你不能阻止他，也不能阻止別人冒名頂替他，也可以說在大家被詐騙足夠久之後去解決，這個是一開始如何不被小圈圈評價，你如果解決這個問題的話，這個是會work。
如果這個問題你不想解決，你想要交給外面解決。
你要問的是，這樣是不是變成實質上的中介者？因為你幫他看他的外部credential，但是不傳回，你變成是資訊的柵欄，這樣你還能不能說你是「分散式」，這個就大有意味？如果你都變成pass through你就變成PTT了，所以這三種是一個滑桿，看你要滑到哪裡，看起來你的簡報有三個好處，並沒有壞處。
你主張是平台，不介入實質服務，所有的評價機制是透明的，這個是最開放的，中間就是你對參加的人做一些基本的核實，但是這個核實之後，你除了核實之外，你不會再把如何核實的告訴你的使用者，好比是藍勾勾等等，他們都有核實方法，別人不知道；不管後面的部分，儘管是大V也是可以做出奇怪的新聞，這個是另外一種方法。
第三種是你連在外部的評價改變，或者是這一家餐廳倒台了，甚至要派出類似米其林的試吃員，有事沒事去try一下，這個權重大過別人，這個就變成實質的策展人，這個最不怕洗評價，因為你比別人大，這個很難說去中心化。
我就不舉例子了，舉例子得罪人（笑）。可能要想一下。
不會，我覺得還不錯。
一開始要看你們想做什麼，你要最大化什麼？是使用者、商家？
而且比較有需求，餐廳我不會花500元。
你很難做兩個。
各做一個，看哪裡有人會有興趣？
我會建議兩個系統不要混在一起。
如果你試出來倒掉的話，不要倒到另外一個。我很會推薦餐廳跟很會推薦老闆，首先第一個是這兩種達人多重疊是非常要瞭解的事情，另外一個是有網紅要幫你推薦這個服務的話，通常只會對他的圈圈推薦，不會願意同時推薦踩了一家餐廳的雷，不會願意他的名聲同時變成踩求職的雷，你要沒事要達人去推薦求職網站，不是很work，所以我建議就是一個技術，兩個分眾。
你們為什麼不是把求職的資料爬過來？
你們的使用者體驗跟這個有什麼不同？如果在求職這一個題目上？（開網頁）
知道。
好喔！這個應該是可以。
沒有辦法。
所以從你的角度來看，你的第一批商家是HR部門、大公司的人資？
這樣很燒錢喔！因為你們等於一開始的分紅獎賞都要自己出，是嗎？
相當於本來廣告預算的錢，經濟學模型非常清楚。
好啊！可以啊！我覺得求職是一個滿好的題目。
你們主要的競爭者，這樣子就會變成大部分都是上求職網站、看了廣告，然後問了其他的朋友，或朋友的朋友的模型，你們的競爭者是現有求職模型？
如果是長期關係的話，因為後面有一個假設，他提供的服務比較接近兩個商家宣稱提供同一個服務是可比性，一個商家對兩個使用者提供服務，這兩個使用者有可比性，但是看護的話，人的個性是否合適這個是最主要的，這個就像婚友了，我覺得這樣非常負評的，說不定你覺得非常正評，因為青菜蘿蔔各有所好，除非把人格放在剖繪裡面，否則沒有辦法做。
如果真的做得好的話，那個直接做婚友市場，那個比較大（笑）；但是像求職是因為很多工作並不是那麼看員工跟公司契合的程度，看的比較像這個職缺與福利的東西，所以才會有雇主好不好是可以有一個共識，但是長期看護不一定是這樣的形狀。
合理。
如果憤而離職給出負評，給出的理由要比正評還要多，發現餐廳的食物有多，這個可以用食安的方式去檢查；但是如果覺得看護個性不好或者是婚友社覺得那個人跟我不配，根本就沒有可比性。
可以，二手車比較有可比性，因為那個是實際性。
我覺得你們用某個MVP做，是高單價、資訊相對不透明，可比性高，就算被一堆人洗，再來一次就是了。
這個是一個可能性。之前有一個「人與車公司」來過 Office Hour，逐字稿可以參考一下。
謝謝。
這個團隊有名字嗎？
你是總工程師，他是總總工程師？
分散式提供服務。
有什麼我可以幫忙的？
不錯啊！這個想法很好，就是「IoT」，左右各加一個A，變成「AIoTA」，很有道理（笑）。
喔！你們不是要賣IOTA？
所以可以賣AIoT，但是不能賣IOTA（笑）。
你用AIoT，可以用類似瓷磚的拼貼，你寫足夠多次「AIoT AIoT AIoT」，就可以看到IoTA。
那個「o」是小寫，所以真的不是賣幣。
可以把三天的黑客松拆成三個月辦，每個月辦一個週末，總統盃黑客松就是這樣玩的。
他們只有一個週末給你？
你可以從那邊當作起跑點，往後三個月demo day？
那就用0成本的方式，做線上demo。
當然可以。你那一天就是比pitch，就是簡報松。這個不是很流行嗎？
或者就擺明辦簡報松？做簡報也是一個專業，我都在練這個專業（笑）。
我具體建議就叫做「AIoT」。然後你寫足夠多次，就會有人看到IoTA，我說真的，不是開玩笑。
AIoT的好處是很容易記，AIoT的「o」小寫，「AI」大寫，所以就是AI of Things，不是很好嗎？
AI現在需要的眼、耳、鼻、舌、身、意的sensor，就把AI這一些需要的東西直接點出來，所以就不要強調data，否則很容易以現有的data去思考。
臺灣現在有一個困難是，很多開發者想到data或open data，就想到open government的data，但是事實上open data明明就有空氣盒子自己上鏈的東西，所以根本不需要政府，如果一個政府辦的活動或是政府委託辦的活動，特別強調data的話，大家就會問說這一次政府開出什麼資料。
