什麼「模型是零件,harness 才是地基」會是接下來 AI 專案推動者最該記住的一句話。本集你會聽到:- Mythos/Fable 5 為什麼被當成武器級模型- 三天內從發布到下架的完整時間線- Anthropic 和美國政府之間半年來的對抗背景- 「監管俘虜」陰謀論:強制認證制度會不會反而幫大廠擋掉競爭對手- 為什麼企業該把模型當零件,把 harness 當地基- AI 供應商選擇現在多了一個新風險因子:地緣政治📊---------⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️---------📊AI 成效驗收體驗課|AI 到底達到什麼條件,才算可以驗收?時間:06/24 (三) 19:00~20:00報名連結:https://accu.ps/sKMVoG當 AI 專案進入驗收階段,真正困難的不是「再多學幾個 AI 名詞」,而是你能不能把模糊的感覺,轉換成團隊可以討論、可以追蹤、可以決策的判斷標準。數創6月小聚時間:06/25(四) 19:00 ~22:00報名連結:https://accu.ps/sKMVoG這次小聚,我們邀請到Databricks的An-Lei 與 Paul,用多年協助企業落地 Data + AI 專案的實戰視角,分享在 Databricks Data + AI Summit 的第一手觀察,並整理成今年企業 Data + AI 發展的幾個重要方向:從資料平台、AI 應用、Agentic Workflow,到企業治理與 production-ready AI 的落地條件。AI 成效診斷與驗收實戰課|三大驗收決策工具,從讀懂數字到精準決策判斷時間:07/12 (日) 13:00 ~ 17:30報名連結:https://accu.ps/ap2HYR你看著那份測試報告,分數看起來還不錯,卻說不出有把握的答案。驗收 AI 系統,卡住你的不是看不懂數字,更重要的是不知道「怎麼用數字說話」。⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊|https://p.accu.ps/85qwub電子報|https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群|https://bit.ly/3TU9K0I
當 AI 從「我問你答」進化到「我說你做」,企業真正需要擔心的,可能不只是資料外洩,而是員工在公司看不見的地方,把 AI Agent 接上內部系統、交出行動權限。本集 Vincent 延續上一集的 AI Agent 平台化趨勢,進一步拆解 Shadow AI 與 Shadow Agent 正在帶來的企業治理風險。為什麼公司越禁止,員工反而越可能偷偷使用?當 Agent 能夠呼叫 API、修改資料、發送訊息,傳統資安工具還管得住嗎?節目中也分享企業可以先採取的兩個治理起點:建立 AI Agent 的可見度,以及畫出「資料紅線」與「行動紅線」。監管不該只是踩剎車,而是成為幫助企業安全擁抱 AI 的方向盤。📌 AI 成效診斷體驗課https://datainnolab.pse.is/97m2zg6/24(三)19:00 免費線上直播如果你正在思考 AI 產出怎樣才算足夠好、AI 專案該如何診斷與驗收,歡迎透過節目資訊欄連結報名。📌 6 月數創小聚Databricks Data + AI Summit 2026https://accu.ps/sKMVoG6/25(四)19:00 - 21:00 |台北南京復興站邀請到Databricks的An-Lei 與 Paul,分享在 Databricks Data + AI Summit 的第一手觀察,並整理成今年企業 Data + AI 發展的幾個重要方向📌AI 成效驗收實戰班https://accu.ps/ap2HYR07/12(日)13:00-17:30 |台北南京復興站當團隊對「驗收標準」沒共識,只會把錯誤做得更完整。本課程帶你實際以業界常用的 RAG 問答系統為主要場景,教你善用三種實戰工具,帶回一套可複用的診斷框架
AI Agent 正在從單點工具,走向企業工作的統一入口。本集 Vincent 從 OpenAI、Anthropic 近期的產品整合與價格策略出發,分析為什麼 AI Agent 平台化已經是明確趨勢,以及企業在導入時不能只看「哪個工具最好用」,更要注意成本暴衝、供應商鎖定、平台中斷與模型品質波動等風險。當 AI 從「我問你答」走向「我說你做」,企業真正要思考的,不只是選哪個平台,而是能不能保留足夠彈性,避免把關鍵工作流完全綁死在單一供應商身上。如果你正在推動 AI Agent、AI 工具導入,或負責企業內部 AI 專案判斷,這集會幫你重新思考:AI Agent 進入組織之前,哪些風險必須先被看見?📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00AI 看起來能用了,怎麼判斷能不能上線?https://accu.ps/VeMc9mAI 成效診斷與驗收實戰課|06/14(日) 13:00–17:30三大驗收決策工具,從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv_____________數創實驗室 DatainnoLab電子報:https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群:https://bit.ly/3TU9K0I活動總覽:https://p.accu.ps/85qwub
最近收到一位學員的回饋,讓我們很有感。他原本不是公司核心 AI 專案的成員,但上完課後,因為在內部會議中講出 Human-in-the-loop、AI 護欄設計、Agent 成本風險等關鍵判斷,被主管注意到,後來直接指定深度參與公司的核心 AI 專案。讓他被看見的,不是高深技術,而是一套能判斷 AI 專案的思考框架。本集 Vincent 會聊聊為什麼 AI 產品的驗收,不該等到專案做完才開始,以及 Eval-Driven Development(EDD)為什麼正在成為 AI 專案開發的重要觀念。如果你也曾被問:「這個 AI 專案到底要怎麼驗收?」或看著準確率、Demo 卻不知道能不能上線,這集會給你一個新的思考起點。📊———⚙️🤖【數創活動資訊】🤖⚙️———📊AI 成效診斷體驗課 | 06/09 (二) 19:00 - 20:00AI 看起來能用了,怎麼判斷能不能上線?https://accu.ps/VeMc9mAI 成效診斷與驗收實戰課|06/14(日) 13:00–17:30三大驗收決策工具,從讀懂數字到精準決策判斷https://accu.ps/pwRjyv_____________數創實驗室 DatainnoLab電子報:https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群:https://bit.ly/3TU9K0I活動總覽:https://p.accu.ps/85qwub