110 episodes
- 書越來越難賣,收入不高,工作卻越來越多。那些仍然留在出版業的人,究竟為什麼沒有離開?
本期嘉賓雪萌在中國做了近十年編輯。她經歷過民營出版品牌、大學出版社、國有出版企業和期刊雜誌社,也曾短暫轉入薪資更高的教育軟體業。2016年剛入行時,前輩就提醒她:出版早已不是朝陽產業。十年過去,當年的“夕陽行業”仍然存在,只是留下來的人面對著更微薄的收入、更重的任務,以及越來越結果導向的工作系統。
“與書為伴”只是編輯工作最浪漫的想象。現實中,編輯更像一本書的全流程產品經理:從找選題、聯繫作者,到三審三校、裝幀定價,再到營銷、發行,甚至直播賣書,都需要參與。一本自己相信的好書,最後也可能無人問津,被打折處理,甚至化成紙漿。
書越難賣,出版社越需要靠增加品種“廣撒網”;單本利潤越低,編輯反而要做更多書。AI 校對本來可以減輕負擔,也可能成為繼續提高產量的新理由。但無論工具如何變化,最後把名字印在版權頁上、為錯誤承擔責任的,仍然是編輯——書出了問題,讀者不會去怪 AI。
那麼,為什麼還要留守?答案或許不是宏大的理想,只是喜歡書,喜歡和一群趣味相近的人工作,也仍然相信,有些不被看見的人和生活值得被寫下來。在一個很難只靠熱愛維持的行業里,把這樣的相信變成一本真正抵達讀者的書,需要專業,也需要一點運氣。
時間軸
00:00:00 歡迎雪萌編輯
00:05:47 入行即夕陽
00:10:49 編輯每天做什麼
00:18:02 一本書如何誕生
00:31:29 編輯能影響什麼?
00:43:03 三審三校
01:11:23 做內容 vs. 做產品
01:16:38 一本書如何被賣出去
01:24:16 書越來越難賣,書也越來越多
01:30:26 什麼樣的人還留在出版業
01:36:40 AI 寫作與校對
01:57:38 如果不考慮賺錢,編輯真正想做什麼書
02:03:06 本期薦書:《她來劈開這山》
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Powered by Firstory Hosting - 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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Powered by Firstory Hosting - 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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Powered by Firstory Hosting - 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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Powered by Firstory Hosting - 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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