市場異象投資人 初階

知識工作者是杜拉克著作中不斷提及的受眾對象，白話來說就是我們現在認知的白領工作者。在杜拉克活躍的年代，網際網路甚至不夠發達。事實上，杜拉克 2005 年 11 月過世，而網路巨頭 Google 其實 2004 年 8 月份才 IPO，所以杜拉克在《有效的管理者》（ 註一 ）中所提的電腦病，是有需要做一些修正。 杜拉克指的電腦病是那些過度仰賴當時電腦計算的一群人。他指出，電腦有幾個限制與盲點： 只重視能計算的事：無法轉成數字或電腦語言的觀察，就不值得重視。 內部資料遮蔽外部世界：成本、產量、效率的報表愈來愈完整，顧客需求與市場變化卻可能被忽略。 等數字證實，才察覺變化：重要轉變往往先出現質性的徵兆；等到統計資料足以確認，機會或應變時間可能已經消失。 在 AI 大語言模型廣泛應用前，1–3 點其實已逐漸不成立，畢竟社群媒體與網際網路的盛行，使我們能即時在網路上搜尋到一些顧客意見。 而 AI 大語言模型盛行後，電腦及行動裝置本身已經具備處理資訊、推論及分析的能力，故知識工作者（白領工作者）最重要的技能已經逐漸可以被 AI Agent 取代。 然而在現在以及可預見的未來，我認為有三項主要能力，是 AI 時代後非常重要的能力，這也是拉開知識工作者之間差距的重要能力。 胡扯偵測器能力（Bullshit Detector） 持續學習的技能 有效行銷的能力 1. 胡扯偵測器能力（Bullshit Detector） 為何這三點特別重要？現在透過 AI 都可以快速地找尋資料、寫程式並驗證。然而過去你要知道誰在鬼扯，你要防止的是網路資訊、從業人員等；現在 AI Agent 快速生成結論，即使透過科技進展，錯誤率越來越低，但過多的無關緊要資訊疊加，即所謂過度工程化（over-engineering）的產物，而整個疊加過程可能在某個環節出錯，而導致整個推論是錯誤的。 以我專職做投資這件事情來分析，過往做交易，無論是量化交易還是主觀交易，不外乎看資料、產生想法並驗證。AI 時代後，可以輕易把投資策略與整體投資組合拿去餵給 AI 分析並得出結論，然而它可能在某些策略內分析錯誤，或過度重視一些無關緊...