StellaxAmy·自定義 Podcast

Shawn是一位活躍於多倫多的脫口秀演員，同時也是Hard Rock Digital的Analytics Team Lead (正在招人！）。本集他和Stella、Amy聊了從加拿大Tim Hortons等食品業跳槽到美國合法博彩產業的做數據分析的心路歷程。如何找到自己在市場上的niche技能、博彩業和Data Science的意外契合，以及為什麼「數據人的Dream Job可能不在大廠」。喜劇生涯和科技工作，究竟能不能共存？

Shawn的IG: https://www.instagram.com/shawndoescomedy

Shawn同時身兼脫口秀演員和資深數據分析師兩個身份。他靠聽Dave Chappelle的單口喜劇自學英文、被朋友推上舞台開始了喜劇生涯；他也從食品業出發，靠著niche的數據分析特長敲開了博彩科技公司的門。本期節目，也為我們揭開了博彩行業的神秘面紗：它的市場規模、數據深度、監管邏輯、以及為什麼Data在這裡比很多傳統行業更受重視。

00:00:00 節目高光｜歡迎Shawn
00:01:57 喜劇起點、靠Stand Up學英文、英文中文寫段子的差異
00:09:01 Austin：喜劇聖城的真實氣氛
00:11:26 北美 vs 中國喜劇產業生態比較
00:15:23 在食品行業做數據人？
00:20:24 喜劇表演能提升溝通技巧嗎？
00:22:07 博彩產業三大分類介紹（Fantasy / Sportsbook / Online Casino）
00:25:46 三大市場規模比較・各州合法化差異
00:30:57 博彩app 驚人的用戶滲透率
00:33:36 博彩業利潤
00:45:21 博彩業本質是設計體驗，而不是odds
00:49:51 數據分析師的dream job
01:02:10 加拿大 vs 美國工作文化
01:05:54 如何分辨合法 vs 非法博彩公司
01:12:12 對大廠的祛魅
01:17:43 Starving Artist的迷思


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** 本期是Stella和Amy第二次全英語podcast！

擁有30年科技產業經歷的Jeff Chen，走過半導體、資安、教育科技、AI策略等多個領域，曾負責HP全球高等教育AI策略。本集他與Stella、Amy深度對話：從一個橫跨HP、Alibaba、Intel三方的中國教育數位化大案，到親身經歷 .com泡沫破裂的故事，再到今天求職困境的第一手心得——一個在科技大浪裡反覆轉型的人，怎麼思考職涯？

Jeff Chen在1996年從Carnegie Mellon畢業後，從Qualcomm的半導體晶片設計做起，一路走過.com泡沫、矽谷創業、安全科技，最後在HP負責全球高等教育AI策略超過十年。這段職涯軌跡本身就是一份跨域進化的教科書：每一次轉折不是放棄，而是累積。Jeff對在職場中段的三四十代給出了最實用的建議：成為T型人才，讓每一次轉型加分而非歸零。

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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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「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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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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