[爆卦]投資報酬率5的商品是什麼?優點缺點精華區懶人包

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投資報酬率5的商品 在 許多事物的謎底都是普通的 Instagram 的精選貼文

2020-05-01 21:03:23

2017/10/11 鬥陣俱樂部(1999)(上篇) Fight Club ⠀ 「我們是被歷史遺忘的一代,沒有目的,沒有地位,沒有世界大戰,沒有經濟大恐慌。我們的大戰來自心靈,我們的恐慌來自生活。」 ⠀ 泰勒德頓的這段台詞,像支鋒利的飛鏢,0誤差的脫離掌紋,射中靶心,不偏不倚的解答了我自成年以來於腦...

  • 投資報酬率5的商品 在 Facebook 的最讚貼文

    2021-07-20 17:30:49
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  • 投資報酬率5的商品 在 呱吉 Facebook 的最佳解答

    2020-07-15 14:44:24
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    讓我們來談談囤房稅。

    最近因為南韓通過了囤房稅法案,居住正義的問題又在台灣吵得沸沸揚揚。作為提案要求調高北市建商房屋稅(雖然案子還被卡在議會內)、並有出席多場居住正義活動的我而言,感覺必須要出來說些甚麼。這篇文可能有點長、也有點硬,但我希望正反方的支持者都能仔細讀完、才能站在可以溝通的立基點上對話。

    在討論囤房稅的問題之前,有幾個前提必須要確立,不然討論容易失焦。居住議題在台灣是不是個問題?台灣有沒有囤房的問題?這兩者有沒有關聯?然後我們才能來討論囤房稅本身對於所謂的「打房」或說是解決居住問題有沒有幫助。

    #台灣有沒有居住和囤房問題

    根據Numbeo數據庫的整理,截至今年六月時,台灣的房價所得比達到24.2倍,名列世界第九,這代表我們要不吃不喝24年才有機會買到一棟房子。而處境相似、同樣身陷囹圄是排名第三的香港,達43.5倍。我想,應該不會有人覺得台灣沒有居住問題。

    那台灣有囤房的問題嗎?如果根據內政部釋出的最新數據,台灣僅有5%的空屋掌握在四房以上持有者手中,看似不多。但是OURs則質疑,內政部的數據未進行「全國家庭總歸戶」,換言之如果你在新北和台北各有一棟房子、或是你和你伴侶各持有一棟房子,在統計上都是顯示「一人持有一房」2次。OURs主張的數據版本是,持有四房以上者所持有的房屋占空屋總數15%,這看起來就有些嚴重。

    這代表著有許多人持有多棟房屋,也沒有加以利用或出租,就閒置在那,可能是炒作、投資或是其他因素。而囤房稅主要就是針對這些「囤空房」的人,政府面對這些炒房或投資客,以及複雜的居住問題,也確實應該透過各種方式來因應。

    #囤房稅對解決居住問題有沒有幫助

    沒有人會覺得或主張單靠囤房稅就可以完全解決居住問題,但是,我仍認為囤房稅仍是多管齊下的「其中一管」,我完全認同民進黨政府在過去幾年做了很多事來解決居住問題,但並不能藉此說不用推囤房稅。但是,囤房稅本身也不是萬靈丹,仍有很多待釐清的爭議。

    課徵囤房稅對房市不外乎兩個目的:#平衡貧富差距,對於有能力、房子多的族群應該多繳稅,能力較低者應少繳稅;以及 #增加房屋的持有成本,抑制房市投機炒作,逼出市場上的空屋,改變多屋族的持有決策。依照許多國家或城市的實例,在良好法制及配套的運行下,確實有辦法逼出空屋以及抑制炒作。

    #台灣現行課徵空屋稅的問題

    然而,台灣現在如要開徵囤房稅會面臨到兩個主要問題,#如何認定空屋、以及 #稅基沒有調整。空屋如何認定,現在都是透過水電使用量,許多主管機關會主張如果要實體稽查、按現行人手根本無法因應。然而,依照有開徵空屋稅或囤房稅的國家作法,應該是要推定空屋、再讓屋主「自己主張不是空屋」,例如出示居住或出租證明、或表示其旅居國外或住院等,這樣會大幅減少行政成本。

    至於稅基,則是另一個大問題。台灣目前的房屋稅是「房屋現值乘以稅率」,房屋現值則是「房屋構造標準單價」(造價)、折舊率、街路等級調整率(路段率,由官方認定該路段繁不繁榮)與面積相乘得出,任一數值改變都會影響應繳稅額。換言之,你如果買了一棟1億元的豪宅,你的房屋稅並不是1億乘以稅率,而是其他複雜公式算出的房屋現值乘以稅率。

    這種算法也讓之前北市出現過一戶豪宅的稅率低於三戶小套房的詭異現象。現行的房屋現值(也就是稅基)並沒有太多調整,導致我們常把稅率拉很高,但仍然對房市沒影響,因為稅基沒有調整,導致實收金額很低,對有錢炒作的人來說不痛不癢。我們理應重新檢討如何建立一個與市場實價差距不遠的稅基、並讓稅基、稅率都合理化,才有辦法達成囤房稅「增加持有成本」的成效。

    #台灣囤房問題相當複雜且也多元

    只要有人囤房,蓋再多房子都會是「無效供給」,也對許多辛苦一生、壓力自己生活品質只為買一棟房的人不公平。除了蓋社宅、搞實價登錄等方法外,再多嘗試課徵囤房稅,我覺得並無不妥,也是台灣房市健全和達成居住正義很重要的里程碑。

    有許多人說,這些問題都集中在大都市,但若攤開近幾年房屋3-5年的閒置投資報酬率,前幾名都是非都會型縣市,如屏東、宜蘭、花蓮等,囤房稅可以幫助的不僅僅只有在大都會掙扎的人,也包含住在城鎮、偏鄉的一般購屋者。

    造成囤房的結果有很多原因,課徵囤房稅、增加持有成本也僅是解方其中一環。在過去,央行的寬鬆貨幣政策,除了救市外也導致熱錢湧入房地產市場。近二十年銀行放貸多集中在房貸、利率對於有錢的投機客來說又相當低,於是借錢買房、轉賣再買房的狀況屢見不鮮,建商蓋房也多半是如此。

    但房價過高回檔時,政府又為了金融穩定而出手護市,長期下來房市的風險和報酬具有極高的不對稱性,整個房地產市場早已扭曲。如果要解決囤房問題、甚至「回歸正常市場機制」處理,我們就必須先改變這個早已扭曲的房屋市場。

    #房子能算金融商品嗎

    我在幾年前為了創業把父母傳下來的房子變賣後,至今名下沒有房產,也是租屋過日。每當我想在上班地點周遭、合理通勤時間的範圍看房子時,我會發現連我的收入都難以在北市購屋。房子本來就不是一個「好買」的東西,我能理解存個十幾年款、加上貸款購屋的模式。但如果一個上班族都要不吃不喝存個二三十年,才能買到在公司合理通勤範圍內的小坪數房子時,我們就必須思考整個房市的結構問題。

    對我來說,房子並不是股票、也不是名牌包,並不是一件真正可以拿來操作和純市場思考的商品或物件。因為我們可能終其一身都不用買股票、也不用揹名牌包,但我們都需要一個可以滿足遮風避雨、在辛勤工作一天後放鬆和休息的地方,這也是居住正義想達成的唯一目的。

    我在去年提出了台北市版本的囤房稅提案,共同連署議員超過20位,橫跨所有政黨,顯見已經獲得社會多數的支持,只可惜目前尚未通過提案。但是這會是我下一會期努力的目標。

    感謝連署議員:
    苗博雅、徐巧芯、陳怡君、高嘉瑜、侯漢廷、簡舒培、洪健益、楊靜宇、鍾佩玲、李建昌、吳沛憶、許家蓓、黃郁芬、林穎孟、張茂楠、徐立信、陳永德、戴錫欽

  • 投資報酬率5的商品 在 啟點文化 Turn-Key Solution Facebook 的最讚貼文

    2020-06-08 19:04:22
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    每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作,不過我要提醒的是,要是你沒看今天的節目,到頭來,你可能只剩下一場空。

    在收看影片之前,不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽,記得訂閱我們的頻道,你的具體支持,是我們製作節目的最大動力~

    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~

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    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」。

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    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。

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  • 投資報酬率5的商品 在 Spark Liang 张开亮 Youtube 的最佳貼文

    2021-02-06 18:00:08

    【穩定的投資回酬根本做不到!】

    我教理财投资這麼久
    還是會有朋友跑来問我一件事:
    「Spark,现在银行的利息很低啊!都赶不上通货膨胀!」
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    今天我就來告訴大家
    深藏在我心中的一個秘密
    那就是稳定的投资回酬
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    無論是任何可以長期投資的商品
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  • 投資報酬率5的商品 在 啟點文化 Youtube 的精選貼文

    2020-06-08 19:00:16

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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。

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