【創業第n日】 創業呢家嘢,最緊要嘅係想像力加執行力
今日我想先講講想像力
話說早排我同兩個女去一間貓貓餐廳嗰度食嘢……細路仔可以摸貓當然最開心啦
食食下嘢,有幾個玩cosplay既食客入咗嚟,其中有一兩個仲係男扮女裝添
我個女細細聲同我講:「爸爸,你睇下嗰啲人……」
我心入面明佢意思,就係喺佢眼中覺得呢啲人打扮好古怪
我於是望向阿女指嗰幾個cosplay玩家,然後若無其事咁反問我個女: 「有乜特別呀?」
培養想像力嘅其中一個條件係,見到平時少見嘅嘢都唔好大驚小怪
如果我畀阿女嘅反應係: 「唔好望嗰啲人呀!」 咁會有乜嘢結果?
結果就係將阿女acceptance嘅範圍縮窄。 當一個人嘅acceptance範圍變得狹窄嘅時候,就係失去想像力嘅開端
但係無奈,我哋嘅教育係不斷削掉我哋嘅想像力
我哋嘅教育教我哋必須要向住某一啲模式諗嘢同埋做事,咁先至為之「正常」
例如我哋細個作文,我哋要寫:「躺在綠油油的草地上,我呼吸到清新的空氣」
而絕對唔可以寫:「躺在草地上,我覺得有很多東西咬,令我渾身不舒服……」
又舉一個例子,我哋必須要寫:「在九龍公園的兒童嬉水池,有一個人工瀑布,漂亮極了」
而絕對唔可以寫:「在九龍公園的兒童嬉水池,我覺得池水有一點鹹味。 突然之間,有一陣暖流從身旁那目光呆滯的小孩子身上流過來……」
原來寫事實係會被扣分嘅,反而寫嗰啲喺範文抄返嚟嘅美好想像,先至可以攞到高分
我哋自細就係喺呢種自欺欺人,盡量縮窄想像範圍嘅環境之下成長
有時我會諗一樣嘢: 究竟教育嘅目的係乜嘢?
我想講一個難以忽視,但大家都選擇去忽視嘅真相:
普及性嘅教育主要目的,可能係為社會提供勞動力
(我用「可能」兩個字因為我唔可以武斷咁講「一定」)
而喺勞工市場入面,需要不斷做一啲重複性工作嘅小薯仔、基層佔大多數;
而需要豐富想像力嘅高級管理層同埋老細只係佔極少數
你試下諗一樣嘢,如果個個人都有老細高層咁嘅思維,呢個社會會變成點?
結果就係躁動不安,因為高層老細職位憎多粥少
畀人啟發咗,知道天地之大世界之廣,與此同時又發現自己只能夠做一粒微塵,其實係一件好痛苦嘅事
反而唔好被啟發,滿足於做一隻井底之蛙, 反而會覺得安安樂樂,好鬼快樂
講到呢度,我突然間諗起電影鹿鼎記入面一個好經典嘅場面: 陳近南同周星馳講: 「小寶,你係聰明人,咁我就用聰明人嘅語言同你講……」
冇錯,世界上真係有聰明人嘅語言嘅。 只不過我哋由細到大被訓練遠離呢啲聰明人嘅語言,因為我哋已經被決定要做一粒齒輪,而唔係高層
講到呢度,我想講番貓貓餐廳
去完貓貓餐廳之後嗰晚食delivery外賣
我同我個女講: 「你估如果我而家嗌貓貓餐廳外賣嘅話,外賣哥哥哥會唔會拎埋一隻貓嚟陪我哋一齊食,食完之後先攞返隻貓走呢?」
阿女諗咗一輪,之後話應該唔會。 但「拎埋隻貓嚟」呢種可能性,經已喺阿女個腦海入面出現咗,擴闊咗佢嘅想像空間
想像力,其實係有得教嘅
而做老細高層,亦都係有得學嘅,關鍵係: 有冇人肯教你!
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甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化
【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一
在正式邁入2020年之際,甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化:
預測1:90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化
自主資料庫(Autonomous Database)的普及,將改變技術人員需大量時間處理的日常工作,例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如,自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料,自動以視覺化方式,圖形、圖表和動畫等,呈現數百萬個資料點,讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表,能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信,在雲端的推動下,這些先進技術將日益普及,走向主流。
預測2:雲端共用的敏感性資料將擴增600倍
如今,70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲,也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中,而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式,確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而,由於網路安全人員嚴重短缺,企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此,為了防範層出不窮的網路攻擊,企業的最佳選擇是部署自主系統,將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。
預測3:幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術
透過改變企業接收、管理和保護資料的方式,人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示,如今許多企業已經意識到,並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。
預測4:絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術
如今智慧自動化系統運用於各行各業,推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域,日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限,並推動採用新興技術。其中,區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能,也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰,使全球性的供應鏈,物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗,例如藉助3D的呈現方式,技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度,以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。
預測5:流程的自動化將擁有更多個人化體驗
甲骨文認為,人工智慧和自主技術持續深入工作場所,簡化企業日常業務流程,讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如,自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程;據預測,2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景,幫助人力資源團隊找到最合適的人選;聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔,讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。
預測6:80%的大城市將使用物聯網技術,開啟智慧城市計畫
物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年,80%的大城市將運用物聯網資料,開啟智慧城市計畫。長遠來看,物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任,有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低,許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源,進一步提高安全性和透明度。除了上述例子,智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。
預測7:資料科學自動化程度不斷提高
利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術,資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值,企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢,到2025年,資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是,隨著AI和機器學習技術不斷發展,越來越多的資料科學工作都將自動化,從而大幅提高技術人才的工作效率。此外,隨著AI系統不斷升級,它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋,進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。
預測8:AI機器的興起將催生出前所未有的職業
隨著越來越多的機器使用AI與人類互動,它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中,業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面,雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作,但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年,機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂,但從長遠來看,它能夠促進全球經濟發展,讓人們專注於價值更高的工作,並提高人們的生活品質。
預測9:網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜
機器學習技術能幫助企業改善營運,但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路,竊取敏感性資料,而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測,2025年,80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫,現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下,企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來,面對不斷成長的安全威脅,企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式,24小時全天候地確保系統完整性。
預測10:80%的資料將與「物」相關
在未來幾年,大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如,據Forrester預測,駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接,或者干擾工廠製程系統的運行,並用這些設備作為「人質」,要求製造商支付大筆贖金。截至2025年,80%的身份資料將與「物」相關,而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準,且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料,網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式,揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析,企業將能夠提高系統能見度,以進階的自動化水準發現可疑活動。
附圖:甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml
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甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化
【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一
在正式邁入2020年之際,甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化:
預測1:90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化
自主資料庫(Autonomous Database)的普及,將改變技術人員需大量時間處理的日常工作,例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如,自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料,自動以視覺化方式,圖形、圖表和動畫等,呈現數百萬個資料點,讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表,能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信,在雲端的推動下,這些先進技術將日益普及,走向主流。
預測2:雲端共用的敏感性資料將擴增600倍
如今,70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲,也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中,而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式,確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而,由於網路安全人員嚴重短缺,企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此,為了防範層出不窮的網路攻擊,企業的最佳選擇是部署自主系統,將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。
預測3:幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術
透過改變企業接收、管理和保護資料的方式,人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示,如今許多企業已經意識到,並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。
預測4:絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術
如今智慧自動化系統運用於各行各業,推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域,日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限,並推動採用新興技術。其中,區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能,也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰,使全球性的供應鏈,物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗,例如藉助3D的呈現方式,技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度,以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。
預測5:流程的自動化將擁有更多個人化體驗
甲骨文認為,人工智慧和自主技術持續深入工作場所,簡化企業日常業務流程,讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如,自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程;據預測,2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景,幫助人力資源團隊找到最合適的人選;聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔,讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。
預測6:80%的大城市將使用物聯網技術,開啟智慧城市計畫
物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年,80%的大城市將運用物聯網資料,開啟智慧城市計畫。長遠來看,物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任,有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低,許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源,進一步提高安全性和透明度。除了上述例子,智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。
預測7:資料科學自動化程度不斷提高
利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術,資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值,企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢,到2025年,資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是,隨著AI和機器學習技術不斷發展,越來越多的資料科學工作都將自動化,從而大幅提高技術人才的工作效率。此外,隨著AI系統不斷升級,它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋,進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。
預測8:AI機器的興起將催生出前所未有的職業
隨著越來越多的機器使用AI與人類互動,它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中,業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面,雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作,但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年,機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂,但從長遠來看,它能夠促進全球經濟發展,讓人們專注於價值更高的工作,並提高人們的生活品質。
預測9:網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜
機器學習技術能幫助企業改善營運,但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路,竊取敏感性資料,而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測,2025年,80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫,現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下,企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來,面對不斷成長的安全威脅,企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式,24小時全天候地確保系統完整性。
預測10:80%的資料將與「物」相關
在未來幾年,大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如,據Forrester預測,駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接,或者干擾工廠製程系統的運行,並用這些設備作為「人質」,要求製造商支付大筆贖金。截至2025年,80%的身份資料將與「物」相關,而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準,且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料,網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式,揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析,企業將能夠提高系統能見度,以進階的自動化水準發現可疑活動。
附圖:甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml
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完全看工作性質
照你講的 工作是操作系統跟整理報表
這種偏枯燥、重複性的工作
要找奴性高的人 比較不會抱怨
也比較好控制 消極反抗你命令的機會比較低
因為能力強的如果給能力差的主管帶
很容易叫不動 或是反駁你的指令
以你這個案例 我還是會選B
畢竟他沒有擺爛的現象 該做的還是有做
只是做得比較快 有比較多時間摸魚
可是你要小心 通常這種人很快就會疲乏
開始想做有趣的東西 如果你把一些需要技術的東西分給他做
你很有可能會被取代
你要控制不讓他學太多 只做重複性事務
但又要畫大餅給他
或是給他光明正大摸魚的權力
讓他不會這麼快就想離職
至於A 如果放長遠來看 這種人比較不會離職
因為他上手時間很久
如果你懶得跟B勾心鬥角 花時間吵架
選A只要渡過前期 後面你會過得很開心
這種人太好掌握了 很好騙 很好凹
說不定工作量跟效率會比B高很多
※ 引述《lai89628 (shane)》之銘言:
: 代po
: 小妹我剛升上小主管,
: 要負責帶2個新人:A女和B男,兩個都是新鮮人,沒接觸過相關業務。
: 其中,A的學歷比B好很多,
: 但工作開始後,A讓我非常不滿意,舉例如下:
: 1)
: 講個系統操作,A要聽好多次才懂,B一次就上手
: 2)
: 叫兩個人整理一樣的報表,A花了2小時,錯3個地方,B只花1小時,而且全對
: 3)
: 開會時抽問他們問,A緊張到結巴,B伶牙俐齒
: 過了3個月,我決定要延長A的試用觀察期,而確定錄用B,
: 也忍不住問A:『你讀名校,為何工作那麼頓,難道不能帶點在學校的本事來工作嗎?』
: 而A個性本來個性就過於內向,不善表達,
: 只是跟我說她很盡力在學,會努力趕上。
: 有一天晚上10點,我回辦公室拿東西,
: 發現A女竟然還在位子上整理工作筆記,
: 我問她為何要留那麼晚,
: 她說她已經這樣3個多月了。。。
: 她晚上會把系統再操作一次,還會截圖作SOP,回家再復習。
: 看了她的筆記,我知道她是非常認真在學習 ,
: 但沒辦法,以工作績效來看,她就是很愚頓,動作和反應都非常慢,
: 她有說過以前在學校成績好,也是靠大量課後復習才維持的,
: 但工作需要即戰力和反應力,對她來說是吃力的。
: 如今A的觀察期快到了,但程度明顯還是落後B很多,
: B做事不認真,上班時間常溜出去打混,但交待的事,一定做得又快又好,
: 連大主管也很喜歡他,因為他愛運動,又健談,能和上層處得很好。
: 而A還是每天很努力地學,很努力地一次又一次失敗,連大主管看到她都問她是哪來的陌
: 生人....
: 我心裡認定,以A的工作能力來看,
: 公司實在不能再留她了,
: 她連例行性的工作都做不好,未來專案要怎樣交給她?
: 但真的很納悶,資質差的人到職場上後,
: 是不是真的無法再適用勤能補拙的道理呢?
: 大家怎麼看呢?
: 謝謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 115.43.126.106 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Salary/M.1622691439.A.BB1.html
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