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Google 的 Bottom-Up 文化

2022/11/18 (Fri.)

進 Google 以來,一直想記錄點什麼,但想記錄的東西好像都散散的,總覺得要累積多點東西,再系統性的整理一下,比較完整。可是時間一長,又有點擔心這樣累積下去,該不會最後就什麼都沒記錄下來。所以不管了,想到什麼就紀錄一下吧!

來聊聊最近的事,每年的這個時候,公司都會有個 Holiday Giving Campaign 的活動,提供每一位員工 US$400 的額度,去捐獻給想要支持的非營利組織。這就體現了一種公司隨處可見的 bottom-up 文化。可能公司本來就有一大筆預算要拿去捐獻,但問題是這麼大一筆錢,面對全世界成千上萬個非營利組織,要捐給誰?要怎麼分配?這實在太複雜了,乾脆交由每位員工去選擇,於是員工就會自己去研究,並在公司內部推廣自己認同的組織,由員工拿著自己的額度去捐獻給自己認同的組織。除了變相達成了群體決策讓資源做最有效的分配,也讓員工多了一些參與感,同時多去認識一些世界上需要關注的議題。

類似的概念,在公司裡還有 peer bonus 的制度。每一季,公司允許員工發送 5 次 peer bonus (NT$3000/次),給對於自己或團隊有額外特殊貢獻的同事表達感謝。這讓有好表現的底層員工更有被實質認可的機會,也變相讓公司省下不知道該獎勵誰的困擾。

還有,像是大型會議的 Q&A,都會事先用一套 Dory 的內部系統來搜集問題 (曾經一度公開為 Google Moderator,後來又關掉,員工乾脆自己出來開了一間公司),再由員工來投票,讓重要的議題在集體決策下浮上檯面。

類似的 bottom-up 的集體決策機制,幾乎可以說是整間公司的 DNA 了。我想這也跟公司最一開始的基礎 PageRank 搜尋演算法有關,利用網頁之間相互的集體決策,就能自動產出最好的搜尋結果。同樣的概念,很多東西一旦去中心化,就會有一隻看不見的手,自動調整出最好的資源分配。

懂的放手,反而能獲得所有。

台北表演藝術中心

2022/10/22 (Sat.)

衝著台北表演藝術中心的參觀回路免費到年底,臨時起意去探探路,見識一下號稱很厲害的貢丸造型建築設計。其中個人覺得蠻厲害的是沿途設有許多觀景窗,能看進劇場內部,甚至在劇場演出的同時,可以看到正在看劇的觀眾反應。可惜參觀期間的劇場演出都蠻暗的,沒辦法看的清楚。總之,大概比較確定這應該是小孩不太會感興趣的點了。

運氣不錯,在回路出口出現彩虹。運氣不錯,在回路出口出現彩虹。

機率思考 (CHANGING IT)

2022/10/19 (Wed.)

接連讀了兩本機率相關的書:《機率思考 (CHANGING IT)》、《莊家優勢 (The House Advantage)》。先說總結:正確解讀理論或經驗而來的統計機率數字,然後堅定不移地相信並選擇期望值較高的方向去執行,機率將帶給我們應有的報酬。

在這當中,首當其衝的「正確解讀」,就是一項不那麼容易的課題了。在這個資訊爆炸的年代,各種倒因為果的偽科學推論,很容易就因為標題聳動而快速蔓延。例如車禍事件受害者往往都有繫安全帶,可能就會被錯誤解讀為繫安全帶將導致車禍。更糟的是,有些「異數」事件因此被擴大解讀,更能進一步扭曲事實真相。書中舉了 2008 年英國政府決定,13 歲以下女孩要接種能預防子宮頸癌的 HPV 疫苗為例,當一位女孩接種疫苗後數小時內死亡,於是有人要求終止疫苗計劃。當我們跳回機率的框架,女孩死亡當下已經有 130 萬名女孩接種了同樣的疫苗,這時我們該權衡的,應該是 130 萬分之一的死亡率與大規模解決子宮頸癌之間的取捨。而事後的驗屍結果則顯示,女孩胸部有惡性腫瘤,死因與疫苗沒有那麼大的關聯。這也不免讓人聯想到近年來的 Covid-19 疫苗的種種爭論。

再來,理論或經驗而來的統計機率數字,則通常是相對客觀且一翻兩瞪眼的。以 21 點算牌來說,就是理論能算得出來的機率。透過觀察已經發出的牌,我們就能大概知道還沒發出的牌的大致組成,並藉由這些線索,推算當下自己與莊家的勝率,在自己勝率高的時候多下注,莊家勝率高的時候不下注,只要回合數夠多,機率就就能反應在自己的籌碼上。至於經驗而來的機率,其實說穿了就是大數據、人工智慧同樣一套概念,這裡就不展開細講。

有了正確的解讀,有了統計機率數字,要堅定不移地相信並選擇期望值較高的方向,往往又是另一回事。畢竟,人之所以為人,終究還是有情感、有非理性的部分。以《莊家優勢》作者提到的一個 21 點的狀況為例,當剩餘牌的點數對我們極為有利時,即使拿到兩張 10 點的牌,幾乎穩贏的狀況下,也要違反直覺將兩張 10 分牌,同時加倍下注,因為理論上會有更高的期望值。

除了以上結論,還有兩個小重點也蠻值得一記的:

首先是風險控管。機率之所以管用,就是次數要夠多,效果才會反應出來。所以在 21 點下注策略上,分批進場是很重要的,畢竟一下就把子彈用完,機率再怎麼對自己有利也無法再玩下去了。

再來是常態分配 (normal distribution) 並不常見。「常態分配」聽起來就是很常見的一種分佈,其呈現出來的鐘形曲線也蠻對稱美麗的,因而被廣泛套用在各種機率計算中,殊不知現實世界往往是由許多醜陋的分佈所組成,例如薪資、氣象學、生態學、地質學等領域都有呈偏態分配的情況,金融市場活動更是比較接近極端事件機率相對高的柯西分配 (Cauchy distribution),此時如果錯用了常態分配,可能就會得到與事實不符的錯誤預測。

常態分配與柯西分配 (source: Wolfram )常態分配與柯西分配 (source: Wolfram)

十六分鐘略懂刷題面試

2022/09/22 (Thu.)

無意間看著《十六分鐘略懂刷題面試》的封面,想起之前看到一半的美劇《Silicon Valley》,於是再找來把沒看完的部分給補齊。

這部專為工程師宅量身打造的影集,除了滿滿的科技梗,還把許多矽谷科技公司的文化給如實呈現出來(許多看似誇大與嘲諷的部分還真的就是這樣),同時也融入了公司經營、創業與商業競爭等等,各種面向的元素在裡頭,實在是太精彩了。雖然最後劇中的 Pied Piper 沒能正式上線,看似做了好幾年的白工,但這當中的過程,都是參與其中的人生命當中不可磨滅的篇章。矽谷,就是這麼一個匯集全世界精英,不斷碰撞產生火花的地方。