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    EP88: Legal AI 爆火背後:為什麼律師還是不買帳?

    03/03/2026 | 1h 14 mins.
    這一集我們邀請了兩位律師朋友,分別來自:
    創投/併購/公司法領域

    國際信託與遺產規劃(高資產客戶的稅務規劃與資產傳承)

    當 Legal AI 在 2025 年被炒到風頭浪尖,Harvey 估值高達 80 億美元,資本瘋狂湧入—— 我們想問一個最現實的問題:
    「AI 真的能取代律師嗎?」
    從 billable hour(計費工時)、法律檢索、合約撰寫,到「灰色地帶(gray area)」裡的風險判斷,我們拆解了律師真實的工作流程,也聊了 Legal AI 的理想與現實落差。

    這一集你會聽到:
    為什麼律師對 AI 的「不信任」比你想像得更深?

    法律產業為什麼容錯空間極低?

    「幻覺(hallucination)」在法律場景到底有多致命?

    Legal AI 的未來是取代律師,還是輔助律師?

    如果有第三方 AI 評測報告,律師會更願意嘗試嗎?

    答案依然是那句經典:
    It depends.
    時間軸
    00:00:00 本集高光
    00:07:11 律師職涯路徑:Junior / Senior / Partner
    00:12:36 Deal 現場:簽名頁的緊張時刻
    00:14:30 什麼是 Billable Hour(計費工時)?
    00:17:17 律所的工作強度
    00:21:55 In-house vs 律所:效率邏輯差在哪?
    00:28:02 Legal AI 在合約裡可能怎麼用?
    00:30:20 文件生成工具的侷限
    00:35:04 稅務規劃裡的「reasonable position」
    00:39:42 律師怎麼做法律檢索
    00:40:00 AI 做法律檢索的幻覺問題
    00:42:58 RAG 系統能幫助法律檢索嗎?
    00:49:12 Harvey AI 的創業故事
    00:55:32 AI 幫律師寫 Email 真的靠譜嗎?
    01:08:00 Legal AI 的未來:取代還是輔助?
    01:12:22 灰色地帶(Gray Area):AI 能承擔風險嗎?



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    EP87: 春節特輯:給家人的AI通識課

    14/02/2026 | 47 mins.
    「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

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    EP86: 拿到公民 我卻離開美國:關於美國社會、文化差異、性別意識

    03/02/2026 | 1h 41 mins.
    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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    EP85: 在 AI Hype 中保持冷靜:和前產品 VP 聊 FOMO、AI 成本帳與創業節奏

    20/01/2026 | 1h 41 mins.
    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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    EP84: 2026 新年計劃:Amy 入住月子中心、AI 時代如何教孩子、2026 AI 評測趨勢預測

    08/01/2026 | 56 mins.
    📢 小公告:我們的線上課程 AI Evals & Analytics Playbook 第二期 將於 1 月 17 日 開課,詳情可見
    👉 https://tinyurl.com/evals-discount
    歡迎對 AI 評估與資料分析感興趣的朋友報名,使用折扣碼 StellaxAmy 可享 6 折優惠(截止至 1 月 15 日)。

    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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Generated: 3/11/2026 - 9:38:17 AM