StellaxAmy·自定義 Podcast

「我試圖去解釋為什麼不能完全相信AI，但是當我的朋友看到AI的那一刻，他還是喪失理智。」

當Stella完成她在鳳凰城圖書館為小朋友開設的AI通識課後，有家長舉手說：「你能不能再來一個五周的課程，給家長講一講如何讓小孩使用AI？」不只是孩子，成年人也迫切需要理解AI到底是什麼，以及它不是什麼。

這一集，Stella和Amy嘗試用最直白的方式，解答那些你可能從未想過、或想過卻說不清的問題：紅綠燈是AI嗎？Netflix的推薦算法是生成式AI嗎？為什麼AI看起來回答什麼都很一本正經，卻有可能在關鍵時刻出錯？為什麼那些號稱有「安全準則」的AI產品，依然會在青少年自殺事件中扮演推手？

從AI原生代小朋友對Google搜索AI模式的習以為常,到成年人面對AI時的盲目信任；從ChatGPT訓練資料中混雜的美好與不美好，到生成式AI對能源和社會結構的深遠影響；從實際使用場景中的經驗分享，到對「AI會毀滅人類」這種論調的理性分析——Stella和Amy不是反AI，而是希望每個人都能更清醒地理解和使用這項技術。

00:00:00 - Highlights
00:03:00 - AI原生代：小朋友眼中的AI
00:06:45 - 生成式AI的特點與挑戰
00:09:01 - 生活問答：如何判斷什麼是AI
00:14:39 - AI的定義與不確定性
00:17:46 - 為什麼生成式AI這麼好用
00:20:50 - 生成式AI的危害(一)：不確定性
00:23:40 - 真實案例：青少年自殺事件
00:27:39 - 生成式AI的危害(二)：訓練數據的問題
00:32:45 - 生成式AI的危害(三)：社會層面的挑戰
00:34:33 - 能源消耗與電費上漲
00:37:39 - AI對就業和社會結構的衝擊
00:39:20 - AI會毀滅人類嗎？
00:40:54 - 我們如何使用AI：高風險vs低風險場景
00:46:46 - 堅定的AI支持者

🎙️ 「StellaxAmy‧自定義」Podcast
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這一集很像一次很長的散步聊天。來賓小美在美國待了 13 年，在美國完成博士學位後展開 Data Scientist 的職涯，歷經 Wayfair、Warner Bros、Lyft、Pinterest 等公司。剛拿到公民的小美，卻選擇搬回亞洲，把「工作」從人生的主軸中稍微挪開。

我們聊的不是「怎麼升職加薪」，而是那些更難用 KPI 衡量的事：在美亞裔的文化落差、職涯焦慮、對美國職場的祛魅，以及性別意識如何讓一個人活得更自在。

00:00:00 Highlights
00:01:03 來賓介紹：決定從美國搬回亞洲
00:12:04 Wayfair：高度複雜的定價系統
00:21:23 Warner Bros：想做，卻做不到
00:29:17 2022–23 求職地獄與美國職場環境的轉變
00:32:29 Lyft：3.5 個月被裁，管理者「覺醒」後的混亂
00:43:20 中年 Data 人如何在快速變動的職場中自處
00:52:59 Pinterest 的產品定位與公司文化
01:01:20 AI 時代下，Data Scientist 的機會在哪裡
01:09:01 AI 將帶來怎樣的社會結構變化？
01:13:47 想做性別研究的東亞直男
01:19:05 當一個直男意識到自己「厭女」
01:24:45 父權體制的傷害，平等地砸向所有人
01:37:34 我們能否作為母親，養育出不一樣的下一代？

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在「AI」和「Agent」幾乎變成每家公司官網標配的今天，市場也開始出現很明顯的 AI fatigue。這集我們邀請到嘉賓 Jing，從灣區第一線的產品與創業視角出發，聊 AI 工具到底怎麼改變工作和生活，以及大家當初對 AI 的想像，跟現在真正落地用起來，中間差在哪裡。

我們也聊到 vibe coding 帶來的衝擊——到底誰會變成 Super IC？是工程師會被很會用 vibe coding 的 PM 取代？還是 PM 會被用 ChatGPT 寫文件、做原型、直接推進的工程師取代？工具確實把很多人的能力放大了，但真正拉開差距的，可能不是「會不會用工具」，而是你有沒有架構思維、判斷力，還有抓錯、修正方向的能力。

從公司角度看，AI 不一定會立刻翻轉企業文化，但很可能先改變組織長相：資訊彙整和溝通變快了，讓「更扁平」看起來好像可行；但現實裡大家看到的「砍中層、管理跨度變大」，背後很多時候其實就是一個原因：省錢、顧財報。

最後我們把話題拉回「AI 成本帳」：模型和流程值不值得，用能耗跟薪資硬比其實不一定直觀；但在一些很明確的場景下，小模型加上適合的 guardrails 跟 agentic workflow，邊際成本真的可能比人工低很多。回到創業本身：在灣區 FOMO 和各種成功故事的壓力下，怎麼保留自己的節奏，做選擇、扛結果，同時把這段路走得不要後悔。
時間軸
00:00:00 歡迎Jing
00:01:27 Jing：財會 → 產品；Pinterest IPO；產品 VP → 創業者
00:13:50 Jing 的日常 AI 使用：ChatGPT、搜尋習慣與效率取捨
00:24:46 Vibe coding 會讓誰成為 Super IC？
00:35:21 AI 對公司組織結構的影響：扁平化、中層縮編、管理跨度變大
00:43:33 AI 創業與 VC：buzzwords、FOMO、投資人到底在看什麼
00:58:39 AI 接下來的機會在哪：哪些應用「一聽就懂、也比較好賣」
01:07:34 Agentic framework：潛力很大，但瓶頸也很現實
01:18:35 AI 成本帳：怎麼算才算合理？

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Amy 在 2025 年偷偷幹了一件大事。

在我們還照常更新Podcast的時候，她已經默默回台灣、生完小孩、住進了月子中心。這一集，就是她在月子中心房間裡，邊吃月子餐邊跟我們連線的真實紀錄。

我們先從最現實的開始聊：為什麼選擇回台灣生？月子中心到底值不值得？和美國醫院那種「生完小孩直接塞給你、甩不掉」的育兒開局到底差在哪裡？從醫療理念、嬰兒照護、住院天數，到帳單與補助，全部都是第一手體感分享，沒有濾鏡。

聊著聊著，話題自然就歪到更遠的地方：美國的 K–12 教育體系、知名「卷校」BASIS，在美國的小朋友要怎麼選學校？以及當我們都成為家長之後，在 AI 浪潮中，該如何培養孩子，才能更好地面對這個越來越「難辨真假」的世界？

本期還有彩蛋，Stella 的小朋友忽然闖入錄製現場！

後半段我們聊了一件很不「新潮」的事：在一個什麼都想被自動化的時代，判斷力、責任，以及 AI 評測這種「不能完全交給機器的工作」，反而變得越來越重要。

00:00:13 開場：計畫外更新，Amy 官宣生小孩
00:01:24 從月子中心連線
00:03:19 月子中心的奢華生活
00:05:32 生產過程回顧
00:06:38 新手爸媽面對現實
00:07:48 台灣：關愛新手媽媽與新生兒
00:11:58 美國醫院的「立刻上工」育兒模式
00:14:50 美國 vs. 台灣 生產體驗對帳
00:21:12 月子中心裡的爸爸是「隱形人」
00:28:15 Stella 為孩子選學校
00:35:21 Stella 的志工專案：AI Literacy for Kids
00:41:24 AI Evals：在 AI 時代找到不能被自動化的部分
00:43:16 2026 年 AI Evals 的發展方向
00:46:43 模型進入瓶頸後的 evaluation-driven development
00:49:01 AI Evals 為何是 data 人的新機會
00:52:24 2026 New Year Resolution：在 AI hype 中活下來
00:56:01 結尾與新年祝福



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本期是一場發生在平行世界的串台對談。

《藥廠門口》是一檔同樣由兩位在美國工作的華人女性主持的 Podcast。Sophie 和 Mia 長期在藥廠第一線工作，從統計程式設計師與生物統計師的視角，認真地向外界說明藥廠裡的人每天究竟在做什麼。

藥廠女孩們早在 Stella x Amy 改名前就聯絡了我們，四個人很快就決定一起錄製這一期串台。真正聊完之後最大的感受是，Sophie 和 Mia 就像是 Stella 和 Amy 在藥廠這個平行世界裡的 Twins。

同樣出身於統計背景，同樣在高度專業的產業中工作，也同樣會聊到職涯選擇、中年危機、AI 帶來的不確定性，以及對賺錢與未來自由的真實焦慮。

統計師與 statistical programmer 在藥廠實際上在做什麼？臨床試驗是如何被設計的？為什麼藥物失敗是常態，卻很少有人真正為失敗負責？我們也聊到原研藥與學名藥，作為一般消費者，究竟該如何理解藥物的有效性與風險。

除了工作，我們也聊生活。藥廠工作的節奏是否真的比較穩定？裁員週期如何影響職涯安全感？AI 是否正在改變統計相關職位的邊界？以及當「穩定」不再等於「確定」，仍然處於職涯早期階段的她們，如何思考副業、投資、自由，以及人生更多的可能性。
如果你熟悉資料女孩的世界，也對藥廠這個看似神秘卻高度專業的產業感到好奇，這一期會非常有共鳴。

我們也同時錄製了另一集內容，已發布在《藥廠門口》Podcast 中，歡迎大家前往收聽，從藥廠女孩的視角延續這場對話。

00:00:00 Highlights
00:01:28 來賓介紹 Sophie 與 Mia 以及 Podcast《藥廠門口》
00:09:27 藥廠不同部門的華人比例
00:13:04 資料背景如何進入醫藥產業
00:21:20 臨床試驗與統計師的真實工作
00:25:27 臨床實驗中最困難的部分是什麼
00:27:10 醫藥開發工作的風險與意外
00:32:41 資料品質與責任機制
00:39:18 原研藥 vs 學名藥 與消費者信任
00:44:45 芬太尼是制度問題還是不可預見的風險
00:48:24 藥廠工作的節奏與真實 WLB
00:46:55 新藥研發週期與工作節奏
00:51:56 AI、裁員與職涯安全感
01:01:07 藥廠女孩的中年危機：賺錢與副業
01:15:23 美國與中國 small business 的差異


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