典範轉移：改變世界的力量

科學哲學家湯瑪斯·孔恩（Thomas Kuhn）於1962年在其著作《科學革命的結構》中首次提出「典範轉移」概念。這個理論指出，當既有的思維模式無法解決新問題時，創新的解決方案會帶來全新的思維框架，進而引發革命性的改變。換句話說，典範轉移是使用者行為因為一個科技而徹底改變。

圖片來源: <科技大觀園>

在數位時代，典範轉移不僅限於科學領域，更擴展到技術創新如何改變人類社會的各個層面：

• 思維方式的轉變：從線性思考到網絡思維
• 行為模式的改變：從被動接收到主動參與
• 價值創造的革新：從實體經濟到數位經濟

音樂產業的典範轉移：從CD到Spotify ─ 一場聆聽音樂的革命

還記得那個翻找CD的年代嗎？

每次想聽音樂，都得小心翼翼地把CD從厚重的專輯盒中取出，放進隨身聽，再戴上沉重的耳機。不同歌手的專輯必須一張一張收藏，要是想換首歌，還得帶著一疊CD走來走去。

現在呢？只要一支手機，輕輕點開Spotify，全世界的音樂瞬間在你耳邊流動。不只能隨心所欲切換歌曲，AI甚至能依據你的心情，即時推薦最適合的歌單。這樣天翻地覆的改變，正是我們所說的「典範轉移」。

過去時代（1980s-2000s）

• 實體唱片的購買與收藏
• 有限的音樂選擇
• 高昂的取得成本
• 實體設備的限制

現代時代（2010s-現在）

• 串流服務隨時可用
• 幾乎無限的音樂庫
• 訂閱制的合理收費
• AI個人化推薦

而現在，我們正站在一波更巨大的典範轉移浪潮上：從Web 1.0的單向瀏覽，到Web 2.0的社交互動，再到Web 3.0的去中心化，最後迎來與AI結合的全面革新。這些轉變如何重塑我們的未來？

1. Web 1.0 資訊閱讀時代（1990-2004）：我們只能進行單向的網頁瀏覽，像是翻閱一本靜態的數位書籍，用戶只能被動接收資訊，互動性幾乎為零。
2. Web 2.0 社交互動時代（2004-2015）：網路變得更加互動化，我們開始能夠創建內容，分享生活，進行即時交流。不僅僅是發一張Instagram的生活照片，或是在Facebook上與朋友聯繫，Web 2.0 徹底改變了我們的社交方式，也塑造了新的商業生態系統，例如線上購物、品牌社群經營等，成為了現代數位生活的核心部分。
3. Web 3.0 去中心化的未來願景：即將帶來更具顛覆性的變化。這一階段將更加強調使用者的數據自主權，透過區塊鏈技術，讓我們不僅可以控制自己的數據，還能從中獲益。元宇宙的概念將擴展現實世界與數位世界的邊界，讓我們進行沉浸式的社交互動、工作、甚至交易，而加密貨幣則將成為未來數位交易的核心基礎，確保每一筆數字資產的透明與安全。

例如：

去中心化金融 (DeFi)-

Uniswap，全球最大的去中心化交易所之一，2023年日均交易量超過10億美元，用戶可直接進行點對點交易，無需中間機構，

非同質化代幣 (NFT) -

NBA Top Shot, 為NBA官方授權的數位球員卡收藏平台，總交易額超過10億美元，讓球迷擁有獨特的數位收藏品...等等

資料來源: <天下雜誌>

AI的時代，讓典範轉移的力量更具革命性

隨著 AI 技術的飛速進步，典範轉移（Paradigm Shift）的影響正以前所未見的速度和深度席捲全球。過去的科技革命通常帶來了「工具」的更新，比如蒸汽機、電力、電腦；然而，AI 的出現不僅僅是工具的進化，在 AI 時代，人類與技術的互動方式不再是單向的工具使用，而是轉變為「人機共進」的模式。AI 系統能夠自主學習並持續優化，這意味著我們的生活、工作、甚至決策方式都在持續被「重新定義」。人類不僅是 AI 技術的使用者，更是與 AI 系統共同演進的合作夥伴。這種新型態的智能互動讓我們在日常中可以享受到前所未有的個性化服務、精準的健康建議、甚至是數位助理帶來的無縫體驗。

AI 的強大運算能力和數據分析能力使得這場典範轉移更具深度與廣度。例如，AI 能夠解析大量的數據，快速識別模式並做出預測，在有了企業大腦後，甚至能夠主動決策！這讓許多過去認為「無法自動化」的決策變得可能。

AI 在走，數據要有

AI與數據的結合早已悄悄融入我們的日常生活。每天早晨，打開手機，隨身助理Siri或Alexa就開始為我們提供便利，不論是提醒行程還是控制家居設備。通勤路上，Spotify會根據你的歷史偏好精選音樂播放，讓你一路心情愉快；或者搭乘一台搭載AI技術的Tesla，該系統會即時監控周圍環境，協助Uber司機安全送你到目的地。手腕上的Apple Watch隨時監控你的健康數據，提供運動建議與健康提醒。

然而，這些 AI 應用僅僅是開端。未來，隨著 AI 和數據技術的發展，這些公司將有機會創造全新的商業模式。例如，Tesla 就正在計劃透過其自動駕駛技術打造無人駕駛計程車網絡，讓每位 Tesla 車主不僅是車輛的擁有者，更成為共享網絡的一員，讓車輛在閒置時載客賺取額外收入。這種創新的「自動化共享模式」代表了 AI 不僅改變日常體驗，還將顛覆傳統的商業模式，為我們帶來充滿無限可能的智能未來。

延伸閱讀: 20 Uses of Artificial Intelligence in Day-to-Day Life

Mercor的AI人才革命 - SUPA策略下的招聘創新

在這個人才匱乏的時代,找到合適的科技人才往往需要數月時間和大量資源投入。然而，一家成立僅一年的新創公司Mercor，卻用AI技術顛覆了傳統招聘模式，實現了估值 3.78 億美元的驚人成長。讓我們透過SUPA策略模式，深入解析Mercor的成功之道。

感測 (Sensing) :

Mercor 系統自動掃描並收集應徵者的履歷、GitHub 帳戶及個人網站資訊，創建出完整的候選人背景資料。這一即時數據收集過程，讓 Mercor 能快速識別出符合客戶需求的候選人，為招聘流程建立有效的基礎數據，確保能針對每位候選人進行客製化篩選。

理解 (Understanding) :

基於收集的數據，Mercor 應用 AI 技術對候選人的技能和經驗進行分析。透過 AI，系統可根據客戶的具體需求找出最適合的技能組合，這不僅提升篩選效率，還使企業更全面地理解市場人才的可用資源，確保找到最符合企業需求的候選人。

計劃 (Planning) :

以 AI 視訊面試和智能人才媒合為基礎，開發出針對性的招聘計劃。利用客製化 AI 面試機器人，Mercor 設計出更具針對性的面試流程，搭配排序演算法預測候選人的潛在工作表現，目標是為企業提供高效且無偏見的招聘流程。Mercor並成功獲得3200萬美元的A輪融資，為平台擴展及未來技術升級奠定了財務基礎。

執行 (Acting) : 

在實際招聘中，Mercor 的平台安排了 AI 視訊面試。每位應徵者會與 AI 面試機器人進行約 20 分鐘的線上對話，由機器人根據先前收集的數據進行互動。此流程不僅提高面試效率，還大幅節省了人力成本，且初選通過率達 80%。優化演算法後，通過率甚至達到 100%，顯示出其在招聘流程中顯著的效率提升效果。

透過此AI招聘平台。Mercor幫助一家具影響力的AI新創公司招聘500名工程師時，Mercor的系統展現了卓越效果，初次面試通過率超過80%，有效縮短了招聘周期。這些成績穩固了Mercor的市場地位，並帶動更多新客戶的關注。Mercor同時積極拓展合作機會，尋求更廣泛的市場應用。

Mercor充分運用了SUPA模式,準確把握市場需求,深入理解行業痛點,制定出切實可行的商業計劃,最終在執行中取得了顯著的成果。

延伸閱讀: AI-powered hiring platform startup Mercor raises $30M in Series A funding led by Benchmark

AI+DATA的日常滲透，為何企業更需跟上？

隨著AI和數據無形中滲透到我們的生活，企業更需要將其視為不可或缺的競爭優勢。現今已有許多行業充分利用AI與數據來提升效率、改善客戶體驗，從智慧推薦到自動化客服系統，若企業未能及時跟上，可能會被市場快速淘汰。

跟上這波不可逆轉的AI+DATA潮流

AI+DATA已成不可阻擋的趨勢，這場數據驅動的革命不僅改變我們的生活，也重塑了商業運營的基礎。企業若能靈活運用數智思維，在日益增多的數據中提煉出有價值的洞察，將有機會在競爭中脫穎而出。從日常到職場，個人與企業都應當積極探索AI應用，以應對挑戰，迎接更具潛力的未來。

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