【疫情後，恢復重量訓練的指南】
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（想看恢復訓練的參考強度及訓練量，可以跳到第三跟第四點）
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經歷約兩個月沒有健身房的生活，近期恢復訓練，但若不確定怎麼設定重量、次數、組數等，可以參考這篇文章。先用自己血淋淋例子給各位參考，雖然疫情後的第一次訓練，已經降低訓練量跟強度，但還是痠痛了一整個禮拜。
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＊自身體重：70 kg、深蹲1 RM：160 kg
＊疫情前的課表 (2021.5.13)：深蹲100 kg、4 x 8下
＊疫情後的課表 (2021.7.7)：深蹲60 kg、3 x 12下
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🔸 為什麼要降低強度跟訓練量？
「隨著停止訓練的時間越長，無氧及有氧能力都會逐漸遞減」
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由於少了「訓練」給予身體的刺激，身體會以為肌力、肌肉量、心肺耐力等這些都不需要了，因此逐漸回到未經訓練的身體。不過，「停止訓練一個月內，能力不至於會顯著地下降」，但當時間越長，能力的下降會越明顯，這攸關到個人的訓練經驗、身體狀況、運動量等。
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🔸 維持先前的強度跟訓練量，會怎麼樣？
剛恢復訓練時，舉比較重、練比較多，並不會給身體帶來更大的效益，反而可能增加受傷的風險、以及顯著的延遲性肌肉酸痛（DOMS）
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🔸 50/30/20/10 原則
重返重量訓練的第一週到第四週，訓練量（training volume）及運動休息比（work-to-rest ratio）可皆做調整，並逐漸增加比例。
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＊第一週：訓練量減量50% (打五折)/ 運動休息比 1:4
＊第二週：訓練量減量30% (打七折)/ 運動休息比 1:3
＊第三週：訓練量減量20% (打八折)/ 運動休息比 1:2
＊第四週：訓練量減量10% (打九折)/ 運動休息比 1:1
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訓練量（Training volume）= 重量（load）x 次數（reps）x 組數（sets）
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舉例來說，疫情前每週會練一次深蹲，重量100 kg做4組8下，因此平均的訓練量為3200 kg/week，而疫情後第一週的訓練量，可以粗估在3200 kg/week x 50% = 1600 kg/week，可以深蹲50 kg做 4組8下，或其他組合（重量 x 組數x組數）。而運動休息比則是動作過程跟休息時間的比例，例如深蹲8下費時25秒，則休息時間至少100秒。
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🔸 FIT 原則
恢復重量訓練的第一週跟第二週，「訓練頻率（Frequency, F）」、「Intensity relative volume（IRV）」、「休息間隔時間（Time rest interval, T）」可依原則做調整。
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＊第一週：訓練頻率 ≤ 3次/週、IRV：11-30個單位、運動休息比1:4
＊第二週：訓練頻率 ≤ 4次/週、IRV：11-30個單位、運動休息比1:3
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IRV = 組數（sets）x 次數（reps）x %1RM
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舉例來說，深蹲100 kg為我62.5% 的1RM，當天訓練若是4組8下：
IRV = 4 x 8 x 62.5% = 20
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🔸 結語
上述的原則跟資訊，主要參考美國肌力與體能學會（NSCA），主要是給大一體育新鮮人、休賽季完重新訓練、或曾有重大疾病而停止訓練的人，如何重新回到訓練，並且設定適當的訓練參數考。作為一個參考，同樣的概念也可應用在這次因為疫情而停止訓練的狀況，但實務上仍要依每個人的身體狀況、訓練經驗、運動量等做調整。
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其他文章：https://jackchen.sport.blog/
其他圖片：https://www.instagram.com/chenhc82/
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參考來源：
Caterisano, Anthony & Co-Chair, & Decker, Donald & Snyder, Benjamin & Feigenbaum, M. & Glass, Rob & House, Paul & Sharp, Carwyn & Waller, Michael & Witherspoon, Zach. (2019). CSCCa and NSCA Joint Consensus Guidelines for Transition Periods: Safe Return to Training Following Inactivity. STRENGTH AND CONDITIONING JOURNAL. 41. 1-23.
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#疫情 #恢復訓練 #重量訓練 #運動 #停止訓練 #延遲性肌肉酸痛 #訓練量 #教練 #物理治療師 #肌力與體能訓練師 #陳曉謙 #COVID19 #weighttraining #exercise #detraining #returntoplay #DOMS #NSCA #CSCS #trainingvolume

台南古都融合 AI 科技，發展交通智慧化

作者 TechNews | 發布日期 2021 年 06 月 24 日 10:00 |

人工智慧（AI）一直是近年的熱門科技詞彙，根據「2021 台灣 AI 趨勢報告」，台灣有 84% 的受訪企業導入 AI 技術，以提高組織效率及創造營收為主要目標，在製造、行銷與客服等領域中獲得深入地應用。

AI 深度學習效果事半功倍

綠捷能智控股份有限公司（HIPOWER）長期致力於AI影像偵測辨識演算法的開發，過去應用領域也多於車牌辨識、車輛追蹤相關。2020 年參與臺南市政府合作 AI 城市巡檢先導應用試驗計畫，在臺南市政府智慧發展中心及交通局的協助之下，以臺南市東區東門路與自由路口、中西區府前路與南門路口為試驗場域，試驗情境則是配合臺南市政府的基礎設施下，在未對現有攝影系統架構有任何調整的情況，利用路口現地攝影鏡頭搜集影像數據，最終所使用影像解析度為 640×480，採用 YOLO 類神經演算法進行物件深度學習，並加入深度物件定位追蹤演算法。

在試驗的計畫裡，YOLO 模型主要應用在多類別與多場景的物件辨識上，所以會設計較多的卷積層，而每一種會再進行多次的卷積運算，造成模型本身較大，考量這次計畫中所需辨識的物件類型與場景相對單純的情況下，過多的卷積層及運算對提升準確率沒有明顯地影響，並且會造成模型訓練效能不佳，因此利用剪枝技術減少卷積層數與運算次數，來提升模型的訓練效能。同時在影像數據上進行優化的前置處理，提升整體影像亮度達一致程度，降低亮度不均及部分雜訊的干擾，如此對後續物件辨識及定位追蹤準確率將有所幫助。因此在本案中僅利用約 5,000 張的物件圖快速片建立辨識模型及完成調校參數，成功開發出路口行人偵測、車種（機車、小型車、大型車）辨識、各向車流及其轉向偵測辨識的解決方案。經過最終的驗證測試，在不同天色的情況下，整體車流偵測辨識準確率可達 95%，車流轉向比分析及車種辨識準確率則有 90% 以上，而人流亦有 90% 以上的辨識準確率。

原有設備升級，效益最大化

此方案除可以有效減輕交通單位的人力負擔外，也能為交通智慧化提供充足有效的即時基礎數據，並且因為使用地方政府路口現有攝影系統，未來在複製擴散上也可以用相對較低成本的方式來進行，試驗單位不需要為了導入AI技術而將現有攝影機升級。未來將可以此解決方案為基礎，建構路口動態資訊即時回饋，協助路口及行人號誌燈秒數優化，以提升整體交通運行的順暢度。

在完成上述臺南市政府試驗計畫後，2021 年第一季也順利將此方案的核心技術衍生應用到隧道事件偵測系統 IIDs 及在道路壅堵偵測系統 QLD 中，用以偵測追蹤隧道逆行車輛、隧道路邊停等、壅堵車流(種)偵測及佔有率計算等情形。在新一代行動通訊日漸普及的情況下，未來將會有更多以 AI 影像辨識技術為基礎的衍生性應用產生，推進智慧化應用的演進。

由此可見，影像辨識技術所衍生的應用豐富性，對於地方政府推動城市智慧化的過程中，將能以最低成本的方式來發揮既有影像系統的最大效益。

公私協力成為 AI 應用夥伴

目前市場上 AI 影像辨識分析應用開發上，多半採用開放式模型來進行演算法的開發，而實務環境條件複雜多變，為能達到商品化對穩定性的要求，通常需要搭配自主開發的演算法，以強化模型偵測及辨識的能力，同時更需要實際場域建置的經驗、高品質數據的採樣及訓練參數組的建構，來對模型進行分析與調校，如此才能成為成熟且穩定的應用系統架構。

臺南是一個持續進化的科技古都，市府非常積極在導入創新科技應用，也因此保持開放態度在智慧化應用推動上，有系統地啟動在地方政府間相當少見的應用試驗計畫，在提供題目、條件限制及實際場域的情況下，邀請產業界進行解決方案開發與技術驗證，並希望業者能持續投入資源進行商品化，協助地方政府智慧化應用能夠水平擴散及垂直深化，這是一個成功案例，將對公部門與民間合作推動智慧化應用有正向的影響。

附圖：▲ 模型建立作業流程
▲ VDS 系統辨識畫面
▲ 以 AI 影像辨識為基礎的衍生應用
▲ 辨識分析結果畫面呈現

資料來源：https://technews.tw/2021/06/24/tainans-ancient-capital-integrates-ai-technology-to-develop-intelligent-transportation/?fbclid=IwAR1OJBuRIm3IbznQ-YcDuJo4r7xaKjlCyMpxS7oiiFP4Xogl7YXTMaAKRpM

開源機器學習模型搜尋平臺Model Search可根據要解決的問題和資料集，幫研究人員自動找出適合的模型架構，Google將Model Search用於探索關鍵字標記與語言辨識模型，宣稱不到200次迭代，就能獲得比專家設計更好的模型，少使用了13萬可訓練參數
https://www.ithome.com.tw/news/142834

DJI 於今日正式推出沉浸式飛行無人機 DJI FPV，極致的產品創新為使用者帶來前所未有的 FPV 沉浸式飛行體驗。DJI FPV 在保持高水準航拍性能的基礎上，讓飛行過程變得更加有趣，普通人亦能體驗第一人稱視角飛行樂趣，它是DJI 多年在無人機設計、研發沈澱的最新作品。


DJI FPV 提供區別於普通航拍無人機的飛行視角和操控方式，使用者佩戴飛行眼鏡，以第一人稱視角進行精準操控，人與飛行器結合，將獲得飛鳥般自由翱翔於天地的暢快感。全新推出的穿越搖桿提供獨特無人機操控方式，多項飛行功能按彙集成於穿越搖桿，使用者的手部轉動將控制飛行器的方向和姿態，飛行體驗再升級。DJI FPV 設有 3 種飛行模式，可透過標配遙控器快速切換，N 擋為普通模式，S 擋為運動模式，無需長時間系統性訓練，使用者就能快速掌握基礎飛行技巧，而進階手動模式 M 擋專為追求極致的飛手而設計，支援使用者自訂多項參數，新手和行家都能找到適合自己的飛行模式。


DJI 總裁羅鎮華表示：「DJI FPV 是 DJI 又一里程碑式的作品，它的出現代表 DJI 消費級無人機將由注重航拍體驗階段穩步邁入飛行體驗和航拍體驗雙結合的新紀元。DJI FPV 凝聚了無數 DJI 工程師的飛行夢想，這些極富實踐精神的夢想家秉持極致不妥協的產品追求，為普通使用者帶來了輕易就能觸及的無人機第一人稱視角飛行，這種沉浸式飛行將會為全球無數使用者帶來超凡感官體驗。」

沉浸式飛行，你也能輕鬆駕馭

全新的產品設計理念，注定了 DJI FPV 生而不凡。DJI FPV 飛行器機身採用流線型設計，符合空氣動力學設計，外觀靈動又不失王者風範。全新升級的飛行眼鏡可提供120fps高清圖傳畫面即時傳輸，配合 150° 超廣視角[1]，帶來臨場般的絕佳觀感。



體感控制，帶來與眾不同的無人機操控模式。全新推出的穿越搖桿，將擋位切換、一鍵煞停和雲台俯仰等多項功能彙整一處，使用者單手即可操控飛行器。借助體感技術，穿越搖桿支援以手部動作控制飛行方向，輕輕轉動手腕就能完成精彩轉彎動作，將操作難度進一步降低，提供更安全的飛行方式。握上穿越搖桿，你將化身飛行員，穿梭於廣袤天地之間。


貼心保障，體驗再次躍升

DJI FPV 在細節方面也下足功夫，進一步提升使用體驗。DJI FPV 機身採用模組化設計，雲台相機、腳架以及機身頂殼能夠快速拆裝，並支援使用者自行更換，提高飛行效率。



與 DJI FPV 同時推出的虛擬飛行應用程式[3]，方便使用者在室內練習 FPV 飛行技巧。內建多種仿真場景，提供與真實飛行一致的操控回饋，同時戴上飛行眼鏡就能獲得同樣的沉浸感。配合飛行教程使用模擬器練習，DJI FPV 為飛手提供最低的學習成本來掌握 M 擋操控。從 N 擋到 S 擋，再到 M 擋，DJI 為飛行愛好者提供了完整的進階學習路徑，將飛行模式選擇權完全交給使用者。



DJI FPV 更提供「觀眾模式」，觀眾與飛手選擇相同頻道即可觀看飛行實況畫面，與飛手一同感受穿梭天地間的快感。連接手機與飛行眼鏡，開啟 DJI Fly 應用程式，就能在手機端即時收看飛行畫面。



售價及查詢

DJI FPV 套裝售價為 HKD 9,499，套裝包含飛行器、搖桿遙控器、飛行眼鏡、1 顆智能飛行電池、2 對槳葉等配件。

DJI FPV 穿越搖桿同步發售，售價為 HKD 1,249。

若想飛行更盡興，可選擇加購 DJI FPV 暢飛配件包，包含 2 顆智能飛行電池、1 個充電管家，售價為 HKD 2,399。

即日起，可到OTG網上商店了解更多及預訂: https://bit.ly/3sK835E

查詢︰+852 37005700 (OTG)


暢快飛行，圖傳至關重要。DJI FPV 搭載 DJI 最新數位圖傳系統 DJI O3，解析度高，延遲低，傳輸距離遠達 10 公里，支援 2.4GHz/5.8GHz 雙頻段自動切換，抗干擾能力更強。採用「三發四收」高增益全向天線設計，訊號覆蓋範圍的傳輸更穩定。高達 50 Mbps 的圖傳碼率，能有效避免畫面遲緩和拖影造成的不適感，從相機拍攝到飛行眼鏡螢幕顯示的延遲低至 28ms，強勁的圖傳品質帶來超卓的視覺感受。



全新擋位設計為使用者提供更友好的操控選擇和進階路徑，飛行新手也能輕鬆上手。DJI FPV 根據使用難易度設定 3 個擋位，分別為 N 擋、S 擋和 M 擋。N 擋（普通模式）操控與普通航拍機操作一致，可實現精準懸停，飛行經驗較少的使用者可先用這個模式練習操控，體驗與普通航拍機完全不同的拍攝視角，感受飛行樂趣。



適應了普通模式後，使用者可切換至S 擋（運動模式），DJI FPV 飛行動力和操控性能表現將更出色，普通飛手也能盡情領略第一人稱視角飛行的獨特魅力。該模式新增定速巡航功能，DJI FPV 可用恆定速度飛行，讓使用者更專注於控制飛行方向，進一步簡化的飛行操控帶來更極致的浸入式飛行。



針對高階飛行者而設計的 M 擋為手動模式，操控邏輯與傳統 FPV 無人機一致，支援使用者自訂多項參數。該模式下所有飛行輔助功能都將關閉，熟練操控的專業玩家可最大程度享受 DJI FPV 的出眾性能。



一系列飛行安全輔助功能，讓你安心飛。DJI FPV 配備前視和下視感知系統、下視補光燈以及其他飛行輔助功能，多方位保障飛行安全。在圖傳訊號失聯和低電量情況下，DJI FPV 將自動返航；普通模式下 DJI FPV 具備障礙物感應能力並能完成有效減速，最大程度避免事故損壞；遇到突發狀況時，按下 DJI FPV 急停按鍵，飛行器會減速並做到懸空停留，有效避免飛行意外發生。



DJI FPV 以第一人稱視角操控方式改寫了大眾對無人機飛行的想像，高清低延遲圖傳讓「飛」與「看」同步，而進階式的擋位設計和飛行安全輔助功能讓普通人也能輕鬆體驗 FPV 飛行的刺激與樂趣。



延續影像基因，航拍多一種選擇

DJI FPV 不僅能帶來身臨其境般的浸入感，亦能用航拍記錄飛行所見。融入 DJI 領先的影像技術，DJI FPV 影像性能同樣出眾，搭載 1/2.3 英吋感光元件，鏡頭視角可達 150°，沉浸飛，盡情拍，飛行更快意。



錄像方面，DJI FPV 可錄制碼率高達 120 Mbps 的 4K/60fps 影片，清晰記錄飛行所見；支援 H.264 和 H.265 兩種編碼格式[2]，創作便利性更高；拍攝過程中還可使用 4 倍慢動作功能，解鎖更多拍攝玩法；DJI FPV 採用 RockSteady 增穩，可有效減低畫面晃動，還可以校正傾斜與畸變的畫面，進而獲得穩定流暢的畫面。



區別於普通航拍機，DJI FPV 拍攝品質高，還兼具充沛的飛行動力、極高的機動性以及極富衝擊力的畫面呈現方式，這些綜合實力為使用者提供更靈動、更接近自然視角的拍攝方式，對於追逐拍攝、快速移動拍攝等複雜任務，DJI FPV 也將是全新選擇。

迦爾納因為諸多緣由而聖誕老人化之後的存在。

一年一度的聖誕節，不論是誰都期望著「我想要禮物」。
足以將那份願望給一肩扛起的存在才能被稱為聖誕老人，既然發現自己有著能夠回應這股
想法的力量，那麼他自然就不會有一絲猶豫的接下這份任務。
對於孩子們所許下「聖誕老人，請送我禮物」的願望，以十分自然的方式回應「這樣啊。
那麼我就送給你吧」，是這樣恰如其分實現願望類型的聖誕老人。
雖然冷酷而面無表情，但這絕非是他非常冷漠。
只是難以表現出他的體貼而已。

身高/體重：178cm‧65kg
出處：榮耀的聖誕老人之路
地區：印度
屬性：秩序‧善
性別：男性
敏捷參數為因應出拳速度，拳擊風格所需的步伐速度等等要素而被最佳化。

戰鬥方式不知為何轉變成了硬派的拳擊風格。
因而回憶起了以空手和同伴們進行切磋琢磨的修行時代，「純粹的武藝鍛鍊，期望自身
成長的心情」似乎稍微的有所增長。

雖然覺得他和以往並沒有什麼不同，不過某種層面上也可算是「年輕」的精神性吧。
不論是秉持著一貫的冷酷感，亦或是宛如少年漫畫主角一般令人熱血沸騰的言行皆是。

○騎乘：－
由於獲得了拳擊風格，使他身為Saber卻失去了騎乘技能。
雖然身為聖誕老人，但迦爾納卻不搭乘雪橇。
就像個拳擊手一樣，默默地進行長跑訓練。

不要為了閃掉小太陽的翻車梗，就直接拔掉人家的內建技能好不好www


〇神性：Ａ
身為太陽神蘇利耶之子一事，即使成為了聖誕老人也並未改變。
「聖誕老人就是孩子們的太陽。不如說蘇利耶就是聖誕老人才對吧」
迦爾納在餐廳冷靜地說著。
在他身後吃著咖哩的阿周那始終擺出一臉「？」的表情。

〇Hard Puncher：ＥＸ
展現出拳擊純粹威力的技能。
有著一擊便將對手K.O.的必殺之拳

○Foot Santa：Ａ
以步伐與聖誕老人所組成的驚異技能。
也是聖誕迦爾納的戰鬥風格的基礎。
展現出在拳擊時的動作，步伐技術的技能。
根據狀況進行適切的距離管理，決不錯過敵人絲毫空隙的高速切入，除了藉由步伐進行
迴避攻擊之外，更使他身為聖誕老人，不論對方身處熔岩或是大雪地帶之類的危險之處
也能夠邁步向前而將禮物確實送達。

○閃光之拳：Ａ
這個迦爾納並不持槍，而僅是握著拳頭。
然而這並不代表他的戰鬥力便有所下降。
對於接受過精通各式武藝的師父‧德羅納所訓練的他而言，赤手空拳的戰鬥也早已習以
為常。
反而還令他回憶起了與阿周那和馬嘶他們一同鑽研武術的過往而產生了新鮮感，身體的
動作變的比起持槍之時還要更加輕盈。

他所出拳的最高速度超越了光速，與他交手之人僅會看見宛如閃光一般的拳之軌跡……
可能是這麼一回事吧。
那就類似於毫無迷惘的劍光，換言之他的出拳便宛如出鞘的劍刃一樣。
「因此，如今的我才會是Saber吧」
聖誕老人在餐廳高談闊論。
在他身後吃著雞肉的馬嘶始終擺出一臉「？」的表情。

『聖人連續拳』

等級：Ａ
種類：對人寶具
範圍：1～2
最大捕捉：1人

Winning‧Arkaptra
聖誕迦爾納所使出，為了獲勝的終結連續技。
以迅速地擺動身軀令對手無法鎖定目標後，一口氣拉近距離使出左右的勾拳連擊，接著是
從左側刺拳二連擊所展開的右側直拳，最後則以上勾拳將對手擊飛。
這些招式當然無需多言，是將聖誕之力與身為蘇利耶之子的力量給毫無保留的使出，尤其
在最後所揮出的上勾拳，其殘留的能量會化為光翼、光圈而展現出威嚴感。
這個連續技的威力乃是超銀河級，據說吃下這招的人會與受到隕石撞擊般的衝擊一同倒臥
在護墊上頭。

「Arkaptra」是迦爾納的別名，有著「太陽之子」的含意。

『聖人交叉拳』

等級：Ａ
種類：對人寶具
範圍：1～2
最大捕捉：1人

Graharaja‧Santacross。
迦爾納為了當作終結之拳所創出的，一擊必殺式交叉反擊拳。
除了在化為聖誕老人當下學會了拳擊風格之外，得知在拳擊當中有著交叉反擊拳此一必殺
拳的迦爾納，不知為何做出了「聖誕老人的必殺之拳就在於交叉反擊拳，正因如此才會被
稱為是聖誕老人」的這般結論。
無法以雙眼捕捉這個招式。
完美配合敵人攻擊所揮出的拳擊，如同劃出了一道宛如太陽光芒軌跡的雷射般擊穿對手的
下巴。
其姿態類似於星之聖劍的斬擊，換言之這既是必殺拳也是必殺劍。

「Graharaja」指的是「星辰之王」之義，是太陽神蘇利耶的別名。

#FGO #迦爾納

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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～

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。