StellaxAmy·自定義 Podcast

養昆蟲、游泳、拉小提琴、磨刀、做手工—。當喜歡的事情越來越多，一個16歲的高中生會怎樣選擇自己的未來？

Jordan是我們目前為止最年輕的來賓。他在美國讀高中，參加游泳隊和樂團，也喜歡科學奧賽、磨刀和各種動手做的東西。放學以後，他的房間里還有另一個世界：螞蟻、蟑螂、蜘蛛和青蛙。他不僅記得它們的拉丁學名，也會觀察習性、繁殖和照顧它們；在朋友眼中，他就是那個隨時可以回答“這是什麼蟲”的animal nerd。

但喜歡昆蟲，是否就意味著應該成為昆蟲學家？隨著大學申請越來越近，Jordan開始認真比較兩條路：一邊是從小想做、卻可能需要長年寫論文和爭取研究機會的昆蟲學；另一邊是受父母影響、職業更穩定，也能直接幫助人的醫學。他在意的不只是“喜歡什麼”，還包括工作的日常、穩定性、社會價值，以及多年以後會不會後悔沒有追隨最初的熱愛。

從Jordan的分享，我們窺探了忙碌的美國高中生生活：AP、作業、課外活動和大學申請擠在一起；父母既要推動孩子堅持，又不能把自己的期待變成孩子的負擔；身為學校里少數的亞裔學生，他也在「應該聰明、努力」的標籤和對激烈競爭的警惕之間，尋找適合自己的節奏。

AI當然也是這集的一個重點話題：Jordan會用AI寫作業？Jordan都跟AI辯論什麼？他看見同學用AI做遊戲，因此對coding的未來格外謹慎。但比起預測哪些職業會消失，他更關心的是，人還能親自觀察什麼、創造什麼，又願意為什麼投入時間。或許，規劃未來並不是盡早找到唯一答案，而是在真實的興趣與現實的限制之間，一點點認識自己。

時間線
00:00:00 歡迎16歲的美國高中生Jordan
00:03:15 房間裡的動物園
00:23:16 喜歡昆蟲就要成為昆蟲學家？
00:24:06 AP、作業、朋友與課堂
00:28:34 昆蟲學家 vs. 醫生？
00:34:16 課外活動與大學申請
00:40:32 亞裔身份標籤、升學壓力與競爭
00:49:17 “理想小孩”的叛逆與拖延
00:57:01 高中生的末日生存對策
01:03:46 高中生如何理解AI與自己未來的工作

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OpenAI 最近又出了個大事：號稱解出了 Navier-Stokes 方程。學術界嘩然。

所有人都開始問：如果 AI 真的開始攻克這種級別的基礎科學難題，人類科學家是不是可以洗洗睡了？

帶著這些問題，我們找來兩位科學家：UIUC 的馬宏博教授和 UCL 的孫挺教授，帶我們一起解讀這場 controversy：

• Navier-Stokes 方程是什麼？
  為什麼它在工程里天天被用，卻仍然是數學上的未解難題？
• OpenAI 真的解開了這個問題嗎？
  AI 是獨立突破，還是沿著人類科學家鋪好的路“乾苦力”？
• 當 AI 進入科學研究，credit 和 ownership 該怎麼算？
  如果未發表的研究草稿、證明思路和代碼被輸入 AI 工具，誰擁有最後的成果？
• 以及，建立在科研訓練之上的高等教育，又該走向哪裡？

AI 會把學術研究帶向哪裡，大學會變成什麼樣，人類科學家的位置還剩多少，沒有人真的知道。所有人都還在迷霧裡摸索。

但也許越是在這樣的時刻，越不能先繳械。

保護好我們的好奇心，保護好我們對世界的求知慾，繼續提出自己真正關心的問題，才有可能在未來的後 AI 時代里，找到屬於人的位置。

時間軸：
00:00:00 開場
00:03:51 嘉賓介紹：UIUC 馬宏博教授 & UCL 孫挺教授
00:04:32 Navier-Stokes 方程是什麼？
00:14:57 Navier-Stokes 方程的現實意義
00:24:51 OpenAI 真的解決了 Navier-Stokes 方程嗎？
00:33:52 Intelligence、計算與人腦
00:43:31 人類科學家與 AI 如何分工？
00:46:50 AI、學術成果與 Ownership
00:52:17 AI 時代，人的創造力放在哪裡？
00:58:00 人類科學家還剩下什麼獨特能力？
01:11:59 AI 時代，學生還需要學什麼？
01:20:59 大學教育的未來
01:42:10 高等教育如何適應 AI？
01:52:47 給年輕學術工作者的建議：Keep Calm and Carry On

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一個人當然可以因為喜歡而開始一條路，但能不能一直走下去，往往不是只由熱愛決定。

Alex從小喜歡養魚，博士來到美國研究五大湖區的魚類。從珊瑚礁魚類到 Lake Erie 的 walleye，他花了十幾年和魚打交道：出野外、抓魚、採樣、做統計分析，也把魚類研究當成生命裡很重要的一部分。

但職涯選擇很少只是一句「我喜歡什麼」。魚類研究的職缺本來就少，環境科學研究經費會受政策影響，國際學生還要面對身分和簽證的限制。喜歡一個領域，和能不能在這個領域裡穩定生活下去，是兩件不完全一樣的事。

後來 Alex 從 fishery research 進入和斑馬魚相關的實驗動物公司，再轉到藥廠做 real world data 和 observational research。現在的他用流行病學方法分析真實世界裡的藥物效果和病人結果。

這集也聊到美國和東亞實驗室文化的差異、漁業研究和商業漁業之間並不直通的產業邊界、魚作為寵物和實驗動物時人類共情的變化，以及一些買魚買生鮮很實用的冷知識。

從Alex身上，我們也看到一份柔軟的人生態度：不是每一份熱愛都能原樣變成職業，但人可以帶著過去的訓練和興趣，在現實裡繼續找到新的位置。

00:00:00 歡迎Alex
00:01:02 Alex：從魚類研究到藥廠數據
00:03:01 生命科學到底學什麼
00:05:49 為什麼開始研究魚
00:08:30 魚類研究 vs. 漁業研究
00:11:08 出海抓魚怎麼做
00:14:19 五大湖野外採樣
00:18:27 用數據追蹤魚從哪來
00:23:35 台灣和美國實驗室文化
00:34:21 研究如何影響捕撈政策
00:38:03 研究魚十幾年之後
00:42:38 斑馬魚和醫學研究
00:46:01 為什麼離開魚類研究
00:50:18 藥廠裡的 real world data
00:54:03 冷門產業的職涯現實
00:59:16 魚博士的買魚建議
01:04:03 遠端工作後的城市選擇

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做了100期 Podcast 以後，我們發現：這個節目記錄的不只是來賓的人生，也記錄了我們自己的變化。

這一集是《Stella x Amy 自定義》的第100集，也是 Stella 和 Amy 第一次坐在同一個房間裡錄音。兩年多前，這個節目從「數據女孩的中年危機」開始：ChatGPT 剛出現，科技產業裡的人一邊興奮，一邊焦慮，不知道自己的工作會被推向哪裡。到了第100集，產業的變化還在繼續，但我們看待它的方式已經不一樣了。

過去100集，我們和很多來賓聊天，聽他們講工作、創業、家庭、選擇和迷惘。有人說，這個節目像是在記錄來賓人生裡的某一個 snapshot。我們很喜歡這個說法：我們無法在短短幾十分鐘裡記錄一個完整的人生，但可以看見一個個具體的人，在某個時間點上，如何理解自己、回應環境、做出選擇。

做 Podcast 也改變了我們。Amy 離開科技產業，生了小孩，開始做 D2C 茶品牌，從 AI 新創裡的從業者，變成創業者和媽媽，也更確認自己如何面對變化和不確定性。Stella 繼續留在產業裡，轉向 AI evals，也開始讀 part-time PhD；焦慮沒有完全消失，但變得更可以共處，也更清楚自己想在實作和研究之間尋找什麼。

所以第100集不是一個「終於做成了」的慶祝總結，而是一次回頭看：這100集裡，我們蒐集了很多人的人生切片，也把自己的變化留在了裡面。職涯、身分、母職、城市、朋友、節目本身，都在慢慢移動。很多問題沒有答案，但把這些切片放在一起看，已經是一種很珍貴的記錄。

時間軸

00:00:00 第100集開場
00:01:52 回到節目起點《數據女孩的中年危機》
00:03:16 Stella 還焦慮嗎？
00:04:44 Amy 的實驗心態
00:05:23 離開原本的路徑
00:07:05 媽媽和創業者
00:09:13 Stella 找到的 AI 細分領域
00:10:21 Part-time PhD？
00:11:33 第一次同場錄音
00:12:21 對變化的不同反應
00:14:29 家庭背景與職涯慣性
00:16:20 來賓的人生切片
00:23:17 三種職涯狀態
00:34:55 兩個媽媽的一天
00:38:18 母職與自我接受
00:39:31 育兒碎念
00:42:53 逃不過的陪寫功課
00:48:07 下一個100集

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大批台灣家庭跟著台積電搬進鳳凰城，他們搬進的到底是什麼樣的生活？

過去幾年，隨著台積電及其供應鏈大舉遷入，鳳凰城的台灣人越來越多啦！但對大部分人來說，鳳凰城仍然只是新聞裡的一個地名：一座正在崛起的芯片重鎮。

這一集，在鳳凰城生活了十三年的Stella，帶著充滿好奇的Amy，聊聊這座城市真實的樣子。

這裡的夏天能到四十五度以上的乾熱，這裡號稱嚴重缺水，家家戶戶卻離不開泳池；這裡的K-12教育資源雖然全美排名倒數，許多華人家庭卻又覺得孩子在這裡上學沒有灣區難？

Stella和Amy認真聊了聊最真實的鳳凰城生活樣貌：從托兒所、房價，聊到麥當勞甜筒的價格和搖擺州氛圍，這集是所有對鳳凰城好奇、或即將搬家到鳳凰城發展新生活的朋友最實用的攻略。

時間線
00:00:00 台積電移民潮下，鳳凰城的台灣人越來越多
00:02:06 鳳凰城地理入門：Metropolitan Area是什麼，Scottsdale、Tempe、Chandler、Gilbert、Peoria、Mesa各自的調性
00:09:32 台積電落腳北邊，新移民卻散布各區：供應鏈與Intel等晶片廠的分布邏輯
00:17:15 初來的震撼：四十五度乾熱、家家戶戶的泳池，鳳凰城真的缺水？
00:22:23 鳳凰城簡史：空調如何催出一座城市
00:27:37 移民比例的變化
00:34:15 誰是"本地人"：白人移民史、亞利桑那的口音與開車風格00:42:21 為什麼留下：家庭優先的生活節奏，托兒所與房價對比灣區00:47:01 教育資源全美倒數排名，卻也有名校區與自由選校的Unified School District
00:57:11 州政府的招商姿態與政治立場沈默的搖擺州文化
01:07:29 治安實況：入室搶劫、持槍文化、警察效率
01:14:20 真實的生活開銷：家庭年收入門檻、餐飲物價，以及台積電帶來的改變與隱憂
01:24:51 旅遊路線與必吃清單

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中國古裝偶像劇在華語世界以外有觀眾嗎？

有的，而且人家可能追得比我們還認真。

誰能想到，Stella 在美國辦公室裡遇到的古偶追劇姐妹，是一位看了二十年亞洲劇的美國黑人女性。

這一期我們請來了 Stella 的同事 Sam。她是一位美國黑人女性，也是一位英文言情小說作者。她幾乎不看美國電視，從日本動畫、韓劇一路看到中劇，如今最愛的類型是古偶、仙俠和中式直式短劇。她知道《一念關山》，知道「白月光」「綠茶」「渣男」「吃瓜」，會看彈幕，會刷  MyDramaList，也會因為字幕太離譜而認真學中文。

我們本來想聊「一個美國人為什麼這麼愛看中劇」，結果越聊越發現，她看的不是一個單純的劇種，而是一整套海外觀眾進入亞洲流行文化的方式：平台、字幕、彈幕、演員八卦、短劇套路，還有那些一邊明知道很狗血、一邊還是停不下來的爽感。

聊到後來，話題也從古偶男主自然滑向了現實裡的親密關係。Sam 帶我們認識了 AMBW，也就是 Asian Men Black Women 社群。這裡有追劇帶來的幻想，也有非常現實的男女比例、種族偏好、家庭壓力和身分錯位。電視劇裡的完美男主，到了現實裡不一定存在；但一個人為什麼會被這樣的想像吸引，背後又藏著很多關於文化、審美和處境的問題。

時間軸：
00:00:00 Sam 登場：Stella 和 Sam 因為中劇成為同事裡的「劇友」
00:03:25 二十年的亞洲劇之路：從日本動畫、韓劇到長期沉迷中劇
00:06:02 學中文以後才發現：歷史劇不是學習現代中文的最佳教材
00:07:02 直式短劇的上頭機制：同樣的套路，為什麼還是停不下來
00:08:56 彈幕、YouTube 留言和海外觀眾的追劇社群
00:17:47 MyDramaList、海外平台和中劇字幕
00:21:38 「白月光」「渣男」和短劇套路：當語言學習和狗血劇情重疊
00:24:05 從演員吸引力聊到 AMBW：Asian Men Black Women 社群是什麼
00:30:15 幻想和現實的邊界：電視劇裡的亞洲男性，不等於現實裡的伴侶
00:34:38 黑人女性在約會市場裡的結構性處境，以及跨族裔約會的現實壓力
00:40:28 中劇在美國的變化、疫情後的中美關係，以及不同亞裔男性社群的差異
00:48:10 膚色、審美和刻板印象：從黑人社群到亞洲文化裡的「白」和「黑」
00:55:45 男演員妝造、AI 劇、審查繞行和直式短劇裡的欲望表達
01:09:04 把 AMBW 經歷寫進言情小說
01:14:44 真實對話比幻想更重要

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當人生重新開始不是一句口號，而是要考律師資格、開事務所、上法庭、面對客戶真實風險時，一位第一代移民女性如何在美國法律行業裡建立自己的專業位置？

這一集我們邀請到姜雪暉律師 Catherine Jiang。她本科讀物理，後來在英國讀發展經濟學博士，搬到美國後又進入 University of Arizona 讀 JD，之後創辦自己的律師事務所，執業領域包括人身傷害、移民、遺囑與信託等。這樣一條看起來跨度很大的路徑，背後並不是簡單的「熱愛學習」，而是第一代移民在不同階段面對生存、家庭、興趣和長期職業掌控感時，做出的一連串具體選擇。

我們從「為什麼又去讀法學院」聊起，也聊到美國 JD 的閱讀強度、律師資格考、法學院排名、非傳統學生的現實限制，以及一個帶著兩個孩子重新進入職業訓練系統的人，如何判斷什麼樣的職業值得投入。Catherine 提到，對她來說，美國社會的很多運作邏輯都藏在法律背後；學法律不只是換職業，也是一種理解社會的方式。

這集也有很多關於律師行業的具體細節：為什麼美國街頭有這麼多人身傷害律師廣告？人身傷害案件到底在處理什麼？一位新律師最早的客戶從哪裡來？networking 為什麼不是立刻換來案件來源的技巧，而是一種長期進入社會網絡、訓練自己理解不同人群的方式？對於華人、女性、英語非母語者來說，訴訟和談判裡的劣勢是真實存在的，但 Catherine 的回答不是「假裝沒有劣勢」，而是把戰場拉回法律、事實、證據和準備本身。

最後我們也聊到 AI 與法律服務。但她非常清楚地指出：AI 可以是工具，卻不是會為你承擔責任的律師。法律問題裡真正昂貴的，往往不是資訊本身，而是判斷、經驗、信任，以及有人願意為一個具體的人和具體後果負責。

時間軸
00:00:00 嘉賓介紹：姜雪暉律師 Catherine Jiang
00:03:39 英國博士和美國 JD 的不同挑戰
00:08:55 帶著兩個孩子重回學校
00:11:20 法學院排名重要嗎？
00:21:58 律師資格考、備考策略，以及從法學院到執業的最後一關
00:23:41 為什麼一畢業就自己開事務所：低起點、明確目標與早期客戶來源
00:31:44 networking 的真實作用：機會、prepared mind 與長期社會網絡
00:48:11 華人律師事務所如何服務不同族裔客戶：信任、軟技能與跨文化溝通
00:57:10 女性、少數族裔、非母語者在法庭和談判桌上的客觀劣勢
01:10:59 一般人用 AI 問法律問題的邊界
01:15:37 Legal AI 產品的現實限制
01:20:08 對未來的想像
01:21:24 分享一個簽證客戶的故事

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從副業收入超過正職，到真的離開全職工作，辛然這一年得到的不只是自由，也重新遇見了穩定、焦慮和自我要求。

這一集我們請老朋友辛然回到節目。上一次錄音時，他還在全職工作之外經營自己的 newsletter 和課程；一年後，他已經離職，成為 Design with AI 的 founder，在 Maven 上教產品設計師如何使用 AI，也持續寫同名 Substack。這個變化聽起來像一個典型的 solopreneur 故事，但真正聊起來，裡面沒有那麼多爽文式的確定感。它更像是一個人開始經營一人公司之後，每天在不安、自我懷疑和責任感裡，繼續把事情往前推。

我們從一個很現實的節點開始：當副業收入第一次超過正職，什麼時候才算是可以離職？全職工作提供的不只是薪水，還有保險、假期、身分感，以及一種不用每天證明自己的穩定。而自己做事帶來的自由，也很快會變成另一種責任：週末寫作、半夜醒來想 business、把原本的副業活成一個沒有 PTO 的主業。

作為 Design with AI 的創作者，辛然也分享了他對 AI 和產品設計的觀察。AI 工具確實能幫助設計師更快完成一些步驟，但它還遠不是一個可以從頭到尾接管設計工作的自動駕駛系統。真正困難的地方，往往不是某個按鈕怎麼用，而是設計師如何判斷問題、選擇工具、串起工作流程，並理解那些工具生成不了的 context 和 nuance。

這一集最後，我們也聊到更私人但很有共鳴的問題：敏感、自我懷疑、個人品牌，以及為什麼一個不太喜歡「爹味」表達的人，也能在專業內容創作裡做出自己的位置。對辛然來說，這一年也許還沒有抵達所謂理想生活，也不代表焦慮消失了；但至少有一件事是確定的：他在不安裡沒有停下來，也知道自己已經超越了過去的自己。

00:00:00 辛然回歸
00:02:22 如何介紹自己
00:04:41 副業起飛
00:06:36 決定離職
00:08:20 告訴父母
00:11:16 AI 課程能做多久
00:13:30 穩定與自由
00:19:41 Design with AI
00:23:34 個人品牌
00:28:29 一人公司的瓶頸
00:32:05 把複雜講簡單
00:39:17 AI 會取代設計師嗎
00:42:24 要不要追新工具
00:46:48 工具之外的工作流
00:51:52 AI 設計的邊界
00:56:14 訂閱與成本
01:01:24 Agentic 設計
01:06:59 理想生活近了嗎
01:09:39 敏感與鈍感
01:14:04 敏感不是焦慮
01:17:11 教課後的自我懷疑

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成為一名專利代理人需要什麼條件、專利的真正價值，以及為什麼保護自己的創作、理解作品的真實價值這麼重要。Gilles Kepnang 在美國專利商標局（USPTO）擔任審查員長達十年，現在是專注 AI 發明的專利代理人。他帶我們走過完整的專利申請流程、開源與專利策略的根本差異，以及工程師在保護自己程式時最常犯的錯。

🌐 About our guest: https://www.venable.com/professionals/k/gilles-kepnang

📅 Patent Bar on Demand PBOD Office Hours：https://calendly.com/mgillesraoul/pbod-office-hours

💼 Gilles Kepnang LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kepnanggilles/

時間軸

00:00:00 開場與嘉賓介紹

00:01:37 什麼是專利？

00:05:39 開源程式碼與專利保護的邊界

00:08:33 想把模型開源？那就不叫專利了

00:15:40 如何有意識地建立可獲利的專利策略

00:17:06 設計專利 vs. 實用專利

00:22:24 今天的 AI 專利長什麼樣？

00:23:50 AI 發明為什麼這麼難申請專利？

00:25:04 提示詞（Prompt）可以申請專利嗎？

00:29:26 AI 時代的開源未來

00:33:04 專利申請流程

00:36:04 USPTO 內幕

00:40:23 專利代理人 vs. 專利律師

00:44:50 USPTO 正在大量招募

00:46:10 下一波專利熱點

00:48:21 申請一個專利要多少錢？

00:50:22 Gilles 的背景

01:00:23 為什麼選擇專利職涯而非科技公司

01:06:57 專利代理人的一天

01:13:08 工作以外

01:19:15 Gilles 為未來專利代理人開設的培訓計畫

🎙️ 「StellaxAmy‧自定義」Podcast

每期邀請一位朋友，講述中文世界故事、華人故事。和我們一起傾聽自定義人生。

 

如果你喜歡本節目或希望與我們合作，Stella 和 Amy 現已開通 Buy Me a Coffee 會員支持：

☕️ 請我們喝杯咖啡  👩🏻‍🏫 找我們諮詢／創業陪跑

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30年前來到美國、20年前進入 Google，最後又從矽谷退休，Grace 的經歷讓我們看到：矽谷華人的職涯路徑變了，焦慮的內容變了，但女性在工作、家庭和自我之間要做的取捨，直到今天也沒有變得更輕鬆。

Grace 在美國生活了 30 多年，在科技業工作將近 30 年，也經歷過 Google 剛上市的時代。和今天相比，早一代矽谷華人的路更少也更直接：先留下來、先站穩腳步，再談發展；而今天的華人選擇更多，卻也更早面對職涯、家庭、育兒和 AI 帶來的不確定。

這一集我們從 Grace 的經歷聊起，也藉她的故事去看兩代矽谷華人的差別：從早年的移民與大公司機會，到今天的職涯選擇、育兒壓力，以及女性在職涯上升期與家庭責任之間反覆做出的取捨。

當工作不再是唯一答案，退休也未必代表真正輕鬆。技術在變，產業在變，但關於工作、家庭與自我價值的拉扯，似乎從來沒有真正變少。

時間軸
00:00:00 歡迎Grace
00:02:24 為什麼出國：從大學老師到赴美念書
00:06:11 第一份工作與身分壓力
00:07:26 從中部到矽谷：90年代的機會
00:09:44 2004年加入 Google
00:13:48 早期 Google 的工作氛圍
00:18:42 為什麼離開 Google：burn out、身體與家庭
00:21:36 做技術還是做管理
00:26:35 退休之後，人還想留下什麼
00:32:20 AI時代，孩子該學什麼
00:37:51 灣區華人父母的育兒壓力
00:42:09 成功父母會不會給孩子更多壓力
00:44:08 AI時代，怎麼培養孩子的學習能力

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