亞歷山大·王談保羅·格雷厄姆的《拖延盲點》文章為何對Scale AI具有開創性意義 “Scale AI的一個秘密——我認為這適用於幾乎每個行業——是我們所解決的構建高質量數據集的問題是大多數機器學習團隊都知道非常重要，但這並不一定是每個AI科學家想要花費日夜去研究的最吸引人的問題。” 亞歷山大繼續說道： “早期有一篇文章對我影響很大。那是保羅·格雷厄姆的一篇名為《拖延盲點》的文章。我鼓勵大家有機會去讀一讀。但基本上，這個觀點是大多數人避免思考世界上那些真正困難、棘手、醜陋和煩人的問題，但這些問題實際上是非常重要的。他在文章中實際上以Stripe作為一個例子，但這些問題無處不在。那些每個人都知道重要但不吸引人的醜陋、棘手的問題——如果你能識別出這些問題，它們通常會成為非常激動人心的創業想法。” 這也是Scale最初的很多推介內容： “你知道這很重要，但你可能並不是最想去做這件事的人。” 然後，早期的Scale團隊非常靈活，這幫助他們贏得了客戶的信任： “他們看到了我們的產品速度和我們移動的速度。他們心想，‘即使他們今天沒有完美的產品，他們也會很快達到一個我們可以依賴的產品。’” 視頻來源：@StartupGrind (2022)