［員工有兩種，公司應該用哪一種？］
（職場易經筆記-11）

誰不喜歡聰明的員工？太多高階主管曾經捂著嘴跟我說：｢我討厭跟笨的人一起做事｡｣或是說｢我喜歡跟聰明的人一起工作｡｣可是聰明的員工又是指什麼？我再聽下去時，意外發現每個人的標準不同，卻沒有一個主管跟我提到績效佳﹑成果好｡他們其實都語焉不詳地說：

｢就是你一說，他就懂｡｣

｢就是反應很快，很有想法﹑敢於表達的那種｡｣

｢至少要頂大的學歷吧！｣

但是那又怎樣！在職場裡，我們不也見過很多這種人的工作績效不佳，做不出成果？台大生不也經常被酸：｢不是台大畢業的嗎？應該很聰明的呀！｣即使如此，這些人先天上仍舊占盡優勢，老闆或主管就是偏愛他們，給他們機會﹑鼓勵，期待他們果然一鳴驚人，成為公司的明日之星｡

然而聰明的人畢竟是少數，多數人屬於中等資質，假使公司規模不大﹑徵才品牌不響亮，老闆或主管就會在不合理的期待中，不斷落空﹑失望｡這種心情就會顯示在行為態度上，中等資質的員工也會感受得到，便會造成惡性循環，放棄努力，最終證明老闆或主管眼光是對的，他們果然都是扶不上牆的爛泥｡

問題來了，聰明型員工，以及努力型員工，企業該用哪一種？我的看法是，能挑員工的只有兩種，一是大企業或外商，二是徵才品牌響亮的中小型公司｡聰明員工只會往這兩種企業去擠，至於多數其他的公司，其實沒什麼好挑的，能用的只有一種：努力型員工｡那麼企業該怎麼用他們，或是說怎麼讓他們變聰明？

最近朋友跟我訴苦，他是一家30人公司的高階主管，業績蒸蒸日上，照理說他和老闆的關係應該是賓主盡歡，但是兩人卻為了用人思維不同，經常略有齟齬，久了便埋下不愉快的心結，影響到擕手打拼的動力｡因此該用聰明的員工，或努力的員工，成為他們公司目前的頭痛問題之一｡

他的老闆喜歡用聰明的員工，比如聰明機伶﹑很會表達｡就這一點來說，我認為他們的員工已經可以打90分，因為他們做銷售，主要是跟人應對與成交｡但是他的老闆還希望員工有想法﹑有做法，也就是有知識﹑有策略，這簡直是過度期待，理由有三個：

💚1.就人才的條件來看：
銷售人員講人格特質，不講學歷腦力｡只要上面有策略即可，他們拼的是行動力｡其實一個思考型的人，根本難以做銷售，因為想太多，心理障礙就多｡

💚2.就工作的內容來看：
銷售人員必須勤於與客戶打好關係，再說服其成交，這是很花時間的磨人功夫；太聰明的人不喜歡做這種事，他們覺得浪費時間，就會做不好銷售｡

💚3.就公司的規模來看：
公司只有30人，只能稱為中小規模，徵才本來就不容易｡加上所處的不是高薪產業，不會被頂大或聰明畢業生列為求職第一優先，只能撿剩的來用｡

可是我看到的是這家公司的員工很努力，而且努力的不只是工作，也努力轉型，不斷在公司內跨界做更多不同的事﹑學習不同的技能｡他們也許學歷未必漂亮，大學讀的是中段或後段，但是長此以往，工作能力會變強，再加上在不同領域相互激盪﹑觸類旁通之下，也會變聰明，大大提高效率，做出漂亮成果｡

從這個例子看來，就能夠發現到中小企業用人應該有兩個清楚的認知：
💚1.用資質中等，但具備努力性格的員工。這是企業的天障，好高騖遠只是徒勞無功，跟自己過不去，並打擊員工信心｡
💚2.用輪調制度，或是進行跨部門專案，幫助員工變聰明。這是企業的責任，員工不聰明，企業就必須聰明｡

在易經裡，這個情形可以用緊鄰的｢泰卦｣與｢否卦｣來解釋｡｢泰卦｣在前，｢否卦｣在後，所以成語｢否極泰來｣不符合易經的卦序，並告訴我們，泰卦走到極致，物極必反，否卦就跟著來，樂極生悲｡這使得處在泰卦時，必須保持危機意識，懂得珍惜與努力｡

｢泰卦｣的下卦是乾卦，彖辭傳寫的是｢天行健，君子以自強不息｣，像天一樣運行不已，具備奮發進取的精神；上卦是坤卦，彖辭傳寫的是｢君子以厚德載物｣，像大地一樣寬大包容｡用在公司上面，下面的員工像天乾一般奮發進取，上面的老闆或主管像地坤一樣照顧大家﹑寬宏大量﹑包容一切｡

再白話一點，｢泰卦｣說的是員工要努力﹑老闆主管給予支持，公司營運便會走向通達和諧﹑前景看好｡｢否卦｣相反，跟｢泰卦｣倒著來，上面乾卦，下面是坤卦，指的是老闆乾綱獨斷，員工陰柔無力｡更嚴重的是，否卦的上層與下層不交心﹑不交流，缺乏共識也不團結，營運當然逐漸變差｡

這讓我想到讀過Google人資長拉茲洛‧博克（Laszlo Bock）的書《Google超級用人學》，當時Google一年徵才5千人，應徵者多達1百萬至3百萬人，錄取率是進哈佛大學的25倍｡當他們還只有幾百名或幾千名員工時，發現一個頂尖工程師的貢獻值是普通工程師的300倍，所以堅持用最聰明的員工｡

然而當公司規模龐大到幾萬人時，他們逐漸發現到公司需要的不再只是聰明型員工，還需要團隊合作的員工，於是改變找人的方向，從中上大學挑出努力進取﹑力爭上游的畢業生，他們更懂得團結力量大｡換句話說，當公司這艘大船要穩健前進時，需要大家手腳一致，努力型員工便勝出｡

結論來了，今天的職場易經筆記，給你劃兩個重點：
💚1.管理上，員工要努力﹑老闆要支持｡員工不聰明，老闆就要變聰明｡
💚2.用人上，員工要的是努力，而不只是聰明｡努力帶來團結，聰明帶來分裂｡

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攝影：旅居加拿大的畫家吉仔冰GiABing

［你要做大象，還是小狗？］

現在的上班族都有個概念，光有一技之長是不足夠的，必須有二技之長﹑三技之長，才能與時俱進，在職場存活下來｡但是這已經是上個世紀的觀念，到了這個世紀，必須要做多功能型人才，能適應多種不同職務｡

英語有個成語｢房間裡的大象｣（Elephant in the room），用來隱喻某件事物雖然明顯，卻被集體視而不見。你想想看，我們不就是這隻大象嗎？一開始進到一家公司，由於是新人，大家對我們抱有期待，都猜想這頭大象龐然大物，應該是很厲害；不過隨著時間過去，我們就被視而不見，不再重要，於是心裡很挫折﹑很委屈，明明是很有能力，也很努力，怎麼落得好像一無是處的下場？

你知道問題出在哪裡嗎？不是大象不再是大象，而是大象在房間裡卡住了，轉不了身，也走不出去，所以是｢不動｣讓大家忽視了大象的存在｡相反的，這時候如果有隻小狗在房間裡跑來跑去，大家就會注意到牠，成了大家的焦點｡真要比實力，小狗再有能力與努力，都比不上大象，因此關鍵在於小狗｢會動｣｡

好比在家裡，我們不會死盯著一個家具看，而是盯著電視看，因為家具｢不動｣，而電視｢會動｣｡因此不要在原地更精進能力﹑更埋頭苦幹，而是要製造另一個亮點，做點不一樣的事，移動一下，大家才會將目光轉移到你身上｡

在我的斜槓進階班，有個學員在外商做工程師，他說：｢我上班很開心，也不認為自己會有中年危機｡｣問題是他已經43歲，在這家外商做17年，是他的第二份工作｡照理說，他應該屬於被失業的高危險群；就算安全存活下來，也有很高的危機意識，擔心生涯朝不保夕；或是工作壓力山大，被業績追著跑，加班成為家常便飯……我很好奇他怎麼如此胸有成竹，他回答：

｢因為在公司內，我也做斜槓｡｣

乍聽之下，會以為他在上班時間做自己的斜槓，其實不是，他說的正是我最近提倡的全新觀念：｢公司內，更要做斜槓｣，沒想到他居然早早落實十多年，是一個成功的典範，這就是他對生涯信心滿滿的關鍵｡

台灣廠商要外銷到美加地區，產品都必須做安全認證，他們公司做的是這一塊，看起來好像是鐵飯碗，卻也未必！如果工廠一直外移，總公司就不需要在台灣設址，因此唯有留住廠商在台灣，公司才會在，自己才會有工作｡因為意識到這點很重要，一般工程師都很宅，他居然請纓到處上課，教大家產業的趨勢｡

｢台灣的廠商每天埋頭苦幹，經常是客戶的行業快要消失了，還不知道自己的訂單快沒了；或是出現第二個競爭者，還渾然不覺自己要被取代了……都是很危險的事｡｣

他負責電路板的產業，一開始只在這個業內教課，後來連同下游也教，因為下游客戶活下來，電路板產業才會有訂單，所以他也跨足至LED行業講課｡除了教課外，他也主動幫助客戶解決問題，人脈連結廣，業內訊息靈通｡當業務員要提案時，他可以教對方怎麼幫客戶做策略，比業務員還抓得住市場趨勢與生態｡講到這裡，他再度強調在公司內做斜槓的重要性，因為—

｢我為自己創造出獨特價值，是別人無法取代的｡｣

說巧不巧，同班有位同學也提出相同想法，他在一家上市大企業任職業務，員工有數千人，但是他有危機意識，自我評估的結果是危機預計三五年後會出現，因此他來上我的斜槓進階班，想要提早布局下半場｡每天加班，又有家庭要照顧，時間很緊，他覺得與其下班後做斜槓，還不如上班時做斜槓｡

他發現公司雖然規模大，而老闆也一直在倡導要找跟公司文化相符合的新人，卻在新人訓練上著力很少，使得有些新人明明具有公司的DNA，竟一一陣亡，令人惋惜｡這個高流動率，使得員工經常處於一人做兩人事的狀態，不少計畫無法順利推動｡於是他想自告奮勇跟公司提議，由他來負責業務方面的新人訓練｡

至於要訓練什麼？他說一開始會教大家認識公司，後來會發展出業務銷售力等主題，每年熟稔一個，就可以累積到三五個擅長的主題，以後假使萬一被失業了，他就能夠無縫接軌擔任講師，到企業做內訓｡聽到這裡，我拍拍她的肩說，換作我是老闆，看到他除了做業務，還幫公司解決問題，哪裡會請他走路！

｢請你一個人，付一份薪水，卻有兩倍的價值，公司才捨不得放你走｡｣

這兩個例子都在說明一個簡單的道理，當大象久了，再厲害也會被視而不見，唯有像小狗一樣，移動到另一個全新領域，為公司解決長期懸而未決的問題，公司就會依賴自己，自己才會被看見｡很多人常常抱怨公司沒看見自己的努力，其實這句話隱含三個未察覺的迷思：

１． 一直在原地努力，一定很難被看見，必須要移動到新的領域，才會被看見｡
２． 努力不等於成果，苦勞不等於功勞，老闆只看結果不看過程，當然看不見｡
３． 被看見是自己的責任，不是老闆或主管的責任，所以要想辦法被看見｡

我們買到好用的特價品時，都會手舞足蹈地驚呼：｢買這個，CP值太高了！｣結果超乎期待，所以滿意極了｡一樣的，如果我們在原地不動，再有能力與努力，公司都認為是應該的；但是當我們多負責一個職務，解決了一個問題，他們就會有超乎期待的驚喜感，說：｢用這個人，CP值太高了！｣

在公司內，拉出第二根斜槓，創造新亮點，給人新話題，價值就被看見！

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打造「聊」癒系機器人！看圖說故事 AI也略懂略懂

信傳媒
研之有物
2020年11月8日 下午1:24

看圖說故事對人類來說，是輕鬆好玩的事，但對 AI 來說，卻是巨大挑戰，因為這代表 AI 必須看出圖中有哪些物件、理解圖片意義、能夠生成文句，還要看懂圖片間的因果邏輯。在中研院資訊科學研究所古倫維副研究員的努力下， AI 看圖說故事的能力有了很大的進展。她的模型有什麼獨特之處呢？跟著研之有物一起來瞧瞧！

俗話說得好：「發文不附圖，此風不可長。」不論你發的是爆卦文、閒聊文還是業配文，有圖更容易晉身流量熱文。不過近年來，社群網站發文的風向漸漸有了改變，從「發文附圖」轉變成「發圖附文」，我們總是先來一張照片，再配上相應的描述文字。接下來，我們的發文習慣還會怎麼改變？

或許，未來你拍下一張照片上傳社群網站，電腦就會自動「看圖說故事」，為你的照片腦補一段說明文字，節省你的思考時間。

讓電腦學會「看圖說故事」的伎倆，正是中研院資訊科學研究所的古倫維副研究員正在鑽研的主題之一。她的主要研究領域是人工智慧（ AI ）的自然語言處理，在因緣際會下，接觸到一個 AI 看圖說故事的競賽： Visual Storytelling （ VIST ），開啟了她對 AI 看圖說故事的興趣。

電腦如何學會「看圖說故事」？目前學界使用「機器學習」，簡單來說，就是讓電腦從大量的圖文搭配組合，從中學習看到怎樣的圖片，應該說出怎樣的故事。古倫維說：「其實一開始我們做得並不特別好。我們跟其他參加競賽的人一樣，用機器學習的方法，把圖和對應的文字丟進電腦，讓機器自己學習最佳的圖文搭配。然而機器學習幾乎是軍備競賽了！誰的電腦計算能力更強，得到的模型更複雜，生成的文字就會更好。」

先選角、打草稿，再寫故事

在軍備競爭不足的情況下，古倫維決定採取不同的策略：「既然完全由 AI 看圖說故事的效果不夠好，能不能在故事生成的過程中，有一個人類可以介入改善的步驟。」所以她把原來的做法分成了兩個階段，先從圖片抽取語意，接著再生成文字故事。

語意抽取，是指先從個別圖片中選出用來說故事的概念（如同電影選角），用知識庫找出概念之間的關係，建立圖片的關聯，再為這些圖片擬定最好的草稿（如同電影故事大綱)。

重點來了！在「選角」階段， AI 會先以機器學習的結果，找出最適合說故事的「角色組合」，尤其是面對連續圖片。這就好比張曼玉、梁朝偉、成龍三個演員，前兩個主要演愛情片，第三個以武打戲為主，如果第一張照片選了張曼玉，第二張照片應該選梁朝偉，生成的故事會比較好看。

但目前 AI 選角部分還不夠靈光，有時仍會發生如「張曼玉配成龍」的選角名單。古倫維的兩階段設計讓人類可在「選角」階段介入修改。實際例子如：圖片中有小男孩、天空、腳踏車三個概念。AI 從上圖抽取出的概念可能是「小男孩」、「天空」，最後生成的故事可能是「一個小男孩在天空下」……滿無聊的。但人類可以把「天空」改成「腳踏車」，機器最後就可能生成「一個小男孩騎著腳踏車。」嗯，是不是比較有故事性了？

最後，人類再將修改後的選角和故事大綱，交給 AI 產生整個故事。這種「先選角、打草稿，再說故事」的方式，最後產生的故事比較不會無聊或是不合理，更接近人類說出的故事。

知識庫，AI 想像力的補充包

為了增加 AI 的想像力，古倫維也在模型中納入「知識庫」，幫 AI 增加故事的知識。例如圖片中有人與馬，如果沒有知識庫，AI 可能只能生成「有一個人與一匹馬」這種平淡的句子。但知識庫可以補充人與馬關聯的知識，包括人可以騎馬、養馬等等，讓 AI 有機會說出「有一個人騎著自己養的馬」比較具故事性的句子。「當然 AI 也可能從大量的故事中以機器學習取得『很多人都會騎馬、養馬』的知識。但知識庫的最大功用，就是直接提供這個知識給 AI ，縮短學習歷程。」 古倫維解釋。

更重要的是，知識庫讓 AI 更容易解讀出圖片之間的關聯。如 VIST 競賽的題目就是包含了五張圖片的圖組，在知識庫的協助下， AI 比較容易找出各別圖片的概念之間的關聯，說出的故事會比較連貫，具有因果關係。

AI 是完全沒有想像力的，但若透過知識庫給它知識，這些知識在故事中呈現出來的，就像是 AI 的想像力。

巧妙切開「語意抽取」與「生成文本」

兩階段生成故事的方法還有一個優點，就是可善用大量的「圖片辨識」與「故事文本」資料庫，避開「圖文搭配」資料的缺乏。

現今的「圖片辨識」技術和資料庫非常成熟，可以精準的從圖片中抽取出各式各樣的概念。另一方面，說故事是人類從古至今不斷從事的活動，留下了大量的「故事文本」。相較之下，看圖說故事的「圖文搭配」資料量卻相當少，需要有人刻意去蒐集圖組、撰寫文字，古倫維說：「這種圖文搭配的資料必須人工建立，能有一萬組就很厲害了，但這個數量對於機器學習來說卻是遠遠不夠的。」

古倫維則把生成故事的過程拆成「語意抽取」與「生成文本」兩個階段，第一階段可利用精熟的圖片辨識技術和資料庫，抽取故事概念；第二階段再運用故事文本資料庫，讓機器學習如何將第一階段抽取（並由人類修改過）的概念，組合成漂亮的故事，巧妙避開了「圖文搭配」資料不足的難題。

把「語意抽取」與「生成文本」切開的話，兩個階段都可以利用幾千萬筆的既有資料，供機器學習。

腦補，讓機器更有溫度

說了半天，但 AI 會看圖說故事，到底能幹嘛？難道只是幫貼圖寫寫圖說？以研究的層面來說，如果 AI 能看圖說故事，代表 AI 在理解圖片、文字分析及因果邏輯等方面，都達到一定的水準，代表 AI 語言能力更加接近人類。在實際應用上， 可以為圖文創作者提供故事草稿，或是對於常常需要撰寫廣告文案、出差報告的人，能夠很快從圖像生成文本，人類只要略做修改潤飾即可 (小職員計畫通！)。

但更重要的是，機器人也能因此更有溫度！古倫維與臺大人工智慧與機器人研究中心的傅立成教授合作，希望透過 AI 看圖說故事的技術，讓居家照護機器人更有「人味」，會主動關懷人類。因為居家照護機器人在家中「看見」的一切，其實就是一張張的圖， AI 可以透過這些「圖」形成可能的故事，再轉化為暖心的問句。

想像一下，未來居家照護機器人看見老人家在廚房，故事劇情可能是「他要煮飯」，於是問出：「今晚想吃什麼？需要幫忙嗎？」當老人拿出相簿緬懷過去，AI 也能從舊照片解讀可能故事，轉化成聊天的問句：「照片中的這個人是誰啊？你們去哪裡玩？」還能變身孩子最愛的說故事姊姊！AI 可能從儲存的繪本資料庫中，隨機抽出不同圖畫重新組合，說出全新的故事。

會看圖說故事的 AI ，可以從眼前的情景連結到事件或情感，就像人類的腦補一般，而這些腦補就是故事。

如此一來，居家照護機器人不再只是被動的處理人類需求，相反的，「說故事的能力賦予了 AI 機器人找話題的功能。」古倫維笑著解釋，機器人從此不再詞窮，可以主動關心人類，與人類互動聊天，讓機器人變得溫暖許多。看來 AI 看圖說故事，不只是寫寫圖說、幫忙解決麻煩的出差報告，在不遠的未來，更是拉近我們與機器人距離的關鍵所在呢。

附圖：AI 看圖說故事的能力，可讓照顧居家照護機器人了解眼前的生活情境，具有找話題的能力，變得溫暖許多。（圖片來源／研之有物授權使用，下同）
中研院資訊科學研究所的古倫維副研究員，主要研究領域是人工智慧（ AI ）的自然語言處理，現正開發如何讓 AI 不只會說故事，還會看圖說故事。
古倫維的故事生成模型將產生故事的過程分成「語意抽取」及「故事生成」兩個階段。 圖說重製│黃曉君、林洵安
電腦看圖說故事的範例。No KG 代表機器在不添加額外知識時所產生的故事，Visual Genome 與 Open IE 古倫維團隊用兩個不同的知識庫分別產生的故事，GLAC 是除了古倫維的模型外目前成果最好的模型。由上可知，知識庫的確能幫助故事的上下文連結。最後的 Human 是真人所寫的故事，包含了許多圖片中沒有的知識，甚至精神性的內容。

資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E6%89%93%E9%80%A0-%E8%81%8A-%E7%99%92%E7%B3%BB%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA-%E7%9C%8B%E5%9C%96%E8%AA%AA%E6%95%85%E4%BA%8B-ai%E4%B9%9F%E7%95%A5%E6%87%82%E7%95%A5%E6%87%82-052415130.html