[今天跟你說再見](類似兩性+好書推薦)
閨蜜說她要放棄那個她喜歡很久的男人。
我感到有些驚訝,但另一方面,也替她感到欣慰。
我們先聊了聊為什麼她要放棄,再聊了聊從前他們曾經有過的美好回憶。他們之間,稱不上絕對的曖昧,但總有些令人難以忘懷的吉光片羽,所以即使這個男人似乎從來沒有要與閨蜜交往的意思,卻還能讓她想要繼續努力。
他不是爛人。跟活動爛人字典我本人曾經遇過的那些相比,閨蜜喜歡的這個男人真的正常、優秀太多了。
他們是在密室逃脫遊戲的網路同好社團認識的。閨蜜喜歡玩,無奈這個遊戲需要一定數量的人力,還有特定的時間場地需要配合,所以為了要能常常參加活動,閨蜜開始加入一些相關網路社團,也開始跟網友組團去遊戲。
一開始,他們只是純玩伴。但在幾次共同玩耍後發展成為真正生活中的朋友。閨蜜因為工作關係,常常需要去中部出差,剛好對方老家在中部,雖然在台北唸書工作多年,早已習慣台北生活,為了繼承家業,對方也已回家一段時間。知道閨蜜常去中部,便邀請她可以在出差時去住他家。
對方家在郊區,是一棟台式獨立透天厝,不過只有他一個人住,因為他的父母退休後在市區機能方便的地方買了一套新的房子,老家留給唯一的兒子。
他是個奇特的男人。長相端正,如果好好打扮起來會是很吸引人的那種類型,不過他卻不是很迷戀於和外在有關的事物,對於自己也幾乎可以說是不修邊幅。喜歡聰明、可以跟他針對某個議題爭論不休的女孩子,不需要漂亮,甚至不要太漂亮、太光鮮亮麗,那會讓他有壓力,不過氣質很重要,眼裡藏有祕密,永遠讓他猜不盡的那種最好。
傳聞他曾喜歡他們社團裡的一個年輕離婚媽媽,不過年輕媽媽似乎前段婚姻過於慘烈,又帶著一個年幼的孩子,暫時不想談感情,所以他們的關係也只停留在只聞樓梯響的階段,然後不了了之。
在北部、中部的來來回回當中(對方主要的朋友圈還是在台北,所以非常常上北部),閨蜜逐漸對這個對任何事物都有個人意見而且相當固執、享受寂寞卻朋友很多、做事認真但能讓他認真的事情很少的男人,產生男女之間的那種感覺。一旦發現自己喜歡上一個人,就跟在荒島上發現寶藏一樣,後來閨蜜與我聊天的話題,幾乎都纏繞著這個令她心富裕的秘密。
不過對方對她好是好,就算不在一起的大部分日子也會和她講電話聊天,卻從來不曾對她做過超出友誼份際的事,對她的種種行為即便再好,也都是能用友情解釋出來的那種範圍,偶爾還會把她當成小妹妹一樣老生常談。閨蜜不知道這樣算不算曖昧,但社團的人都看得出來他們走得很近,他從來也不避忌什麼,甚至還會自己開他們之間的玩笑。
然後閨蜜便忍不住告白了。
他說了他現在沒有交女朋友的打算,也沒有喜歡的人,他很喜歡自己現在的生活,也能繼續和她做朋友,不會因為她的告白而壞了關係。即使明顯被打槍,但在閨蜜隧道效應的眼裡,這不是結束,而是另一個她必須更努力的開始,所以他們這段有些變質的友情,也就這麼持續下去。
「可是他最近實在是越來越冷淡了,雖然我要去住他家他還是都說可以,我打給他也是會陪我聊天,可是他講話越來越機掰,也不太會好好跟我聊了,常常開幾個玩笑就想掛電話,」閨蜜在電話那頭抱怨著:「而且,我聽說,他好像有喜歡的人了。」
「是之前那個離婚媽媽嗎?」我問。
「不是,是一個新加入的女生。聽說最近他回台北都有跟她單獨出去。」閨蜜說完這段話後開始嘶吼,似要宣洩心中鬱悶。我聽著雖然哈哈大笑,卻也有種長久不見的寂寞突然迎面而來,我還來不及閃避,就被發現,然後與那段回憶正面交鋒。
我單身很久了,三年、四年數不清的那種久。不過所謂單身也僅是代表我沒有穩定公開交往的對象,沒有要人口頭承諾,期望公眾眼光的壓力能維繫固定關係。檯面下偶爾還是會出現一些「似有」交往之實的暗潮洶湧,讓我詐胡一炮三響。
單身最棒的地方,就是每一個陌生人、每一個眼神,都是一種可能、一種要不要止乎於禮看你的調情、繼不繼續都行的隨興;有其利必有其弊,這也是單身最討厭的地方,流連在一段又一段無法加溫的熟悉,嘗試著新鮮的同時也是在嘗試著拒絕,被子還沒捂熱就天亮該回家了。
很多人會說我交不到男朋友一定是因為我眼光太高了,我只能說「眼光」這件事至今沒有任何有效的實驗可以量化誰高誰低,就算有,我交過的爛人數量也遠遠可以拉低我的眼光平均值;更甚者,我沒有跟誰抱怨過我空虛寂寞覺得冷,我眼光再高也是高一個閉門造車,究竟礙著誰了?
不過,我確實曾經遇過一個把我所有標準提高的男人,是他讓我知道,原來戀愛談不好,真的是自己不夠好,給我當頭棒喝,如果我再這樣下去,只會永遠與他失之交臂,遇到比他更好的也把握不了。
他是朋友的朋友的朋友的朋友,關係遙遠到像在星巴克大桌上一起坐下的有緣人,在一個我偶然亂入的酒局中初次見面。我是一個很能在酒局中帶動氣氛的人,那日陽盛陰衰,女孩子們又都屬於比較清高自恃的那種,唱的都是展現歌喉的傷心情歌,也不太願意與人互動,朋友就急忙找了我來幫忙暖暖場子。
「她是莎拉,她單身喔!」朋友如此介紹我。
「喝酒贏我就給你電話喔。」我隨之附和。
而他靦腆笑了,嘴角的弧度單純得和他粗曠的外表南轅北轍,我向來喜歡書生型白淨的男生,卻也一時有點著迷於他那朵不搭嘎的微笑。
但他依舊不是我的菜。
接下來的時間我流連在各個男子之間,交換給出的電話至少四、五個,可以是基於社交禮貌,也可以是基於我喜歡受人青睞所以裝作水性楊花,反正酒喝完之後,這些荒誕也會隨著陽光蒸發,我分得清楚娛樂與現實的疆界就好。
但在酒局結束,他卻如黑馬般突出了我的疆界,主動表示要送我回家。
我一開始不願意,但想了想也是挺省錢的,遂答應了,和他上了一部計程車。車上,他不多話,而且緊緊依附車門而坐,不願身體與我有半分親暱。這個男人真的想送我回家嗎?看著他收緊的胸膛我不禁在心中疑惑,卻也挑起了我的玩心,借著酒意蘊釀一些曖昧話語。
「你送我回家是因為你喜歡我嗎?」我幾乎就是這麼直白問了。
「怕妳危險啊。」他卻不正面回應。
「我可以叫車很安全啊。」
「時間很晚了還是有人陪比較好。」
「我們兩家不順路耶,還是我先送你回家?」
「沒關係幾百塊而已。」
「那你今晚玩得開心嗎。」
「開心啊。」
「可是你都很安靜耶。」我質疑。
「我喝酒就是這樣。」
「那你有喜歡哪個女生嗎?」
「沒有啊。」他的聲音微微高聳了一些。
「那你喜歡我嗎?」問話間,我一手拍上他僵硬的大腿。
「⋯⋯。」他居然不回答了。
但我大約也知道答案是什麼了,所以假裝沒事繼續與他聊些正常的話題:職業啊、學校啊、兄弟姐妹啊、興趣啊、對某種產業的看法啊。
下車之前,我和他交換了通訊軟體的帳號,然後上樓洗完澡之後,再傳了個:「晚安,謝謝你送我回家。」這種客套的曖昧給他,不出我所料,他也馬上回了:「晚安。」給我,似乎一直在等待回傳的一刻。我對著手機螢幕輕蔑一笑,明白睡醒之後他就會傳早安給我,然後問我頭痛不痛、身體有沒有不舒服、要不要一起吃午餐、妳要上班嗎、妳在幹嘛⋯⋯。
沒想到,我心中的劇本卻沒有如期上演,他消失在那晚的夜色中之後,我的手機就再也沒有為他亮過一下。
我為自己的魅力失色感到訝異,不過他畢竟不是我的菜,所以也不覺得可惜什麼,就當我終究是抵抗不了地心引力,贏不了那些滑嫩嫩的妹子。
然後下一週,我又被邀請至另一個酒局,湊巧在與上週同一個地點舉行。結束之後,我才要走向計程車,就突然發覺我為什麼要自己花這個錢呢?然後拿出手機,發了訊息過去:「可以送我回家嗎?」發給那個一整個禮拜不見蹤影、故意把對我的喜歡蒸發的男人。
他出現了,依舊緊緊貼合車門而坐,但他的紳士卻拉緊我的心,不由自主朝他靠近。
那晚我拘謹多了,雖然仍是稍有酒意的姿態,卻也有點明白了他似乎不是我平時在酒局中會遇見的那種男人,能吃的豆腐絕對不會少拿一塊。我當天背的包包很小,但出門之際仍帶了一本書在捷運上看,包包放不下,移動時只能一直拿在手上。
「妳還帶書啊?」他有些訝異。
「出來喝酒不能看書嗎?」我回,音調盡是驕氣。
除了因為我不滑手機所以出門必帶書防無聊以外,每每在這種與書卷無關的聚會中,眾人若是看見我帶了一本書出現,通常都會對我多出一絲刮目相看。儘管喝醉酒之後大家都是一樣的,但酒醉之前的錨定效應,往往令人對我印象深刻,頗有良家婦女之感,算是我在燈紅酒綠之中,維持一涓不同流合污的清新的小密技。
「Diversity。」他卻突然說了這個英文單字,我一時不明白他的意思,蛤了一聲,他又接著解釋:「Diversity,差異性,妳,就是這樣。」
「是說我是差異性很高的人嗎?又喝酒又看書的。」我問。
「嗯,很吸引人。」他答。
「你也是。」我又道,但他又不說話了。
這趟結束後的流程和上次基本一樣,不同的是,第二天他開始傳訊息給我,然後開始不只送喝酒的我回家,也接送上下班的我。
曖昧中的男女大概就那樣,傳傳訊息、一起吃飯、有意無意將彼此介紹給朋友。奇特的是,在我十八歲成年以來,還從未碰過像他這樣保持距離的男人,幫我開路、開車門、開飲料,逗我開心、逗我笑,卻幾乎不曾主動觸摸我。
有一次,他開車來送我上班,由於稍早之前他先去外縣市找客戶,時值上下班時間,高速公路有點塞車,所以接到我時已經有點晚了。當我們進入泰山收費站的車陣時,我的心不禁有些焦急起來。剛好,他喜歡聽那種很吵的重金屬搖滾樂,而車上正放著。我稍快的心跳再配上這節奏,簡直相乘我的躁動到不行。
「可不可以不要聽這個?」我轉頭問他,而他正開心地跟著音樂搖頭晃腦。
他有些茫然地看著我,旋即把手機朝我遞來:「那妳自己選。」
我從他的音樂播放程式裡下載了自己喜歡的中文流行歌,當音樂從車上音響流洩出來,我小小聲的跟著哼唱。
「唱大聲一點啊,我准妳在我車上開演唱會。」他饒富興味地看著我小小開闔的唇瓣道。
「唱就唱啊,誰怕誰。」說完我就開始放聲大唱,但不是認真的那種,而是刻意搞笑的那種。然而,唱到副歌時,他也加入了我的歌聲。一開始都不是認真的,後來卻和我一起好好唱完了整首。
塞車的高速公路突然讓人心不壅擠了,我們一首又一首唱著,我覺得就算遲到也無所謂。最後,我們及時趕到,下車前,我刻意拿著自己的旅行袋在他面前晃了晃,背帶上頭繫著我友航的朋友替我去德國買的飛行標示吊牌,紅色的布面上繡著:kiss me before flight。
他當然沒有吻我,只是和我道別要我小心。我離開了他的視線,卻明白自己是再也無法離開了。
還有一次,我又要他來接去喝酒的我回家,無奈那次我喝得太醉,他只好先帶我回他的住處,打算讓我先稍事休息,清醒後再送我回去。一到他家,他就拿了一套乾淨寬鬆的衣褲讓我換上,並好生伺候我到他的床上休息,自己則遠遠地躺在另外一側。
我故意翻了個身,翻到他那側,然後依偎在他身上,他才抱起我,與我相擁而眠,不過雙手非常安分,連我的奶都不敢掐一下。我會知道這些,是因為我是裝醉的,目的就是想讓他帶我回去,生米煮成熟飯,卻聰明反被聰明誤,整晚晾著我的情慾之火映照他聖潔的光輝。
一個月後,我有些焦急了,覺得都這麼進入彼此生活了,為何還不問我要不要當他的女朋友,所以,我如閨蜜一般,自己告白了。
「對不起,我覺得我還沒準備好。」這是他給我的答案,眼裡有著深深的愧疚。
「可是我真的很喜歡你耶!」我急著回道,聲音都高昂起來。
「我們還是可以跟以前一樣⋯⋯」他話沒說完,我就因為覺得過於丟臉,轉身就走,他還在我身後接著道:「我送妳回家啊⋯⋯」但我走遠了,還任性地以為他會追來,不過沒有。
這是我認識他以來第一次和他見面卻沒他送。
後來一切就變得很奇怪了。我再也無法自然地和他說話,他所有的回覆在有心的我眼中都顯得力有不逮。然後他再也沒有主動約我見面,雖然我約他他還是會出來,可是我們之間不再有奇妙的感覺、不再有Diversity,只有我無以宣洩的強烈悸動,一次一次,逼得我、逼得他,無法靠近。
我的左耳接收著閨蜜澎湃的思緒,和那個粗獷男人的一切卻像電影,同步在我腦海上映。我突然明白了我們其實踢到了同一塊鐵板,一塊名為「我明明是好女孩為什麼遇到好男人還是無法被愛」的鐵板。這塊鐵板比起壞男人的那塊都要堅硬,因為這實實在在證明了我再也無法將自己的軟弱與失敗建築在誰的惡劣身上,當一個真正好的人出現,我依舊卑微。
他是我愛過最短暫的人,卻是我思念最綿長的人。可以說我的單身之久有百分之五十要算在他身上,因為我總會不由自主地拿經過的所有人與他比較。張愛玲曾寫道:「通往女人心的路,是陰道。」可是這個不上我的男人不曾提著劍撕裂我,我沒有明顯的傷口,也就找不到恨他的理由。結果他留在我心裡比起那些上過我的男人還要更久更久。
我無意冒犯張愛玲,但經過了他和煦的溫柔,我想沒有一種愛情可以這樣純粹得令人刻骨銘心。
我們就這樣漸行漸遠,從高速公路KTV回復成朋友的朋友的朋友的朋友,我們的朋友都還是朋友,只有我們什麼都不是了。那些曾經一起唱過的歌、一起走過的路,都像未拆封的保險套,留不住相愛的證據。
一開始,我無法接受自己就這樣出局了,畢竟人人都說我好,我也明白自己有多少優點,雖然有時有些脫序放縱,但那也只是獨立事件,偶一為之,應該不減損我的美好分毫;況且,人都有缺點,我想我的「好」還是多過我的「不夠好」吧。但隨著時間的推移,在我賭氣不主動和他聯絡過後,他也不再出現;朋友口中的那個「下一個更好」也在茫茫人海中遍尋不著,我才開始有些醒悟,也許問題真的出在我自己身上,我的不幸於任何人都無關。
所以,我逼著自己開始一段潛心修養成為真正「好女孩」的修行。我看了許多書,有關戀愛技巧的、吸引力法則的、心理學的、探索生命真諦的,並以此為本,重新建立自己的生活。我幾乎拒絕所有不必要的酒局(就是找我去炒熱氣氛的那種),讓自己清醒地面對所有寂寞侵襲; 我重新安排自己所有假日,不再受制於有沒有人約,而是逼自己有意識地使用自己的時間;我盡可能將自己浸泡在所有我認為真正對我有幫助的事物,比如修復與家人的關係、定期與真正想維繫一輩子友情的朋友聚會、學習語言、運動;留心自己的所作所為是否說到做到;忍住自己想講人八卦消遣的衝動;不抱怨任何事情;盡可能讓從自己出發事物、言語都是正向的。
剛開始很痛苦,因為馬的老娘失戀心情已經夠糟了,還要做這麼多事來填滿空虛,許多還是完全違反我本性的。光是安排時間這件事就讓我深受打擊,因為我是眾所週知的遲到大王,自己也非常依賴在這個有些恥辱的舒適圈裡,但我想當一個說到做到的人,我不想再讓任何人失望,尤其是讓自己失望,所以我必須奮起抵抗;不講人壞話及抱怨也是超級困難,因為我發現這基本上是我們和人談話的中心主題,不再八卦及抱怨然後再互相安慰以後,我一時之間還真的不知道要跟朋友聊什麼,只好傾聽(但常常也是覺得別人好無聊喔)。後來才發現原來除了抱怨及八卦以外無話可講是因為自已的修養不夠、懂的事情不夠多,當然無法與人愉快的談天說地。
我拿出對待客人那套來對待家人,竟發覺若對象是自己真正熟悉的人之後一切比登天還難,因為我似乎沒有空間可以宣洩自己。但這其中的玄妙之處在於,客人無論如何都會客訴你,可是家人不會;你曾經以為自己虛偽、自己好累,但當對內對外都做到一致之後,即使是裝出來的也成為真誠的樣子,然後更能清楚的分別什麼是自己真正想成為的樣子。
然後我便這麼單身下來,也不再終日惶惶不安等著誰來愛,安住在這個新的「我」裡,不再需要誰來證明什麼。我可以一個人做幾乎所有事情、常常跟自己聊天、思辨事情。當我能夠良好的掌控自己也允許自己有些還是很爛的地方以後(我還是滿常遲到的、再怎麼減肥腿都一樣粗),我知道這是生為人的自然與獨特,我本來就不完美,但也是這種不完美讓我更可愛,我該喜歡這種差異性,真正的Diversity,不是出門喝酒帶一本書試圖營造良好印象、不是假裝喝醉要人跟我上床。
我不諱言自己還是會有感到寂寞的時候,甚至一開始我在做這些努力的時候,心裡想著的還是那個粗獷的男人,想著有一天他會看見更好的我而回來,所以才有辦法這麼努力。甚至在每趟飛行,有時我要為學妹清點販售免稅品的現金袋,清點無誤必須簽名以示負責,我還會自以為是的用英文拼音簽上那個男人的姓氏,當作是一種吸引力法則的實踐。
但當我漸漸朝自己理想中的樣子越來越靠近以後,我發覺我也離他越來越遠了。我不再一直想著他、不再寫他的名字,大量的閱讀及深切的體驗人世(傾聽,盡量不抱怨、不八卦、對身邊的人要比對客人還好、認真和自己相處),讓我發現,也許我愛的從來不是他,而是自己的想像;我從來都不了解自己,才會誤以為一段美好的愛情是拯救自己的唯一解答。
以理性的角度來說,我跟他僅相處短短一個月,雖然他從未對我做過踰矩的事,但這樣的時間跨度其實不足以完全了解一個人的。我們跟自己相處了一輩子都不見得了解自己,更何況是這樣的萍水相逢。也許我們真的在一起過後會發現原來我們很不適合、也許他不上我純粹是因為他的老二很小⋯⋯。不論如何,我們都不該為了從未發生的事情下註解,不論是下過於可怕的亦或是過於美好的。淨空自己的想像,好好體會觸目所及的每一瞬間才是最好的活著的方法。
以感性的角度來說,我和他曾經有過的那些火花、那些不言而喻的心有靈犀,是真正天時地利人和下的贈禮。人跟人之間有這樣的感覺,的確像是魔法一般,也是身為人類最珍貴的一部份。即使他其實是個連續殺人犯,他的床底下還藏著屍體一具,我也該感謝他沒殺我或要我幫他棄屍,而是實實在在地在和我在一起的每分每秒對我好,讓我體驗這種不可思議的情感。
「如果現在給妳一個按鈕,妳一按下去就能回到妳和妳喜歡的人最好的時候,妳會不會按?」聽完閨蜜的嘶吼,我問電話那頭的她。
「我當然按啊,這是我現在最想要的。」閨蜜毫不猶豫就回答。
「可是如果是現在的我,我不會按,因為我知道就算回到過去了,我如果還是沒有改變,我跟這個人還是會走向一樣的結局。」我回:「而且,我現在真的過得太好了,我很喜歡現在的自己,所以我不想要跟以前的自己交換。」
閨蜜在電話那頭默然。我知道她的沈默代表她不喜歡現在的自己,只想要有可能被喜歡的人喜歡的自己。
「也許我們的人生就是需要遇到一個真正的好人,而且必須失去他,我們才會學會怎麼讓自己變得更好、讓自己不再有機會失去。就像掉在地上的冰淇淋總是比較好吃,下次我會知道怎麼做才不會掉下來。」我又道。
其實我在寫這篇文章之前掙扎了很久,我雖然樂於將自己的過往寫出來和大家分享,但除了他之外,其他人都曾經做過對不起我的事,我可以卑鄙地活在被害者情結裡,高舉著女性主義的旗幟,保護自己的尊嚴不損傷絲毫,還能和其他被害者們互相舔舐傷口;只有他,什麼都好,就只是不夠喜歡我而已。如果要寫他,我就必須老老實實雙膝下跪承認自己的確很差勁,不如自己一向宣稱的那麼美好。
很能在酒局中帶動氣氛又怎麼樣、當小三當到搶贏正宮又如何、性觀念開放不是男朋友也可以上床然後呢?這些都只是插科打諢的把戲,企圖博取人們欽慕的眼光,我的內裡依舊很空,因為我真真不曾為自己努力什麼,我所努力的方向都是要人愛我而已。當失去目光支架,我便傾圮,什麼都不是。
有沒有可能,在沒有任何人的注視下,我依然做著一些事情,而且能真誠地為自己感到驕傲;可不可以,沒有任何人愛我也無所謂,我依舊付出,而且毫不保留。
在這條努力接近他的旅程中,我雖然離他的城堡越來越遠,可是我也終於拯救了自己,不再自戀的認為自己是世界上最美的公主,沒有人不該愛我;更精確地來說,我的確是世界上最美的公主,可同時也是最英勇的王子,我劈荊斬棘,為自己開出一條道路。而我的美好,風知道、樹知道、小鳥知道、倒映在清澈的湖水中的那個人知道就好。
如果有一天,有人也在這條努力的路上,偶然與我相逢,那便是天賜的良緣,我想我也不會再推拒什麼。
事過境遷,我不知道那個男人現在過得好不好、不知道小小的我有沒有在他心底留下一點什麼、不知道他當初究竟愛我什麼、又是為了什麼不再愛我。可是關於他的一切都不再重要,我長大了,終於可以好好跟你說再見了。
在冒險的旅程上你需要一些能量,以下是我認為對我很有幫助的幾本書籍,希望也能幫助所有感到無助的你們:
戀愛技巧類:
一、真愛是屬於誘惑者的(以非常理性科學的角度解釋誘惑這件事,如果只想看一本看這本就好)
二、三十一個戀愛必勝守則(很老套的女生必須處於被動的方法,可是對心很慌亂什麼都想衝的人是良解,因為戀愛高手不管是靜是動都令人心動,想成為高手請拿出指考精神拼第一本書)
三、日本貴婦親授嫁入豪門的五堂課、日本貴婦教你七十五天嫁入豪門(是上下兩集,我都看了,內容大同小異,沒什麼技巧但挺勵志的,我雖然還沒嫁入豪門但也有些富可敵國的人愛我了,可能有點關聯)
四、銀座紅牌馭男術(看完以後覺得男人真的有那麼膚淺嗎)
五、七週遇見對的人:發現真愛的吸引力法則召喚幸福的四十九堂練習(裡面有些很玄乎的練習要妳照著做,我做了一些我覺得比較實際的,但主要是他每堂課的心理解析很深得我心,很療癒的一本書)
心靈成長類:
一、不反應的練習(發覺百分之九十九的煩惱真的都是自己想像出來的)
二、不乖——比標準答案更重要的事(侯文詠的書一向都能讓我獲得許多能量)
三、我在雨中等你(美國小說,用一隻狗為主角敘事自己與主人發生的事情,不論狗到底對人類有沒有這層心思,但這其實是我們對任何深愛的人,甚至是對自己的心情)
四、品味唐詩(雖然是蔣勳老師國文課,但跟著唐詩看大唐盛世,看那些詩人的宇宙觀,頓時發覺自己渺小,心靈也被洗滌了)
五、當呼吸化為空氣(一個將死的醫生回顧自己的行醫路及在生命的最後做出的選擇,能讓人明白在死亡面前我們都很微不足道,但在這麼可怕的事情之前還能做出怎樣的事情使我們偉大)
六、我們可以看見幸福(法國小說,故事主角是車子的保險理賠評估專員,發生在他身上的任何事件、任何生命他都用一個數字衡量價錢,會覺得可笑可是我們真的就是這麼可笑)
七、書店的黛安娜(日本小說,我們都是一部份的看似叛逆卻柔弱的黛安娜,也是一部分看似完美卻渴望突破的彩子,看著這兩個不同角色的心路歷程,卻都能找到惺惺相惜的自己)
八、永遠的杏仁樹(雖然是以以巴戰爭為出發點所撰寫的虛擬故事,可是我們永遠需要看看這些可能真實上演的不幸,來提醒自己什麼都能過去)
心理學類:
一、恆毅力(研究告訴你怎樣的人付出怎樣的努力才會成功)
二、象與騎象人(關於快樂的心理學研究,有點硬可是看完受惠良多)
三、康乃爾最經典的思考邏輯課(看完才明白人類的心理機制有其盲點,應該反向思考所有事情,會有更趨近正確的觀點)
四、被討厭的勇氣藍本、紅本(不用多做介紹的一套書了。但阿德勒心理學的確讓我了解我們其實無法怎樣責怪過去、責怪他人的錯誤。所有事情每一秒鐘都可以從自己開始重新設定)
看完戀愛技巧類的書以後,會發覺要是沒有強大的心靈,根本無法做出那些書上指示的事情,所以需要靠心靈滋養的書培養;培養了一些心智以後,又會想更深刻了解心理機制。只能說這世上沒有什麼事是一蹴可幾的,要想成為強大的人,就必須努力在各個面向下功夫。但一旦開始了,就會發現這段路也沒那麼難。更可怕的是從來都不肯努力,還愚蠢地以為會船到橋頭自然直,其實只是不甘不願地妥協而已。
我曾經想靠酒精、年輕、性關係去綁住一個男人,做盡了所有依然誰都留不住,而且覺得自己既卑賤又沒價值;如今我很少喝酒也不再年輕,更是幾乎沒有和人發生性關係(是幾乎沒有不是完全沒有),可是我不曾覺得自己的生命如此充沛、充滿希望,即便依然沒有與我相愛的人。
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近日,我與阿萊克斯·彭特蘭教授(Alex Pentland)展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。
《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特(Will Knight)主持了這場對話。
阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院,為全球大資料權威專家之一,現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授,擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜,曾參與創建MIT媒體實驗室,是全球被引述次數最多的計算科學家之一。
對話金句:
李開復:
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中,這種價值的產生極其迅速,只需要幾個月,甚至短短幾周。
未來突破很難預測,對奇點、超級智慧的爭辯,在我看來都過於樂觀了。
小型AI公司與巨頭競爭,我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域,為某個針對性產業創造價值,不要與巨頭核心業務正面硬碰。
阿萊克斯·彭特蘭:
AI絕非試圖取代人類,而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作,讓人們更好的進行社交和連接彼此。
最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI,因為大多數人是墨守成規的。
人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力,但是這個過程會非常漫長,可能需要上百年或更久。
我在對話中表示,當我們試圖解決AI問題時,應該用技術來解決技術的問題,可以尋求與監管部門協作,而不只是丟給他們,“新技術會衍生新的問題,我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案,就像電腦病毒剛出現時,殺毒軟體隨之誕生。”
彭特蘭教授認為,人工智慧的核心,是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家,連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準,就像TCP/IP互聯網協定那樣,避免AI冷戰。” 我們都贊同,AI發展從來不是單打獨鬥,跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇(MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動,主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。
麻省理工學院中國創新與創業論壇(MIT-CHIEF)由麻省理工學院的中國留學生創立,至今已有十年,是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者,共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。
以下是我們對話的核心內容,由我的同事整理、分享給大家:
Part I 主題演講
▌李開復:各方應協作,讓AI 更務實
非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請,對於人工智慧的看法,這次我主要想講四點。
第一點是我書裡的主題,人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段,從應用落地層面來說,正迎來了AI發展最大的機遇。
很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局,從視覺、語言、觸覺和其他感知技術,到自動化機器人、無人駕駛等,對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性,但我預測未來的格局會非常龐大,依據統計,各行各業採用AI的程度目前不到5%,AI應用的中長期增長曲線相當可期。
第二點是我很欣喜看到的一點,AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多,更多的AI公司湧現出來。
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中,創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。
作為AI投資人,我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向,就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的,通常只需要幾個月,甚至短短幾周就能看到成果。
現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數,仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說,它們需要的是高度定制化的方案,而非通用型AI方案,所以融合的過程中,不可避免會遇到不少挑戰和痛點。
第三,我早年做過很多科研工作,很高興能看到關於系統一和系統二(System One, System Two)的討論,我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二,即從識別、決策、優化等能力,升級到感知、認知等進階智慧的能力。
有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧,其中一個流派主張回歸經典的AI理念,甚至重新構建嶄新的模型結構,在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。
回看人工智慧過去60多年的歷程,最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路(CNN)帶來的喜人成績,還有預訓練自然語言處理模型(Pre-Trained Models for Natural Language Processing)的廣泛運用。
預訓練模型與人類語言學習的模式類似,不管是英語還是中文,在習得這些語言之後,再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中,這種模式比我們想像得還要強大,就像阿爾法圍棋(AlphaGo)一樣。
最後一點我想說的是,如何讓AI變得更務實。
AI有很多問題,例如隱私、資料安全、治理和監管,在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時,有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法,其實不然,我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力?
就像電腦病毒剛出現時,殺毒軟體隨之誕生;面對千年蟲難題時,也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術,應對DeepFake深度換臉程式的挑戰;或者通過聯邦學習技術,在保證資料私密性的同時,滿足深度學習訓練需求。
作為握有技術能力的群體,我們需要與監管部門一起協作,而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力,我們可以讓AI的應用變得更有深度,更加務實,更高效地克服現在面臨的種種問題。
▌阿萊克斯·彭特蘭:國家間應建立互通標準,避免“AI冷戰”
我對當前的深度學習技術不太樂觀。
最為主要原因是,深度學習不僅需要龐大的資料來源,而且要求這些資料長時間恒定不變,以保證模型訓練結果的可靠性,例如人類的面容、語言,就是相對穩定不變的資料來源。
但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時,出現了倉庫貨物緊缺,不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰,就是因為快速變化的疫情,和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。
另外,我想談談如何通過聯邦學習,促進資料的流通。
大多數公司沒有足夠豐富的資料,需要聯合不同的資料來源。基於這種需求,出現了很多新商業模式,比如“資料經紀人”——他們不出售資料,而是把資料借出去,作特定需求的使用。
“資料經紀人”業務湧現了很多,他們促進了資料的流通,也加強了資料的隱私性。因此,像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合,有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。
聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設,為資料應用和深度學習提供基礎環境,比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗,新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統,來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗,涉及不同資料的互通性和連貫性問題。
我們仍在研究如何用儘量少的資料,實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料,這些資料能使AI應對迅速變化的情況,並及時做出調整。
我們打算將AI與其他基礎科學結合,例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料,可能會比深度學習更加強大。
除此之外,我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益,這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。
另一方面,我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作,找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。
我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策,也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率,比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。
基於我們已有的多中繼資料庫,現在可以利用AI實現全新的資料優化方式,將貧困、不平等這種之前無法量化的指標,通過可量化的指標進行評估。
同時,要真正實現這個目標,我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準,國家之間就不會相互信任去合作,就可能出現AI冷戰。
因此我們需要找到促進合作的方式,就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的,新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統,將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。
Part II 對話
▌ 美國線上教育發展難度更大,只在ZOOM上講課是不夠的
Q1:疫情加速了行業的改變,遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展,這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談,目前看好AI在哪些領域應用的未來前景?
李開復:疫情的確對整個社會產生了實質性的影響,人們行為習慣發生了很多改變,更願意接受線上學習和工作了。
這種新的行為習慣產生了大量資料流程,為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料,可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究,因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。
AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務,例如批改作業,讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上,能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性,比如設置卡通版AI虛擬老師,讓課程充滿趣味性。
在中國,有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速,像創新工場投資的VIPKID,讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前,中國的線上教育已經擴展到了更多科目,包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。
相比之下,美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的,好的線上教育必須要有好的內容。
▌AI核心是增強人際互聯,應注重文化多樣性
阿萊克斯·彭特蘭:李開復博士提到的教育案例,我不是很認同。
MIT大約20年前就在教育中使用AI,重點根本不是內容,我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。
AI絕非試圖取代人類的作用,我們更強調用AI增強人與人之間的互動,讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術,不是要取代你,而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人,讓你更容易的獲取資訊,並進行創新。
我們可以利用資料激發更強的創新力,培養領導力。只有基於這樣的宗旨,才能促進更有創造力的教育和學習,這比關注教育內容本身重要得多。
在加拿大,有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI,比如水管工,教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識,而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。
我們之前在中國調研了3000多個孵化器,發現創業公司成功的要素裡,第一個是文化多樣性,也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性,他們能否發揮自己所長,並很好地進行團隊合作。
1956年,馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解,不應該只停留在“人工”層面,而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作,我把它叫做延伸智能(Extended Intelligence)。這也是我想強調的,人工智慧這個名詞有一定的偶然性,但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。
▌AI未來突破難預測,奇點、超級智慧過於樂觀
Q2:未來十年AI有沒有可能取得重要突破?比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼?
李開復:過去60多年來,深度學習是唯一的重大突破。在這之後,卷積神經網路(CNN)和GPT-3等都算是重要的改善,我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。
對科學家來說,他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易,只要有大量的資料,就可以從實驗室進入到行業應用,CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。
我是務實派的,雖然持有樂觀態度,但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測,對奇點(Singularity)的爭辯,甚至預測超級智慧的出現,在我看來都過於樂觀了。
阿萊克斯·彭特蘭:我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋,包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等,是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論,並進行實踐。
從務實的角度來說,我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言,我們有這麼多醫院,在新冠疫情期間做了很多的實驗,為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢?
儘管資料有不相容的地方,但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來,我們對資料的需求也許會越來越少,外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料,因為他們對規則已經瞭若指掌了。
▌不要墨守成規,要跨領域、跨學科應對挑戰
Q3:人工智慧會有什關鍵挑戰?對於想從事這個行業的人,有什麼是需要瞭解的關鍵點?
李開復:首先,大背景在改變,新科技層出不窮,我們每年都需要學習新的東西。
其次,人工智慧可能引起各種問題,包括偏見、歧視、倫理道德等,是否危害人類的身體健康,無人駕駛技術該何去何從等等。
第三,人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校,能夠把AI教育擴展到各個學科,讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。
阿萊克斯·彭特蘭:是的,我朋友做過一個有關電的趣味類比,電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候,並沒有發揮出多大的作用,因為大家並不知道如何改造生產流程。
AI在一些領域發揮的作用是顯著的,但應用到其他領域時,就需要改造流程。很多情況下,最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI,因為大多數人是墨守成規的。
而有意思的是,就像李博士提到的,像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。
比如,我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話,大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題,不能只是工程師或者社會科學從業者們在做,經濟學家,政治家等等都必須參與進來緊密合作。
隨著AI的應用領域越來越廣,除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則,還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。
▌雖然大公司實力不容小覷,但依舊對小公司抱有期待
Q4:AI研究會消耗大量的資源,我們是否應該將資源往學術界平衡?現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎?
李開復:就人才而言,現在已經有重新平衡的跡象了。
過去,頂尖大學的學者基於待遇和種種考量,不少選擇去企業界工作。而近期,曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。
但像GPT-3這樣的技術,仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練,就要花費460萬美金,只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。
我觀察到,近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建,為了解決特定問題而生,並非紙上談兵做突破性科研,切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。
例如,為製造業進行AI賦能,不是一件輕鬆的事,需要去工廠實地勘查,瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易,不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果,就會給產業界帶來革命性的影響。所以,雖然大公司的實力不容小覷,但我依舊對小公司抱有期待。
阿萊克斯·彭特蘭:大學和公司是一種融合的關係,不僅體現在人才流動上,也會進行資訊資源分享,彼此是整體性的合作態勢。
當然這也不是絕對,產業界的保密需求還是存在的,只是從學校的出發點來說,我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果,並與企業合作,形成標準化平臺。
▌人工智慧取代人類需要上百年或更久
Q5:兩位認為什麼是AI不能取代的?
李開復:一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力,瞭解自己知道什麼不知道什麼,這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心,人類之間的信任、友誼,自我認知、意識等。
阿萊克斯·彭特蘭:人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力,但是這個過程會非常漫長,可能需要上百年或更久。
▌AI創業建議I:找到小切入點,不要與巨頭正面硬碰
Q6:李博士提到了AI在小企業中的運用,可否再舉例說明是如何運用的?
李開復:這個問題分兩部分:一個是小型AI公司與巨頭競爭,我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域,為某個針對性產業創造價值,並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。
對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司,需要確保有足夠的資料,以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型,並且有願意變革的開放性公司文化。
所以,早期應用AI的公司可能規模較大,因為他們有足夠大的資料,和可相容變革的商業模型。每個例子都不同,不是任何一家公司都要應用AI。
阿萊克斯·彭特蘭:如果我們放寬AI的定義,或許水管工、合同工都有資料,通過一些簡單的分析、整合,AI也可以在很大程度上改進他們的工作。
這些都是很小的切入點,基於簡單的AI分析、機器學習,依舊可以產生巨大的潛力。
▌ AI創業建議II:知曉技術,同時理解商業
Q7:兩位再分享一下最後的建議?
李開復:我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代,我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地,而不僅僅鑽研技術本身。
阿萊克斯·彭特蘭:不要太較真於深度學習或者冗長的演算法,一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身,要明白資料類型、形態和規律,關注商業流程。
感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。
感謝對方接受邀請中文 在 半路出家軟體工程師在矽谷 Facebook 八卦
最有效得到面試的方式- 內部推薦: 尋找內推資源 & 歹晚郎互助網絡
部落格讀者時常問我找工作的問題, 軟體工程師的精神就是如果你需要重複做同樣的事情第二次以上,你應該就要想辦法自動化重複的步驟。
於是我在 2015 年下半年寫了找工作系列文章:
1. 程式語言- 到底學哪個好?我想進Google,我沒學OOO,他們會接受我XXX語言背景嘛?
2. 簡介美國軟體工程師面試流程
3. 等待機緣- 我要如何被人資或獵人頭發現? 我要如何脫穎而出? LinkedIn重要嘛?
4. 主動出擊- 我要找工作了,現在美國都用什麼找工作?哪個網站平台能讓我有較多面試機會?
5. 軟體工程師面試準備- 面試要練習什麼? 找工作和練習的時間要如何平衡拿捏?
6. 被錄取了- 我該注意什麼,我可以談判要求多一點薪水、股票或假期嘛?
7. 矽谷找工作之常見問題 FAQ
去年因為一些朋友詢問從台灣或是亞洲到美國工作有什麼方法,我寫了總結分享於: 如何到美國科技公司工作?
而今年一月,有鑑於我的前公司 Tesla 裁員,我的體悟寫下了: 選擇比努力重要
在這一系列的文章中,我一直強調,找工作最好的方式就是找在目標公司的朋友,並且請他們幫你內推。 目前各大科技公司,一年如果沒有收到幾千萬封履歷申請、至少也有幾百萬封, 如何在眾多申請人中脫穎而出, 其中最重要的關鍵, 就是讓 “真人” 檢視你的履歷。 如果你是在公司網站申請,很多時候公司是用自動化系統來做第一步篩選。 就算你的經歷超棒,如果你的履歷沒有剛好寫到職缺期望的技能或經驗, 可能你就會被刷掉了 !
而請朋友內部推薦, 許多公司都會有專人來審核內部員工推薦的候選人,真人閱讀你的經驗,可能會注意到你的經驗亮點,大大增加你的面試機會!
如果你沒有認識的朋友在你想要投的公司怎麼辦呢? 一般來說你有幾個方法:
1. 從 LinkedIn 上找公司頁面,並且從員工的部分看你有沒有第二層的連結,許多時候你可以藉由共同的朋友,請他們幫你引薦。
2. 參加當地的 Meetup 活動,舉例來說你想要投 Netflix 的工作, 那像在 Netflix 舉辦的 Talk 介紹 Black Mirror: Bandersnatch 的活動就是你很好機會認識內部員工,如果你可以在活動上讓內部員工對你的能力刮目相看, 事後交流請他/她幫忙內推也是很自然的。
3. 在像是 Ptt Oversea_job 板,一畝三分地論壇或是 Blind (美國匿名工作社交網絡)上找尋在目標公司工作的網友, 並且請求對方幫忙你內推。
以上各種方式,都會需要你做出努力,想辦法呈現出你是一個能力很好,並且是個讓人願意幫忙你的候選人。
上週和阿雅的訪談中,我提到我想要做一個幫忙台灣人的網絡(目前名字取為 歹晚郎互助網絡, Phil Karlton 說過 There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things. 命名是電腦科學中的最大兩個難題之一,想了許久這是我目前覺得不錯的名字), 2015 年我剛來矽谷的時候沒有認識太多人, 但我也有得到一些朋友或是朋友的朋友內推幫忙。 4 年多後, 我算是多認識各大科技公司的朋友, 如果真的要找下一份工作, 得到的幫忙應該是比 4 年前多很多。 我知道目前 entry level 的就業市場沒有像幾年前那麼好,大家有時候就只是需要一個敲門磚。 於是我找了一些台灣朋友,詢問他們願不願意幫忙需要幫忙的台灣人,目前也得到許多朋友的善意回應,大家也都願意在能力所及讓更多台灣人可以在面試的時候多一點點機會。 藉由這個網絡,你可以節省上述 1、2、3 方法尋找願意幫你忙員工的許多時間。
你可能會問: 等等, 大家是為了要賺內推獎金才幫忙的嗎?
矽谷許多公司會在員工內推的候選人正式上班後幾個月後給員工內推獎金,但我必須要說,我邀請的朋友大家出發點都是像 Pay It Forward 讓愛傳出去的電影中的熱心幫忙。 像是 Netflix、Expedia 沒有內推獎金,但朋友們還是願意花時間幫忙台灣人。 而現在科技公司的內推系統都會詢問的很詳細,要知道你和內推人的關係、以及你可以知道候選人多少專業技能。 一些公司如果不是很熟的朋友或前同事的關係也拿不到獎金。
我進到 Facebook 以來幫忙內推了大概 40 幾位朋友,每一位朋友我大概要花 15 ~ 30 分鐘來溝通、寫內推系統詢問的各式問題及推薦信,我還需要在面試後幫忙追 HR 詢問進度。 很多時候要整個面試流程要再多花 15 ~30 分鐘,所以保守估計我已經花了 25 小時以上來幫忙內推。 而目前我還沒有成功讓任何朋友因為我的內推被雇用,所以投資報酬率是 0。另外一位資深台灣同事,他在公司 8 年多,內推了許多朋友,目前也只有成功內推成功一位朋友。 我之前看到一篇文章 (現在寫的時候找不到,找到了再 update), 提到現在公司內推的成功率很低,同時獎金要在候選人被雇用後幾個月後,在內推人及被推人同時都還在公司的情況下才會發出,大部分人都拿不到內推獎金。 許多幫忙的朋友和我一樣都有家庭、有小孩,平常都沒什麼時間。我訂閱了 Netflix,但是每天都因為工作、照顧小孩很忙,睡眠不足,好幾個月沒有打開看了。 以我來說做內推真的不是期望那個獎金,可以拿到的話當然很好,但畢竟花的時間精力是遠遠不划算的,我只是希望台灣人有多一些機會可以進到至少第一輪面試關被考慮。
所以你說的歹晚郎互助網絡一定會幫助我內推嗎?
嗯...並不是, 我想這是需要先申明清楚的! 就像是你去參加各種 Networking 活動,或是在 LinkedIn 上找人介紹,你必須要讓對方了解你的經驗、技能、並且願意幫助你。 這個台灣人網絡你也是需要付出一些努力,有禮貌,提供詳實的自我經驗總結介紹,及提供需要內推的各種資料,幫忙的朋友看了你提供的資料後會依情況決定是否要花時間內推, 有時候他們看到你的履歷經驗不足、或是你沒有提供他們已經註明所需的資料、或是他們同個職缺已經內推了很多人, 為了維持內推的品質,所以拒絕你的請求。 大家也不想因為內推人內推太多不適任候選人而被 HR 列為黑名單,之後內推的台灣朋友都直接不被考慮吧。
那請問各公司願意讓大家這樣內推嗎?
基本上是沒問題的, 如果第一個問題提到,公司現在內推系統都很詳細,所以會問得很清楚, 前同事了解的程度和幫忙朋友的程度內推的效果有差,但是還是比直接從網路上海投有效果。 加上上一題提到,大家也是會評估,看你的經歷及你提供的各種資料來決定是否內推,所以不是來者不拒的盲目內推。
目前歹晚郎互助網絡有什麼公司的朋友呢?
目前有 Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google, LinkedIn, Dropbox, Nvidia, Workday, Airbnb, Uber, Pinterest, Expedia, DoorDash, GoFundMe, Cloudera, Affirm, Intuit, Spotify, SAP, Quora (持續增加中)。
請問我需要準備什麼呢?
請看以下的表格來看需要準備的資料給你想要投的公司
(表格請看部落格連結, FB 的 post 無法顯示表格)
為了幫助大家,我連模板都幫你寫好了, 請依照以下的格式準備你的資料及聯繫你想要投的公司的歹晚郎互助網絡。 如果英文履歷有問題的話,請參考之前的文章 英文履歷怎麼寫? 美國科技公司注重什麼?文末還有阿雅和我的履歷讓你們參考,是不是超級容易的!
Email 範例模板:
To:接受內推的 email
標題:請加上 "[歹晚郎 Referral]" + Your Name + Position Title You'd Like to Apply
Email 內容:
中文自我介紹,讓內推人了解你的背景經驗。
英文名
LinkedIn
有多少年的相關工作經驗
想要內推的職缺全名及連結(請勿超過公司一次願意接受內推職缺數量)
履歷 pdf
你的個人經驗總結,以第三人稱來寫,方便內推人參考
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範例自介舉例(用 2 年多前的我角度來寫)
To:[email protected] (舉例 email)
Subject:[歹晚郎 Referral] Brian Hsu + Front End Engineer
Email 內容:
Hi 大大你好,
我是 Brian, 我想要請你幫我內推這 3 個 Facebook 軟體工程師的職位。 我目前有大約 4 年左右的軟體開發經驗, 曾在新創公司及 SolarCity/Tesla 工作過。 最熟悉的程式語言是 Javascript, 對於使用 React 來開發 Web App 有這極大的熱情,想要申請 Facebook 是因為 Facebook 在前端領域的各種開源方案很厲害, 而且我也是 Facebook 各種產品的愛用者,對於公司的文化 “Make the World More Open And Connected” 有著極大的認同。 以下是我的英文資料,請你參考幫忙,或是提供我一點建議。 不論是否幫忙我內推, 都十分謝謝你花時間看完這封信!
英文名: Brian Hsu
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/brianpchsu/
有多少年的相關工作經驗: 4 年
工作職缺名及職缺連結:
Front End Engineer Menlo Park, CA 連結1
Front End Engineer Menlo Park, CA 連結2
Front End Engineer Seattle, WA 連結3
履歷 pdf (上傳到附件)
第三人稱英文介紹(差不多等同精簡版的 cover letter)
Brian is a software engineer focusing on front-end. He has great front-end developing experiences in his past few jobs. In SolarCity, he built the web app to control solar electricity flow in grid systems. He improved the web app’s performance by 60% (initial loading) and made the app more reliable with 100% code coverage for new modules.
He’s really passionate about web development, and is an Open Source contributor (to React and Angular projects). He is super excited about our Facebook products and would love to have the opportunity to work with the teams to make the Facebook Web App better.
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如果你有興趣想要加入歹晚郎互助網絡來幫忙內推,歡迎和我聯繫。 如果你想要找內推網絡中的朋友幫你內推,記得有禮貌,準備好表格中各公司所需要的各種資料,並且寫好 Email 範例模板中的所有所需內容來請求幫忙。
這份互助網絡是 2015 年剛來矽谷的我找工作時夢寐以求的人脈網絡,我知道有些朋友不在矽谷,沒有資源,現在你有了許多知名科技公司的網絡,剩下的就是靠你自己努力準備你的資料及面試了!真的十分感謝這次一起願意共襄盛舉的朋友付出寶貴的時間幫忙!
2019 年,希望大家想要換工作的,都能找到理想的工作。
https://brianhsublog.blogspot.com/2019/03/internalReferralAndTaiwanNetwork.html
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