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這集〈北美程序猿的生活〉，主講人從地裡上週的一則貼文講起。發文的人在美國做資料工程師。貼文寫他投了 285 個職位，面了 58 場，裡面有 6 次 final interview。美國的 offer，他說收到的是零。亞洲的 offer 有兩個。人就收拾行李回去了。

被裁的日子是 5 月 20 日。往後找了半年，美國的工作沒有。他本來的計畫是，等 offer 到手，再寫自己怎麼拿到的。苦撐了半年，還是沒有成功。沒有成功的這段，他就放出來，給後面的人參考。

貼文裡他寫，自己是大齡才到美國的，工作經驗八年多，做的偏資料分析。主講人插了一句。八年多，他覺得不算大齡，估計三十歲左右。前面那家公司在醫療這行。傳統行業，他說通常不太忙，所以那兩年人躺平了。H1B 也抽到了。人既然到了美國，他想賺錢，也想去大廠挑戰一次。貼文用的詞是不忘初衷。去年他進了一家大廠。沒有想到，招他是 hire to fire，招進來，是為了裁員的時候填名額。5 月 20 日，人被裁了。

他說應該就是 Meta，當天裁了八千人

主講人做過一支影片，Meta 在 5 月 20 日裁了八千人。日期對上，他說應該就是這家，這個日子大家應該都知道。後面他就把樓主進的那家大廠叫做 Meta。

他還認識一個前同事，印度人，也在 Meta。兩人先前在同一家。還在那一家的時候，這位前同事嗆過他們的 VP：「既然錢賺得這麼少，為什麼還要待在這裡。」沒過多久，人就跳去 Meta。主講人說這段當時像爽文。可惜人在 Meta 沒待多久，幾個月就被裁。他先說是 5 月 3 日，後面又說 5 月 20 日那一波也有他。

這位前同事的 LinkedIn 沒有寫 5 月 20 日離開 Meta。頁面上是 7 月，或者 8 月。主講人猜，中間還有一段留在 payroll 上的時間，兩個月，也許三個月。Payroll 就是人已經被裁、名字還掛在公司薪資名單上的那段。他不信對方是進了 Meta、做了三四個月就自己走掉。自己走，他覺得說不通。所以被裁的日子，他定在 5 月 20 日。頁面上比較晚的日期，是薪資名單還沒停。

他用這個例子講現在的跳槽。這個時代，他說跳槽要謹慎。工作穩定性愈來愈差。新來的最不穩。信任還沒建立，關係還沒建立，成果也還沒拿出來。最先被裁的，往往就是這批人。

五月九份，八月一百零七份

貼文把找工作的月份列成一張表。

5 月投了 9 個，一場面試都沒有。6 月投了 72 個：4 通 recruiter 電話，3 場技術面，2 場 hiring manager 面試。Hiring manager 就是用人主管。7 月投了 39 個：4 通 recruiter 電話，2 場技術面，3 場 hiring manager，5 場終面，當月一共 14 場。8 月投了 107 個：3 通 recruiter 電話，3 場 hiring manager，7 場 Zoom，當月一共 13 場。9 月投了 58 個：4 通 HR 電話，6 場技術面，4 場 hiring manager，8 場 final interview，當月一共 22 場。

月份念完，他報了合計。投出 285 個職位。Recruiter 電話 15 通。技術面試 10 場。經理面試 11 場。終面 17 輪。面試總共 58 場。

主講人看完，覺得履歷還是投少了。美國機會相對多。人若已經走到要離開、身分有危險的地步，他覺得更不該省著投。第一個月少，他能理解。5 月 20 日才被裁，已經到了月尾，中間可能還要準備面試。可是人剛剛進過 Meta。他覺得面試這件事，不久前應該已經準備過一輪。這種情況下，該開始海投。

「在積極找」這句，他先說成一天至少幾百份履歷。說完自己改口。不必執著一天幾百，幾天裡面湊滿幾百，也算在找。樓主 6 月那一個月是 72 份。以他個人的感覺，這是少的。

後面他把數字又往上說了一次。美國機會非常多，不必綁一座城市，哪一座都可以選。真要投，一天幾百份，甚至上千份，都投得出去。專業也不必先限死。這種時候，完全不必只投跟自己專業背景相近的職位。可以攤開來。沾到一點邊就投。連邊都不沾，也可以拿去試一試。他補了自己的判斷。現在是 AI 的時代，人一旦進得去，有什麼不會做。難的是進得去。

Recruiter 這一關，貼文寫 30.8% 卡在這裡，幾乎都是公司不辦簽證。不辦簽證的，樓主也投了。他沒有只挑肯辦簽證的公司。主講人看完還是覺得量不夠。講完他承認，這些都是事後諸葛亮，純屬他個人的看法。

Pinterest 電面沒過，亞馬遜把鏡頭關了

貼文點了公司的名。主講人一個一個念。

Pinterest 和 Airbnb，他說都是非常好的公司。樓主題沒刷好。電面，也就是一開始那輪篩選，他說當時就慘了。

Neighbor 是一家小型的倉儲共享公司。這名字主講人沒聽過，他把它當成小公司，而且偏傳統。這次是 hiring manager 自己在 LinkedIn 上把人找回來的。兩邊聊得非常好，談的主要是他帶回家做的那份作業。這種流程叫 take home interview，也叫 take home project，題目帶回去做，做完再回來講。跟 hiring manager 那一關，他說非常好。轉到創辦人，聊得有點尷尬。然後被拒了。

Zoom 面到一半，外包的 recruiter 人直接不見了。過了兩個月，才收到系統寄出的拒信。主講人說，很多 recruiter 是外包出去的，人在印度，不算公司編制。事情常常不會放在心上。

Figma 是靠內推進去的。第二面跟 recruiter 聊得很開心。轉到一位印度裔 hiring manager，沒講兩句，對話提前結束，人被掛了。主講人說這非常 rude。他猜對方不想招這個人，也不想把時間耗在這上面。大家的時間都很寶貴。

他自己多年前碰過一次。那家公司的 recruiter 態度很好，後面還一次次跟進。第一場，hiring manager 打來，第一個問題是：「我為什麼要招你。」他愣住。他習慣的面試，技術過了通常就往下走。他沒見過有人用這句開場。他當時冒出來的疑問是：難道求職的人是在做推銷，還得把自己推銷進門。行為面試確實有一點推銷的味道。這種問法，他還是沒遇過。那一場沒有第二題，只問了這一句。Recruiter 再來跟，他不回，把那家公司封鎖了。

他自己的舊事講完，回到貼文。最離譜的一筆，樓主把另一位印度同事推進同一個職缺，那位同事拿到了 offer。

Tricella 也是找內推，拿到電面。完全不考寫程式，就是跟面試官聊天，然後安排現場的 Zoom 面試。公司出機票、出飯店，人送到加州。面完一個月沒有消息，然後把他拒了。他覺得聊得不錯。為什麼被拒，他自己不清楚。

Block 的電面考的是除錯，題目是 AI 的 Python 和 SQL。題他全部寫出來了。對方似乎要的是零提示。他猜自己中間還是用到了提示。職缺描述寫著要十年以上的經驗，要找程式設計底子深厚、能獨立負責整個專案的人。主講人覺得，這一關過不過，跟當時有沒有給提示，關係不大。樓主自己也不確定，電面是不是那時就掛了。緊接著那位印度裔 hiring manager，對他顯然沒有興趣，全程零互動。

主講人說，看下來樓主遇到不少種族歧視。講實話，美國這邊他覺得還是不少，總是或多或少有一些。他不把每一個人都算進去。他自己被印度面試官面過。對方全程像沒有興趣，級別也比較高。那一場是行為面試。也許對方不知道要問什麼。他更覺得對方根本沒想要他，所以也不準備問題，全場非常尷尬。很好的印度面試官，他也遇過，所以不能只拿種族下判斷。中國面試官，好的差的都有。好的那次，他自己答非所問，對方還是讓他進了下一輪。差的那次，他覺得自己做得可以，對方還能找出更難的題，非得把他掛了。

Snowflake 也在他面過的比較有名的公司裡。現場的 Zoom 面試，他覺得聊下來沒有問題。第二天最後一輪，hiring manager 直接說不會錄用，十分鐘就下線。主講人說，現在面試官很傲慢。也許是選擇太多，不想浪費自己的時間，也不想浪費彼此的時間，幾分鐘就想把事情定下來。

亞馬遜的 final interview，樓主寫體驗非常差。有一輪面試官把鏡頭關了，題目貼在對話框裡，讓他自問自答。問完沒有追問，直接貼下一題。一輪八個問題。主講人同樣覺得，面試不開 camera、不開鏡頭，是非常 rude 的做法。

Databricks 沒有再往下走。Recruiter 跟他講，H1B 剩下的時間太短，風險太高，就不繼續面了。

另外還有面到一半人就消失的，也有外包公司。他說這輪面到的公司還真不少，裡面有不少是比較好的公司。主講人的判斷是，若只挑這些好公司，人很難留下來。公司沒那麼好，對方又可能不辦 H1B。這句他說不能講死。有些中等規模的公司，不必搶頂尖那一層的人，照樣會做移民擔保。他拿自己 LinkedIn 上的聯絡人來看。有的人待的美國公司並不算很好，看起來 offer 還是拿到了。

兩個亞洲 offer，四十歲的退休他用兩筆錢比

樓主最後只拿到那兩個亞洲的 offer。貼文裡他寫：「看來是命中註定要跟美國分手。」

主講人聽到這句，講的是他自己為什麼不去美國。去，他當成一場冒險。綠卡的過程可能失敗，人就得灰溜溜離開。先拿到加拿大國籍再過去，他覺得那是另一回事，還好。多年前旁邊就有人在問，要不要去美國。他一直不想入籍，也不想為了去美國冒這個險。那時候太太正在考律師證。他不想到了那邊，再把證考一次。幾層原因疊在一起，人就留在加拿大。

他也想過，如果當時自己過去了，現在也許已經有機會拿到綠卡。他接著說，拿到綠卡沒有用。人還是得賺錢養家。他說的碼農，就是寫程式這一行。這行若做不了幾年，放到美國那種環境，他估計生活會非常困難。

退休的錢，他拿四十歲當一個假設。四十歲在加拿大退休，500 萬加幣，他覺得還差不多。同樣是四十歲，改在美國退休，他覺得得有 1,000 萬美元。他想到的是美國各種醫療。那種費用，可能就是無底洞。他自己沒在那邊生活過，也許有別的醫療保險方案可以走。這點他說，自己不確定。

前期投 AI 工程師，後期才回到分析

樓主在貼文裡把這段求職分成三段。

現在海投的回覆率極低。主要的面試，是內推進來的。市場上初級職缺少，他只能硬著頭皮去面資深的位子。主講人看那些面試次數，覺得這份履歷顯然不差。人能收到這麼多面試，履歷走到面試的轉化就是高的。他之前一支影片裡，履歷到面試的轉化只有 3%。樓主把沒過的原因寫在自己身上。他說自己太菜，面試沒過。

前期投的都是 AI 工程師。那一陣他說是雄心壯志，投的是自己有興趣的東西：大廠，還有跟 AI 有關的工作。面試有。一到技術面，人就被刷下來。

中期他換方向，開始投前線部署工程師，也投資料工程師。這兩類位子，很多公司要的是包山包海，一個人身上得做很多事。他沒有紮實的資訊科班經歷。缺了這段科班，他很難走到終面。

後期他回頭，投回老本行，商業智慧工程師，和資料分析。這個時候轉化高了很多。Final interview 開始能夠穩定進去。職級寫的是主任級，英文 principal，或者資深級，英文 senior。考的多半是溝通。終面那些行為面試，只要有一題卡住，後面就是兵敗如山倒，整場跟著掛掉。樓主對此的說法是：這種工作，人家可以找很會說話的印度人來做，程式設計交給 AI 就行。

樓主給還想留在美國的人留了一句。若是一心想留，就從一開始向下相容：職級往下降，或去小一點的公司。早一點拿到 offer 之外，他說這還有一點心理治療的效果。

他自己面到後面，人已經受創。貼文用的詞是創傷，還有應激。他講的就是人被逼緊了，話沒辦法好好表達，不少機會就這樣錯過去。他說這是自己第一次知道：簽證壓力和失業壓力的雙重打擊一起下來，自己的狀態可以差到這個地步。主講人聽完，猜後面有幾輪面試，對方幾分鐘就關掉，也許跟這個狀態有關，算其中一個原因。他隨即說，這一點他自己不確定。

真要留在美國，主講人覺得就照樓主講的做。一開始就海投，各種公司都投，到這個時候已經不挑了。他補了時間。這份十個月的總結做出來時，一開始的機會已經錯過。樓主自己有一組對照。海投的面試率，他說真的非常低：250 份海投，只有 2 場面試。那些履歷，大部分是按職缺描述改過的。內推就不一樣，他說很有效。50 份履歷，收到 24 場面試。幫他推的人，有本來就認識的朋友，也有他在 LinkedIn 上直接找陌生人、開口求內推的。

今年有 6 個走到現場的 final interview，開頭講的 6 次就是這一種。合計裡的終面，他報的是 17 輪。去年這種走到現場的終面，他才 2 個，就面上了。今年 6 個，一個都沒有面上。他誤以為，今年有 6 個就穩了，肯定能上岸。很遺憾，沒有上岸。

主講人說，這跟他上次出的那支影片有點像。十年經驗，六個終面，一個 offer 都沒有。他看到現在的市場愈來愈挑，面試難度愈來愈大，通過率愈來愈低。公司這邊，合適的候選人非常多。Hiring manager 要是已經選定一個人，他估計就不會再花那麼多時間。人可能就上線，直接說不招你。前面有一家，名字他這會兒說不上來，反正十分鐘就下線，跟你說不招。他覺得這句話一分鐘就講得完，十分鐘已經算多。那十分鐘裡講了什麼，他說他不知道。那些很粗魯、直接拒絕的做法，他的判斷是：面試官也許已經招到人了，鏡頭也就可以不開。

九月初另一位，六十天只夠收拾

今年 9 月初，主講人講了另一個案子，跟這則貼文無關。一位印度工程師，在矽谷的大公司工作，人在美國住了八年。被裁之後，公司的法務告訴他，有 60 天可以找工作。履歷發了兩個星期，任何回應都沒有。移民律師的錢也不夠。全家做了決定，回印度。

房子賣了四個星期。東西清了五十天。最後一天，車賣了。孩子的學校落在班加羅爾。他留下的原話是：「60 天，勉強夠收拾東西。」給別人的建議是，愈早回去愈好。

主講人說，最近確實有不少印度人回流印度。印度各種成本會低一些，特別是房價，低很多。他接著說，現在拿 H1B 的人很危險。人被裁了，簽證剩下的年限若不夠，想找工作也不好找。剩下不到兩年，就會碰上前面 Databricks 那種話。僱你，太危險。這種話，他說就會發生。

樓主貼文的最後，很感謝那些想幫助他的人。他在了解，看看還有沒有機會再回到美國。主講人個人覺得，以後這種機會會愈來愈少，也會愈來愈困難。

明年還剩多少人指揮 AI，他沒有明朗的出路

難，他說是因為這一行正在起很大的變化。這行到底還需不需要人，他覺得已經沒什麼好爭。最終肯定不需要人，只不過是時間問題。這個時間，就是還剩下多少人。明年這一行，還需要多少人留著，在旁邊指揮 AI 幹活。後年，他想的是，也許直接讓 AI 指揮 AI 幹活就行。

人要移民美國，他覺得會變得非常難。之前的影片裡他講過，大廠的 Perm 基本上都停了。最近關掉的有八家公司。他後來自己又查了一次。其他美國大廠的 Perm，其實早就停了。剩下還沒關的那幾家，政府會幫你關。

AI 這頭，他說美國人自己都找不到工作。人才已經不是一件值錢的東西。AI 就是最大的人才。知識也一樣，人會的，AI 都會。什麼叫人才，他說不好說。新時代要怎麼定義人才，也不好說。再往下，人才這種東西還在不在，一樣不好說。美國以後還需不需要從外面引進人才，一樣不好說。

出路他一直在想。目前看來，還沒有一條比較明朗的。

這一集的來賓是哈佛商學院資深講師 Christina Wallace。她同時是連續創業家與天使投資人，還在百老匯經營一間製作公司。節目的促成有點像同學會：知識衛星的執行長 Stephen 是她在哈佛的學生，把老師請來台灣，把課堂內容做成一堂線上課程；張修修讀完課程逐字稿之後，用「驚為天人」形容自己的反應，才有了這場對談。

張修修先交代自己消失的原因。他的 podcast 與 YouTube 停更好幾個月，因為整個人沉進 AI 裡，想把熱門模型與工具的能力與限制摸清楚，也想找出一套跟 AI 協作的方式。這段時間他被 AI agent 能做出來的事反覆震到。他平常不太誇大，這次卻講得很直接：一個沒背景、沒資源、只有想法的人，正在遇到非常難得的黃金時代。

Wallace 答應的理由很日常。除了喜歡 Stephen，也因為主題夠及時，而且她沒來過台灣。她習慣跟一流的人合作，好的合作者會把一句「這想法不錯」再推三步，逼她走得更深；她說鐵磨鐵，會磨出刃來。

她兩次 aha：原本要花一年的事，現在一個下午就能做完

ChatGPT 剛出來之後，生成式工具開始往外長，做圖的、做影片的、做品牌的，一波接一波。Wallace 記得那段時間工具來得又快又急，名字兩天後就忘了。她印象最深的是兩個：一個能在九十秒內生出一頁 landing page；另一個能生出一整套品牌，不只 logo，還有字體與各種使用情境的素材，像一份你原本得付錢請人做的品牌手冊。她自己承認那是「最低可行品牌」，談不上好，但對一個完全沒有設計底子、替代方案是開 PowerPoint 拖剪貼圖的人來說，這已經是很大的升級。

真正讓她愣住的是下一個工具：把低畫質的產品照片傳上去，換回電商等級的商品照。她的第一家公司就是電商品牌。當年要花一年才推出來的東西，而且第一版還做得不怎麼樣，前三、四個版本都慘不忍睹（她說網路時光機都還留著證據），現在一個下午就能完成。

興奮只維持了幾秒。她立刻想到另一面：如果所有人都能做這件事，那明天不就每個人都有電商公司？市場會被淹沒，那你要怎麼突出？你的護城河在哪裡？

第二次 aha 大概在一年後，去年九月、十月左右，這次是 AI agent。她讀過、也研究過 agent，但一直沒真的用進生活。她有兩個身分推著她往前走：一個是在哈佛商學院教新創營運的老師，另一個是百老匯製作公司的合夥人。那間公司三個合夥人都有正職，沒有員工，所有營運雜事就靠三個人硬吃：投資人的信、進度更新、各種行政流程，跟排練場、首演夜那種好玩的事完全不一樣。她的處理方式是放點音樂、倒杯酒，咬牙做幾個小時。

有一天她想，那來試試 agent 能不能把這條流程接起來。第一版很破，用的是 Zapier，嚴格說還算不上 agent，只是一條接起來的系統，但它會跑：新投資人自己收到完整的加入文件與 capital call 的出資通知、填好稅務表、被加進資料庫。以前要吃掉她好幾個小時的事，自己完成了。

也在同一段時間，她在哈佛的課堂上開始覺得不對勁。七月排年度計畫的時候，她還認為 AI 大概有關，但不至於改變一切；到了十二月做課程評鑑，她的結論是整學期教的東西已經過期，秋季班開課前得全部重編。

這是平台替換，不是工具替換

她的說法是：這是平台替換。會議電話換成 Zoom，只是工具替換；商業模式、方法論、資本需求，跟世界運作的方式都會跟著動，那是另一個量級的事。這件事既讓人興奮，也讓人有點怕。

速度本身也是壓力。她說這種變化節奏不是人類演化設計來消化的，而且它接在過去十五年的一連串變化後面。她半開玩笑說，很想按下暫停鍵、好好睡三個月，醒來再說「好，我準備好了」，但沒有這個選項。她觀察到 Z 世代有一些人的反應是直接退出：不讀、不用、不碰。她理解那種心情，因為「如果 AI 真的會這樣，那我的未來怎麼辦」這個假設太存在主義；人乾脆不要接受那個如果。

半人馬工作流：AI 輾過粗活，判斷留給人

張修修拿自己當例子。他是內容創作者，請 AI 找熱門題目、想縮圖點子都很容易，也很想乾脆叫 AI 把整篇文章寫完。可他知道，那會把「為什麼是由他來當創作者」這件事一起毀掉。他在 agent 裡放了一條憲法級規則：原始文章要一個字一個字自己寫，還跟 AI 一起幫這條規則取了個名字，叫做 Atomic Article。

Wallace 的回應很硬：你就算想這樣做，也辦不到。理由是所有人在用同一批模型，產出會長得一樣。現在已經看得到：大家做出來的 app、網站、原型，第一版全都長得一模一樣；LinkedIn 上的產品公告一看就是 Claude 寫的，語氣完全一樣；用品牌生成器做出來的品牌也全都一個樣。模型被訓練成回到平均值：同一批資料集、統計上下一個最可能的詞，你就算給不同的指令、不同的脈絡，最後拿到的還是同一個東西。

那 AI 能做什麼？研究、粗活，那些低認知但耗時的事，它做得又快又好。但要查核，真的去讀那篇文章、對那些引文，因為它很會給你聽起來完美、實際上根本不存在的東西。它也可以當點子夥伴，只是給你的標題跟名字通常很爛；真正有用的地方，是你看了十個、一百個自己不想要的點子之後，終於講得清楚自己到底要什麼。

她說，把 LLM 當實習生：指令要下得具體，工作一定要檢查，還要先定義什麼叫做好。當你把好幾個 agent 疊起來，得決定哪一步之間要驗收，不然最後拿到一個不對的東西，根本不知道是哪一步壞掉。這些都需要判斷、專業，還有很多人味。這才是半人馬的意思：AI 很快地輾過低認知的工作，你負責設定參數、評估好壞、把工作串成有用的樣子，再把它修到能替組織創造價值，而不是做出跟所有人一樣的東西。

還有一件事她講得很白：不要讓 AI 寫初稿。她說現在的研究已經顯示，如果初稿是 AI 寫的，你再從它的版本去改，你只是在微調平庸。她的做法是反過來，自己先寫，再給 AI 一個角色。當第一讀者，告訴她哪裡在跳步、哪裡藏著沒說出口的假設、哪兩個概念接不起來；當文化讀者，指出哪些用語或引用對特定觀眾不通；當研究者，去找更好的例子、更新的資料。點子發想也一樣，不要太早讓 AI 進來，太早進來，想法會被收斂到平均值，那些瘋狂、未必會實現、但會點火的點子就先沒了。她說，一開始先讓自己的怪點子滿天飛。

入門職缺先被砍，真正危險的卻是中階主管

張修修把場景拉回職場。新鮮人越來越難找到入門的工作，因為主管手上就有 AI，不抱怨、不請病假，還能把過去丟給菜鳥的活吃掉。那年輕人的判斷要從哪裡長出來？

Wallace 說這題很難。她希望這種短視最後會被看見：如果沒有人願意訓練入門的人，就不會有下一代的資深領導者，這是一條會斷掉的管道，而現在的裁減，是非常短視的削成本作法。至於不想等其他人想通的人，她認為現在要做的是找回自己的能動性：不要等那個職位出現，自己把職位創造出來。創業不一定是要開一間拿創投錢的公司，可以小到只是問自己：我能給世界什麼？我對什麼有興趣？我在哪件事上比別人多懂一點？然後開始做。

判斷是肌肉，要靠診斷、計畫、執行、回頭看

她的課堂上有一條「判斷迴路」：診斷問題、根據診斷做計畫、執行計畫，然後從這一輪學到東西，問自己診斷對不對、計畫對不對、執行得好不好。過程中一定會撞到「不行」，越快知道不行在哪裡越好，然後再跑一輪。迴路跑得越快，判斷這塊肌肉就越強。創業之所以是最好的練習場之一，是因為它的學習迴路最緊。

相對地，在大公司的入門職位，你只做得到判斷迴路裡的一小塊，看不到自己的工作怎麼接上去，看不到結果，也拿不到回饋。位子高一點會多看到一些，但要拿到規律的資訊，可能要很久。

她也承認，原本被承諾的那條路消失了、得自己開路，這很不好受。但如果願意把這件事看成機會：用自己的方式練判斷，練得快一點，逼自己找出那個能給世界的獨特指紋，最後的位置可能比某些抓著舊階梯不放、遲遲不肯跟自己對話的中階主管更好。

張修修順著這個話頭催了一句：那就去做點東西吧。寫一篇文章、開個頻道、做個 podcast，工具已經把門檻壓低，以前覺得太難的事，現在可以先做再說。

人生投資組合：別把身分全押在一個職稱上

訪談中段轉到她的書《The Portfolio Life》。這套想法是從她更早的人生長出來的，比商學院還早。她的第一段人生在藝術裡：受的是音樂訓練，戲劇系，本來以為一輩子會做劇場。劇場是最不穩定的職涯之一，圈內的直覺本來就是這樣：每個收入都接，每個工作都說好，沒有耍大牌的空間。叫你當舞台監督就當，叫你掛燈就掛；也當家教、當酒保。這讓她累積人脈、看到工作的各種角度、手上有很多條收入，也給了她分散。她沒有來自家裡的支持，這套分散與自給自足對她不只是想法，是經濟上的底層設定。

後來她去念商學院，世界剛好崩掉。金融危機，沒有工作，其他人都在恐慌，她只覺得熟悉：不穩定就在她的 DNA 裡。轉去創業時，她覺得「這看起來就像做劇場」。真正給她框架的，是 Clayton Christensen 的那個問題：你要怎麼衡量你的人生？你要怎麼確保自己不會蓋出一段只用職稱與工作衡量的人生？Christensen 後來成為她十年的導師。她想起財務課第一學期教的投資組合與分散：資產配置，哪裡可以冒險、哪裡要把基本盤顧好，股票、債券、風險高一點的部位各放多少；依人生當下的季節去設計自己能承受的風險與報酬，季節變了就要再平衡。

她說，大家常抱持另一種想法：選一條路，走上去，那就是你的人生。事實不是這樣。人會走到一個時刻，發現自己不再想要以前想要的東西；那不是失敗，也不是失去野心，只是現在想要的不一樣了，這可以。

她本來沒打算把這套變成什麼。後來她開 podcast、又開始替 Forbes 寫稿，手上一直有好幾條線。她說自己誰都不信，永遠要有多個收入來源。這套做法除了避開恐懼，也關於快樂：從身分的角度分散，讓她把身上不同的部分拿出來用，伸展不同的肌肉。她說自己很不想只挑一件事做四十年，就算有人保證退休金與終身雇用，「那聽起來像地獄」。

然後就有人寫信來了。聽 podcast 的人說「這套對我也成立」，繼續追問，她發現咖啡喝不完，最後乾脆寫成書。她的出版經紀人問她下一步要寫什麼，她有點不好意思地問：我可以寫自我成長書嗎？會不會很怪？她說那還有點「像女生在看的書」。書出了之後，在書店沒有單一歸屬：有些店放在商業區，有些放自我成長，有些放職涯，有些放教育，她覺得好玩極了。書出了，大家還是想約咖啡；現在她可以把人送去上課。

人形 Venn 圖：AI 最不會的那件事，就是你最強的指紋

書裡最重要的練習之一，是畫自己的 Venn 圖。她說這是描述自己最簡單的方式，也是她的身分認同。她之所以把這件事講得這麼重，是因為很多非常成功、非常有企圖心的人，身分就等於工作；當工作可以被一句話拿走，收入跟身分就在同一句話裡一起沒了。更糟的是整個產業都可能消失，新聞業與紙本雜誌都是例子；如果那就是你，你什麼都不剩。

她做這件事的起點其實很日常：她有點混亂，需要一個方法把身上所有東西排好。每次想跟別人描述自己，聽起來都像把整份履歷往人身上砸。於是她用自己的位置來講：商業、科技、藝術的交集。有了這張圖，回頭看她的履歷，每個選擇都落在裡面，看起來一點都不雜亂，是一條講得通的線。而每個人都是人形 Venn 圖。你認識哪個「我只是一個工程師，其他什麼都不感興趣」的人？她說，零個。

她在哈佛帶這個練習時，有個學生說自己在金融業、做過私募，除此之外什麼都沒有。她追問：大學呢？高中呢？國中呢？問到最後，答案出來了：那個學生打進美國奧運花式滑冰的決賽。Wallace 的反應是：你不再滑冰了，但你永遠是菁英運動員。那種紀律、藝術性與投入佔滿了她的童年，一路定義她到高中，怎麼可能切掉、假裝不存在？它還在，只是你沒在用，而且你忘了。「我居然要問到第十五個問題，才問出這件事。」

她說，人得挖出自己身上所有的東西，然後記起來。這跟你的超能力有關：一個人的指紋，是那些不同領域交會出來的獨特位置。Clayton Christensen 在《The Innovator's DNA》裡研究過許多創新者，整理出五個共同特質，其中一個是骨幹，其他四個像 DNA 一樣繞著它長：聯想思考，也就是把看似不相關的領域連起來的能力。這不需要你發明新東西，也不必是愛因斯坦那種等級；它要的是能同時坐在好幾個空間裡，在一邊看到什麼，把它翻譯到另一邊。懂自己的 Venn 圖，就有辦法從不同的世界裡拿東西過來翻譯，於是你手上會有房間裡其他人沒有的東西：想法、洞察，甚至人脈。

AI 在這一塊很弱。它的洞察很平均，因為它訓練的是已經被寫下來的東西；如果那個連結早就有人寫過，它找得到；如果是全新的連結，它找不到，要人來找。她書裡有個故事：一個物理學家同時是爵士薩克斯風手，卡在弦論的博士論文上過不去，索性去爵士俱樂部演奏；凌晨三四點，跟三重奏在台上，他突然懂了「原來是這樣運作」。那是進入 flow 之後，讓大腦在背景把事情算完。他回辦公室，把整篇寫完，後來成了知名物理學家。Wallace 說，中間那個空隙裡有很多魔法。

如果人類願意接受自己正在離開線性路徑，願意在這種跨領域的世界裡重新搭人生與職涯，她覺得這可能是人類的下一個章節。她也先講清楚：轉換期會非常不舒服，她不想把這件事講輕。

判斷與信任拿不走，關係會比交易值錢

張修修自己接話。他說，最大的焦慮是被取代；但在不確定裡做決定這種判斷，AI 拿不走。另一個是信任。現在每個人都能用 AI 生產內容，假的東西到處都是，那你到底信任誰給你的內容、產品與成果？誰是你願意一直跟著的？

Wallace 把問題問得更細：誰是你相信會穩定出現、有品格、有長期紀錄、會超額交付、會為自己交付的東西負責的人？她接著說，這個時代會由關係、情緒、溝通定義，而不是由交易與注意力定義。交易與注意力可以交給演算法，因為那些東西現在到處都是；而到處都是的東西，已經不值錢了。接下來會被看重的，是不能到處都有的東西。她對這件事其實蠻樂觀，因為那剛好是人擅長的事。只是它需要心態上的重整，也需要重新想教育要投資在哪裡。過去幾十年，人文學科被低估，大家把資源押在 STEM，因為那看起來能保證一個穩定未來；現在才發現，讀經典、懂歷史、懂心理學、懂人，看書、看劇場，這些關於人怎麼運作的東西，本身就是一種技能，而接下來很可能用得上。

配速：這是一場馬拉松，沒人會替你把時間留下來

張修修承認，他拿到一個新工具、發現自己可以做出以前想像不到的東西時，就是日夜不停地做，然後把自己燒掉。Wallace 說哈佛的學生也會這樣，所以要配速，因為這是馬拉松，不是短跑。

她的具體建議是找同伴。這種事跟幾個人一起做，永遠比一個人做好；畫 Venn 圖、做書裡的練習也一樣，有人可以對照、可以丟想法。而且你解決別人的問題，永遠比解決自己的問題厲害。把事情變得有人味、可以合作，而不是對著鏡子盯著自己的問題。有同伴還有一個副作用：逼你上廁所、吃飯、在合理的時間關電腦去睡覺。她說，不能因為連續三天 vibe coding，最後因為過勞被送進醫院。

她自己的方法是兩個小孩。小孩不管媽媽在蓋什麼，六點就是要去接。回家的路上她們要講今天發生什麼，接著要幫忙煮飯，這代表她得確定刀沒有切到手指。蒙特梭利的孩子很喜歡參與，你給四歲小孩一把刀，就沒辦法同時想別的事，你只能在那個當下。陪到她們上床，她也沒力氣了，就去睡，不是回去開電腦。張修修說自己會再工作兩個小時；她要他把自己的時間投資組合也畫出來，看看時間是怎麼配置的，也許該多留一點給休息。她補一句：「沒有人會替你保護你的時間。」

教育：不能讓工具先替孩子做功課

家長是這一題裡最焦慮的一群。Wallace 只能講美國：沒有單一的教育系統，是一區一區、一州一州。他們替孩子選了蒙特梭利，其中一個理由是五、六年級之前完全沒有螢幕、沒有電腦。她記得 2011 年左右那波浪潮：iPad 出來、Chromebook 出來，每間學校都覺得每個孩子要有一台電腦、每間教室要有智慧黑板；結果走進小學教室，孩子就是盯著電腦；到了高中，學生用 Google Docs 的留言在傳紙條。她要的至少是：小學階段的底層教育放在材料、問題、主題、概念上，而不是學科技，也不是被科技分心。

她講了一個女兒的故事。女兒想用 Duolingo 學中文，她翻出一支舊 iPhone，清空所有東西，只留 Duolingo，只能在家裡連 Wi-Fi，連瀏覽器都刪了。她想，這能有多糟？結果女兒在裡面待了兩個小時，因為 Duolingo 遊戲化，有音效、有積分，女兒說「我一定要進決賽榜」。那一刻她明白，孩子的腦袋對這些系統的設計完全沒有準備。後來她把那支手機收回來，改成少量配給。他們家看電視，除此之外沒有螢幕。

她也說女兒很會做生意：想在公園賣自己的畫，一幅二十美元；想擺檸檬水攤，五種口味，還列出材料清單、研究要擺在誰家旁邊、問她「你覺得我的行銷要怎麼做？」後來還做了寶可夢卡要賣，學校打電話來說她在放學接小孩時跟家長推銷，而且真的賣掉一張。「我在家真的沒有在講這些。」

到了課堂，哈佛商學院內部也在討論生成式 AI 要怎麼進來。她的原則很清楚：這些工具當然要學，但不能讓工具在你學會這件事之前就替你做。用計算機的比喻來說，你得先懂加法是什麼，才能讓計算機幫你加；你得先對數學有夠深的理解，那個捷徑才有用。發展階段也是一樣，太早把科技放進去，等於偷走孩子的東西，而且拿不回來。六歲的小孩抗拒不了遊戲化，十三、十四歲的孩子也沒有足夠的自制力不讓 AI 代寫作業。她說，前額葉要到二十三歲左右才長好，一路到大學都不算真的到位；這跟道德好壞無關，是他們還沒有那個判斷，知道走這條捷徑是在偷自己的東西。所以教育者要設計出一套方法，把那個選項保護掉。

美國大學部已經看得到手寫考試回來：一人一本藍皮答案本，用手寫完。問題是這一整個世代沒學過草寫，要連寫一個小時都有困難。商學院自己也經歷過一次信心危機：學生可以把個案、把作業問題丟進模型，然後拿到「被點到時要講什麼」。後來他們發現，這反而逼老師升級：要追問得更深，要改變教學計畫，用更出其不意的方式問。而個案教學，比起講課與念教科書，是少數活下來的教學工具，因為它反覆在教判斷迴路：診斷、計畫、執行、回頭學。它要求老師的手藝更好，她說這有時候蠻累的。

張修修提到他把女兒送去華德福，圖的也是類似的東西：接近自然、動手做、由好奇心和內在動機推著學，讓教育不是懲罰，而是禮物。Wallace 說她的孩子很愛去上學，他們想盡量延長這件事。至於高等教育，張修修問到 Khan 那邊新辦的學校，她說自己知道得不夠多，只曉得還在實驗；她覺得運氣不錯，高等教育還有時間等答案慢慢長出來。

她順帶講了一段自己的世代運氣。高中畢業那年碰上九一一，進商學院時雷曼兄弟倒閉，當媽媽的時候遇上 COVID，一直到四十歲才買房；聽起來把每一場災難都趕上了。但她也覺得自己很幸運：社群媒體是在她大學畢業之後才出現的，Facebook 在她大三、大四出來，還不能放照片；智慧手機到她研究所畢業之後才有足夠的記憶體，所以有一段「可疑的決定」完全沒有留下證據。她比較晚生小孩，孩子也就跳過了那個「給十二歲小孩一支手機試試看會怎樣」的實驗，那個實驗的結果是災難。她半開玩笑地說，我們可能明天就被隕石打到，什麼都計畫不了，這句話她是笑著講的。

看板上那句話：去睡個午覺

最後一題是張修修固定會問的（他說這是從 Tim Ferriss 那裡學來的）：如果有一塊全世界都看得到的看板，你只能寫一句話，你要寫什麼？Wallace 先確認了一下這塊看板是不是魔法、同時出現在所有地方，然後笑了。她的答案是：「去睡個午覺。」

她說，成為一個永遠行程滿檔、永遠有點累的大人之後，午睡的力量很難形容。她從孩子還需要午睡的時候開始跟著睡，現在孩子不睡了，她週末還是要睡，那是有魔法的事。她的書裡有一句：休息是必需品，不是獎勵。她媽媽讀到之後問她：「這是你寫的嗎？你自己相信嗎？」她回答：「我正在努力。」後來媽媽把這句話繡在一小塊布上，寄來給她，要她放在書桌上。她現在每天都看得到。或許她該把看板上那句話改一改：每個人心底都是幼兒，要嘛吃點心，要嘛去睡個午覺。

這堂與知識衛星合作的線上課程，把她在哈佛課堂上講的框架與練習整理進去，訪談裡的判斷迴路、Venn 圖、時間投資組合都在裡面。張修修在節目最後留了折扣碼，如果你對課程有興趣，資訊欄有連結，用 SHO198 可以折三百五十元。

變化只會更快。她建議的處理方式很簡單：先睡一下，把心定下來，再回來面對那個還沒想通的地方。

國威在節目開場把兩種心情擺在一起。有人覺得 AI 是在把競爭門檻拉平、讓世界變得更公平：以前不會寫文案的人，現在可以叫 AI 寫；以前不會畫圖的人，現在可以叫 AI 畫。但現實可能往另一個方向走。AI 正在很快地重新分配財富，而分到比較多的那一邊，差別在於用得比別人好。同一段時間裡，有創業者靠 AI 在幾個月內做到幾百萬美元的年營收，也有很多人還停在「我到底要不要學 AI」的猶豫裡。

這一集的來賓是哈佛商學院教授 Christina Wallace。她在課堂上天天接觸全球最頂尖的企業主管與創業者，自己也是連續創業者與天使投資人。她在哈佛講台上告訴學生的話很直白：把全部精力梭哈在單一職位上，反而是風險最高的一種做法；要反內卷，建立多重職涯，把人生的風險分散開。這場對談要檢查的就是這件事：這是一套站在哈佛講台上的學術理想，還是普通人真的能用的解藥。

軟體成本歸零之後，護城河換了位置

寫程式曾經被當成金飯碗，現在只要動嘴巴，Claude Code、Codex 這類工具就能把整個軟體架構寫出來，開發產品的技術門檻幾乎歸零。更麻煩的是複製：看到哪個網站或產品不錯，截圖丟給 AI，或叫 AI 自己去爬一遍，別人一秒就能生出一個類似的東西。國威把問題直接丟出來：在這種情況下，那條別人絕對抄不走的護城河，還剩下什麼？

Wallace 說這是一次真正的轉變。她的第二個創業題目是教女生寫程式，十年前那是當時的策略。而現在，做出軟體的成本基本上等於零。當價值不在那裡、或者只剩下邊際價值，價值就移到服務上，移到這門生意裡「人」的那一邊。

她列出來的東西很具體。一個是判斷：面對真正模糊的情境時，光是列出正反兩面的清單（Claude 和 ChatGPT 對這件事很擅長）並不夠，你要真的做出決定，然後把這個決定認下來，尤其當它出錯的時候。只有人能扛這個責任，可能被告，也可能坐牢。這些是真正屬於人的部分。

另一個變化發生在創投身上。以前創投對服務型公司沒什麼興趣，錢都押在軟體上，對服務公司直接說不；現在 AI 驅動的服務公司開始變成很多創投眼中很有吸引力的標的。可以擁有客戶關係，有真正的往來，然後再用這些工具把規模放大，這種模式比單純執行、交付一個軟體就能做的產品更守得住。

國威半開玩笑地問，所以你的意思是我們要多交朋友、多跟客戶去打高爾夫？Wallace 說她的假設是：當技術能力在職場裡的重要性下降，溝通能力、理解心理、歷史感、讀空氣、說話、寫作這些軟技能會被重新看重。AI 做得出一個版本，但那有點像故事版本的恐怖谷：字拼得出來，可是你在網路上讀到 Claude 寫的東西，一秒就能認出是 AI 寫的。要真的提供意義、創造信念、驅動別人的動機與行動，那才是留下來的人類工作。如果這代表要多打高爾夫，她給大家許可。

一邊集中、一邊民主化：AI 紅利同時往兩邊跑

國威提到 Wallace 在哈佛課堂上用的個案：Base44 的創辦人單槍匹馬，在幾個月內做到百萬美元營收。他想知道，AI 這波紅利到底是在創造財富，還是只是把資源重新分配給動作最快的那一批人。

Wallace 的答案是兩邊都有一點。一邊是集中：價值往更大的模型、往有能力控制資本的企業靠攏，他們拿得到晶片、拿得到資料中心，也有把資料累積起來的力量。這種事在每一次重大技術轉變裡都發生過，就像幾百年前的鐵路，不是新的劇本，這是基礎設施投資常見的走法。

另一邊是應用層的民主化。開公司的成本在往零走，做軟體的成本已經歸零，取得這些資源的成本也在掉。於是出現 Base44 這種單一創辦人：不用請人，也不用募創投資金。很多很聰明的準創業者，進不了創投需要的那個人脈網，但他們有好點子、有能力解決真實的問題，現在靠這些工具，真的有機會做出來。

她舉自己學生的公司 Verno 當例子。創辦人 Oliver 在念 MBA 之前是航空工程師，用她的說法，是那種很宅的工程師。他有一個很深的洞察，是關於製程與工業設計圖面在那個工作流程裡怎麼被處理。那是一個小眾裡的小眾裡的小眾，非常特定，卻是那個流程裡的巨大瓶頸，長期靠人工，以前被試著自動化過，很難。但現在的模型和工具完全不同了，他想的是：為什麼是現在？如果現在可以呢？結果四個月內，他從一個想法走到可運作的原型、走到付費試作、走到第一批設計夥伴，一間真的公司在四個月內站起來。他沒有請任何人。他算有一點技術底子，但他是航空工程師，不是軟體工程師。那是一個 530 億美元的市場，沒有別人看見，而他有很深的脈絡智能、有客戶通路，靠自己也站得起來，因為執行的成本是零。

國威觀察，這種案例越來越多：有領域知識、有脈絡的人，現在可以跨過那道檻，進到全新的市場。以前寫程式的人沒有那些領域知識，有領域知識的人又沒有錢去請技術人；這件事正在快速改變。他接著問得更遠：這會不會只是一個短期的窗口，長期下來，大公司會把資源全部吸走、靠 AI 打進每一個領域，最後只剩兩、三家，Google、Microsoft、SpaceX 之類的？

Wallace 說，這很大一部分取決於監管者，取決於政府要不要插手。智慧財產權與著作權法、訓練模型用的資料，現在都處在模糊的法律地帶，不同的判決會讓局面突然翻轉。資料是這些公司現在最大的專有優勢之一；她提到 Claude 是用她的兩本書訓練的，那兩本她都沒有拿到錢。如果有一天這些公司得為資料付錢，對商業模式會是很有感的差別。監管者也可能對反壟斷有意見：我們要不要讓少數幾家公司擁有整個空間？

另一個變數在勞工身上：員工提升技能的速度，能不能快過雇主決定砍成本的速度？她希望看到的是一場順利的大風吹，大家都有位置；她怕的是中間出現斷層。還有一個變數是一般人自己：願不願意好奇、動手玩、參與，還是把頭埋在沙裡說我不喜歡這個、我不想學、我不想跟它有任何關係，最後出現懂 AI 的人和不懂 AI 的人之間的落差。如果走到那一步，就可能變成另一種局面：擁有資料、擁有演算法、擁有晶片、擁有資料中心、擁有資本的霸權力量，決定其他人的一切怎麼被製造、怎麼被分配、怎麼被發下去。那在她看來會很可惜。

中階主管與 PM：AI 最擅長的就是協調

國威把鏡頭轉向組織內部。AI 現在不只寫程式，連中階主管、產品經理、顧問這些角色都開始被取代，企業的組織架構也在劇烈重組。他問的是：未來組織裡最值錢的位置會變成什麼樣子？

Wallace 先說了一句「永遠不要說永遠不會」，然後拆解中階主管在大而笨重的組織裡到底在做什麼。他們主要是把高層的策略往下發，散到最底層的個別貢獻者手上；工作內容以協調資訊為主，並且把資訊往上下兩個方向彙整。這正是 AI 很擅長的事：收集、彙整、綜合，把零件搬來搬去。產品經理這份工作之所以很適合被 AI 接手，也是同一個道理，因為它本質上就是在彙整與協調這些零件。

但這不代表組織會變成完全扁平，只剩個別貢獻者加一個執行長。在她看來那有點怪。她看到的是中間長出一個 M 型的團隊，而底層的個別貢獻者會變得越來越 T 型。

T 型專家：拿 AI 當槓桿，專業留著做品管

T 型的意思是專業留著，但要多做兩件事。一件是想辦法從 AI 身上拿到最好的東西。你要學的是先弄清楚 AI 真正擅長什麼，用它替自己的時間加上槓桿、把產出放大，再把力氣留給品質檢查。她的說法很直接：你不會把自己沒有能力驗證的東西交出去。因為你是那個專家，你才有辦法真的聰明地用它。

另一件是 T 的那兩隻手臂。你要在自己專精的東西和組織的其他部分之間搭起連結，把你的產出和專業翻譯成「所以呢」。她舉例，如果你產出的是很複雜的數據報告，你要能去跟財務說這份報告對他們的意義是什麼；去跟營運長說你的董事會報告要放進這一段；去跟工程師說這件事會怎麼影響你們明年排的產品路線。這種跨領域協作的心態，讓人更能連接點、更主動，也更看得見自己那一小塊工作對整個組織的意義。

她對這些專家的建議不只這樣。除了趕快把工具弄熟、讓它進入自己的工作流程，也要對「自己的工作在整間公司裡的位置」好奇：你的東西交出去之後去了哪裡？別人根據你做的東西做了什麼決定？去跟那些人交朋友，開始累積自己的脈絡智能。

M 型通才：什麼都會一點的人，長出組織的韌性

M 型的人在她口中是一種她自己也想要的角色：什麼都懂一點。會設計的工程師、會寫程式的設計師、從產品經理的位置走下來、親自去訪談客戶、自己寫工單的人。想像一個 M，手腳往不同方向伸出去，這些團隊成員多面、有能力也有好奇心，所以能做很多事；但更重要的是他們學得動，即使今天不會，也願意去學。組織需要什麼，就有機會把他們捏成什麼。當事情變化時，他們能有效協作。

而變化是唯一能確定的事，而且變化快過我們能夠理解的速度。這種 M 型團隊就是這麼流動、這麼能適應，替組織長出韌性。

主管要講清楚的不只是什麼在變

節目接著問到一個更難的問題：對那些已經用舊心態工作很多年的人，要怎麼培養出新的態度？除了看書、上課，還有別的辦法嗎？

Wallace 說，要當一個變動時代的領導者，光有很好的判斷力不夠，還要能把那個判斷講出去。現在每個人對 AI 之於自己工作的意義都有一點害怕；如果你只講什麼在變，卻沒有講什麼沒有變，沒有人會聽你想叫他們做的事，他們會進入恐慌模式、生存模式：我才剛買房子、小孩要出生、我只做過一份工作。

這件事要講到讓人相信，不能只用漂亮的公關話術蓋過去。你要講的是：我不是要你們把這些工具拿去訓練自己的飯碗，然後我就可以把你開掉；我要這些工具，是為了把你每天那些瑣碎、重複、低認知價值的工作從桌上拿走，交給 AI，讓你的時間被空出來，去做有趣得多、有創造性得多、複雜得多、策略得多的工作。如果你的工作現在大部分就是那種瑣碎與機械，那也不代表你要消失；如果你的任務可以被 AI 接手，那就來看看你還能做什麼，坐下來談一談，看看有沒有你想學的東西，或你身上有我們還沒用到的能力。公司裡有一批人已經懂客戶、愛這個文化與這間公司，要想的是怎麼把這些人才重新部署。她用一句話收束：我們要效率，但我們也要升級。

Portfolio Life：你其實早就有一份投資組合

國威把話題轉到她的另一套主張：多重職涯組合（Portfolio Life），也就是節目標題裡說的「反內卷」、把人生的風險分散開。她勸大家像創投基金一樣，分散投資自己的時間與身分。國威請她定義什麼叫 Portfolio Life，也問一個普通上班族如果想起步，第一步該做什麼。

Wallace 說，每個人其實都已經有一份了。你怎麼把時間和精力分配到人生的各個部分，工作、家人、健康、朋友、興趣，也許還有宗教傳統、一個社群，這些配置的總和加起來是一百趴。把它想成你的財務投資組合：這些配置合起來，就是你整個組合。Portfolio Life 的主張是，你可以設計自己的組合，為你現在所處的人生季節設計配置，讓風險與報酬的樣貌跟那個季節相配；當季節改變，就重新平衡，就像財務投資組合一樣。

它給你幾件事。一個是分散。再來，它讓你真的把自己看成不只是那份工作：你的身分大於你目前把時間變現的方式。還有，因為身分變大，又有了分散，你的選項會變多；事情發生的時候你有選擇權，不會被逼到牆角。這些加起來就是彈性：你可以說季節變了，我現在需要的跟以前不一樣，那就重新設計，而不是被過去的決定綁死。

第一步是先盤點。我現在是怎麼花時間的？看著那張表問自己：這是我想要的分配方式嗎？其中一個大問題是，我是不是配置過度了？是不是太多雞蛋放在同一個籃子裡？如果全部只有工作、也許再加家庭，那工作這個籃子裡的蛋真的很多，沒有興趣，沒有另一個網路、另一套技能。她強調，那甚至不一定要是另一份收入，不一定要是副業，重點是要有其他可以拉的線頭；就算只是去非營利組織當志工、在某個董事會占一個位子，都給了你分散。所以一部分的工作是搞清楚你現在的配置，然後想，我要怎麼重新分配，好拿到一些分散，把更多身分放進來，也讓自己在事情不順的時候感覺還有幾個選項。

節目裡的另一位主持人把這件事形容成一種視角的切換：從完全只盯著眼前、只做每天那份工作，變成一個能看見自己現在站在哪裡的人。像打電動的時候，你可以控制自己往前走，你有選項、有地圖，而不是一整片黑。Wallace 說，這個模型的力量就在於它在一個你很容易感覺無力的時刻給了你主導權。即使工作那一塊還是由你的老闆定義，你還是可以說：我要投資這個興趣、我要去上這堂課提升自己、我要確定我沒有忘掉自己的健康或心理健康、我要把那段時間留出來、保護好。因為這就是你在替自己分散風險、維持彈性。這樣一來，你就坐上了自己人生的駕駛座。

這不是叫人在乾掉的毛巾裡再擰出水來

國威提出台灣上班族的版本。每天被 KPI 追著跑，下班只想躺平；如果給的建議是再去發展三、四個不同的身分，這會不會像叫人在一條已經乾掉的毛巾裡再擰出水來？這種避險策略，會不會是一種升級版的自我剝削？

Wallace 說，這套想法真正的前提是，你本來就已經有其他身分了。你不只是你的工作。你還有別的東西：你在學校時是誰，你對朋友是誰，你對家人是誰。你整天待在辦公室裡，其實沒什麼時間去做那些人。她說她理解那種回家只想躺平的需要，她自己有時候也是。

但把更多時間投在那種你永遠打不到的虛幻 KPI 上，拿去換掉當自己、表達自己其他部分、投入一個興趣、參加一個社群、打球、跟家人在一起的時間，那些會帶來快樂、也屬於你人生的東西，會把快樂與滿足感的視角整個縮窄。為了什麼？她把話說回來。因為害怕而往生活裡塞更多東西，不是這套主張的意思；這套主張要的是養出一點紀律，保護你的時間，允許自己替真正想要、也真正需要的東西留出空間。

AI 沒有推翻這套理論，反而把它推到更高的位置

國威說，學者在寫書、開課的時候，總希望自己的理論經得起時間考驗；但過去一、兩年 AI 的進步速度簡直像火箭。他問 Wallace，從最初萌生這個想法，到寫成書，再到現在面對生成式 AI 的大爆發，有沒有哪一刻、哪一個技術突破讓她冒冷汗，覺得自己的假設要被推翻、理論得大幅修改？

她的回答是不，她甚至說想送感謝禮物給 ChatGPT、給 AI、給 Anthropic，因為這些工具替她的理論做了一件很棒的事：AI 接手了所有單調、低認知負荷的雜事，留下來的，就是工作中真正屬於人的那一部分。那對每個人來說都是機會，去辨識出自己具體能提供什麼。

她在書裡談很多「人類的 Venn 圖」。她自己帶上桌的，是商業、科技、藝術這個獨特的混合；因為她住過這些世界，所以有這樣的視角，能連接這些點，把不同的想法帶進來，而那形塑了她能給的東西。她認為每個人都有自己那張人類 Venn 圖，我們都有這些不同的成分，構成我們的身分與獨特的視角。

有時候那張圖會在職場爬升的過程裡不見：我們開始把自己修剪成一個盒子，好塞進某個位置。而那些盒子現在正在被 AI 的攻勢摧毀，因為它接手了這些任務，有時甚至是這些工作。所以她預期，隨著工作被顛覆，人們看待自己、打造人生、思考如何面對未來的方式也一起被顛覆，Portfolio Life 會越來越被重視。國威在旁邊補了一句觀察：AI 的大爆發其實把她的想法推到更高的位置，書的銷量也跟著起飛。

2028 年的思想實驗：只有兩小時能賺錢

節目最後把場景設定在未來。如果現在是 2028 年，AI 已經進步到可以獨立完成九成的白領工作，政府為了應付可能發生的大失業潮，決定實施工作配給制：每個人每天只能從事兩小時的有薪工作，剩下的時間必須自己去尋找生存的意義。眼前擺著兩個選項：A 是把這寶貴的兩小時極致鑽研在一個 AI 絕對碰不到的小領域，小到像修復中古世紀的古籍，成為全球前百分之零點零一的頂尖職人；這個位置安全，但可能失去跟世界連結的其他可能。B 是徹底放棄這兩小時的高薪，同時經營十個微小的身分，社區領袖、DJ、手作創業者，每一項收入都極不穩定、可能隨時收攤，但換來很高的生命彈性。

Wallace 先反問：如果我每天只有兩小時的工作會拿到錢，那剩下的時間我在做什麼？國威回答，你想做什麼都可以，只是可能有錢、可能沒錢。她說那就簡單了，她選 A。因為在她的投資組合裡，剩下來的時間就可以拿去放興趣、放創作、放家人、放實驗；她可以在沒有支薪的時間裡當 DJ。那兩個支薪的小時，是要支撐家裡的財務需求，所以她要把它們盡可能最佳化。

她補了一句提醒：關於 Portfolio Life，有一件事大概常被誤解，她不想要你盡可能攬下越多東西越好。把百分之二的配置分散到五十筆投資上，那是很糟糕的投資組合設計，那不算設計。設計的時候要想的是，每一筆投資到底在完成什麼工作。如果工作這筆投資的工作是滿足財務需求，那就全力追求最高的報酬，那就是 A；然後她可以在別的地方替自己的樂趣、社群、DJ 做其他投資。她笑著說她從來沒試過 DJ，現在想試了。國威接著說，這樣一來就得重新設計自己的生命；Wallace 補上：你必須對一些事情說不，才能對另一些事情說是。

離開前留下來的問題

國威在收尾時留下的問題是：如果有一天 AI 真的把我們的效率都拿走，讓我們被迫進入多重職涯、被迫去尋找工作以外的意義，這對人類來說到底是一場毀滅性的失業災難，還是我們幾百年來第一次擁有真正的自由？他說，這可以是一個思想實驗，也可以是每個人身上即將發生的選擇。

在那之前，Wallace 給的第一步並不高深：先盤點自己現在怎麼分配時間，然後問一句，這是不是我想要的樣子。