文科人也能在矽谷闖出一片天！她創辦善於「推薦」的時尚電商，短短6年市值30億美元

更懂得應變與溝通，更有創造與思考力

人文教育的主要目標，是允許學生追求自己的愛好，並培養他們挖掘愛好的能力。這項使命的重點任務，就是鼓勵學生接觸新領域的學問和其他文化、信念體系、調查論證的方法。理想境界是，多多接觸人文學科可以鍛鍊學生的心智，強迫他們思考各種立場與想法，進而使他們對某些觀點及偏見提出挑戰，同學之間為此辯論到三更半夜變成家常便飯。學校歡迎學生逕自按照志趣來選擇主修，這一點甚至比清楚了解自己未來要從事何種職業更為重要。學生入學時本來打算主修經濟或英國文學，但選修了一門都市社會學之後，發現自己對都市規劃有強烈興趣，或許便決定要走都市研究路線，以城市規劃或治理為職志。這名學生也許有朝一日會學以致用，與技術專家合作，開發出有效率的都市運輸系統，將無人駕駛車輛導入其中，或是從人口統計分析來思考如何為房地產訂出更合理的價格。

唯有廣泛接觸各種知識和思考方法，深入研究周遭環境的本質，懂得如何解決問題，才有機會去發掘自己最有興趣的東西、將來要投身於何種工作，這便是人文教育的治學核心。人文教育傳授給學生的是學會學習和熱愛學習，而不是教學生學習怎麼工作。這是一場思想上的冒險，也是在培養學生基本的智識技能，讓他們做好準備，繼續在接下來的人生當中追求別的志趣，無論他們在新方向上是否受過相關的正式訓練都能遊刃有餘。這些基本的技能包括了批判思考、閱讀理解、邏輯分析、論證、清晰且有力的溝通能力，也都是在為學生做好進入職場的準備。

近幾年來，矽谷有不少首屈一指的公司僱用了很多沒有技術背景或對技術知識所知甚少的員工，這些員工也多半沒有在科技公司待過的經歷，而公司卻在設計、銷售、品牌建立、顧客關係管理及產品開發行銷上借重他們的專業。從當前最新的現況可以看到，文科生在許多最具創意又成功的商業新點子上扮演關鍵性角色，同時也是推動核心產品開發不可或缺的人物。文科人協助消弭各種專業的隔閡，以巧妙的方式運用技術途徑來解決各種問題，並建立必要的跨職能團隊，開拓大有可為的創新版圖。他們正在將自身對如何考量人性因素，以及如何充分發揮新科技的力量以改善人類生活的重大見地，與世界分享。

演算法是用來服務人類而非統治人類

卡特琳娜‧雷克（Katrina Lake）是一位以開創性手法運用新一代技術的創新文科人。她與擅長「推薦演算法」的頂尖程式設計師艾瑞克‧柯爾森（Eric Colson）攜手合作，打造了Stitch Fix這家公司。所謂的推薦演算法是指一種資料探勘數學，可以向亞馬遜網站的消費者提供建議品項，或是在音樂服務平台Pandora上推薦你或許會喜歡的歌曲。卡特莉娜的公司被《富比士》雜誌形容為掌握了「時尚界的魔球」。

這個網站不會用一頁又一頁的商品資訊來轟炸訪客，也不會提供相互矛盾的評鑑給顧客參考。這裡沒有購物車，也沒有「購買」按鈕。卡特琳娜所憧憬的Stitch Fix，是一個透過強大的推薦演算法，從各家品牌、各種風格都有的大宗服飾產品做篩選，再初步挑出符合某顧客個人品味的商品。這些商品建議接著會轉給私人造型師員工，由他們負責評鑑並選出最後要寄給客戶的精選商品。

公司最後會將一個內含5樣商品的盒子宅配到客戶家中，它們幫這些包裹取了很潮的名字「fix」。客戶可以在任何方便的時間點，舒舒服服地在家裡試穿這些衣服，就像太陽眼鏡公司瓦比派克（Warby Parker）首創的模式一樣，若有不想購買的商品，也可以退回，Stitch Fix會自行吸收退貨的郵資費。這種商業模式若想奏效，網站提供的商品建議就一定要深得顧客的心，否則在沒有強勢推銷的情況下，庫存管理、僱用私人造型師和宅配所需的成本很快就會壓垮這家新創公司。

卡特琳娜的憧憬很大膽，大膽到20家左右的創投公司在她尋求金援時拒絕了她，因為她的方案要成功，就必須有推薦演算法技術，可是她並沒有這方面的技術能力。然而，這個憧憬也十分誘人，其商業模式的潛力看起來非常強大，因此她總算說服了3位不可或缺的重要人士，加入她一圓夢想的行列。

Baseline Ventures投資公司的史蒂夫・安德森（Steve Anderson）是Instagram首位投資人，他也對Stitch Fix這個構想感到非常興奮。2011年，他投資75萬美元，有了這筆資金之後，卡特琳娜就能搞定商業和技術方面的重要人事布局。接著她又聯繫沃爾瑪（Walmart.com）營運長麥可・史密斯（Michael Smith），替Stitch Fix建立傳統零售架構。卡特琳娜的野心當然沒那麼小；史密斯在沃爾瑪將近10年時間，營運長任內負責監督公司所有營運狀況，從供應鏈管理到顧客服務都在他的管理範圍。以商業物流的專業人士來說，沒有比史密斯更夠資格的合作對象了。史密斯對這家新創公司很感興趣，順理成章加入卡特琳娜的團隊。

最後，卡特琳娜延攬了網飛推薦演算法的幕後推手，也就是網飛的資料科學暨工程副理艾瑞克‧柯爾森。當然要找他，畢竟她要打造的是購物版的網飛！柯爾森在網飛組了一個18人的團隊，打造出外界普遍認為是黃金標準的推薦演算法。他也在Stitch Fix組了旗鼓相當的團隊，不過是以卡特琳娜所憧憬的私人採購服務演算為準，這個資料團隊要支援超過2500位造型師的工作。以文科人與理科人攜手合作這件事來看，柯爾森絕對是理想的搭檔，因為他也完全能體會人的投入是Stitch Fix掌握競爭優勢、大鳴大放的重要關鍵。

柯爾森跟卡特琳娜一樣，大學時主修經濟，同時又接觸到資訊系統和管理科學領域，而且對這些領域十分著迷。他後來繼續深造，拿到2個碩士學位，一個是加州舊金山金門大學資訊系統碩士，另一個是史丹佛大學統計學習碩士。統計學習學的就是跟推薦引擎的核心有關的數學。柯爾森一邊攻讀學位，一邊著手研究各種開發方法，把人類特有的能力與新一代人工智慧機器所擅長的功能加以整合。他與卡特琳娜合作擴大Stitch Fix的規模之際，也讓他有機會能夠證明自己的主張，正如他和共同作者在一篇研究論文中所指出的：「人機結合的推薦系統，可以將大規模機器學習與人類專業判斷的優勢整合在一起。」

對一個熱衷於打造推薦引擎的資料科學家而言，Stitch Fix的商業模式無疑是個讓人蠢蠢欲動的挑戰。一般而言，採用推薦演算法的線上零售商，多半只期待推薦商品承擔一部分的銷售量，比方說亞馬遜網站提供的建議承擔公司3成5的銷售量，但Stitch Fix卻百分之百靠推薦商品來銷售。柯爾森當然樂意加入這家公司，況且他覺得「演算技術長」這個職位，大概是最新潮的「長」字輩頭銜了。

書籍簡介_書呆與阿宅：理工科技力+人文洞察力，為科技產業發掘市場需求，解決全球議題