如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我把內容做得更深、做得更好，一起把這個頻道做成我們都想看到的樣子！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/join你有沒有覺得 Uber 越來越貴了？我五六年前從機場回家，一趟大概 30 到 40 塊美金，現在一樣的車程至少 80，有時候要 100 才叫得到。這已經不是通膨可以解釋的了。轉折點是 2022 年 9 月，Uber 對司機跟乘客都推出了前置定價。聽起來很透明嘛，你上車前就知道要付多少，司機接單前也知道能賺多少。但這其實是 Uber 第一次真正有了上下其手的空間，因為它的演算法從那時候開始就不再算里程，而是去猜你這個人願意付的最高價，再找一個肯用最低酬勞接單的司機來配對。而且這件事不是體感，是真的被抓出來的。有個哥倫比亞商學院的教授分析了兩萬多趟旅程，發現車資能被時間、距離、尖峰這些客觀因素解釋的程度，從 2019 年的 0.98 一路掉到 2024 年的 0.77；價格落在合理區間裡的比例，更是從 86% 崩到只剩 22%。白話講就是，你現在叫一趟 Uber，基本上是在擲骰子。Consumer Report 還找了一百多個人做實驗，同一時間、同一個起點跟終點，價差的中位數是 42.4%。最誇張的一趟在奧斯汀，最便宜的人叫到 25 塊，最貴的 65 塊，硬生生貴了 160%。另外有一個更狠的畫面，一位乘客付了 70 塊，結果司機只拿到 27。那 Uber 到底是看你哪些東西，決定要不要對你加價？供需當然是一個，但有一個蠻反直覺的，就是當供給很多、你幾乎一秒就配到司機的時候，它反而更有理由對你加價。這背後跟「平台最怕的風險其實不是貴，而是配不到車」有關，我在影片裡有聊到。Uber 官方當然是否認的，他們說在美國抽成只有 20 幾趴，也說沒有用任何個人特徵去定價。但這句話藏了一個玄機，他否認的是「個人特徵」，可沒否認「差異化定價」，這兩件事差很多。最後我整理了三個能叫到比較便宜 Uber 的方法，再加兩個 bonus。其中一個冷知識是，你手機的電量會影響你被開的價格；還有一個 tip 我自己覺得講了等於沒講，你聽完應該會笑出來。我做完這些研究，倒也不覺得 Uber 就是特別邪惡。它前面燒了十幾年的錢，好不容易才開始賺，會走到今天這步，我覺得蠻合理的。真正值得想一下的是，到底怎麼樣的抽成、怎麼樣的價格，才是乘客、司機、平台三邊都能接受的？你有什麼想法，歡迎在下面留言告訴我。🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 👉 https://linktr.ee/jktech(00:00) 開頭：一樣的車程，為什麼現在要付兩三倍(01:41) Uber 早期最美好的時候：像跳表一樣單純(02:55) 燒錢十幾年，2022 第一次由虧轉盈(03:27) 尖峰計價其實是必要之惡，不是為了多賺你的錢(04:54) 2022 司機端也加入前置定價，局面徹底改變(05:51) 哥倫比亞教授分析兩萬多趟：合理車資的公式正在失效(07:41) Consumer Report 實驗：同時同地，價差可以到 160%(08:55) Uber 決定要不要對你加價，到底在看哪些因素(11:50) 換到司機端：什麼時候會被偷偷壓低酬勞(13:14) 乘客付 70、司機只拿 27，抽成率一路飆到 50%(14:58) Uber 說沒有個人化定價，這句話的玄機(15:59) 怎麼叫到比較便宜的 Uber：三個方法加兩個 bonus(17:47) 結尾：Uber 真的特別邪惡嗎？

👉 矽谷輕鬆談專屬優惠連結：https://nordvpn.com/jktech訂閱即額外多送 4 個月｜30 天退款保證#NordVPN🔒 本集節目由 NordVPN 贊助根據內政部 165 打詐儀表板，詐騙件數第一名的類別是「網路購物」。社群上那些限時特價的一頁式廣告，做得跟官方商店一模一樣，用完就丟、換個網域再開，讓你根本學不會怎麼認出它。NordVPN 內建的威脅防護會在你連上這些網站之前就先擋掉，釣魚連結、惡意網站都在源頭自動處理，不用你自己判斷。有興趣的朋友透過上方矽谷輕鬆談的專屬連結試試看，訂閱額外多送 4 個月，30 天不滿意直接退，完全沒有損失。如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我把內容做得更深、做得更好，一起把這個頻道做成我們都想看到的樣子！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/join你有沒有想過，現在網路上大概每三個網頁就有一個帶著 AI 處理過的痕跡，而且只會越來越多。所以對這些模型商來說，2022 年 ChatGPT 出現以前、還沒被 AI 污染過的資料，突然變成一種稀缺資源。而他們的解法蠻粗暴的，就是直接去二手書市場大量收書，掃描，然後銷毀。Anthropic 在 2024 年偷偷啟動了一個叫巴拿馬計畫的東西，內部文件寫得很直接，要大規模掃描全世界的實體書，而且不能被其他人發現。很多人以為是為了乾淨資料，其實他們一開始的動機是版權。至於他們試過買數位版、也試過一家一家去談授權，最後為什麼還是回去走這種土法煉鋼的路，我在影片裡講。更好笑的是 Amazon。一開始是二手書商發現怎麼一直有來路不明的大單，一筆下去可能就是他們一週的營業額，而且每次買家還都不太一樣。後來一個 404 Media 的記者乾脆在書裡縫了 AirTag，一路追到拉斯維加斯的一個 Amazon 倉庫，代號 VGT3，倉庫 logo 是一隻恐龍抓著書在啃。他們掃書還有個規矩，只買沒重複過的 ISBN，連市面上剩沒幾本的珍本都照掃照毀，也難怪社群上反彈這麼大。很多人把這件事類比成焚書坑儒，但我覺得性質不太一樣，秦始皇是不想讓知識傳出去，這些公司是想把知識鎖進自己的資料庫裡。至於掃描完為什麼不乾脆賣回去、非得銷毀不可，我自己歸納出三個理由，一個最直接跟成本有關，一個跟法律有關，還有一個就比較不能明講了。不過拿到乾淨資料就贏了嗎？我覺得是也不是。這招在 2023 年很成立，但 scaling law 後來慢慢撞牆，大家才轉去做強化學習跟推論時的運算。有趣的是這條路也有它的代價，模型在能被驗證的程式、數學上越來越強，可是在沒辦法量化的語感上反而退步了。我前陣子換到 Opus 5 之後真的很煩躁，每個字我都看得懂，連起來卻不知道它在公三小，一度還懷疑是不是自己腦霧，後來才發現不是我的問題，是模型的問題。最後我聊了一個反過來的角度。當這些公司拼命想餵乾淨資料的同時，也有人正花大錢想餵髒的。以色列政府花了 90 萬美金請公關公司做了一個看起來很中立、有引用有註腳的假智庫網站，目的就是讓你問到以巴衝突的時候，ChatGPT 或 Gemini 會引用到他們的觀點。還有一種更難防的，是網站裡藏一些你看不到的字，等你請 AI 幫你摘要，那些字就悄悄把某些想法寫進 AI 給你的答案、甚至你的個人記憶裡。所以在這個時代，你還敢全信 AI 講的每一句話嗎？看完歡迎在下面留言告訴我。🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 👉 https://linktr.ee/jktech(00:00) 開頭：AI 公司正在偷買二手書，掃描完就銷毀(01:01) 最近讓我最有感的防詐工具(02:26) 2022 年以前的書，為什麼變成 AI 最想要的資料(02:56) Anthropic 的巴拿馬計畫：為了版權，偷偷掃描全世界的書(04:52) Amazon 也在幹一樣的事：記者用 AirTag 抓到吃書恐龍倉庫(06:30) 這不是焚書坑儒，是知識私有化(07:51) 掃完為什麼不賣回去，非得銷毀？三個理由(09:14) 拿到乾淨資料就贏了嗎，其實沒那麼簡單(11:05) 岔題吐槽：Opus 5 的語感到底怎麼了(12:42) 從 test-time compute 到持續學習與 RSI(15:04) 換個角度：有人反而想幫 AI「下毒」(15:50) 看不見的隱藏字，怎麼悄悄污染你的 AI(17:14) 結尾：戶外聊天這個形式，你們喜歡嗎

如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我把內容做得更深、做得更好，一起把這個頻道做成我們都想看到的樣子！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/joinAnthropic 最近宣布要在他們所有文字模型的產出上加浮水印。一開始我以為只是他們自己的政策，結果背後是歐盟一條 8 月 2 號生效的新法，Gemini、OpenAI、Grok 這些主流模型全都得跟。而且它管的不只是歐洲人，模型也分不出你是不是歐洲人，所以 12 月 2 號之後連舊模型都要補上，你平常在用的這些工具，產出的東西大概都會帶著一個你看不到的記號。這集我把文字、圖片、聲音、影像這四種浮水印怎麼藏進去、又怎麼被抓出來，一種一種講清楚。圖片、影像、聲音這三種其實蠻像的，都是靠一組神經網路，把肉眼肉耳都察覺不到的訊號嵌進去。聲音那段我自己覺得最有意思，它得先把聲波變成一張圖，在圖上動完手腳，再變回聲音。文字就完全是另一套邏輯了，2023 年那篇開山論文用的方法我把它叫做「紅綠燈」，很聰明，但也有它的代價，後來 Google 的 SynthID 才又想辦法補回來。中間有一段講到 OpenAI。他們其實 2024 年就把文字浮水印做得差不多了，準確度號稱可以到 99.99%，本來都要推出了。結果他們做了一份問卷問使用者，看到某個回覆之後，就把這個功能收起來，一路藏到現在。一家整天在講安全、講透明的公司，手上有一個能證明「這是我做的」的工具卻選擇不放，他們到底在顧慮什麼，我覺得蠻值得想的。從這件事我也延伸聊了一個比較個人的問題：既然 AI 產的東西以後都有記號了，那我們在工作上、在創作上，到底還該不該用 AI。我的想法是沒有標準答案，差別在於這件事對你來說是一個省事的手段，還是一件你本來就享受在做的事。我拿曼尼很愛寫作這件事當例子，也講了為什麼我自己反而蠻放心把文字交給 AI。後半我把現在浮水印技術還解不掉的問題整理成三個難題，其中一個會用小時候玩的「尋找威利」來解釋什麼是零知識驗證。而文字浮水印最尷尬的地方是，它基本上防君子不防小人，一個大部分人都做得到的小動作，就能讓整個記號失效。至於是哪個動作，我在影片裡會講。如果有一天你用 AI 產的每一段文字、每一張圖都被標上記號，你會因此少用，還是根本不在意？看完歡迎在下面留言。🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 👉 https://linktr.ee/jktech(00:00) 開頭：歐盟新法上路，全世界的 AI 內容都要加浮水印(01:14) 倒帶 2023：Google SynthID，浮水印的開山祖師(02:03) OpenAI 早就做好文字浮水印，為什麼選擇不用(02:44) 該不該幫 AI 內容加浮水印，又該不該用 AI 創作(03:29) 曼尼很愛寫作，而我為什麼放心把文字交給 AI(05:15) 圖片、聲音、影像的浮水印是怎麼藏進去的(06:37) 聲音浮水印最有趣：先變成頻譜圖再動手腳(07:25) 這集重點：文字浮水印的「紅綠燈」方法(10:28) 紅綠燈的副作用，跟 SynthID 的加強版(13:19) 現在浮水印技術的三大難題(13:53) 用「尋找威利」秒懂零知識驗證(16:23) 防君子不防小人：一次翻譯就能讓浮水印失效

如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我把內容做得更深、做得更好，一起把這個頻道做成我們都想看到的樣子！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/join2023 年 Google 把 Google Brain 跟 DeepMind 合併成一個部門，當時的兩個主角，一個是 Jeff Dean，一個是 Demis Hassabis。三年後，一個卸下了 CEO，一個直接離開公司。消息出來那天，Alphabet 股價跌了 5%，市值蒸發 2000 億美金。有人會覺得市場反應過度，畢竟走的就那幾個人，在 Google 這種量級的公司佔比根本不高。我在影片裡聊了為什麼這個跌幅可能一點都不誇張。Jeff Dean 出去創業，募資投影片只有兩頁，陽春到如果換成一般人放出來大概會被問到懷疑人生。順帶一提，我以前在灣區週末踢球，有一次比賽抬頭發現對面站的是 Jeff Dean。至於他球技怎麼樣，我留在影片裡講。Demis 這邊沒有離開 Google，但他換的那個位置代表什麼意思，我自己覺得跟他一路以來真正想解的問題有關。另外有件事我覺得比人才出走本身更值得聊。Google 其實很早以前就有能力做出類似 ChatGPT 的東西，當年選擇不放，理由現在回頭看很諷刺。而就在最近，他們又做了一次性質很像的決定。還有 6 月那一波也不能忽略，其中一位是 Google 花了 27 億美金挖回來的人，結果待不到兩年就走了。最後我聊了自己的預估，為什麼我對 Google 還是有信心，而理由跟模型排名沒什麼關係。當模型本身越來越像 commodity 的時候，真正決勝的東西可能不是大家現在盯著看的那個。你覺得 Google 這波會觸底反彈，還是會繼續掉隊？歡迎看完在下面留言告訴我。🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 👉 https://linktr.ee/jktech(00:00) 開頭：Google 最近真的是危機不斷(01:01) Demis Hassabis 卸下 DeepMind CEO，他接下來要做什麼(02:31) Jeff Dean 離開 Google，四個人創了 Discovery Loop(04:01) 我跟 Jeff Dean 踢過球，還有他自己講的離職原因(05:08) 倒帶 2023：兩個 AI 部門為什麼非合併不可(06:53) 合併三年後的成績單：Gemini 3 以外還剩下什麼(07:49) 模型落後，但 Google 的搜尋廣告營收還在漲(08:53) 6 月那一波：Noam Shazeer 跟 John Jumper 也走了(09:48) 跌 5%、蒸發 2000 億，市場是不是過度反應(10:51) 我的看法：Google 還有沒有機會觸底反彈

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如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我更有動力繼續分享更多好內容！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/join上一集才說這是特別節目，講完就要回去乖乖聊科技。結果四強一打完我完全坐不住，只好再開一集⚽️。這大概是我這幾年看過最好看的一組四強賽。先自首，上一集那兩場我全部押反，反指標反好反滿。但我反得蠻開心的啦，因為終於有藉口把新買的阿根廷客場球衣穿出來。他們穿客場對英格蘭好像就是會贏，這個傳統希望可以一直延續下去。🇪🇸 西班牙 2-0 法國：本屆火力最猛的法國，整場一球沒進。Dembélé 我自己覺得是他這屆踢最差的一場，而西班牙的中場，尤其 Rodri 那個不斷回撤的動作，把法國的節奏整個吃掉。他們到底是怎麼做到的，我在影片裡好好講給你聽。🇦🇷 阿根廷 2-1 英格蘭：上半場兩隊踢得像格鬥賽，落後的時候我也緊張了一下。但下半場梅西退到右路之後，做了一個很多人不會注意到的小調整，逆轉其實就是從那裡開始的。中間還有幾個我很愛的畫面：姆巴佩最後沉不住氣，忍不住推了對方門將一把；圖赫爾為了守住一球，換人竟然是換上第六個後衛，賽後被罵爆；還有 Lautaro 賽後透露，那顆致勝頭槌其實是梅西上場前就交代好的。至於梅西是怎麼提前看穿英格蘭防線的，就留到影片裡講。決賽跟季軍戰我也都給了預測。決賽西班牙對阿根廷，我心裡是有偏的一邊，但這次超希望被打臉。押哪邊、為什麼這樣押，留到影片裡跟你講。對了，我知道演算法現在要我多做 AI，但這集我還是任性做我喜歡的足球。喜歡這種內容記得在底下留言告訴我。之後我們再回來乖乖聊科技⚽️。(00:00) 開頭：史上最好看的四強，還有我反指標反得很開心(00:53) 西班牙 2-0 法國：中場輾壓，Rodri 回撤讓法國前場斷線(03:04) 阿根廷 2-1 英格蘭：從肉搏戰到 Gordon 先開紀錄(04:38) 梅西退到右路：一個你可能沒注意到的關鍵改變(06:00) 圖赫爾死守的爭議：對強隊全面退守有多危險(07:24) 決賽預測：西班牙對阿根廷，我還是站西班牙(08:24) 季軍戰預測：法國對英格蘭，兩隊其實都沒什麼士氣(09:13) 演算法要我做 AI，我還是想聊足球

如果你喜歡我的內容，歡迎加入會員支持我，讓我更有動力繼續分享更多好內容！👉 https://www.youtube.com/channel/UCJIPFjZSCWR15_jxBaK2fQQ/join欸對，你沒點錯頻道。這裡平常是講 AI、講工具、講 coding 的地方，結果今天突然冒出一集世界盃⚽️。沒辦法，過去一個月身為足球迷實在太快樂了，四強都出爐了不聊一下對不起自己。就當作頻道的特別節目吧，之後我們再回來乖乖講科技。2026 世界盃正式進入四強，這一屆有夠特別。它是從 32 隊擴軍到 48 隊的第一屆，還橫跨美加墨 16 個城市比賽。開打前我本來蠻擔心品質會不會掉，結果完全是我多想了。更誇張的是，這是 FIFA 有排名以來，史上第一次前四強全數歸位四強。這集我把四支球隊一個一個講給你聽：🇦🇷 阿根廷，關關難過關關過，梅西的最後一舞能走多遠？🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿 英格蘭，Kane 跟 Bellingham 雙星火力，但更衣室好像有點狀況🇫🇷 法國，前場三叉戟到底誰擋得住？🇪🇸 西班牙，本屆防守最強，但看他們比賽會不會太悶？最後我也會給出我自己對冠亞季軍的預測，不過那個就留到影片裡跟你講，先不爆雷。球是圓的，沒踢之前誰都不知道。一起享受這一屆的世界盃吧！(00:00) 開頭：48 隊擴軍的擔憂，還有史上第一次前四強全數歸位(01:21) 阿根廷：關關難過關關過的驚險晉級(03:29) 英格蘭：雙星火力與更衣室隱憂(05:39) 法國：擋不住的前場火力(07:14) 西班牙：本屆防守最強，但比賽有點悶(09:18) 冠亞季軍預測(09:59) 結尾：身為球迷的私心，一起享受世界盃

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