Oneday
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由新到舊
第一次轉型靠錢 第二次靠人
上一篇提到移工政策只是止痛藥
真正的解法是產業升級
而台灣並不是沒有產業升級經驗
當年台灣第一次轉型時有一波紅利
因為是從農業轉成工業
因此槓桿是人力跟資本
只要有人加上設備就可以轉型
台灣遍地開花的中小企業就是那時候起來的
但這次不一樣
要從人力密集轉到知識
去日本的時候 我遇過的移工大部分都會說日文
但在台灣 我在工廠遇過的大部分移工
就算待了十年
溝通還是只能比手畫腳
因為台灣的政策只是「臨時勞動力引進」
日本的政策則是「有計畫的社會融合」
日本移工政策在補充勞動力缺口的同時
要求移工學習日本的語言跟文化優秀的移工最終成為新的住民
但是台灣的移
「人人都能寫程式」
這大概是 2025 年到現在最流行的一句話
Cursor、Claude Code、Lovable、Replit
每個工具都在告訴你：不用學程式，描述你要什麼，AI 就能幫你寫
Anthropic 一篇關於 Claude Cowork 的 blog
甚至引發了華爾街對 SaaS
為什麼要讓 AI 經營自動販賣機?
我們目前測試 AI 都是讓 AI 去考試
考完的分數就當 AI 的能力
但考試分數上限是100
目前AI普遍都能拿高分的情況下
很難分出模型的高下
Andon Labs 想了一個辦法：讓 AI 做生意
指標不是分數，是賺到的錢，理論上沒有上限
而且自動販賣機
「SaaS 已死」
這句話的邏輯是這樣的：
現在的 vibe coding 已經讓任何人都可以寫程式了
誰還需要付月費買 SaaS？
前陣子我常用的 Markdown 線上工具一直壞
所以後來我乾脆直接叫 Claude code 寫一個給我
從頭到尾花不到十分鐘，只下了三次 Prompt
我就有
並不是因為AI太弱，而是因為AI太強
Anthropic 最近推出 Cowork
指定一個電腦的資料夾給它
它就會根據要求自己規劃、執行
整理資料夾、用收據做出費用報表、把散落的筆記整合成報告
這些它都能做
Anthropic 形容比起一來一往的AI對話
Cowork更像是留言給你的同事(co
2025 年 5 月，LMArena 完成 1 億美元種子輪融資，估值 6 億美元
八個月後，又拿了 1.5 億美元
估值翻了將近三倍，來到 17 億美元
LMArena在做的事情很簡單
就是讓使用者投票決定哪個 AI 比較好，沒了
幾乎每個在追AI模型的人都聽過這家公司
甚至新模型還
先問大家一個問題
你有用過 ChatGPT 裡面 Apps 的功能嗎？
就是那個可以在ChatGPT裡面叫 Uber, 訂Booking, 做Canva的
大部分人的答案應該是：「ChatGPT有這功能？」
有趣的是，Anthropic 也在 Claude 加了類似的 skill 功能
為什麼我們需要使用AI來幫助學習
我們都有過這樣的經驗
不管是路邊停車 修理水龍頭 還是開口說外語
明明在Youtube上面看過幾十次
但是到要實際動手時卻腦袋空白
這是因為「有沒有記住」跟「會不會」是兩回事
在1950年代，美國教育心理學家 Benjamin S. Bloom就發現了這個問題
Anthropic 最近與 Andon Labs 合作做了一個實驗
讓Claude Sonnet 3.7 經營一家自動化商店
(配有一個冰箱和一些籃子，以及自助結帳的 iPad)
