NVIDIA 高層對首爾大學生的五個回答：冒牌者症候群、離開熱愛、與 AI 時代的生存法則
五位背景迥異的首爾大學學生，向 NVIDIA 實體 AI 負責人 Madison Huang 提出關於冒牌者症候群、離開熱愛的事業、非工程背景在 AI 時代的位置、硬體價值與僕人式領導的真實問題。她的回答坦率而實用。
本文整理自 NVIDIA 官方 YouTube 頻道 2026 年 5 月發布的首爾大學演講影片。
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2026 年 4 月底，NVIDIA 實體 AI 平台行銷資深總監 Madison Huang 在首爾大學的演講結束後，首爾大學機器人研究所所長 Kyu Jin Cho 教授請出了五位學生上台進行公開對談。這五位學生的背景被刻意選得很不一樣：大一就拿下 Robocon 機器人競賽冠軍的 So-hyun、休學去學表演的機械工程雙主修生 Soobin、社會科學背景研究人機互動的碩士生 Chae-rin Song、親手設計機器手掌的機器人工程師 Jae-hun、以及研究 AI Agent 記憶問題的碩一新生 So-hyun Kim。五個人問了五個截然不同的問題，但背後的情緒其實一樣：在 AI 正在改變一切的時代，我這樣的人有位置嗎？
Madison Huang 是 NVIDIA 創辦人黃仁勳（Jensen Huang）的長女，在加入 NVIDIA 之前曾是專業主廚和侍酒師。她的回答沒有雞湯，而是從自身經歷出發的具體建議。
「我永遠是房間裡最不懂的人」
第一個提問的是 So-hyun。她大一就帶領團隊拿下首爾大學 Robocon 機器人競賽冠軍，也正是促成這場論壇的功臣之一（這是 33 年來第一支由女性主導的冠軍隊伍）。但她的問題不是關於勝利，而是關於恐懼。她說進入大學後，發現很多同學從高中就在科學資優班密集訓練，而她是到了高中後期才選擇機械工程，總覺得自己落後別人一大截。每次想嘗試新領域，都會被「我沒有經驗，別人已經走很遠了」的念頭擋住。
Madison Huang 的回應出人意料地直白：「我每一次換工作，都是房間裡技術最差、懂最少的那個人。」到了 NVIDIA 更是如此。她沒有技術背景，卻要跟全球最頂尖的工程師和研究員共事。她分享了自己的具體做法：每天上班開一份 Google Doc，把所有聽不懂的詞彙、術語、縮寫全部記下來。下班後花兩到三小時逐一查詢、研究。剛開始那份文件很長很長，但隨著日子過去，它愈來愈短，最後她不再需要它了。
「這是在 ChatGPT 出現之前的事，你們現在容易多了，」她補充。現在的學生可以直接問 ChatGPT、Claude 或 Cursor，得到即時解釋。但核心態度不變：承認自己不懂，然後有系統地去學。她強調冒牌者症候群每個人都會有，即使假裝出一點自信也沒關係，因為持續學習的行動會把假自信慢慢變成真的。「大多數人其實很願意幫忙。尤其在 NVIDIA，你只要開口問，所有人都會回應你。」
離開你熱愛的事業
Soobin 的故事更複雜。她也是 Robocon 的冠軍成員，雙主修機械工程和商管，看起來走在一條光明的工程師路線上。但她現在休學了，去學表演和電影。她在台上坦言很掙扎：這到底是有意義的探索，還是只是逃避？
Madison Huang 先肯定了她的勇氣，然後用自己的經歷來回應。「離開一件你熱愛的事，背後一定有一個原因。我愛烹飪，但我想要更多。葡萄酒和烈酒吸引我，是因為它融合了科學、品味和情感。」她建議 Soobin 做一件事：辨識自己離開工程、進入表演藝術的「真正原因」。不是模糊的「想嘗試新東西」，而是具體的：你想從表演中獲得什麼成長？學到什麼能力？如果能清楚回答這個問題，那段經歷就永遠不會浪費，因為你知道自己在提取什麼養分。
當 Soobin 補充說她並沒有完全放棄工程，打算兩邊同時進行時，Madison Huang 笑著安慰她：「機械工程永遠都在，它會一直當你的安全網。即使妳以後成了世界級的知名女演員，這條路還是隨時可以回來的。」
文組在 AI 時代能做什麼
Chae-rin Song 是五位學生中背景最不同的一位。她來自傳播學系，以社會科學的視角研究人機互動。她在台上直接問：在 NVIDIA 這樣以工程為核心的公司裡，人文社會科學的觀點重要嗎？非工程背景的人，在 AI 產業有位置嗎？她舉了一個具體的場景：當人形機器人走進人們的家庭空間，會不會引起不適甚至隱私上的疑慮？
Madison Huang 的回應從根本上翻轉了這個問題。她說 AI 其實是「終極的平權工具和民主化力量」。以前想開發軟體，你必須會寫程式碼，這道門檻把很多人擋在外面。但現在你可以直接跟 AI 對話，用 Codex、Claude、Cursor、ChatGPT 或 Lovable 就能打造你想要的應用程式。技術門檻不是被降低了，而是被徹底移除了。所以非工程背景的人不是被拋在後面，恰恰相反，他們現在比以前更有能力參與 AI 產業。
接著她直接點名了 Chae-rin 的研究方向。「人機互動這個領域非常需要人，而且很急。」全世界正面臨一個現實問題：獨居或行動不便的老年人愈來愈多，但照護人力嚴重不足。要讓人們接受機器人走進家庭，幫忙照顧自己或家人，需要的不只是工程技術，更需要理解人類心理、社會規範和情感需求的研究。她對 Chae-rin 說：「趕快去發表妳的研究吧，我們需要妳的成果。」這不是客套話。隨著 NVIDIA 和斗山機器人等企業將人形機器人推向 2028 年商業化，如何讓人類與機器人在私人空間共處，將從學術問題變成商業必答題。
硬體工程師還有價值嗎
Jae-hun 從小看《鋼鐵人》和《變形金剛》長大，11 歲就決定要當機器人工程師。他在首爾大學完成碩士學位，設計了一個擁有 10 個關節自由度、6 個自由度腕部的機器手掌。他的問題很焦慮也很直接：在 AI 軟體當道的時代，硬體設計和物理直覺還重要嗎？
Madison Huang 指著他帶上台的機器手掌說：「這就是最好的答案。」實體 AI 不能只靠演算法。人形機器人被她形容為「終極的通用型機器人」，未來數量會超過所有其他型態的機器人。但要讓人形機器人真正有用，它得有一雙能做事的手。而打造一隻跟人手一樣靈巧的機器手掌，是機電整合領域「最大的未解難題之一」。全世界的頂尖實驗室，不管在美國、歐洲還是中國，都還在攻克這個問題。硬體工程師不但有價值，而且是稀缺資源。
關於是否需要自己去學 AI，她的建議是「合作勝過單打獨鬥」。全球頂尖的機器人實驗室，都是讓硬體和機電專家跟軟體團隊緊密合作。「你不需要成為什麼都懂的專家，但要在一個團隊裡，透過跟他們共事來逐漸理解更多。」Jae-hun 提到今年秋天即將赴美攻讀博士。Madison Huang 當場承諾會把他引介給 NVIDIA 的人形機器人合作夥伴實驗室，讓他「去幫他們把手做完」。
領導力是服務，不是權力
最後一位提問的是 So-hyun Kim。她的經歷跟其他人最不同：科學高中、電腦科學大學、AI 碩士班，一條筆直的技術路線。她目前研究的是 RAG（檢索增強生成）和 AI Agent 記憶問題。她想問的是：一個純技術背景的人，怎麼從個人貢獻者轉變為能跨領域產生影響力的全球領導者？
Madison Huang 在學生自我介紹環節就對她的研究表示了高度興趣。「Agent 現在最大的問題就是會忘記，」她當場回應，「它們會忘記你交代的任務，也會隨著時間流失所有脈絡。」這不是禮貌性的附和。Agent 記憶是當前 AI 開發中真實存在的技術瓶頸，直接影響到自主 Agent 能否可靠地完成複雜的多步驟任務。
回到領導力的問題，她給出了一個不太「科技業」的答案：「領導力不是關於權力。領導力是為他人服務。」她說身為主管，最重要的工作不是發號施令，而是了解每一個團隊成員想往哪個方向成長，然後幫助他們到達那裡。這種僕人式的領導觀，跟矽谷常見的「快速決策、果斷執行」形象很不一樣，但她認為這才是能留住好人才、讓團隊持續成長的方式。
她建議 So-hyun Kim 從現在就開始練習：加入社團、參加競賽、在研究團隊裡主動承擔組織角色。「職場其實就是一個大型的分組報告，」她說，「如果你在大學裡已經練過帶團隊，進了職場就不會覺得陌生。」她最後邀請台上所有學生申請 NVIDIA 實習計畫（目前這一輪已截止，要等明年），說實習是 NVIDIA 最重視的計畫之一，「因為我們從你們身上學到的，跟你們從我們身上學到的一樣多。」
五個問題背後，其實只有一個共通的情緒：不確定感。我適合這條路嗎？離開我熱愛的領域是對的嗎？沒有技術背景在 AI 時代能存活嗎？硬體還重要嗎？怎麼從一個研究者變成一個領導者？
Madison Huang 沒有用漂亮的口號回答這些問題。她分享的是自己的 Google Doc、是離開廚房的真實猶豫、是到 NVIDIA 第一天什麼都聽不懂的窘迫。她不是站在「我已經成功了，聽我說教」的位置說話，而是站在「我到現在還在學，而且曾經跟你們一樣害怕」的位置。這或許是她的話能引起千名學生共鳴的原因。
在這場以「女性之聲」為主題的論壇收尾時，她還講了一個特別針對女性的觀察：AI 是克服冒牌者症候群的最佳武器。女性在職場上特別容易出現「別人都比我厲害」的自我懷疑，而 AI 作為「偉大的平權工具」，能讓每個人更有效率、更有自信、更敢在工作中開口。首爾大學 Robocon 33 年來首支女性冠軍隊伍促成了這場論壇，而論壇的結論是：不管你的起點在哪裡，現在是最好的時代。工具已經準備好了，剩下的是你願不願意拿起來用。