《提問的威力》

跟這一本書相見恨晚了…

我們都知道現在與客戶溝通新的趨勢是利用coaching, 教練式的方式來進行. 也就是說不會直接跟對方告知答案, 而要引導客戶自我向內思索, 找到動機, 尋求解決方式

但是, 很多人都覺得這一種互動是一種過於理想化而又兜圈子的模式. 一般而言, 自認為自己越專業的人, 越會不屑於這類技巧. 因為他們覺得: 這種方式高估了客戶的思考能力, 與小看了自我的專業權威： 他們如果自己會想, 就不會把自己弄成這樣了啊！ 但是, 無數的生理與心理研究都告訴我們, 人自我成長的能力是有無限可能的, 很多時候, 他們就只是缺乏一顆可以指引正確方向的星辰而已

任何同樣的經驗都無法100%的複製到其他人身上, 從訓練, 習慣, 工作, 到生活方式等等. 他人的成功可以當作參考, 但是一昧的模仿, 失敗是遲早的事情. 因此我們現在才會開始利用一些有系統的提問方式與客戶互動

直接告知對於會員而言, 是被動的. 在現在這個社會中, 從網路的各種平台, 電視廣告, 以至於其他的大種媒體, 我們每一天都會接觸到海量的資訊, 任何問題都會有”專家” “達人” 或是 “權威” 來告訴你應該怎麼做. 久而久之會產生很多問題.. 首先就是讓人們主動思考的機會越來越少, 大家都追求迅速, 即刻的解答, 所以往往忽略了探知過程, 而這個過程, 往往才是決定答案是否正確的關鍵 (例如：急速瘦身？) . 其次, 越是這種伸手黨所可以得到的資訊, 反而會更加令人焦慮… 怎麼大家的說法都不一樣？ 那我到底該聽誰的？ 比較壯的人？ 比較漂亮的人？ 比較有錢的人？ 還是粉絲數量比較多的人呢？

所以在這個世界之下, Coaching的技巧就越來越重要, 你不一定要取得
ICF(International Coaching Federation) 的執照, 但是假如我們可以將這一些技巧利用在日常生活中, 在包涵了健康, 生活, 工作, 或是兩性方面的體悟就會更加的不一樣

不過, 最大的問題就是: 這些理論我都知道, 但是實際上我想與人做諮詢溝通時, 腦袋一片空白, 不知道應該要問哪一些問題？ 這一本書, 就幫我們整理出來了一些最基礎的問題, 可以說就是一個工具庫, 在一開始對於提問 (特別是開放式提問) 技巧還無法很好掌握時, 可以提供一個非常好參考

本書分成了五大部分：

一. 前期準備
為什麼要提問？ 作者總結出來了五大原因
1. 沒有人比自己更加了解自己： 自己的經驗, 成長歷程, 與個性喜好自己最清楚, 可以說我們自己就是自己的專家, 他人是無法體會的
2. 有利於客戶接受教練： 根據研究表明, 人們對於自己做出的決策往往執行力更強, 效果也會更好. 因此採取提問的方式挖掘出客戶自己的看法, 效果也會更加積極
3. 可以增強客戶的自信： 很多時候我們想徵詢他人的意見背後的原因只是我們對自身做出的選擇不夠具有信心. 而教練透過認同客戶想法的這個過程, 就可以給予他們絕大的信心
4. 可以增強客戶的領導能力： 如過透過賦能, 讓客戶產生了自我掌控能力, 就可以幫助他們習慣於化被動為主動, 與挑戰正面迎擊, 近一步提升責任感
5. 可以增強教練與互的信任感： 我們透過提問, 深入地理解對方, 會讓彼此的關係更加的密切, 更有助於他們發生實際上的行為改變

而在這一部分當中, 作者指出了一個連我都常常犯的錯誤, 就是過度使用”為什麼” . 我們都知道在溝通的互動當中需要使用開放式提問, 讓對方盡可能地提供資訊, 所以會不斷重複”你為什麼有這個想法？ 你為什麼這樣做？ 你為什麼做那樣的決定？” 但是, 過多的”為什麼”反而讓人焦慮, 因為在言語習慣上, (不管東西方) “為什麼” 多少都帶了一些指責情緒在內. 所以, 必須要適當的重新組織問句 (reframe) , 將”為什麼” 改成”是什麼”, 例如： 你產生這個想法的原因是什麼？ 感覺就會容易接受得多

二. 教練過程
對話時, 善用GROW(Goal 目標, Realistic 現實, Option 選項, Will 意願) 與 SMART (Specific 具體化, Measurable 可測量的, Attainable 可實現的, T 時限) 來釐清客戶的期望以及願景

而在整個打造行動計畫需要使用漏斗式提問： 一開始盡可能地讓客戶把所有想得到的東西全部說出來, 確認沒有任何遺漏的部分, 之後漸漸地去蕪存菁, 將無法達成, 或是缺乏支持的選項去除掉, 最後留下來的才是最切合客戶本身的方案

其次, 要預先識別障礙. 建立成功行為最大的敵人就是所有的挑戰, 包含了自己的惰性, 時間的管理, 外在的誘惑, 壓力的累積等等. 如果要順利取得效果, 就要事先將所有可能出現的狀況做好設想, 擬定應變對策. 且戰且走的心態通常是一個看似完美計畫開始崩潰的根本

三. 生活教練- 發現人生的意義
教練需要幫助客戶建立他們的”人生目標” , 而人生目標就是根據自身的天賦與經歷, 嚮應外在世界的感招, 同時實現自己的價值, 得到長遠的幸福與滿足 (就是黃金圈理論中最內層的”為什麼” )

首先, 我們要花一點時間幫助客戶從新認識自我, 分析過往經驗以釐清本身的價值觀. 接下來找到對於生命某些事情的熱忱, 藉此建立自我的人生目標

教練需要從正面與反面持續的確認這些目標與客戶內心之間的關聯, 從內心出發向外延伸, 了解他們在家庭, 工作, 甚至是社會中最適合扮演的角色, 進而放大他們的優點, 讓他們在自己擅長的環境中可以更加地發揮自我價值

四. 生活教練- 擁有美好的人生
當客戶找到了自己的方向後, 下一步就是探討要如何達成？ 他目前離他的理想有多大的差距？ 要達成目標, 需要哪一些努力？ 資源？ 支持？要忍受多少的不適？ 有沒有適當的壓力管理技巧？

教練的工作, 就是讓客戶與實際夢想之間的距離縮短, 叉路減少. 但是即便是直線, 也必須要慢慢走, 欲速則不達. 這一個觀念是教練雙方都必須要具備的

五. 高端教練技巧
這一部分談到了在提問之後, 教練所應該要注意的部分, 包括了
1. 給予肯定： 肯定客戶過去的努力, 肯定客戶目前的決心, 也要肯定客戶未來的成功. 所謂的肯定不是盲目的灌迷湯, 而是要能夠讓客戶相信目前發展方向的正確, 與自我效能的打造
2. 正確的決策： 作者提供了十三種幫助客戶做決定的方式 (在此就不贅述), 並且要讓決策者拋開個人主觀的想法, 以不同的視角來檢視當下的決策是否合理, 若有任何不確定, 進行決策權衡的分析
3. 培養習慣： 就如同”原子習慣” 裡面提到的, 要養成新的習慣, 必須從微小的行為開始, 而要確保這些小行為的出現, 外在的刺激控制就格外的重要. 教練需要與客戶一起來選擇最佳的方式以達到”提醒” 的效果, 更應該要討論是否要建立問責機制
4. 勇於挑戰： 雖然教練是絕對與客戶站在一起面對問題的, 但是, 適當的挑戰客戶, 可以讓他們更加的積極與投入. 同時鼓勵客戶開啟想像力, 尋找其他的可能性
5. 改變視角： 幫助客戶以宏觀, 他人, 時間的視角來看待自己的挑戰
6. 自省： 很多人有很強烈的動機與非常果斷的執行力, 但是這些人往往也缺乏自省. 這種人就是因為過度的自信心, 反而會看不清自我與現實, 因此教練需要幫助客戶探索自省的機會, 自省的方式, 與自省後的結論
7. 反饋與評估： 在每一個階段, 教練與客戶一起檢討方案執行的進度是否良好？ 有沒有出現一些問題？ 有的話問題是從何而來？ 如何克服？ 沒有的話, 下一步的目標是什麼？ 同時需要邀請客戶一給教練一些反饋以利於教練自我的修正, 改善與強化. 而教練也應該養成定期的自我評估

六. 專業的教練領域： 最後一章則是為我們介紹目前最常見的一些教練, 例如：企業經營教練, 企業文化教練, 職涯教練, 條理邏輯教練, 健康教練 (就是我們), 出版教練, 兩性關係教練, 家庭關係教練, 與宗教信仰教練等等

這一本書內給了我們很多在不同狀況之下所應該提出的問題. 讓我們知道可以如何起頭, 但是後續的問題, 還是必須要依靠教練本身的經驗與觀察. 畢竟, “套路” 與 ”話術” 在這裡是沒有意義的, 人的真實情感與反應, 不可能被公式化. 所以還是必須依靠不斷地學習與經驗的累績. 但是, 這是一本非常實用的工具書, 在我們要與客戶對話之前, 可從這一本書中找到一些靈感與方向

#統合分析工作坊 課後心得 / 中國附醫 病理部 林昀姍 醫師
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💪 課前問題整理，課中完整帶領，還有實作問到飽。
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課程當天凱閔醫師 #以指定論文為例，先大概點出一些 meta-analysis 的重點，讓我們對這個文體有一個初步的認識。
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接著是秉濤醫師 #拆解論文的架構，要讓 reviewer 一開始就了解論文內容的重要性，然後要按照嚴謹的格式來建造一篇文章，秉濤醫師也點出許多新手可能會犯的錯誤，例如：評估工具就已經用錯了、沒有與原作者聯繫，或是統計文章數目過少等等，並且提出解決因應之道。
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了解論文是怎麼進行之後，就是最受好評的 #互動實作，參考圖文精美的手冊，一步步跟隨指引操作軟體，任何操作過程發生的小困難或蠢問題，老師們和助教們，都很樂意協助大家排除這些障礙，讓 #統計製圖 不再是論文寫作的絆腳石。
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老師們也很鼓勵大家針對 #自己進行中的論文 來詢問，或是不吝分享一些小訣竅，透過個別的指導，也更能符合大家不同的需求和問題。
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💪 如果你也是「教練我想寫論文！」
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本來以為會很艱澀難懂打瞌睡的課程，時間就這樣飛快的過去了，保證絕無冷場，值回票價。除了破除我起手寫論文的心魔（統計、製圖、和不知從何下手），也讓我能更有效率的 #避開常犯的錯誤，減少未看內文就被 reject 的可能。
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年輕如見習醫師、住院醫師，你們有大好的光陰，這樣好的課程當然是 #先上先贏，立足點就贏過同儕許多；如果是像我一樣，有升遷的壓力，也要趕快來報名學習，新思惟的老師 #絕對傾囊相授不藏私，使你不再視寫論文為畏途！
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👨‍🏫 講者陣容
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＃張凱閔，知名復健醫學與超音波學者，台大流病與預防醫學博士，SCI 論文超過 190 篇，並有 25 篇以上為 meta-analysis，探討臨床常見議題。
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＃曾秉濤，專業精神科醫師，擅長從臨床工作找到發表議題，並組成研究團隊，SCI 論文超過 85 篇，並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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＃蔡依橙，專業課程開發與整合者，能迅速理解學門架構，並以初學者能理解的方式，建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表，已超過 500 張，熟悉學術審閱過程與要求。

為了讓 AI 不斷打怪升級，DeepMind 打造「宇宙」

作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |

DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道，強化學習苦於類化能力差，經常只能針對單個任務從頭學習。

DeepMind之前開發的AlphaZero，儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋，但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處，就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。

但類化能力不是一蹴而就，就像玩遊戲，也是先做簡單任務，逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》（Hollow Knight）一開始只需要隨意走動揮刀砍怪，但噩夢級難度的「苦痛之路」關，沒有前面累積的技巧，只能玩寂寞。

多任務宇宙

DeepMind此次採用「課程學習」，讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說，AI新任務（訓練資料）是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己，簡單的如「靠近紫色立方體」，複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」，甚至和其他智慧體玩耍，如捉迷藏──「找到對方，且不要被對方發現」。

每個小遊戲存在世界小角落，千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界，如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成，即任務＝遊戲＋世界＋玩家，並根據三要素關係，決定任務的複雜度。

複雜度的判斷有四個維度：競爭性、平衡性、可選項、探索難度。

比如「搶方塊」遊戲，藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域，紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾，因此競爭性較強；同時雙方條件對等，平衡性比較高；因目標簡單，所以可選項少；DeepMind把探索難度評為中上，可能是因定位區域算較複雜的場景。

再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲，藍色和紅色智慧體有共同目標，讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。

這時競爭性自然很低，平衡性毋庸置疑很高的；可選項比上面遊戲高很多；探索難度沒有定位區域，智慧體隨便把球體和方塊放哪都行，難度就變小了。

基於這四個維度，DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間，幾何「地球」也只是這宇宙的小角落，是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand，包含數十億個任務。

來看XLand的全貌，由一系列遊戲組成，每個遊戲在許多模擬世界進行，這些世界的拓樸和特徵平滑變化。

終生學習

數據有了，接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現，目標注意代理（GOAT）可學習更通用的策略。

具體來說，智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後，生成中間輸出，傳遞給GOAT模組，會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分，邏輯分析目標。

邏輯分析是指，每個遊戲可藉由一些方法，構建另一個遊戲，並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。

DeepMind提出一個問題：對每個智慧體，什麼樣的任務是最好的？換句話說，打怪升級時，什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手，而不是一刀9999？

DeepMind的答案是，每個新任務都基於舊任務生成，「不會太難，也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。

訓練開始時，太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習，但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀，而是鼓勵終身學習，即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法，在新任務和舊任務之間彈性連接。

怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」？進化學習就提供很好的靈活性。總體來說，新任務和舊任務同時進行，且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體，會選拔到新任務繼續學習。

新任務中，舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製，參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體，還有很多新人參與，這就引進隨機性、創新性、靈活性，不用擔心「暴死」問題。

當然，因任務不斷生成、動態變化，一個任務可訓練不同長處的智慧體，並往不同方向演化（隨著智慧體相對性能和強健性進行）。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合，就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小，簡直是模擬地球。

DeepMind表示，「這種組合學習系統的特性是，不最佳化有界性能指標，而是更新定義的通用能力範圍，這使智慧體開放式學習，僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」

智慧初現

最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種？DeepMind說，智慧體有很明顯的零樣本學習能力，比如使用工具、合圍、數數、合作＋競爭等。

來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個：

黑色金字塔放到黃色球體旁邊
紫色球體放到黃色金字塔旁邊
黑色金字塔放到橙色地板

AI一開始找到一個黑色金字塔，想拿到橙色地板（目標3），但搬運過程瞄見黃色球體，瞬間改變主意，「我可以實現目標1啦」，將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。

第二個例子是，不會跳高，怎麼拿到高台上的紫色金字塔？智慧體需要想辦法突破障礙，取得高台上的紫色金字塔，高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。

因不會跳高，所以智慧體「掀桌子」，把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊，「等等，這不就是我要的階梯嗎？」這過程是否體現了慧體的智慧，還無法肯定，可能只是一時幸運。關鍵還是，要看統計數據。

經過5代訓練，智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲，涉及340萬個獨立任務，最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務，除了少數即使人類也無法完成的任務。

DeepMind的研究，或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說，不僅資料量要大，任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現，如資料顯示，只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練，智慧體就可快速適應，而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。

往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃，AI經過不斷演化，不斷給我們帶來驚喜（細思極恐）的體驗。

資料來源：https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/

本集主題：「一開口撩人又聊心：被異性喜歡，被同性肯定，不冷場、不辭窮、不尷尬、不被句點的人際互動課」介紹

訪問作者： 瑪那熊（陳家維）

內容簡介：
　　撩人要聊心！心理師教你提升好感與互動技巧的自在聊天術
　　在人際關係中如魚得水，友情提升，感情加溫，逆轉人生

　　心理學大師阿德勒曾說：「所有的問題都是人際關係的問題。」
　　聊天力並非天生，要靠後天學習，你所欠缺的，其實只是一個機會！
　　本書為你實境模擬避免NG聊天，建立話題資料庫，提升語言與非語言表達力，
　　營造好感度，維繫穩定關係，學會愛情攻防，從此不再輕易被句點！

　　好關係是聊出來的！
　　諮商心理師＆個人形象顧問瑪那熊，結合心理學與實戰經驗，透過許多實例與練習，教你用自然有效的方式，循序漸進學會各種情境＆場合的聊天技巧，並且教你如何做足準備，拉高每次約會、互動的勝率，從內到外提升自信，增進個人魅力，而非淪為紙上談兵。

　　你所焦慮的人際煩惱，這裡都有解：
　　■打破僵局、拉近距離、突破現狀，從陌生到好感的破冰技巧。
　　■聊天、搭訕、聯誼、應酬或安慰等情境場合，邊演練邊學習。
　　■「友達以上，戀人未滿」關係卡關時，踢出臨門一腳。
　　■克服社交障礙、戰勝內向害羞、擺脫被發好人卡宿命、拒絕爛桃花。
　　■發現自己的優勢，創造好機運，找到好戀情。

　　好聊的人與難聊的人，差別只在是否從心撩起：
　　■如何沒話找話聊？建立話題資料庫，避免聊天流於演講的秘密武器。
　　■一說就中！在對話中讓對方覺得「這個人懂我」持續推進關係。
　　■聊不停且不冷場！技巧接話或提問以延伸話題，為將來的可能性鋪哏。
　　■進可攻退可守！隨時觀察對方反應，評估「友好指標」調整進退攻略。
　　■挖坑給對方！透過「邀請」，讓新朋友和有好感的對象主動分享。
　　■包裝自己勝率更大！建立合宜的外在形象留下好印象，讓開口說話更有說服力。
　　■要幽默不要騷擾！巧妙拿捏幽默感，避免淪為「人帥真好，人醜性騷擾」。
　　■面對NG人也不用怕！搞定工具人、賢者、商人、公主王子、狂戰士、間諜的有效策略。

作者簡介：瑪那熊（陳家維）
　　諮商心理師，個人形象顧問，活動講師。
　　
　　興趣使然的諮商心理師，專攻愛情心理、人際溝通、關係經營與社交力學，亦為GQ線上百萬部落客、形象顧問與戀愛教練，具有豐富演講經驗。擅長結合心理學與實戰技巧，多年來透過線上文字與線下實體課程、個別諮詢等方式，已幫助許多人突破互動盲點，克服人際困擾、成功脫離母胎單身。目前為眾多婚戀平台（約會專家、Date Me Now、春天會館）之戀愛教練，協助更多人獲得幸福愛情。

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最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。

而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！

公職補習班迷思

當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。

甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。

那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。

他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。

白領失業潮來了！

李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。

再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！

國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。

這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。

再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。

但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。

你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？

一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。

聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！

那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？

這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？

李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。

簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。

如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。

而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。

讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。

也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。

最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。

容易被AI幹掉的二特點

從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。

這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。

打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。

工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。

在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！

我們與AI的距離

要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～

台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。

而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。

透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。

幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！

儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。

而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。

他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！

所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。

也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！

這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！

你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～

假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。

人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？

其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。

在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。

它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！

而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。

比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。

而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？

所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！

不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。

只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。

而幫助你換個腦袋，轉換成智能思考的第一步，就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。

【過好人生學】從即日起，到6/12晚上十二點止，我們將推出季節限定的1413的優惠價～

我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。

我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。

歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請記得訂閱我們的頻道，YouTube收看的朋友，除了訂閱之外，記得把訂閱旁邊的小鈴鐺打開。

而Podcast收聽的朋友，除了訂閱之外喔，也請給我們5顆星的評價，並且把它分享給你身旁的朋友，我們需要你用最具體的行動來支持我們。

然而如果你對於啟點文化的商品或課程有興趣的話，如同今天提到的【過好人生學】，我們季節限定的1413優惠，陪伴你一世一生。

歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。

#哆啦A夢寶寶版
00:31【粗大動作】跑步並可避開障礙物:跑步有 #前庭覺刺激，尤其是不等速的跑步(一下加速一下減速)，然後避開障礙物，再轉向時會運用到身體平衡，如果 #平衡能力 不夠，就可能出現跌倒。
02:16 #可愛幕後花絮
💡發展里程碑的初衷是提醒我們要提供適當練習機會/環境讓孩子發展技能，並非用來考試，當孩子一個技能未發展出來，不一定是遲緩，應先確認是否有練習過，還是環境中較少用到該技能，留意是否有他人代勞過多的狀況，一般若無特殊狀況，保持練習後技能都會慢慢發展出來(進步幅度跟自己比就可以了，有進步就是進步)。
💡發展皆有緩衝期(約3-6個月)，當月尚未熟練該技能，皆尚有時間發展，保持或增加練習即可，切莫過度緊張焦慮，若有疑慮可請專業人員評估。
💡 24個月之後的發展里程碑，大部分發展檢測表會以24-30個月來列出，所以拍攝項目是依寶皇現階段發展出24-30個月內的項目，但也符合由簡而難的發展順序。
#學習區間2歲至2歲半
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