StellaxAmy·自定義 Podcast

一個文科生靠AI自學寫程式，做出了能譯完整本小說的開源軟體「文譯」。他自己開玩笑說，這是把自己的後路堵死了。
Louis是一名大四學生，學英文和俄文，沒正經上過一堂程式課，也一句日文都不會。大一那年ChatGPT大紅，他開始讓AI幫忙寫些小玩具，後來一路走到完全靠Vibe Coding。村上春樹出了新書，他不想再等一年才能讀到中文版，於是做出了文譯：新書在日本出版當天，AI中文譯本就上線了。據他說，整本書翻完大約三個多小時，花了十幾塊人民幣。
但這集聊的不是「AI有多厲害」。翻譯一整本書，難的不是把一句話翻準，而是從頭到尾前後一致：同一個稱呼，隔幾百字就換了譯法；同一句口頭禪，每次都不一樣。很多人的做法是把長文本一股腦丟進大型語言模型，Louis偏不。因為愛書，他願意一本一本地整本跑、整本讀，反覆調校。術語庫、全書梗概、依序翻譯、邊翻邊潤稿，沒有一個設計是一開始就想到的，都是這樣一點一點踩出來的。這樣的活又花錢又耗時，還吃力不討好，難怪此前幾乎沒人認真做。在AI時代，最好的翻譯軟體靠的也許不是更強的模型，而是熱愛和耐心打磨。
文譯走紅之後，他的QQ群裡來了譯者、民間漢化組、長期研究機器翻譯的教授，還有譯者用它翻出了一份日本古典作品的初稿。他的老師甚至半開玩笑地說，應該把翻譯系砍掉。當譯文的成本趨近於零，我們憑什麼信任一個素未謀面的譯者？那些幾十年不重譯的老譯本，又是誰的責任？
而他對自己的打算，和翻譯、寫程式都沒什麼關係：畢業後想寫小說，把人生追求放在工作前面。專案開源，他也「沒給自己留財路」。他堅持的初心，不過是「將被語言阻隔的作品，帶到讀者的語言中。」（Carry stories across languages）
GitHub：https://github.com/BigDawnGhost/wenyi
時間軸
00:00:00 開場，認識Louis與文譯
00:01:31 朋友Neil與文譯的緣起
00:03:35 文科生自學寫程式，從古法到Vibe Coding
00:07:25 為了讀村上春樹新書做翻譯
00:11:30 不懂日文，怎麼判斷譯得好不好
00:17:41 平行翻譯的問題與全書梗概
00:19:46 術語庫：人名、口頭禪與稱呼
00:32:05 撞車的手譯者，一天上線的AI譯本
00:40:13 日文注音，與「又可怕又不可怕」
00:42:10 多語言重構，開源爆紅後的需求
00:47:06 譯者、教授與源氏物語
00:55:33 譯者還重要嗎，老譯本為什麼沒人重譯
01:04:46 要不要收費，字幕與網路小說的延伸
01:09:07 畢業之後想寫小說
01:16:29 重建巴別塔

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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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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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