隊伍:喵喵喵星人

組別:黑客組

所屬企業:104 資訊科技

挑戰自我,發揮想像力

為了能有與企業交流的機會,他們選擇參加梅竹黑客松黑客組,

藉由 104 的題目拼湊想像力的拼圖,找出自己的極限與可能性,

比賽儘管有挑戰性,但在其中發生的有趣事情也讓比賽變得富有趣味,

或許….這就是梅竹黑客松的魅力吧!讓彼此的靈感激盪,自己進步的同時也讓大家進步!

問:怎麼會想要選擇黑客組呢?

喵:因為黑客組可以和企業交流討論,可以藉由企業增進自己的知識和技能。

問:你們團隊有 team leader 嗎?為什麼選他呢? 順帶一提,可以簡述你們的團隊分工嗎?

喵:雖然報名時有選出隊長(團隊召集人),但我們是大家一起分工合作,分成3人寫前端和2人寫後端。

問:你們會覺得企業出的題目有挑戰性嗎?

喵:很有挑戰性,因為感覺範圍很廣,不是很明確,還是要發揮我們自己的想像力😎。

問:在參加賽前工作坊的過程中有什麼收穫嗎?

喵:工作坊可以讓我們了解題目之外,還讓我們更加明白104這個公司是在做甚麼,讓我們了解到一般人不會知道的業務範圍。(謝謝104讓我們有抽星巴克的機會😆)

問:你們在討論的過程中有什麼有趣的事情嗎?

喵:大家都會分享自己找工作都用過甚麼網站,滿有趣的💪

問:對出題企業和梅竹黑客松有什麼話想說的嗎?

喵:黑客松和企業辛苦了~

隊伍:GHOST

組別:交流組

志在參加,不自我侷限

不因能力高低而侷限自己的想像力,

在天馬行空中找出屬於他們的可能,

為了有更多嘗試,他們選擇了交流組,

團隊中沒有比賽的嚴肅氛圍,取而代之的是隊內活潑的氣氛。

在比賽中,GHOST享受著過程中的每一分、每一秒。

問:首先想請問一下為甚麼會選擇交流組這個組別呢?因為之前有看過你們有比過其他黑客松比賽,所以滿好奇說怎麼沒選黑客組這樣。

🧑‍:因為我們想要做更多天馬行空的想像,也不要因為覺得自己的能力不夠充足而束縛住自己的發揮,所以沒選黑客組。

問:你們是怎麼組成這個團隊的?可不可以簡介一下大家的背景或專長?

🧑‍:其他四個人有比過黑客松,也是同一隊的隊員,但因為都是電機或資工系,書面上的能力比較不夠,所以就找了一個比較擅長文書處理的人,才組成這個團隊。

問:那隊內是如何的分工的呢?比如說有沒有隊長負責分配工作之類的?

🧑‍:隊長是我,但我都是亂分。我們是志在參加,好玩為主。

問:目前有沒有遇到甚麼難題呢?

🧑‍:難題喔...這題交給妳XD

👩‍🦰:目前的問題是我們不知道企劃可不可行。

問:那有想過怎麼解決嗎?或是找業師討論嗎?

👩‍🦰:有,有去找業師討論,但我們跟業師的想法有些落差。

🧑‍:我覺得很難在有限的討論時間內,理解雙方的想法,所以業師給的意見我們沒有把握可以做得很好。

問:這次線上比賽有沒有甚麼跟想像中不太一樣?

👩‍🦰:預約pizza!!!😍

🧑‍:欸我們等一下要不要來訂pizza?

👩‍🦰:對,就會容易分心,像我們就不會很認真打code,會一直玩你們設計的RPG娛樂活動,可是這是我們自己的錯😂

問:那我們團隊設計的RPG好玩嗎?

👨‍👩‍🦰:好玩好玩,還不錯。

🧑‍:都抽到 L夾不好玩哈哈哈。

問:最後有甚麼想要講的嗎?

🧑‍:黑客組很難嗎?

問:這...考倒我了XD 那謝謝你們今天接受訪問,祝你們比賽順利!

👨‍👩‍🦰🧑‍:謝謝~

隊伍:HackEDA
組別:黑客組
所屬企業:Supermicro

隊伍:HackEDA

組別:黑客組

所屬企業:Supermicro

沒有參加過,想來試試看!

黑客組的參賽隊伍HackEDA的組員帶著與自己研究領域有關的所學,

抱著好奇和挑戰的態度前往報名梅竹黑客松,

除了在工作方中和企業的交流獲得額外的資源外,

還獲得意外的收穫!

講者:周宇修(台灣人權促進會 會長)

這場演說中,講者從法律人的角度試圖說明在立法實務上,資訊科技與個人資訊安全應如何兼顧。講座內容可分為三個部分:前言、我國對於資訊隱私權的概念界定,最後則是具體案例之討論。

首先,講者先為我們介紹台灣人權促進會,此一在台灣民主化的過程中所孕育而生的組織之。在此,他強調在民主化之後,我們對於人權的想像也應當隨著社會的發展而有更深層的思考。在資訊科技的發展下,政府透過技術獲取人民各項資料,看似無害,但實則有可能幽微地影響我們的生活。

接著,則切入本次講座的核心概念。講者依循著在民國94年,釋字第603號解釋的理路,為聽眾說明有關資訊隱私權的概念界定。當年戶籍法規定,換發身分證須先提供指紋予戶政機關。就此一條文,社會曾就「換發身分證」與「提供指紋」二者之關聯性,及其立法本意有所討論。在此,資訊隱私權雖非我國憲法明文列舉之基本權利,但在釋字603號的解釋文下,資訊隱私權遂確立為憲法第二十二條所保障之權利。此處有三個重點:

其一,就資訊的特性而言,相較於其他可以有體物視之的權利(如財產權),資訊的散播、揭露與利用,將可能產生不可逆的結果。因此,該資訊是否能直接或間揭去辨識個人的功能便顯得至關重要。

其二,由於資訊具備上述的不可逆特性,講者乃透過解釋文的說明,強調資訊隱私權的重點並非「是否為人知悉」而在於「人民是否有自主性與主體性去考慮授權予政府」。

其三,則在於國家蒐集人民的個人資訊是否有其合理性。一方面,國家若能針對個人之生物特徵進行大規模管理與利用,也許將有利於特定政策之推行;但另一方面,也同時致使人民的隱私暴露於可能外洩之風險之中。

故而,在法律實務面上,須就公共法益及其蒐集手段等綜合面向觀之。以上述重點來討論釋字第603號的解釋爭點,我們能得知:

(1)指紋在經過大規模蒐集後,是能夠直接辨識個人之重要資訊;

(2)就當時戶籍法規定,只要換發身分證,人民並沒有權利拒絕提供此一重要資訊,顯然並無自主授權的能力;

(3)另一方面,當時行政機關以「維護治安」為由,試圖論證政府蒐集個人資料之合理性。然而在當年已然實施戶警分離的制度下,此一目的與手段顯然有所不合,加以維護之治安的目標可以用多種手段去達成。準此,大法官宣判該法條違憲,而其重要性即在於,確立我國對於資訊隱私權的概念界定。

以上述的概念去討論幾個近年發生的議題,我們將會看到幾個需要被關注的面向。在數位身分證與人臉辨識系統的概念上,與上述的論爭點有類似之處,例如,這是否為必要的國家政策?人民有沒有權利去自主授權政府?這些議題都需要社會的充分討論,其重要性與可能造成的後果才能被顯現出來。在此,講者同時釐清,科技與人權並非取捨的課題。他所關注的是,人民能不能在保有自己的同時,也能安心享有這些科技。但這些願景都需要制度上的密切配合與配套,在許多前途都尚未明朗的情況下,充分的討論都是社會在進步的過程中必要的過程。

另一個案例分享,則與疫情有所相關。講者認為,面對此次武漢肺炎之衝擊,由於台灣有SARS的經歷,因此比起其他國家,台灣人較願意在一些基本權利上有所退讓,其中勢必也包含了資訊隱私權。然而,當我們以上述的概念去檢視紓困條例第七條(中央流行疫情指揮中心指揮官為防治控制疫情需要,得實施必要之應變處置或措施。)時,我們會發現此一條文幾乎於毫無限制。講者說明,在此,於法律實務上,通常會參照過往案例之經驗。在2003年的SARS疫情時,釋字690號明確地強調明確性、比例原則與正當程序,然而,講者認為,一方面近年資訊科技的快速發展已非當年可比,因此在手段上應有更嚴謹之定義與規範,而另一方面,在面對第二次的大型疫災,具有過往經驗情形下,法律應採更高密度的審查才較為合理。舉例而言,應明確立法限制,政府因防疫所蒐集之資訊,應限制其用途,並明確規定其銷毀程序。

講者也強調,從此時此刻,乃至於疫情之後,人民的許多資料都已經交給了政府,但與此同時,我們亦當同時思考,在必要的防疫政策能夠順利推行的條件下,我們要如何兼顧人權的保障,這將會是疫情之後,社會需要共同應對的課題。

講者|周宇修

紀錄|王致凱

講者:唐鳳

現任行政部政務委員

程式設計師

曾任資迅人公司技術總監、蘋果公司顧問

本次演講為1.5小時全程QA,內容包羅萬象涵蓋了唐鳳政委的生平經歷、對於資訊科技領域的建議,以及提供人生路途上的錦囊妙計。以下為精彩問題集錦-「41 questions with 唐鳳」

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講者:游知澔 — g0v社群貢獻者/《沃草》科技及設計長

前言:

這次的演講介紹了g0v臨時政府的社群,何謂開放政府、開放資料?再帶到知澔本身在做的兩個專案,用實際的案例使大家更加了解資訊開放共享的成果。而知澔在一開始就如此強調著:「g0v是一個社群,不是公司、不是法人,沒有單一一個人可以代表整個g0v,以下發表的是個人的觀點。」

開源軟體的精神:

知澔提到,其實台灣有很多人長期的在做開源軟體,長期的在參與貢獻,而他認為這是一個全世界的運動,不只是現在出現了許多開源貢獻者,還依靠很多前輩的默默耕耘慢慢地醞釀出這個運動。基於貢獻的想法或是價值,大家相信東西是共享的,而一個可以清楚分別每個人貢獻的機制,就是一個開源軟體的精神。

g0v社群的形成過程:

g0v這個社群並不是憑空冒出來的,而是有很多在軟體界與人文社會這塊的前輩在多年的耕耘、思考,慢慢地醞釀出來。而台灣從2012年開始,每兩年就有一個大事件發生,這些事件更加促成了g0v社群的形成。

2012年馬政府提出了經濟動能推升方案,但政府對大眾說他們做的事情相當複雜大家不用問,這引起了一些人的憤怒進而聚到了一起,他們開始瞄準中央政府的總預算,製作視覺化工具,任何人上這個網站都可以看到中華民國政府各部會的預算。這樣的一個working code證明了這件事的可行性,而第一次的黑客松也就此展開。知澔說,若想看活動相片可以到Flickr上找,而Flickr也是一個開源的相簿。

2014年正值太陽花學運,g0v有去現場幫忙直播。而像這樣的社會運動或是一些突發事件會有短時間的資訊大爆炸,想了解訊息是會來不及的,當時即時的資訊尚未成熟,多半人還是仰賴電視和網路媒體的初步報導,但其實這些資訊的傳遞都不會有網路鄉民快,g0v的一些人就做了一個叫做Hackfoldr試算表,大家都可以在上面編輯,將自己認為與這個事件相關的連結加入試算表裡,這是知澔所知除了工程師之外其他人也開始使用這種工具的一個大規模案例。g0v也會做共筆,共筆的優點是當架構出來就可以一起在線上做紀錄,當時使用了名為Hackpad的線上共筆工具,有趣的是,知澔提到當年該平台還透過twitter說318運動把他們的服務打掛了,甚至在那之後開了一個專用的網頁給g0v貢獻者們使用。

從2012年開始,知澔認為對社群很多參與者們都有個重要的理念──公開透明,公開透明可以用許多方法來實踐,例如開放資料、開放參與、公民參與等等,一位前輩也曾經說過:「如果我們相信開放透明的力量,就是要握著它戰勝黑暗」,知澔非常喜歡這句話也被它所打動。

時間來到了2016年蔡政府上任,指派唐鳳為政務委員,這對許多g0v貢獻者來說是一件大事,這表示有一位g0v貢獻者進入了政府,雖然這不是第一次有g0v貢獻者進入政府,但是第一次進入像政委這麼高的職位。唐鳳政委擔任一些溝通協調的角色,例如協調政府與g0v之間的問題,例如這次疫情也開始有健保署的公務人員開始在g0v的slide上參與。

而2017年有人開始辦獎助金。黑客松是一群黑客坐在一起做事,透過黑客松的形式來提案討論並將它做出來,但這個形勢會有人員與資源的限制,除了每兩個月一次的黑客松以外其他時間要做什麼呢?很多「坑」打開了卻沒有填起來,主辦大松的揪松團開始想辦法永續的發展那些坑,於是獎助金便誕生了,他們開始募款,並把這些錢給這些坑,希望能填滿更多坑完成更多事情。

到此,g0v社群就算是形成了。

各種g0v的坑:

前文有提到所謂的「坑」,而坑大略是指g0v貢獻者們挖出的待解決問題與想要做的事。知澔介紹了一些g0v做過較為耳熟的坑給大家認識,像是「公司關係圖」、讓大眾更容易查到大選資訊的「選前大補帖」、查核假資訊的「Cofacts真的假的」,把一些字典資料集合起來的「萌典」、發生突發事件時常用的「hackfoldr」、還有最近很夯的口罩地圖,這些坑不論是程式還是資料都有開源的成分在,由此可知開源的重要性。

而g0v的坑要如何組織呢?知澔說,每個坑會有一個坑主,基本上提案的人就是坑主,他也會是做最多的人,坑主擁有極大的決定權,並在決策的過程中不斷的去修正,不過根據不同參與者這個模型也會有不同的改變。

組織一個坑最簡單的路徑就是把自己的idea寫成共筆,把想做的事和想找什麼樣的人寫下來,到黑客松去提案,看有沒有人要一起做,而怎麼把坑填完就是之後坐下來在平等的狀態下去聽別人的想法,不會因為社會經歷的高低而有輩份之分。若坑太大也可能會分開來做,就是不斷的挖坑填坑。

人多的時候意見會很多,坑剛開始時若是意見非常多,最好開小松跟討論會,每次討論前先決定:要討論什麼?一群人初次見面會由一個人決定議程優先順序,一開始有耐心的照順序處理每個人的問題大家感受會比較好。

然而,g0v的坑實在太多了,也很多還沒有做完,最近他們想將相似的案子整理在一起,知澔也很歡迎大家一同參與整理。

g0v的松:

g0v最主要的黑客松為兩個月一次的大型黑客松,簡稱為大松,通常在中研院舉行,任何人想做任何事都可以過去提案找夥伴。除了大松之外,還會有專案導向的小松,例如萌典松,就是專門為萌典這個坑舉行的黑客松。有時也會舉行「併松」,因為會提供食物,所以就算大家在做的坑都不同,也會聚集很多人到現場一起努力。而「基礎松」則是g0v貢獻者們一同整理坑與社群治理的一個活動。

或許大家會好奇g0v的松和其他黑客松有什麼不同之處?知澔說,g0v的松不會有評審,也不會有獎金,就是一個一群人一起提案、一起開幹的地方。雖然做這些沒錢賺,每次都還是有很神秘的人前來,或許是在找尋這樣一個自由的地方可以做自己想做的事情。現場的人或許興趣不同,但這樣開放式的黑客松會比較有時間去跟很多有趣的人聊天,這是比賽形式的黑客松比較不會有的體驗。

直播中有人問知澔舉辦黑客松最需要突破的是什麼地方?知澔表示g0v中舉辦黑客松的是揪松團這個團隊,而知澔本身不在團隊內,實際狀況還是揪松團最清楚。但身為一個參與者,知澔觀察到舉辦地點的問題,因為以前是在南港中研院舉辦,九點集合對於其他地區的人來說有點困擾,早起是一件困難的事,不過今年第一次舉辦了線上的大松,許多參加者表示終於可以不用早起了。

第一次參加g0v黑客松的經歷:

知澔接著講述了第一次參加g0v黑客松的經歷,那是在美國東岸,不同於以往的鍵盤參與僅在網路上寫寫東西,在實體活動中有了一些實際的接觸,參加的人多半是在美國東岸的留學生或長期居住美國的人,也有一些是特別從台灣飛過去的。一開始進去會有新手教學,經過新手教學後就知道自己要做什麼,所以不用怕去了什麼都不知道,這是一個很棒的機制。在那裡除了流程沒有什麼特別的限制,大家在那裡把想做的事寫成開源文件並找到夥伴,知澔也提到對於想做的事就是「Release early ,release often.」或許那不一定可行,但是將想法常常提出來,可能性就會變高。

g0v的目標:

有人會好奇g0v現在有沒有什麼最大的目標。知澔的回答是這個社群有很多人,大家想的事情都不一樣,所以其實並沒有所謂的共同目標,「開放社群」大概就是唯一大家一起共同努力的方向。

知澔的兩個專案:

介紹完了g0v,知澔介紹了兩個自己正在參與的專案:

1. 零時檔案局0archive──假資訊、資訊戰

現在這個時代正是假資訊氾濫的時代,眾人們想知道有心人士是如何透過操弄資訊達成目的。 所謂的資訊操弄主要是在社群上,需要有足夠的資料來探討,如何有效防治惡意操弄行為、開源社群可以做什麼?成為了知澔他們的課題。

他們於是想到開一個開源專案幫大家蒐集資料,夠多資料就可以

幫那些做資料分析團隊省下一些工作。從去年12月開始約六個月的時間他們利用不同平台發展不同的爬蟲、parser,建立了很大的資料庫,並在蒐集時用標準化的方式開放給其他人使用。

截至5/3,他們收集到了3628452篇文章,包括新聞、奇怪的網站、社交媒體上的貼文,知道了網站組成的成分,發現很多抄別人文章的網站,也就是內容農場。內容農場為何存在?他們希望透過蒐集資料進而分析。知澔舉了怒吼這個很大的內容農場,透過收集的資料可以發現,他文章來源組成最大的是中國時報,第二是yahoo,再來是聯合報。還可以找到那些文章是怎麼在不同網站上傳遞,做了比對後發現怒吼與yahoo、新傳媒有傳播路徑,經過分析說不定能找到各種網站之間的關聯性並找出一些事實。

至於0archive會不會和其他類似的組織──例如島民衛星──協力合作?知澔表示,目前主要是跟其他g0v貢獻者一起。0archive初衷是提供資料,而島民衛星主要是收集台灣各大新聞網站做一些統計跟報表。知澔認為其實很多東西分開做也可以,而且島民衛星對內容分析的技術已經到一個程度了,0archive還沒做到那個程度。

0archive除了台灣的新聞網站還有一些奇奇怪怪的東西,資訊戰的內容其實是一些垃圾,它並不是在認真的報導事情,要有人有耐心的去看這些垃圾。況且島民衛星上面是公司,公司有公司的限制,社群有社群的限制,其實各自做各自可以做的事是蠻不錯的。

2. g0v summit──近千人的國際研討會

g0v除了上述提到的松,還有每兩年出現一次的深坑「summit」。summit是一個近千人的國際研討會,今年與以往不同的是總召擴編為三人,這讓summit更加多元化,而知澔也是其中一位總召。他提到因為去年大松第一次移到台南的經驗很好,不只與台南團體合作順暢,又吃的很好,這次summit會在12/3~6於台南舉行,歡迎有興趣者持續關注甚至一同參加。

往年會由g0v志工組組成工作小組,今年因為是第一次離開台北,希望與地方團體有所連結,因此也在台南找了共同的主辦單位,例如面海松、好想工作室、午營咖啡、南方與Fablab。

這時有人問到了何謂Fablab,知澔說明了它比較特別的地方在於它是做開源「硬體」,像硬體設計與3D建模,剛剛提到的都是開源軟體。但畢竟知澔本身沒有參加過Fablab,希望有興趣者可以自行上網搜尋會更清楚。

【Q&A】

g0v如何聚集來自不同領域的參與者?

其實第0次黑客松時看起來蠻多都是工程師,但大家過後的經驗認為不用寫程式也可以參與,其中一個例子是去年總召其其實不會寫程式,他是拍紀錄片、寫文字的一個人,或是設計方面的人也可以。報名的時候會問大家是做什麼的,有蠻多次會公布參與者成分,而每次summit都會統計參與者的背景,工程師的比例是40%左右,這樣的好處是可以聽到不同領域的意見,summit不會定主題,如果訂了主題,有人覺得無關就不會來了,訂了主題雖然可以聚焦,但是不定主題可以包容不同的聲音領域跟背景。

g0v參與者提出的問題會不會無法解決?

時常發生。如果真的找不到人繼續經營,就要看坑主想辦法或是就到此為止了。

有沒有什麼契機或誘因去做這些沒有酬勞的事情?

知澔本人是一直蠻願意去做這些事情的,他認為如果你想做的事情跟工作無關,就會想找到一個地方去做自己想做的事,所以想要做事情的人就會找到一個地方不管是g0v還是自己揪fb社團等等。

最近有沒有在社群看到什麼比較有趣的專案?

對知澔來說0orchive的專案就很有趣,可以看到很多奇奇怪怪的東西,這個坑裡的成員很酷,他認為跟他們一起工作很愉快。而Summit的話要熟悉新的一群人,是個挑戰但是也非常有趣,當大家要一起合作的時候這件事就是一個有趣的事情。討論或許會出差錯,但是跟人合作就是一個挑戰。但知澔補充到,當幾乎所有人都是志工的時候,其實沒有辦法要求大家一定的時間內做完事情。

如果對各種專案有興趣,每周五晚上會開線上聊天,所謂松前哈拉,可以去聽聽看。而g0v.hackmd.io裡面有所有的共筆,在上面可以挖到許多有趣的專案,大家都很願意彼此貢獻彼此分享,進去的時候會被加進一個自介的頻道,可能就會有人來回答你的問題,想要找到有趣專案最好的方法就是自己去參與,自己的坑自己填、或可能會被推到坑裡,但因為沒有人會監督,所以可能會有很多坑做到一半背棄坑的情況,才像前面說的開始募資,若定期繳交進度會有資金。

裡面人真的太多了,所以大家做的東西很不一樣也都很有趣

如何增進人與人之間的溝通協調?

知澔說,他其實還是會有遇到協調不好的情況,但是就是多練習,保持一個開放的態度找到練習的機會,找到自己的強項與弱項,進而改進。

唐鳳進政府後的影響?

政委是個重要的位子,大家會期待他帶不同的東西進政府。不代表g0v發言、而是在知澔個人的觀察裡,唐鳳充分的授權公務員做了一些原本不想做、不敢做的事情。不過人民作為一個監督角色的拉扯是公民和官員之間合作關係的拿捏,我們要求他們開放透明,可是我們必須建立一個互信的關係,因為過去的威權,人民和政府之間的不信任是一個問題,透過目前的開放機制嘗試跟政府接觸溝通,軟硬之間的拿捏是一個有趣的課題。

人和人之間的溝通在不同立場要如何為他人著想,但同時又不能丟掉自己身為一個公民原本的價值與堅持,是一個困難課題。

對梅竹黑客松的想法?

知澔認為梅竹黑客松跟產業的合作也是一個很好的做法,雖然和g0v的公共利益導向不太相同,但只要參與者充分被告知知道自己在做是商業導向或是公共利益導向等等,就沒有對或錯。知澔表示,他會很樂見這個社會上出現更多社會利益的黑客松,但是也不代表全部都要這樣做,不同的形式都會有不同的成果,每種形式都是很值得嘗試的

講者|游知澔

紀錄|許嘉芸

講者:胡耀傑

現任圖靈鏈科技與圖靈鏈學院共同創辦人暨執行長

程式設計師

曾於香港摩根大通與瑞士洛桑聯邦理工研創人工智能

於奧林匹亞機器人排行全球第七位

演講開始時,顯示在第一張簡報上的是個年齡的計時器,過幾天就要滿24歲的胡耀傑解釋道那是他給自己的警醒,「這提醒我在23歲這一年的時間只剩下這麼多了,有些事是不是不能等到明天、下禮拜、或是未來才能做,我不能浪費。」

放眼胡耀傑目前為止的人生軌跡,從14歲開始,在每個年齡段都有造就他今日的經歷,包括在新竹的國高中生涯、香港的大學時期與現在他在台灣經營的新創事業,演講的主體便是圍繞在這10年間的各式故事。對胡耀傑來說,比起帶來的結果,他更在乎的是這一切的過程。「很多人都說要Work life balance,但我認為Life一定要擺在最前頭」他說,「工作只是人生的一小部分,讓你賺到足夠的能量、資源去探索這個世界,然後補足自己的故事。」

14歲 — 年齡不會是限制

國中二年級對胡耀傑來說是一個重要的轉捩點,一切的故事都是從寒假的機器人營隊開始的。從他所述,這是他第一個認為能夠投身的領域,因此把極大的時間都投入進去。而國二有幸代表台灣參加全球性的機器人比賽也帶給了他啟發,「即使當時實力還不達標,但是做為一個什麼都不是的國中生,我所擁有的、改變世界的Skill卻是無可限量的。」雖然這一年沒有獲得名次,是時隔一年後在同一個比賽上胡耀傑奪得了世界第七。年齡只能代表你活了多久,卻不能顯示你是怎麼樣活的,這些經驗從此給他留下了深刻的印象。

香港 — 讓令你不習慣的事物變成自己的一部分

當初的大學志願其實是台大電機,但那一年香港科技大學電機系的世界排名第11名,胡耀傑本就想往國外發展,在獎學金、Robotic和廣大足球場的吸引下,他進到港科大電機系學習、隨後又轉到了資工系,但他卻透漏自己高中最喜歡的其實是社會科目,對於和自己專業迥異的興趣,他表示面對覺得不符合自己的喜好、目標,但又必須達成的事項,不如換個態度,將它們作為一個迫使你去學習新知的機會,這些知識可能成為未來的助力。

對於在港科大擔任內地學生會公關的事情,胡耀傑笑說這是敏感話題。他不想被侷限在自己的族群裡,加入近千人的內地學生會的目標在於認識、了解這個離我們很近又陌生的群體,進而從中為雙方、為台生謀福利。在內地學生會裡活動的這段時間,他覺得接觸一個全新的群體,一開始當然會抱持著成見,但真正融入進去之後,你會在其中發現一個全新的自己。

除了學生會以外,他也擔任工學院學生大使。這又是不一樣的經驗,不僅需要長時間用英文和來自世界各地的教授、老闆、學生溝通,最難的在於介紹學校正在進行的Research,特別是你根本沒有接觸過這個Research的時候。對於胡耀傑,這是一段不停跳出舒適圈的過程,他說要讓自己的人生更刺激、更多元、更好的話,其中的心態在於Get Comfortable being Uncomfortable,「當你感覺一個東西在挑戰、在困難、而你在害怕,但你卻能用平常心去看待它時,這個東西變成了你的一個部分、自身也就繼續成長。」

矽谷 — 把自己丟到陌生的地方成長

在港科大的求學過程中,胡耀傑從300個申請者中脫穎而出,得到了唯一一個前往美國矽谷的實習機會,第一次獨自踏上美國的土地、一切重新開始,沒有家人、朋友的陪伴,他表示有些孤單但卻非常刺激,並說如果人生沒有這樣接踵而來的挑戰他可能會無趣而死。剛到辦公室的的一天老闆就提起了許多他從沒接觸的知識與技術,因而開啟了下班後自學的生活。碰上了沒聽過的東西就向同事借書自修,隔天就把學習到的新知應用在工作上。

在工作之餘他也參加了許多黑客松,以這個機會去看看在矽谷與自己相同年齡層的人是用什麼樣的技術做開發、以多快的速度去做一個系統、又是怎麼進行Presentation的。對於這段經歷,他總結道,當你不知道該做什麼決定才能快速成長的時候,就硬是把自己丟入一個陌生的情境,這時生存的本能就會使你迅速的進步。

瑞士 — 與不可能的距離可以只是一封Email

大三時胡耀傑因為在校成績的緣故申請蘇黎世聯邦理工交換失敗,他也曾後悔過是否在一二年級該更專注於課業,而非如他所做的多方探索,但事實是,那些令人不滿意的人生機遇,都會有其好的一面。胡耀傑很快地就發現,自己申請上的洛桑理工正好坐落於日內瓦附近,而從國中就開始感興趣的歐盟人腦研究計畫(Human Brain Project, HBP)的總部就在日內瓦!他並不知道被置於一個全然陌生的環境時,竟然靠近了當初以Robotic的技術參與計畫的初衷。

光是知道這點還不夠,胡耀傑為了能成功參與這個計劃,他下了一個決定 — 去加簽在計畫之中的教授的課。為了這個幾乎不可能的目標,他開始修這門自己根本聽不懂的研究生課,即使被當,也每節下課跑去問教授是否能夠讓他接下計畫中打雜的工作、讓自己進去學習,但又一次又一次的被各式各樣、只收博士生、人力還夠等理由而否決。

到了這個地步,大部分的人也許就放棄了最後的希望,但這時胡耀傑又下了另一個決定 — 直接寫信給了這個計畫的第二大負責人。他直接地在Email中表達了自己從過去到現在未改變過的、對計畫的熱忱,並希望對方能撥空與從香港千里迢迢趕過來的自己有一次面談的機會。經過了一個禮拜漫長的等待,胡耀傑終於等到了回音。他有30分鐘的時間在日內瓦與這位大人物面對面聊聊。

經過了將近一個小時的對話,負責人應該是震驚於一個來自亞洲的學生居然能夠和他聊了那麼多內容,直接讓胡耀傑聯絡HR將他加進了研究室中,在成堆的博士後中他一個大學生也就如願以償地開始參與其中的研究。可惜這樣的好結果沒辦法持續太久,四個月後交換期就期滿的胡耀傑沒辦法簽下研究計畫的一年合約,這次的經歷也就無疾而終。對於胡耀傑來說,他深刻的感覺到那些想像中的遙不可及其實不堪一擊,這之間的差別可以是一個你深信不可能的嘗試,而真正的不可能幾乎是不存在的。

J.P.Morgan — 做決定之前要先嘗試過

大學期間胡耀傑得到了許多不同的實習機會,包括新創平台、矽谷公司等,但得到了爸爸的建議之後,他決定去嘗試一下自己未曾踏入的領域,在香港這個金融重鎮念書,讓他有了進入財金相關企業的想法,正巧拿到了摩根大通的offer,於是決定去嘗試,也讓自己體驗看看大企業與小公司之間運行方式、組織架構的差異。在摩根大通的每一天都是新的挑戰,這跟過去經驗最不同的地方在於工作所需的知識都在胡耀傑了解的範疇之外,他說在這段期間一直都準備著一本專門的筆記,用以記錄下所有剛學到了財金知識,再用自己熟悉的程式語言把東西建構出來。

「在J.P.Morgan裡面最有趣的地方在於每一個人的桌子上都有一支電話,電話拿起來,你可以撥通到世界各地的任何一個office、四萬個員工每一個都有可能接到你的電話,甚至CEO Jamie Dimon,雖然他不一定會接起來,」他說,「你會有機會打給一個素未謀面的人,然後與他協作解決問題,這很挑戰,因為口音、因為文化差異、因為不同部門……,但我覺得這是一件很酷的事。」

在一天結束辦公之後,他走出了大樓,思考著未來是否就該待在大公司,學習裡面的東西,把人生都花在其中。他想了很久,覺得自己還是喜歡新創這種不停遇到從未見過的挑戰的產業,這一次的實習便使他未來想走的路更加清晰。而我們有時候會拒絕那些不在規畫之中的機會,認為那是自己不會想進入的領域,「但這樣很無聊啊,大學很長,這一千四百天,你有辦法做很多的事情,在台灣、在亞洲、在世界各地,跟不同的團隊、在不同的產業。我覺得是要盡量的嘗試,給自己一些時間,看自己有沒有這些長才、有沒有這些喜好。」

區塊鍊 — 當你是Leader,你就是問題的Final Solution

關於為什麼會進入這個領域?胡耀傑想當初自己的獎學金還剩下一點點,剛好認識了比特幣,他就在圖書館前方的ATM完成了第一次的轉帳,一週後發現漲了25%,賺了一筆之後,發現這是一個極新又有發展潛力的產業,於是就在2017年開始了自學區塊鍊的旅程。他從那時開始就在世界各地、各式各樣的場地裡向不同的人做演講,到現在也有將近80場了。後來覺得演講留不下太多的東西,才決定選個方向開始寫論文,也就有了機會、投了香港的創業競賽、到首爾參加比賽。

他到了首爾才發現這並不是對於優勝者的獎勵旅行,而是以香港代表的身分去跟世界各地的參賽者做交流、開會、聽演講,甚至接到了秘密電話表示當天晚上有投資人要見他。作為創辦人,胡耀傑就算毫無經驗還是承擔下了這個責任、去會場向投資人介紹了三個小時,努力的回答所有拋出的問題。作為一個團隊的Leader,要有心理準備當遇上了所有人的無法擺平的問題時,你一定得站出來解決它。如果你自認為有這樣的能力時,那麼恭喜,你很適合擔任領導者這個角色。

創業 — 成為生產者

畢業後回台灣,胡耀傑先是在各式各樣奇特的地方開課、舉辦演講,開課的地方包括學校、線上、線下,後來也為了上述的原因而開始寫論文、在慕尼黑發表。在這次到歐洲的旅程中,他體會到了另一種新的生活方式,不把發表當作出差,而是作為旅遊在歐洲玩了一圈,實行了 ”Life” Work Balance。後來到了美國舊金山參加世界最大的黑客松,他又寄了許多Email給想要見的學者、詢問是否願意與自己「喝杯咖啡」,寄出的信收到了幾封回復、會面的過程中他認識了未來在柏克萊的指導教授、也順利地打入了矽谷的圈子。

三次創業其實已經失敗了兩次,胡耀傑稱自己為「連續失敗創業家」。在大一的時候原本想要找實習的機會,後來在面試之後被邀請成為共同創辦人、Technical Lead,但是半年後因為各創辦人的未來規劃不同而結束了創業。胡耀傑提醒如果要找Co-founder最好找未來規劃相同的,畢竟這創業是長期的奮鬥。

第二次創業是從港科大商學院的同學中收到邀請,讓他擔任其中的CTO,這次的創業一年後就結束了,他總結自己做了2個錯誤的決定:第一是因為難以以他們原本使用的程式語言寫出符合自己預期的成品,第二是因為招了實習生近來,讓他多了訓練他們的責任,原本做開發的時間被分出一半,成品的產出大Delay,再加上找不到合適的客群與投資者,這次的創業已無疾而終。胡耀傑得到的教訓在於善選Co-founder,要看他能不能給你足夠的決定權、有沒有與你相同的未來目標,才能使公司經營下去。

大四畢業後胡耀傑獨資成立了自己的公司,源於俄羅斯、澳門的遊戲相關企業找他做區塊鍊相關的技術,後來從Consulting轉型到教育相關產業到現在全力推動自己的產品,最近最出名的案例是參與了曾志偉的電影Self Token,希望以區塊鍊做到票房公開透明這點,也在電影中露了臉,得到了很特別的經驗。

對於要怎麼樣開始一個產業,胡耀傑表示最重要的一點是開始成為一個生產者,要先能夠分享自己所見所學、讓人被吸引去關注你所生產的東西以後,你的創業才會開始被注意到。不管是從哪一個平台開始,他鼓勵任何想創業的人開始寫一些東西,不管在Medium還是在哪個平台,即使只有一兩個人看,時間久了你所獲得的關注也就多了,這也是為什麼他從四處開課轉為寫論文的原因之一。

胡耀傑也提到了做Consulting與做Product之間的差別

講者:鄭國威

泛科知識前任總編輯
泛科知識現任知識長
台灣數位文化協會理事長
鄭龜煮碗麵 社群經營者

前言

「我先拋給大家一個why」,凡是願意花時間來聽這場演講的人內心一定有不同的疑問,媒體思辨到底是怎麼回事?講者能給帶給我什麼?鄭國威在演講開頭說,他希望聽演講的人能先抱持一些問題,問自己是否真的有問題想獲得解答,在聽演講時心中保持一個why的,結束時收穫會更多。

狗喜歡讓人抱嗎?

鄭國威沒有馬上切入媒體思辨的內涵,一開始他向大家展示一張圖片:知名youtube頻道「眼球中央電視台」的主播視網膜在報導時抱著一隻狗,接著問大家在這張圖片看到什麼?有的人可能先注意到主播或是報導內容,而鄭國威的重點是「狗」,「這隻被抱著的狗,你們覺得牠是高興還不高興?」,站在科學角度而論,一般觀察人或動物的情緒表現,大家習慣用外在條件去判斷。鄭國威說明為什麼討論這張圖片是起因於過去某一天他的臉書朋友大量轉載抱狗的新聞,幾乎每間媒體都在報導這則新聞,雖然下的標題與解讀不同,但內容主題相去不遠。鄭國威身為一位科學傳播工作人,他想知道這則新聞的正確與否,第一步就要去了解新聞怎麼來的?要了解一個新聞的正確性,可以先問自己以下三個問題:
1.消息是誰創造的?(who?)
2.消息是用什麼方式創造出來的?(how?)
3.為什麼此時此刻讓我看到這則消息?(when? why?)
他以選舉為例,選舉正熱烈時,許多新聞可能是故意傳言,想要影響我們對候選人的觀點,因此遇到消息時可以先問自己這三個問題。

鄭國威找到發表在心理學科普雜誌的原始新聞後,發現原作者是一名加拿大某所大學的退休教授。這位教授確實為動物心理學家,負責心理學科普雜誌的專欄寫作也發行過研究狗語言的書籍,但查證到這裡還不足以確定這則新聞是否正確,透過進一步的了解,不要抱狗的結論是起因於這位教授與學生之間的衝突,教授為了駁斥學生認為狗喜歡讓人抱的論點,而上網找幾百張人狗合照的圖片,自行判斷有有百分之八十的狗「看起來不開心」,因此結論是狗不喜歡讓人抱,研究就結束了。

那麼大的新聞,原始資料來源卻只有如此,所有華文媒體都說是研究,然而原始文章根本不是學術研究,只是專欄文章。媒體報導的錯誤更不僅如此,像是來自加拿大的文章卻說是美國,教授找的圖片裡的狗的外在條件及環境無從考究,影響狗的情緒的原因可能不是被人抱,所以沒有統計代表性,再加上這篇專欄文章沒有經過同儕審查,一則錯誤百出的文章卻被全球媒體大肆報導,這位教授事後也承認這只是他隨興觀察的結果。
鄭國威分享完這則故事後,再問一次大家,你覺得狗喜不喜歡被人抱,他希望大家回答不知道,因為透過這則誤傳的新聞,他要點出科學素養和媒體識讀的關鍵兩點:
1.我們必須勇敢承認我們對大部分議題沒有十足的把握
通常人們容易掉入偽科學、假新聞的陷阱是因為一般看到新聞就馬上覺得的確是如此,但人 的時間有限,因此很難去查證每則新聞,鄭國威也表示連他本人都辦不到
2.勇敢承認我們沒辦法查證絕大多數資訊
鄭國威從第2點揭露一個很悲哀的現實,人類現在活在、面臨一個很大的挑戰,我們很難去分辨事實的真假且被迫處理大量資訊。

我們這一代人類面對的最大危機是?

人類現在面對的最大危機是我們不願承認「房間有一隻大象」 — 巨大且存在的課題,卻被長期忽略,當今人手一支的手機就是鄭國威所要講的房間裡的大象,現代人醒來看的第一眼是手機,睡前看的也是手機。2007第一支iphone上市之前並無此習慣,13年後全世界所有人都這做,這個現象就是他要說明的房間裡的大象。人類在如此快速變動的時代,人類原本預設的演算法已經遭遇到一些挑戰,所謂的預設演算法即是大腦原本的設定,鄭國威把此預設演算法歸納為以下三個,這三個演算法現在都被網路加快與擴大:

1.專業的詛咒

愛因斯坦曾說「當我們的知識之圓擴大之時,我們所面臨的未知的圓周也一樣。」將知識比喻為一個圓的話,圓周外是未知的知識,每個人都是從圓心出發,再慢慢分出專業,在圓周內的小圓會在某端突出,直到到達圓周,到達圓周的這些專業工作者(例如博士)會選擇繼續往未知探索(踏出圓周)?或是往回對圓內的人說明知識?大部分的人會繼續探索,因此圓圈內的人不了解專業工作者的專業,轉而從其他傳播者去了解專業,而這些傳播者可能用偽科學或謠言去講事情、傳遞錯誤消息,導致台灣人越來越不尊重專業、對專業層面產生誤解,使大家離專業越來越遠,專業分工也因而越來越細。「你有辦法解釋你所學的知識給別人了解嗎?」鄭國威用最後問的這句話來應證他所說明的問題。

2.解釋的衝動

其實就是人類基本的歸因謬誤,通常我們看到一件不好的事,就會認為是對方個人的問題,不是其他環境因素,傾向於把負面糟糕的事歸咎於個人,但如果是自己做了糟糕事,我們反而會覺得是環境的問題而非個人。當一件事發生時,我們傾向急於給他一個解釋 — 預設,這個預設不一定科學也不一定是事實,鄭國威舉老祖宗的行為為例,看到風吹草動時,老祖宗因為預設草叢後面有野獸,所以急忙跑走,但如果是想知道事實的人就會撥開草叢,由此可知他們也具有解釋的衝動。

3.逆火的陰謀

逆火的陰謀其實來自於心理學上的一個效應:確認偏誤 (Confirmation Bias),當人對一件事已經有既定的信念,就會更加確信他所相信的是正確的,會不自覺地從環境中搜尋支持自己想法的訊息,進而不斷去證明自己的信念,像是大家習慣性忽略支持自己討厭的政治人物的聲音。接著,鄭國威問聽眾是否判斷得出媒體的顏色,為什麼媒體顏色會這麼明確?他指出因為我們需要這類的顏色,人會為了避免痛苦,自然地去選擇符合自己意識形態的社群媒體、新聞媒體,這樣的選擇藉由網路演算法反推回來,你喜歡怎樣的內容,網路便給你什麼內容,你不喜歡什麼內容,網路就不推薦給你相關內容,於是我們越來越把自己困在同溫層裡面,這是確認偏誤的一個大問題。確認偏誤如果到了很嚴重的階段,就會形成逆火的陰謀。鄭國威以自身為例,他身為科學傳播工作者,試圖要把真相告訴大家,拿出正確事實來駁斥錯誤訊息時,那些原本相信錯誤消息的人受到反駁會不高興,反而更加堅信他們相信的錯誤資訊,因為被駁斥的人通常會不開心,因此事實更難傳播出去。

以上就是鄭國威指出的在思辨上的三大困境。

知識的困境與解套

以上所提的三大困境來自於人類的思維系統,心理學家丹尼爾康斯曼提出的「快思慢想」將思維系統拆為系統一(知覺)與系統二(理智),兩者沒有優劣之分,但是大部分時間的大腦為了降低大腦耗力,所以傾向採用系統一快速判斷,而越傾向採用系統一,越容易有不假思索的判斷,代表著也越容易掉入陷阱。

人類的思維系統也可以拆為三類,分別是:

1.自動心智:人與人之間有差不多的系統反映

2.演算心智:人與人在智商上有差異

3.反思心智:我們是否傾向用理智思考

鄭國威用生活化的例子解釋這三類思維系統的進行,當我們看到燒烤時,自動心智會告訴你你要吃,演算心智會告訴你錢包剩多少錢,反思心智會告誡你不能吃因為你可能在減肥,不同心智有不同的結論,然而大部分的人在前兩個心智就做出判斷結果。鄭國威說人類預設的演算法已經遇到問題,又遇到外界巨大的演算法來干擾,像是Google和Facebook現在完全掌握大家的數位生活,他們透過廣告來牟利,在演算法的運作下推薦背離事實的新聞給用戶,人們在網路時代以前找不到人支持他的想法、陰謀論,但在現今的網路時代有各式各樣的陰謀論,一定有人有同樣的想法,所以你會覺得你的想法是真的。

鄭國威最後傳達的重點是我們要替自己安裝新的演算法,即「科學思辨力」。科學思辨力並不是個人的能力,它是一種集體的狀態,之所以能展現科學思辨力,是因為環境鼓勵你展現,假如你加入邪教,環境不允許你這麼做,就很難表現能力。由此可知科學思辨力很需要環境的培養,就算念再多書,只要沒有在鼓勵糾正錯誤的環境就沒用。

那麼 要如何有科學思辨力?

1. 承認自己對大部分的事都不太了解,要認清自己是容易被欺騙的,就更不容易被欺騙,看到聳動的新聞標題,便問自己前面所提的那三個問題。鄭國威提到真實性對於現在大多新聞而言只是附加產物而已,同樣新聞可以有不同框架去影響大眾對一個議題的想法。

2. 練習偽科學,因為用偽科學騙你的人通常越有科學思辨力

3. 偽科學與謠言有4個方法來騙我們

- 簡化(二分法):男生和女生

- 懷古:以前的世界好像比較好,例如阿嬤的配方

- 複雜:很多科學名詞是複雜的,好像很科學於是我們容易相信它

- 專家說:專家所說的也不一定正確,他有可能根本不是該領域的專家

鄭國威建議大家看到新聞時要分析一下這4點,才不會落入為科學與謠言的陷阱之中。

泛科學的目的

泛科學現在有近10000篇的文章提供大家有趣的科學新聞,Instagram、Facebook等社群平台上也能看到泛科學的身影,藉此去推廣泛科學的文章,泛科知識旗下也有app、販賣科學商品的市集,更有辦理獎項比賽,歡迎大家投稿。

最後鄭國威想留給大家一段話「百分之九十九的人不會成為科學家 但每個人都能成為科學生活家」,弦論物理學家加藤道雄說過「每個孩子在14歲前都是科學家」,雖然你已經過了14歲,但是泛科學的的任務是讓大家繼續保持科學家的好奇心。鄭國威說自己以前是憤青,過去的他在採取某些行動前,其實並沒有好好思考,所以他才開始做科學傳播,希望讓更多人在站定立場前,好好了解他們在討論的議題是什麼。鄭國威想讓下一代及他的孩子在未來不會去質疑為什麼世界被搞成這副樣子,他想要以後能對孩子說他們那一代已經為這世界好好努力了。

講者|鄭國威

紀錄|陳昱心

總召|黃靖雯

嗯,最近似乎流行彩蛋,歡迎來到梅竹黑客松彩蛋時間。

在這裡,我想跟你聊聊黑客松最迷人的團隊文化。

其實一年前的我,從來沒想過自己會來辦黑客松,甚至還變成總召。

但或許是黑客松精靈的魔力使然(笑),我在連自己都還沒注意到的時候,就漸漸愛上了這個地方、這群人。

待在這裡的這些日子,雖然大部分都在開會、工作、開會、工作,但我其實多半都是很享受的。

或許是因為黑客松的會議總是極有效率、含金量高,隨著一次次會議與進度鋪展,你會看著大家一點一滴的讓一件大事從無到有、再從有到更好。

或許是因為這群因為黑客松聚集的人們,從來不只是工作夥伴,還是一群能夠交換生命的寶藏朋友,總能在你最意想不到的時候打開你的視野。

又或許是因為所關注的共同價值力量很大,當你打從心底的相信正在做的事情,而且也確確實實地做到了,眼神裡就會有光。

當然,除了這些之外,黑客松還有很多迷人之處,但彩蛋不能太長,不然就不叫彩蛋了。

再者,其實再多文字都無法構成一個黑客松的模樣:)

所以還不報名說明會嗎?我們都很期待認識你喔。

➢報名徵才說明會:https://forms.gle/4rzQmTHBnPgZQgWh7

講者:王蔚瑄

均一從創立到現在大概五年,邁入第六年。蔚瑄認為,一間不管是新創還是非營利組織,五年就可以做到團隊裡有資料科學家、AI工程師,是非常不容易的事。而在均一團隊裡面兩位主要負責資料的正職們,才來均一快三年,也就是說均一真的開始在「集中」資料、開始做事是三年前的事情而已,故發展到目前的成熟度,蔚瑄個人認為很不容易。同時蔚瑄也詳細的介紹了均一處理資料的Data team:有一個資料科學家、有一個後端工程師、有一個AI工程師,還有兩個資料分析實習生,而蔚瑄就是實習生之一。

均一的資料分析在作什麼:產品分析

均一的資料分析在作什麼呢?均一收集了非常多的資料,舉凡使用者在看影片的時後一些行為數據、老師用來看學生的成績的數據,或是學生什麼時候作了老師派的習題……這些很細節的資料均一都收得很齊。那,均一要這些數據作什麼呢?第一個是做產品分析。

以電商為例,一個產品在電商平台上線之後,不可能就只是放著。它一定會想去知道說,有多少的人來上面購物、在整個購物的流程裡顧客逛了什麼、然後到他從要下單到下單完完整的流程……由這些紀錄裡面,找出有沒有一些缺失是可以改進的。而回到均一的產品分析,在均一平台上有四種身分可以選:學生、老師、家長,以及其他,大家都可以上來均一,並不需要登入即可觀看均一上的影片。也因此,蔚瑄第一次在接觸這個任務的時候,第一個困難點就是:她要知道有多少人進來、裡面有多少人只是來逛逛便不再回來、有哪些人可能來過幾次,但看完影片之後不註冊就走了。而對蔚瑄的團隊來講,要註冊才可以知道它更細部的一些資料。所以,他們首要必須要去分析到底有多少人來均一是會註冊的、或是來多久之後他才願意註冊。接續則是去了解,註冊完之後的這群人,有多少人是active:他會不會每個禮拜都來,或者是每天都來、還是一個月只來一次,了解到底會有多少人回來。這些都關係到團隊的營運。

A/B Test

接下來蔚瑄講到均一裡A/B Test的概念。當一個網站的功能你想要優化,但不知道該怎麼優化比較好,這時候團隊會從data還是其他數據來找到需要優化之處。如:在均一,大部分的使用者,在看完影片或是看到一半的時候,他就不做後面的事情了(做習題)。在知道這個現象發生後,在現場觀課的推廣處同仁、或專門在研究用戶的UX技師,他可以去收集這方面的資料,去了解「為什麼學生看完影片之後卻不去用了?」。在知道這個之後,蔚瑄所在的團隊就會知道怎麼去更改介面,才可以讓使用者一直想繼續用。

但,團隊根據需求更改、設計完一版後,並不會立刻上架,還是會顧慮到更改的版本使用者的反饋不好。所以A/B Test的目的就是,當舊的版本一樣持續在運作時,上傳一個新的版本,但不是讓所有的用戶都接觸到。團隊target到一群人,讓這群人去試用看看新的版本,看反饋是如何再去做修改。

而在設計A/B Test的途中,你一定會有你想看的數據,譬如說:在某個按鈕上面有多少比例的人他們會點這個按鈕。因為我們一定會在設計的過程中預想說,我希望使用者依照怎樣的步驟來進行這個頁面。像是我想要使用者先看影片、看完影片去看任務列表、看完任務列表然後再做什麼事情。我們會希望他去依照這樣的流程,所以你在設計的時候一定會有一套這樣的預想。那指標設計的目的就是,我們從數據上去看說,有多少比例的使用者會照我們預想的方式去做。也就是說對這個A/B Test的一個驗證。

AI輔助學習

均一的資料其實已經可以成熟到用AI來輔助學習。而這其實也是均一一直想要做的──用科技輔助學生學習。針對這個部份,蔚瑄補充道:並不是要所有的人都上到均一平台、使用均一的材料,就叫個人化學習。個人化學習,指的是針對特定個人去做一個特質化。以電商來說,就是平台推薦什麼給使用者,是基於這個人會受什麼樣的東西吸引。回過來談到均一,目前用來輔助個人化學習、正在進行的case就是:依照學生的程度分類,針對出題。

而在完整解釋這個case前,蔚瑄先說明了均一有遇到哪些狀況:目前均一的出題機制是隨機的,也就是說,有可能對學生來講幾個比較難的題目他不會。而這些有些不會的學生,會怎麼去做題目呢?均一上面有一個為了吸引小朋友學習的獎勵機制,叫「給徽章」。徽章的其中一個達成目標就是你要答對多少題、或者是需得分多少。這項原本作為獎勵的機制,卻導致學生為了不要答錯而針對不會的題目,一直使用提示。當把所有提示打開的時候,學生很容易能選出正確答案。但這並不是理想學生學習狀況,真正好的情況是,學生會去想、去思考。所以他可能看了一個提示之後,他會去思考、想一下之後再提交答案,而至少團隊能確定這樣一個過程是學生是真正有在學習的。

因此,蔚瑄她們在使用「AI輔助個人化學習」的部分,針對隨機出題,他們希望透過AI去預測,根據學生學習狀況,給予學生設定好答對機率的題目。在這個過程中,派給學生一些答對機率相對比較高的題目,挫折感比較沒有那麼高,學生也就會更願意去學習。

均一的Data team

均一的Data team從創立到現在,大概才三年。而三年的過程中,蔚瑄覺得可以做到已經有AI優化,其中一個原因是因為,團隊的資料架構做得非常完整。這個是當團隊一開始建立的時候,花了一大筆時間做的基礎建置。跟軟體開發一樣,蔚瑄團隊所有東西都是base on Google的,所以可以看到平台資料庫本身,除了資料庫、備份,甚至是為了分析做出來的表,全部都儲存在Google的BigQuery上面。

那資料分析師要去分析,也都是用BigQuery。如果要做更深一層的,比如說視覺化,蔚瑄的團隊也有在做。因為team裡面,並不是每個人都會圖表,所以為了給他們一些基本的指標,讓他們不要一直詢問哪裡找指標,這裡的根本解決之道就是將這些資料視覺化。這裡蔚瑄舉出了一些公司使用的視覺化工具,如Tableau。除此之外,團隊還會設置、使用相同的環境,這件事的目的是為了團隊在開發的過程中可以讓所有──不管是新來的人、新來的資料分析師、實習生,都可以在一個相同的環境去工作,不用很麻煩的重頭去灌一大堆環境浪費時間。

均一唯一的Data team在軟體組名下。所以當其他的夥伴,想看一些數據資料時,都會來找Data team。例如教案組,負責產出內容的人,想要看使用者在使用內容上的情況、推廣組想知道老師的使用數據……這些人,不同的組別都會有各自的數據需求。而Data team,除了AI是負責做AI的,可能比較沒有那麼全職在做分析;後端工程師則是support後面硬體需求的,也不是那麼擅長作分析。所以真的在負責案子的就只有資料科學家還有資料分析師。

這樣的loading其實是非常大的,在這樣的情況下,有好的資料的環境,是非常重要的。大家普遍沒辦法想像的是,平台上面從網頁記錄下的資料,要轉到真正可以分析的架構,需要什麼。在這中間這一段,ETL,就是在做這個東西,這也跟資料工程比較有關。但資料庫有很多數值,以人來講,一個用戶他會有姓名、身分、學校、年級,還有一些我們在分析上比較不容易用到的東西。它會透過一個流程去轉印之後,存成一個分析上比較好取用的表,不用每次都透過程式或資料庫去調資料。這有一個很大的好處就是,你可以避免這個平台crash的風險。如果今天一間公司,他的Data team只有一個人就算了,但若是有五六個人,且前面沒有任何的資料處理過程,每個人都要跟資料庫要資料做分析的時候,第一是處理很花時間,第二是你的資料庫同時也在處理前端使用者使用的數據,資料在引進來的過程中,一邊跟資料庫拿資料,過程中難免會有差錯。所以,在資料庫跟取用之間,蔚瑄團隊有一個機制,是將這些資料轉換成比較好取用的東西之,減少資料庫被影響的風險。

跨組合作的困難

蔚瑄接續講到,在上述所提的「不同組別會有各自的資料需求」情況下,會產生跨組合作的需求。而這的好處是,可以去接觸到不同組別的人在想什麼、看重怎樣的資料。但是,對於蔚瑄他們資料人來說,也遭遇到一些困難:第一,開出來的定義、資料需求不明確。比如說,均一在以前只有影片的教學,而他們覺得這沒辦法讓學生真的很專注在學習上面,所以開發了一個功能叫「影片插入習題」。就是在影片裡面穿插一些習題,去驗證學生是不是真的有學會。而這功能開發出來後,他們又想知道學生到底有沒有學會這件事,所以他們就來找資料的人,提出需求,想知道影片習題對於學生的學習專注性到底有沒有幫助。

然而,這對蔚瑄的團隊來說,是一個很抽象的概念。什麼叫「學生專注性」?這個定義不清楚。所以在這個過程當中,就會耗費很大的溝通成本,在於理解對方到底想要的是甚麼。在這裡,蔚瑄建議未來想往資料這方面走的同學,需要注意到這個問題。必須精確的知道對方的需求到底是甚麼、他們要什麼樣的資料、什麼指標,這樣才會比較好做事。

再來,蔚瑄提到跨組合作的另一項困難:不同專業的夥伴對不同名詞的理解不一樣。比如說,學生有不同程度,而不同程度的學生在學習上的行為就不一樣,而團隊不可能同時滿足不同程度學生的學習模式,所以目前均一的產品方向就是鎖定在「成績中間段的學生」。這部分,整個均一團隊有訂出一套名詞,就是把所有學生依程度分為三種:成績最好叫S1、中間叫S2、後面的叫S3。但是只有這樣分,卻沒有細部的定義,S1、S2、S3到底是什麼?所以,不同的組別可能對S2的學生程度會有不同的解釋。在這個過程中,如果大家口頭上講的是同一個字,但實際上指的是不同的東西的時候,這樣就有可能會造成雞同鴨講。這樣子,你在理解整個專案的情境脈絡也會變得困難。

對於跨組合作,蔚瑄最後做了結尾,並帶到下一個部分。她提到跨組合作,畢竟面對不同領域、想法的人,理所當然會遇到一些困難。而這些困難有時候就會導致整個組的氣氛不融洽、很難做事。在均一,各組合作的過程中,難免會因每個人堅持的立場不同,而有意見不合的時候。但在這樣的情況下,均一仍可以全部團結起來,一起達到今天這個成就。蔚瑄認為是由於均一整個組織的風氣。

均一的企業文化

接續蔚瑄短講的尾聲,羿寧接棒來談均一的團隊風氣。而由羿寧接棒的原因,來自她近期收斂在均一實習的心得。在收斂的過程,羿寧和自己的Mentor討論過:你覺得均一最有價值的地方是甚麼?那時羿寧Mentor建議羿寧去當均一一場大型會議的記錄員,也許會有所幫助。對於這場大型會議,羿寧笑著介紹到:「如果你是公司的老闆,你敢叫全公司開一場長達四天的會議嗎?」長達四天的會議是指,全部正職的員工都放下手邊的事情、全部的工作都停擺,然後就把大家集中在一起開會,而這個決定是要付出蠻大的成本的。對於這樣一個大型的會議,羿寧懷抱著自己的疑惑參加了。

接著,羿寧展示了一張會議結束後拍的照片,說明拍照的當下其實她蠻感動的。那個時後,團隊的每個人正在回顧自己為什麼會加入均一,而經歷這四天的會議後有甚麼期待、覺得團隊好的地方,像是感性時間。而讓羿寧感動的點在於經歷了開會的這段時期,羿寧看見每一個人都意識到這場長達四天的會議所要付出的高成本,因此每個人都很專注在討論上。每一位組長、團隊的CEO,對於會議任何一個環節的收斂都很精準到位,甚至是實習生在做會議紀錄的時候,都以很高的標準在要求。例如,會議紀錄,並不是要流水帳的去寫每一個人講了甚麼。羿寧回憶自己的經驗,分享一邊寫的時候就要開始至表格、開始梳理不同人之間的關係、每一個組的提案。等於說這個會議記錄完後,要對這個會議有不同層面的掌握度,必須可以去回顧今天的重點是哪些。

這一切讓羿寧很震撼,他們對很小的細節都有很高的標準,為什麼他們可以做到這樣?羿寧提到若是有帶營隊、大型的活動的同學就會知道,組織文化、之間的氣氛是非常難營造的事情。而這也讓羿寧了解到,均一很厲害、很有價值之處在於:這裡可以聚集很多不同背景的人,但他們都是兼具理性與感性的。而這似乎也呼應到團隊所關心的:因為他們希望,教育是一場溫柔的改革。同時,羿寧認識到組織最願意給予的是「影響力」,而這即是留人的一個很大的關鍵。因為組織願意傾聽每一個人、任何人的意見,所以每一個人都可以在裡面發揮影響力,就會讓你有一種歸屬與成就感。

最後羿寧分享了團隊領導人在會議結束時說的一句話「你在均一,如果有天真的要離開的時候,你一定要能夠說出你自己覺得最有價值的事情。」這也是羿寧在每一位團隊的正職員工上所看到的特質,他們都努力去創造不論是自己還是組織的價值,所以會看到他們很用力地在推動教育改革這件事。

均一與新創公司實習經驗比較

在均一實習之前,羿寧有在新創公司實習過。在那裡,她做的事情非常雜。她們做時尚美髮業平台、做電商網站、做人臉識別、做打卡系統……非常地雜。在這樣的新創公司中,與均一這種非營利組織有些共同的特質:像是組織很年輕、活潑有彈性。羿寧在新創團體也只有五個人,每個人都是很熱血、不怕累,也擁有屬於團隊的討論平台。

接續羿寧就開始分析兩者不同的地方。第一,在均一讓羿寧相對感受到整個組織強烈的使命感、方向感、還有整個組織的凝聚力。第二,在新創時,每一個開發到推出產品的時間都很短。但是對於均一而言,他要開發的產品需要經過各方的溝通協調、需要資料科學家去作一些調查跟研究。第三,在新創一個人真的會承接很多工作,所以自己的技能廣度也更跟著大。像羿寧自己本來只是想做網頁前端,但後來卻擁有做影像識別的經驗。

講者|王蔚瑄

紀錄|陳姿云

梅竹黑客松

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