【凌駕於「效率」之上的問題】

「所謂小說家是把不必要的事情刻意變成必要的人種。」
（村上春樹：《身為職業小說家》，2016，頁20）

去年，在《聯合文學》10月份準備做一期「村上春樹」的專題，請我以運動員和教練的身分，加入自己的生命經驗來談村上春樹的跑步。剛好我是村上春樹的書迷，讀過他不少小說和散文，因此很爽快就答應了。下面是去年就寫完的文章，如今重讀也很有感覺。原文發表自《聯合文學》432期，臉書上也再重新編輯發表一次：

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我個人很喜歡跑步、游泳、自行車和鐵人三項運動，學生時代投入大量時間訓練，熱情正盛，有親友怕我虛擲光陰，好心提醒「趕緊為未來打算，你練這些對將來找工作有什麼用？」當時年輕氣盛，剛聽到時會覺得很不舒服，但靜下心來想，他們說的話也不無道理，花時間投入訓練倒真沒什麼用，當時也沒想到用處，只是興趣、當純地喜歡訓練而已。不過後來沒想到的是，退伍後開始透過轉譯訓練的知識為生，從事耐力訓練的教育事業。

這讓我想到村上先生自述成為小說家的起點，那是在一九七八年四月一日的午後，二十九歲的村上先生正在神宮球場看球，當養樂多隊的首棒外籍打擊者希爾頓擊出二壘安打瞬間，他忽然興起寫小說的念頭，他回憶到：「好像有什麼東西從天上慢慢飄下來，而我正好用雙手接住。」（村上春樹：《身為職業小說家》，2016，頁40）比賽結束，他搭電車去買稿紙和鋼筆一個字、一個字寫，後來完成了他的第一部小說《聽風的歌》。

我開始從事耐力運動的經驗也跟村上先生很像，我也記得很清楚，那是二○○一年的十月十五日，剛進大學沒多久，因為打球扭傷腳踝醫生建議我去游泳當復建，第一次到泳池去時看到第三水道的泳者們像獨木舟般在水面上快速向前滑行，而且他們就像高速公路上的車流般，相隔固定的距離來回地在水道中右去左回地游著，到岸前還有三、四公尺就潛入水中，像是被彈簧彈出般流暢地蹬牆轉身。我就這樣站在岸上一直看著他／她們游，深深地被那優美的體態與泳姿與所吸引，像是大海上鯨豚集體潛游的動人場景。從那天起我開始每天下水與他們同游。

那是我投入訓練的起點。若要回過頭問我為何開始訓練，可能也說不出個所以然來，並沒有任何目的，甚至剛開始的兩三年，訓練特別辛苦，也沒有練出什麼成績來，連大學運動會乙組的前八名都拿不到，但還是很喜歡訓練，毫無來由的喜歡。

村上先生說：「寫第一本身說時所感覺到寫文章時的『愉悅』、『快樂』，現在基本上沒有改變。……我想如果不快樂的話，就失去寫小說的意義了。」（村上春樹：《身為職業小說家》，2016，頁51~52）

游泳、跑步或在自行車上向前奔馳數百公里，對某些人來說是需要強大意志力忍耐痛苦的運動，但對我來說卻是很快樂的事，可以動用身體的能量，有技巧地把垂直的地心引力轉換成向前移動的過程非常有意思、樂趣無窮。我十分幸運，因為某種特別的力量，被賦予傳承耐力訓練理論與方法的機會，當上了運動員與教練，我不知道是誰賦予我這樣的「資格」。對此我唯有衷心感謝。

雖然喜歡訓練，但好幾年來「對於我這種永遠無法得取得名次的耐力運動員而言，認真投入訓練到底有什麼用？」這個問題，我一直無法回答清楚。但在村上先生的文字裡，我找到了答案，他說了一個「兩個男人攀登富士山的故事」，他說……

--引文--
這兩個人都不曾看過富士山。頭腦聰明的男人只從富士山麓的幾個角度看過，便知道「啊，富士山原來是這個樣子。原來如此，這個地方實在真美麗」。於是就回去了。非常有效率。真快。然而頭腦不太好的男人，卻無法那樣簡單地理解富士山，就一個人留下來，實際以自己的雙腳試著一步步攀登到山頂。這樣做既花時間，也費工夫。相當消耗體力，走得筋疲力盡。最後終於心想「哦，原來這就是富士山。」與其說是理解，不如說總算信服了。小說家這種族類說起來算是（至少大都是）屬於後者，換句話說，雖然這麼說有點不妥，是屬於頭腦不太好的那種男人。如果不實際以自己的腳登上山頂，就無法理解富士山是什麼樣的東西、什麼樣的類型。或者說，不但如此，可能攀登幾次還不太明白，或越攀登越弄不清楚。也許這是小說家的天性。這麼一來這已是凌駕於「效率」之上的問題了。無論如何，都是頭腦好的人辦不到的事。(村上春樹：《身為職業小說家》，2016年1月出版，頁22)
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耐力運動員大多也屬於頭腦不太好的那種人，以42.195公里的馬拉松這種運動為例，練跑很花時間，也相當消耗體力，如果只是看跑者的影片而不以自己的腳實際跑過42.195公里的比賽，就無法理解馬拉松是什麼樣的東西、什麼樣類型的運動，而且，就算是像我實際跑了好幾次都還不太明白，或越跑越弄不清楚。我原本以為那是我特殊的天性，是我跟村上先生的共鳴。但他的另一句話開啟了我對世界的認識，原來活在當代這種重視效率的高科技社會裡，我們反而需要這種「無用或效率低下」的興趣：

-引文--
我們所居住的這個世界，是由效率好而機敏的東西和效率差而迂迴的東西，互為表裡，多層存在所成立的。缺少了任何一方（或一方成為絕對劣勢），世界可能就會變得歪斜扭曲了。(村上春樹著：《身為職業小說家》，2016年，頁20)
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從小我的功課就不錯，讀書考試都重視效率，也因此考上了不錯的高中與大學。讀書就是為了考試，考試就是為了升學，升學就是為了找到好工作。這樣的邏輯，我從小深信不疑。但後來為什麼會毫無來由地投入游泳、跑步與鐵人三項訓練呢？

我一直搞不清楚原由，但村上先生助我認識自己，原來是為了找到生活的「平衡」。十八歲以後，我終於找到了一種沒有用、沒有效率、純率只是為了喜歡而做的事業。應該很難找到比游泳和跑步的效率更差、更浪費體力的移動方式了。而我正是需要這種效率極差的行為，不然我自己的世界就會開始變得歪斜扭曲。人生中有段時間，太重視訓練成效、訓練量、追求科學化的訓練效率、重視比賽結果，結果訓練的美好就消失了，以村上先生的話語說就是「變得歪斜扭曲了」。

歪斜之後，陷入低潮之時，我開始問自己：「沒有追求什麼的自己本來是什麼樣子的？」我在腦子裡把無所求、純粹只是喜歡訓練的自己在腦中視覺化出來，並重新體會游泳、跑步時的快樂心情。這是一種重新「返」回原點的作業，它有助於我把「妨礙快樂的多餘零件、不自然的要素，一件件去除。」

前些日子有些年輕的鐵人三項運動員來花蓮移地訓練，這次移地訓練的選手中有不少是從小學開始練起，體育是這些年輕選手的專業。聽帶隊的教練說，他們到了大學之後會開始聽到一些「訓練無用論」的聲音，要他/她們少花時間訓練、趕快抓緊時間發展能養活自己的技能、考取能有利取得工作的證照。不少師長和親朋好友會開始在他們耳邊叨唸：「訓練沒有用，別花太多時間，多花些時間為未來打算。」這麼聽來有道理啊~工作與生活才是最重要的。但，是嗎？何者為本、何者為末？

如果我說「自由、幸福、變好、成長、樂愛生活、活出自我、快活……等無形的價值」才是生活的本質，應不會有人反對。然而，要體驗到上述的無形價值，需要有一項自己擅長且熱愛的專業，才有辦法體會到。

工作賺錢很重要沒錯，在這個世界上沒有錢就沒有持續養活專業與興趣的本錢。所以我們不應為了工作與生活而拋棄專業，那等於是拋棄了體驗到上述各種美好價值的機會。

我覺得從小就訓練的孩子很幸運，無論訓練的是體育、音樂或是繪畫，看似無用，但這種無用之有，有其大用。如果真心熱愛它，它就成為瞬息萬變且人心浮動的社會中，自己所能抓住的一個不變的主軸，它讓人有所抒發、有所潛伏、有所表現的一個重要倚靠，並透過它去探求自己身心的極限與潛能。這是一種很幸福的事。我很慶幸我有游、騎、跑、鐵人三項運動當作我的倚靠。我也覺得年輕的運動員，也比很多高中、大學生幸運，因為他/她們很早就有一項專業可以倚靠，雖不是實務上鐵飯碗（有實質收入）的倚靠，但卻是一種無形價值（錢買不到）的重要靠山，這座山是很多人心中沒有的。

此時再思考，「賺錢工作」vs「專業興趣」，何者為本，又何者為末呢？心態不同，就會看到不同版本的「本末倒置」了。

武漢肺炎之後的世界局勢正經歷劇烈變動。能在變動中確立本質，並堅持不變，持續守住自己相信的事，才能活出自己的意義。只要這些事是你真心喜歡且不影響他人，就算有人說你這樣做很笨、沒用、沒效率，是傻瓜才會做的事，但請你繼續做下去。套用村上的話：這已是凌駕於「效率」之上的問題。

2021年五大科技趨勢深度剖析

2021-01-18 09:09 聯合新聞網 / CTimes零組件

【作者： 編輯部】

2021年已經到來。在新冠疫情的陰霾中，半導體業繼續踩著既定的步伐往前邁進。在2021年，有哪些值得期待的半導體產業趨勢呢？CTIMES封面故事本月份的特別企劃，重點選擇了今年度值得關注的五大科技趨勢，這五大科技趨勢分別是：Open RAN、AI加速、工業數位轉型、第三代半導體，以及數位資訊醫療照護等。且聽本刊編輯部為各位讀者細說道來。

Open RAN

自從蜂窩式網路首次被數位化並展開2G通訊以來，其發展迅速，並且每一代技術的複雜性都在發生變化。近年來，行動網路的資料數據量不斷地增加，並大量支援各類新業務與應用場景，使得接下來的5G系統必須考慮更大的行動數據量與設備連接性。

無線接取網路（Radio Access Network；RAN）的設置，除了必須考量關鍵性能指標要求、網路商業營運能力，還有具備持續演進能力等三大因素之外，全球電信營運業者也希望有機會與第三方設備供應商合作，來推動介面的開放性並走向標準化的制訂，如此才有機會進一步降低設備成本。因此，5G無線接取網路的基礎架構必須走向開放化、虛擬化、靈活性以及與節能等趨勢。

在早期，電信營運商若有基地台建置需求，都必須向傳統電信設備商（例如Ericsson、Nokia、中興、華為等）購買基地台設備。這些營運商總是可以透過一個固定的電信設備供應商來提供其核心網路設備，儘管有效提升了整體的性能，但代價則是降低了來自不同供應商的RAN設備之間的互操作性。結果，使用這樣的解決方案很難將無線電和基頻元件供應商整合在一起。

到了接下來的第五代行動通訊系統（5G NR），將開始導入O-RAN（Open Radio Access Network）網路系統。透過O-RAN這樣的開放架構，未來營運商可跳過傳統電信設備商，直接向硬體設備業者（如廣達、中磊這類廠商）採購電信設備，除了有利於創建高靈活性的下一代無線網路，台灣資通訊廠商更有機會切入此傳統封閉的電信設備系統，建構出一套新的商業模式。

O-RAN架構以智能和開放的原則為基礎，是在具有嵌入式AI驅動的無線電控制的開放式硬體和雲端，構建虛擬化的RAN。O-RAN聯盟正在將無線電接取網路產業轉變成為開放、智能、虛擬化和完全可互操作的RAN架構。O-RAN標準透過更快的創新，可實現更具競爭力和靈活性的RAN供應商生態系統，而基於O-RAN的行動網路更能有效提高RAN部署和運營的效率。

AI加速

當前防疫所需的非接觸性應用、未來新常態的遠距應用，以及實現永續發展的自動化應用，成了數位轉型策略的重要引子—人工智慧（AI）技術則是主藥，從分析大數據的雲端平台，到即時決策的邊緣終端，凡是數據所在，都會看到AI更顯著地牽引著各大產業質變的動向。

國際數據資訊（IDC）2020年推出的報告預測，全球在AI系統上的支出將加速成長，2019~2024年間的年複合成長率（CAGR）可高達20.1%。因為對企業而言，要在數位轉型的過程中維持競爭力，人工智慧技術佔了部份。

疫情刺激市場快速轉型，AI猛地從產業部署的藍圖要塞上，躍然化為戰場主將，改善實際應用的效率，並推動新興的產業合作模式，將是後疫情時代的發展重點。2021年AI將會加速發展，但如何加速？答案或許可見於兩大面向。

其一，產業將會加速分工，鏈結從資料中心到裝置終端的開發資源。2020年NVIDIA與Arm的併購案就能當作這項趨勢的楔子。

累積多年的GPU研發與應用資源，NVIDA對雲端AI運算的核心技術可說是勢在必得，未來若成功將Arm在行動運算上的廣泛佈局納入麾下，就能在智慧應用普及化的龐大運算架構中，更快速地實現高度整合且易於彈性部署的AI解決方案。

雖說在商業上，這是在整併業務與開發資源，但就技術發展而言，卻是在深化集中式與分散式資料管理的分工模式。AI是改變未來科技開發與應用的首要關口，要加速AI落地，更細緻的產業分工，會是這條轉型之路起點上的一小步。

其二，AI應用將會加速，確切的說，產業將更積極建立AI應用的規則性，這不僅能確立問責AI的機制，實現負責任、可信、可靠的智慧運算（responsible AI），對加速技術普及來說，也至關重要。

AI應用涉及更複雜的軟硬體整合，從演算法的智財權界定、開發規則制定甚至是標準化，到通用或客製專用硬體的開發模式創新，最後是在大小規模裝置上，處理推論與做出決策時的資料可溯性與合法性問題，這些目前都還存在不少潛在疑慮。

2020年我們看到了由G7成員國提出的AI全球夥伴關係（Global Partnership on AI；GPAI）成立，業界亦有微軟、國際標準化組織（ISO）等跨域共組的AI Global非營利組織，還有前身為MLPerf的開放工程聯盟（MLCommons）集結了更多的產業要角，共同推動機器學習技術的開發與應用。

正是有了產業共識，才能延續並穩定這波AI成長的動能，而在2021年，這些針對AI應用的跨國跨界協商與規則訂立將會持續。

工業數位轉型

2020疫戰，不僅改變了人們的生活日常，更極速的驅動了數位轉型及發展。這場全球化的疫情已從根本改變了人們的生活方式，並史無前例的加速了數位生活轉型。從一般生活層面、企業端，到製造業，都正經歷著一波數位轉型的革命。事實上，數位轉型早在疫情之前，各企業早就已經開始陸續佈局，然而疫情的突然到來，讓各企業原本的數位轉型加速進行，一波快速數位轉型的革命，正如火如荼的開展。然而所有的企業都一樣，在數位轉型的路上，總是遇到重重的關卡與挑戰，需要進一步克服。

事實上，不管任何企業，數位轉型都是一段漫長的旅程，例如正在工業4.0的框架下，加速邁向智慧化的製造業也不例外。製造業涵蓋多項設備，正以智慧工廠為目標，並朝向「自主化」的趨勢發展。目前製造業轉型面臨的痛點，包含產線設備效能有限，無法因應新興的與複雜的工作負載；過去部署的設備與新購入的設備整合不易，缺乏即時反應；以及設備、系統的安全性等。

為了解決上述痛點，成功的智慧化解決方案可由四個面向切入，分別是：效能、即時處理能力、資安與功能性安全。這「四大要件」在IIoT的部署中，扮演重要角色，將直接影響各式工業的發展，從工廠自動化、現有工廠設備的整合，到作業負載的整合，以及機器人的應用等。在智能化工廠的自主化發展趨勢中，下列幾點需要特別注意：

●可擴展的計算能力，以省電的方式解決不同的工作負載；

●結合安全性與即時性，避免系統故障或網路受損的潛在風險；

●隨著系統複雜性增加，來自多個感測器（如：視覺、雷達及光達）的感測器融合（Sensor fusion）訊息必須結合機器學習，得出準確及可行的資訊；

●所有硬體皆須透過整體性的規模設計，以運行自主系統所需的複雜工作負載，並同時具備高效能以進行商業部署。

第三代半導體：SiC & GaN

第一代半導體是矽（Si），第二代是砷化鎵（GaAs），目前市場所談的第三代，則是碳化矽（SiC）和氮化鎵（GaN）。

第三代半導體有什麼不同？其最主要的特點，就是在「寬能隙（Wide Band Gap）」上。能隙是一個基礎的物理學原理，主要用來研究電子運動的現象，其所產生的效用就是導電性的差異。能隙越寬，電子越不容易越過，當然也就越能承受高電壓的系統應用。

所以跟傳統的矽材料相比，使用寬能隙材料的半導體產品，就展現出對於大功率系統和較高溫的環境有良好的適性，並實現了更好的能源轉換效率，以及更高的穩定度與可靠性。

而基於先天材料上的體質優勢，採用寬能隙材料的半導體元件，並不需要太多其他的輔助設計，例如散熱等，因此也有助於減少裝置的體積，達成輕量化的系統。

上述這些特色正好符合了當前產業趨勢的需要，例如電動車、再生能源、工業4.0、5G等，這些應用的最大特色就是採用高功率的電路設計，也因此使用寬能隙材料的元件就受到市場的青睞。

目前全球主要的電源元件供應商都已陸續布局了碳化矽和氮化鎵的方案與產能，尤其是這類元件的材料製作的成本較高，產能十分有限，現在幾乎已成了兵家必爭之物。一線的大廠更是透過策略聯盟，或者收購的方式，來確保自家的產能。

像是英飛凌（Infineon）除了與Cree達成SiC晶圓長期供貨戰略協定外，近期也與GT Advanced Technologies(GTAT)簽署碳化矽(SiC)晶棒供貨協議；意法半導體則收購了瑞典SiC晶圓製造商Norstel AB，不久前也與羅姆集團旗下的SiCrystal GmbH，簽署了長期供應SiC晶圓的協定。

台灣的晶圓供應商環球晶，日前則公告了將收購Siltronic AG，以強化在GaN和SiC的製造能量；世界先進經過了多年的研發後，目前已逐步量產了GaN的產品。

依據半導體市場研究機構Yole的分析報告，採用SiC電源元件的裝置，在2021年將有25%的年成長率；2023年則將達到44%；2025年則會進一步增加至50%的年成長。

數位資訊醫療照護

在2020年COVID-19疫情重創全球經濟態勢之際，防疫科技和醫療照護產業相關的人力、技術及產品的需求都很迫切，也讓個人智能健康照護與數位照護服務系統的成效倍受矚目，例如其中的醫用輔助軟體、生理偵測系統及遠距問診等設備促進個人健康品質及管理的產品，正促進數位資訊醫療發展。

資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5177162

【傾聽就好】
昨天早上是我進六年級班上的晨光時間。
六年級的孩子早脫稚氣，對於故事不論長短也能自己閱讀，老師希望我能維持進班目的很簡單，上學期互動不錯，維持著這個交流狀態陪孩子們聊聊。

「聊聊」這回事，孩子越大門檻越高：妳想聊的孩子不一定想說、費盡心思想置入的訊息孩子馬上識破、孩子們想說(抱怨)的我們也不一定聽得下去…；這群一個禮拜才相處40分鐘的孩子，我有甚麼資格期待他們跟我掏心掏肺？

前十分鐘暖暖身，用說書的方式介紹本青少年小說給大家，接下來的半小時，延續書裡的其中一個章節，我們討論：「目前人生中最想改變的一件事」。

黑板上貼著兩大張白紙，大家輪流上台寫自己的答案，不必署名。有人不加思索、有人說想不出來、當然也有人狐疑地看著我，猜想我的動機到底想幹嘛。

我假裝沒有察覺到這一切；那些不想寫的、說想不出來的幾位同學，最後仍上台寫下幾個字，當下那一瞬間覺得有點難過，我無法分辨這是不是訓練出來的應付和敷衍。

是什麼都不重要，此時此刻我相信你們寫的，我想傳達這個訊息出去。

看著大家寫的答案，考試、上學、作業佔多數並不意外，然而有一兩位特別針對自己家人，甚至希望他們消失…。當我們視線挪移到這項目時，我還在拿捏該怎麼開口，寫下這項的同學倒是忍不住發言；一開口便停不下來，他細數每天聽到大人們跟他說的那些喪氣話、姐姐如何捉弄他…，他覺得自己的日子真的悲慘極了，好像自己是個沒有能力的廢人，只能聽話才有辦法活下去。

同學們的表情也很耐人玩味，從一開始「他又在抱怨了」的無奈表情，到後來越聽越驚訝，甚至有幾位同學中間也穿插大喊：這句話我爸也說過、我媽也是這樣說、老師我跟大人說過，都沒用啦!

為了轉換氣氛，我故意打趣著說：「你們同班這麼久，知道這位同學生活這麼”慘”嗎？」那一刻我覺得，青少年小說裡活的故事活生生就在眼前，如果我們願意花點時間傾聽、花點時間陪著他們說話，就知道每個孩子的小宇宙正經歷著天翻地覆的過程，他們真的很難聊，但同時他們也很需要找人聊一聊。

我猜想這位同學在班上被視為怪咖，自顧不暇的其他同學可能也不想靠近負面能量爆表的人，但是經過這短短幾分鐘，大家似乎感覺到原來彼此沒有什麼不同，他們生活裡的挫折和困難，是青春期共同的語言。

時間一下子就過去了，大家突然沉默下來等我做個收尾。

「我現在多了解你們一點了，如果我覺得對生活無能為力，別人一直否定我，我也會非常憤怒地罵髒話、嘴邊掛著打打殺殺、故意對這世界表現蠻不在乎、什麼都不想做；但是我比你們多過了很多日子，至少我可以跟你們說，這些姿態對你的人生無濟於事，只會讓你以為自己真的是這樣而已。
家人不會消失，但是你有一天終究會離開，我們把眼光放在你準備好的那一天。那一天多早，其實是你自己可以決定的。」
「那些不知道自己想改變什麼的同學們，你們要花點時間想想，這是個很重要但是不容易回答的問題，我們下個禮拜再繼續討論。」

顧不了這些話聽起來像不像說教，我情不自禁地放入全部感情說出口，等我停下來時發現全班很安靜，大部分孩子的眼神認真了起來，連最愛耍嘴皮子的那幾個男生都一臉嚴肅。

嚴肅沒什麼不好，真的。我不要你們插科打諢的笑聲，那些做作的快樂最後都會變成傷人的把戲。

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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。

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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。