有讀者分享了一篇文章給我,是網文作家 Jenny喬 在微信上寫的,主題是:「#那個走到哪兒都帶本書的人到底有多可怕?」談的是碎片化的數位時代下,重拾書本的重要性。我很喜歡,分享給你 😀
微信原文 https://www.gushiciku.cn/dc_hk/107675144
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週末,約了個老朋友在南城吃飯,她沒車,所以只好我穿過大半個北京城去見她。平時上班我很少開車,一堵車我就心煩,生怕自己一個衝動被人拍下來成了反面教材。本以為週末交通狀況能好點,事實證明,我太低估大北京的堵車能力了。
一個小時的車程,開了整整兩個半小時,午飯直接變成下午茶,還好約的是一家帶簡餐的咖啡廳,要是火鍋店,就尷尬了。
等人,是一件多煩人的事兒,等過的人都懂。特別是在餐廳,一個人傻坐着,迎接你的是各種鄙視的目光。排隊的客人罵你浪費資源,服務員怕你要杯水坐大半天。
換作是我,可能手機都玩兒沒電了。
可人家倒好,我急急忙忙衝到餐廳的時候,她正坐在那兒認真看書,要拿筆寫寫畫畫。看見我,把書一合,微微一笑,説了三個字:“你來啦。”
當時,我腦海裏就一個念頭:這種同齡人比堵車還可怕。
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我們倆認識快十年了。這十年裏,她變了很多,從單身變成了已婚,從小職員變成了管理層。可有一點一直沒變,就是走到哪兒都帶本書。
有一年,我們倆去美國玩,我背了個空箱子,打算去買買買,她背了半箱子書,説倒時差睡不着可以看。結果,回來路上,我買了一箱子衣服,她又買了半箱子原版書。
而且那些書比我的衣服還貴。
這些年,她在我心裏一直是個很特別的人,無論多忙,我都會找時間約她,就怕兩個人越走越遠。
可能每個人心裏都有這麼個朋友,説好聽了,叫標杆。説不好聽了,就是假想敵。我總希望自己能在某個方面超越她,哪怕齊頭並進也是極好的。
可她永遠是那種看起來和你一樣,你卻永遠追不上的狀態。她的見識永遠比你多一點,視野永遠比你寬一點。你説什麼,她都能分析得頭頭是道。她説什麼,你都各種聽不懂。
有這麼個朋友,真是讓人悲喜交加。喜的是,她能鞭策你。悲的是,她一輩子在鞭策你。
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羅胖在《羅輯思維》有一期講到,現在社會的文化資本。
他提了個問題,我覺得很受刺激:如果在一次聚會上,你遇見兩位女士,一個拿的包看上去挺一般,但談吐不俗,一張口就引用了《經濟學人》雜誌對英國大選的分析。另一個拿着很貴的名牌包,説的卻都是電視劇和明星八卦。
你覺得誰的社會地位更高?
我想了想,不説社會地位,至少對我來説,更願意和前者交往。這個世界上,知識量是很貴的。
説一個我最近幾年才圈粉的人:高曉松。過去,對音樂一點不感冒的我,總覺得高曉鬆就是一個寫歌的路人甲。可看了幾期《曉鬆奇談》,瞬間就圈粉了,覺得這人特別有文化,有見識,古今中外什麼都知道。
這就是羅胖説的一個人的文化資本,也就是談資。
説起談資,這些年我最深的感觸就是,越和人聊天,越不敢聊。
班門弄斧真正的可怕之處,不是丟臉,而是你根本不知道自己丟了臉。沒人會吿訴你,他們早就看穿了你,只會點頭微笑,然後默默嘲笑。
甚至有時候,你覺得自己知道得挺多的,可別人一問,就啞口無言。
最近,危機這個詞頻頻出現。其實不止是中年,每個年齡段的人都有危機。這個時代的工作,可替代性太高了。你前腳提辭職報吿,還沒來得及緬懷一下,後腳就有人搬進你的工位。有一技傍身也不夠,因為技能這東西也靠不住。
現在都將就降維攻擊,就像電商攻擊實體店,別人一個技術分分鐘就能讓你的技能毫無用武之地。學習是一輩子的事兒,因為這個世界上,連知識點都是不穩定的。
在職場混了這麼多年,我最恐懼的時刻就是遇見一個比我還內行的外行。當別人談論你最擅長的知識,還説得比你透徹的時候,怎麼可能沒有危機感?
這個時代,優秀者日益優秀,平庸者日益平庸。看着越拉越大的貧富差距,虧你還能心安理得地懶下去。
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很多人詬病今天碎片化的閲讀習慣,所以也不欣賞那些走到哪兒都帶着書的人,覺得他們只是裝逼。
我覺得不是,至少在我看來,讀書沒有什麼時候讀,怎麼讀之分,只有讀與不讀的差別。因為讀書是一種態度。有些人在圖書館做一天刷微博,有些人在垃圾桶旁讀經典。
那些愛看書的人,除了保持競爭力,還有無法比擬的優勢,就是凡事想得開,煩惱特別少。
再説一個開篇那個書痴朋友的故事,有一年夏天,我們倆去南方玩,回北京的時候遇上飛機延誤。整整等了六個小時,整個候機樓都瀰漫着怒氣,我焦慮地走來走去,一會兒發微信給北京的朋友瞭解天氣,一會兒向空姐詢問狀態。可一旁的朋友悠閒地拿出一本書,要了杯熱茶,不言不語,不驕不躁,一副有書萬十足的樣子。
他一遇上煩心事兒,從不傾訴,也不抱怨,就拿一本書坐在咖啡館裏。別人diss他,批評他,污衊他,陷害他,他總是埋頭扎進書堆裏。真像羅曼·羅蘭説的:“和書生活在一起,永遠不會歎氣。”
《傲骨之戰》裏,Miya因為家庭的詐騙醜聞陷入媒體的狂轟亂炸時,她事務所的同伴Lucca,只給了她一個建議,找本書看,不要上網,不要看新聞。只是看書就好了。
這真的是我聽過最好的建議。
雪萊説,你越讀書,越能看見自己的無知。因為無知,才會對人心生敬畏,也才會對生命多出一點豁達。
不以物喜,不以己悲,順境時勇往直前,逆境時豁達堅韌,這樣的人,可能是你我永遠都無法打敗的對手。
一想到這兒,覺都睡不着了。
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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~
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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!
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北大的櫻花樹開了-\-\
米蟲知道媽媽愛花,在仲春來臨一大清早8度C的校園裡,即使趕忙去上課,連早餐也來不及買,還是特地停下腳步拍了一張北京最前線的櫻花快報給媽媽,想討我歡心。
離家千里無法承歡膝下,她用這種方式告訴我,她心裡念著媽媽,她的心思,我懂。
這幾天幾乎每晚跟她長聊,因為連續幾個白天大媽寫了一堆長篇大論給她參考,那些周遭發生的故事,真實殘酷又醜陋的人性,用來提醒她也警惕自己,就如亞馬遜的創辦人貝佐斯所說: 聰明是一種天賦,而善良是一種選擇。
故事我就不多說了,醜陋殘暴到臭氣沖天,沒什麼好聽的,或許你會想問我,那麼為什麼要告訴米蟲呢?
很簡單,因為我是她的媽媽,有教導她善惡是非的責任,而生活周遭裡看到聽到的故事,剛好是最好的教材。
曾經有位單親媽媽私訊我,問大媽會跟米蟲分享所有的心事嗎?包含那些壓力徬徨或是挫折。當然會啊,我這麼回答她。於是她繼續問我,是孩子長大開始理解世事以後才開始的嗎? 不是,具體幾歲我忘了,但從她很小就開始了。
不要以為孩子不懂,他們很敏銳的,而且有耳朵,與其讓他一知半解,不如好好的為他說明清楚讓他理解,如果你沒法幫他的一生劈荊斬棘,那麼就別讓他長成溫室裡的花朵,連大自然的一點風雨,都禁不起。
這絕對不是愛他,而是害他。
有一次我在一場活動中認識一位企業家,是溫文儒雅謙遜有禮的那種,那一天是家庭日,他帶著他的小女兒一起前來,那個小女生不過還是位小學生,應對進退之得宜讓我自嘆不如,但最讓我感到讚嘆的是,她對待所有人的態度皆是如此,不因為是爸爸商場伙伴或是爸爸的員工,而有所差別,我細細觀察,原來是她爸爸待人作風也是如此,講白一點就是不是勢力眼或是自以為位高權重有錢了不起,更接地氣的說法就是不會狗眼看人低。
像這種例子,我一定會告訴米蟲,經年累月的分享與分析,有一次我發現米蟲看事竟比我還真切。
當時一位富家太太的朋友,對我講了些很傷人的話,讓我感到傷心,我一直是真心待她。
米蟲知道後安慰我,叫我別傷心了,那個朋友口中社經地位與她相符,認識十多載,交情好到結拜的四姐妹,她還不是一樣批評的不好聽。
記得她說其中位居大姐的那位女生,是非常熱心公益跟教育活動,表面待人熱情又大方,可她不好意思告訴她,其實外人都在傳她的這些行為不過是想競選理事長,用來討好眾人的手段。當時她還滿臉苦惱樣的問我,該不該提醒對方外人怎麼在傳她的野心的。
然後二妹的假日閒暇娛樂是全省看房買房子,但又有何用呢,她有憂鬱症,買再多的房子也快樂不起來。
至於最小的小妹呢,生性活潑人人愛,幾位姐夫也常幫忙處理她的大小事,但其實畢竟姐夫是人家的老公,小妹不懂得避嫌其實令人苦惱,因為她40多歲依然小姑獨處嫁不出去,所以三個姐姐一直熱心想幫她介紹對象。
具體情況我全部不了解,因為我並不認識她的這些結拜姐妹,全是聽她說的。
記得那天她跟我說了一句話,她說她想了好幾天了,都不好意思告訴我,別人(指她的結拜姐妹)看我寫的粉絲頁,在背後其實說的很難聽,尤其有次我po了米蟲的照片後,她說她朋友是這麼說我的: 都幾歲了出賣自己還不夠,發現自己沒本錢了,現在還想賣女兒來博版面。
那天,我真的很傷心,我自認我雖性子有點反骨,熱愛自由不喜約束,中年拋下所有去追求自己的夢想,或許是不好示範,但靈魂裡的另一個我,卻是相當保守的,尤其是道德觀,看看我的打扮衣著就知道了,我從不是衣著暴露的人,更不是什麼露事業線來搏版面。
我只是寫遊記寫文章,po的大多是風景照,偶爾才放幾張自己的照片,何來出賣自己之說?
她朋友這番言談實在太過,何謂"我賣自己還不夠,現在還想賣女兒。"
米蟲知道後告訴我,媽咪,那句話到底是她說的,或是她朋友說的,不得而知,妳也不認識她朋友,如果她朋友真的這麼說妳,那也是從她口中聽來的,就像她告訴妳她的朋友這般那般一樣。
米蟲問我聽過一句話嗎?
流言造成的傷害至少需要兩個人
你的敵人詆毀了你
你的朋友轉告了你
大媽聞言笑了,我當然聽過這句話,這句話是我曾經分享給妳的。
米蟲說從這句話中來反推這個事件
到底她扮演的是妳的敵人還是朋友?
說妳賣自己還不夠,現在還要賣女兒
這句話是誰說的其實一點都不重要
別人的話就隨便聽聽吧
對妳沒有益處,充滿負面影響,也沒有可學習之處,或真心相待互相鼓勵的朋友,就別往來了
妳都幾歲了,這點道理還不明白
天啊,米蟲這番話根本是大媽上身啊!
這已經是一年多前的往事了,早已風吹雲散,沒有影響過我,我還是繼續寫我想寫的主題,po我想po的照片。
唯一不變的事,我繼續跟米蟲分享周遭的故事,以前或許是我教她,現在我在她的身上也可以學習到新世代的看法。
然後附加價值是: 母女間的話題更多采,我們都想成為那個對對方有益的角色,從故事、從人性到人生..。
(如果你的孩子正在青春期,千萬別懊惱,妳不寂寞的,記得當年我也很苦惱,還常常覺得造物者很神奇,孩子小的時候跟小天使一樣可愛,根本就是來騙心的啊!這樣才能有愛熬過青春期,不棄養!
重點摘要: 有愛♥️
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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」。
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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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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