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#立法院開學 #科技部長來訪 👏🏻
每次立法院新會期開始，科技部吳部長總會抽空拜會虹安的國會辦公室，交流本會期科技預算法案重點。
我們從未來全球疫情趨向新常態，談及抗疫最重要的三大關鍵：#疫苗、#快篩、#藥物 之研究，以及運用科技於檢疫和公衛大數據，吳部長也和我分享科技部正加速推動的 #防疫科學研究中心，希望未來可以長期規劃發展這些項目的關鍵科研。
除此之外，我們就疫情後國內外社會 #數位轉型 進程趨勢交流，包含：遠距會議、遠距醫療、精準健康、高速運算網路之數位建設，也討論到無人車和AI相關法規是否應該與時俱進。
台灣科技發展攸關了產業競爭力，無論是關鍵基礎科學研究，或創造價值的應用科學，都是我們必須重視且持續努力提升的目標 💪🏻
#科技話題不管質詢台上台下都很好聊 😂
💡小彩蛋💡 今天特地戴上 #太空中心成立三十週年 的紀念口罩，迎接吳部長 😁 （這款口罩先前我戴著上政論節目，詢問度可是第一名呢 👍🏻）
《文茜的世界財經周報》
【"把抗癌交給科技" MIT開發醫療影像運算軟體 MIT教授巴茲蕾43歲被判定罹患乳癌 人生重大轉折 巴茲蕾投入"量身訂做"抗癌方案 人工智慧如此全能 醫療AI比例仍低 機器可精準消化大數據 "量身訂做"抗癌方案 四名患者同一療法 醫學影像運算可找答案 87%腫瘤為良性 醫學數據運算可降低手術率】
在MIT(麻省理工學院)，數字，很重要。
課程6.036，地點26-100，是MIT最大的一間教室，教授來自32號建築，也就是電腦科學與人工智慧實驗室，課程名為"對人工智慧的真實熱情"，由4位教授與15位助教一起管理這門課。這是今年MIT人數最多的一門課，教室座位566個，但選課的人有700個，所以第一堂有部分學生只能在其他教室看著轉播螢幕上課。
授課的四名教授之一巴茲蕾教授(Regina Barzilay)，在MIT專教機器學習，尤其是NLP(Natural Language Processing)，也就是自然語言處理，簡單來說就是教電腦聽說讀寫人類語言。市面上所有的智慧語音助理，例如蘋果的Siri，或是亞馬遜的Echo，就需要NLP技術，巴茲蕾教授正是這個領域的佼佼者。
1971年出生在以色列的她，大學和研究所畢業於以色列知名學府班古里恩大學，後來赴美在哥倫比亞大學取得電腦科學博士學位，也許正因為母語是古老的希伯來文，她對於解碼失傳語言特別有興趣。寫博士論文時甚至開發了可以自動生成新聞摘要的軟體NewsBlaster，雖然她謙稱這款軟體不可能取代深度報導或是洗練文字，卻為哥大留下令人讚嘆的資產。
而如明日之星般的美女教授，在43歲那一年，人生突來晴天霹靂。
MIT電腦科學與人工智慧實驗室瑞吉娜巴茲蕾教授：我之所以進入數位醫療的領域 是因為三年前我被診斷出乳癌
巴茲蕾教授本身因為乳房組織密度較高，屬於乳癌高危險群，因此每半年做一次乳房攝影檢查，為期兩年的檢查周期最後一次，卻發現了惡性腫瘤。事後她一直想問，第一，"為何是我?" 因為沒有家族病史。第二個問題是，這兩年的檢查當中，難道無法從影像醫學的細微變化，看出她的乳房組織可能進化成癌細胞?
瑞吉娜巴茲蕾教授：現在治療癌症病人的方式，都有"人"的在裡面。不管是做超音波還是病理切片，都是由人來判讀，把病情做一下分類。因為這些醫學影像不是直接交給醫生去看，而是由受過訓練的專業技師去判讀，當他們在做判讀的時候，會用他們所依循的"項目"去分類患病的婦女，只用幾個簡單的指標去判讀的時候，很多病況訊息其實是被忽略的。
如果AlphaGo可以擊敗人類圍棋冠軍、Amzon可以依照你的網路行為推薦你會買的商品，巴茲蕾教授不禁想問，這麼多現代人工智慧，為何沒有拿來解決醫療上的盲點。於是她開始與被譽為全球最好的麻省總醫院(MGH)合作，希望未來癌症治療也能「量身訂做」。
瑞吉娜巴茲蕾教授：試想當亞馬遜跟你推薦一本書的時候，是把所有網購消費者，依照十個不同的習性分類，決定這本書適不適合你? 還是依據你個人過往的消費記錄，加上他人評價，再根據你是怎麼樣的人、而不是把你簡單分類去推薦這個產品呢? 當我們把病患簡單分類的時候，我們就會錯失很多資訊。機器可以做到而人類做不到的，就是可以同時看數百萬張醫學影響，然後做出人類做不到的更準確的預測。
以乳癌為例，根據醫學影像以及切片病理報告，會區分為四種亞型，一張極為複雜的器官影像，在技師判讀後，可能直接被簡化成幾種數據、幾行判讀文字，四張完全不一樣的乳房攝影圖像，檢測分類後的資訊可能一模一樣，醫學影像中人眼所不及之處，可能就隱藏著很多警訊而不可知。而因為這四張圖像的患者被分為同一型，因此被施以同樣的治療方案，但這四個患者，三個成功了，一個沒有，問題出在哪裡，巴茲蕾教授認為，這就是圖形運算可以幫助醫生的地方。
瑞吉娜巴茲蕾教授：你看得出這隻狗和這個癌細胞的差別嗎? 狗占了整張照片的30% 癌細胞(在大畫素影像中)只占不到1% 所以影像傳達的訊號完全是不成比例的
癌細胞的生成與醞釀是需要時間的，如果半年一次的醫學影像，或甚至過去十年的病歷記錄能，夠用交叉運算，也許機器可以比人眼更早發現生理組織得病變，預防和提早治療就不會只是口號而已。
一份研究指出，高危險群乳癌病患在照出腫瘤後，無法確定是良性還惡性，多半都會在同意直接開刀切除，最終其實有87%的病理切片是良性的。以MGH(麻省總醫院)為例，無法確診良性或惡性的腫瘤，進手術房的比例是100%，透過巴茲蕾教授開發的這套系統分析，至少可以在術前判讀出30%的良性組織，大幅減少侵入式醫療的機率。這套軟體也可以分辨哪些乳房組織比較可能發展成癌細胞，藉此提高醫生投藥的劑量與準確度。同時機器學習和數據運算也可以應用在製藥上面，透過化學物與病患醫療史的交叉運算，可以容易的組合出製作成本低、效用更好的藥品。
瑞吉娜巴茲蕾教授：我想提供這項工具可以改變醫療護理人員的分工，在很多醫療體系中，病人真正缺乏的就是從醫療照護提供者這邊，獲得「個人化」的集中照顧，有時間跟醫生好好合作。機器永遠不能取代醫生護理師，但透過運用這種工具，可以讓醫生有更多時間跟病患一起，就治療方案好好相互配合。
巴茲蕾教授強調，開發醫療運算法不是要來取代影像醫學判讀的技師，而是想找出人眼無法判讀的病變，讓機器來幫助醫護人員執行更準確的治療。2011年在益智問答節目中擊敗人類的IBM人工智慧系統華生，其實當年是為了發展醫療雲端服務而開發出來的，一度在各大醫療院所引起熱潮，但當時人機合作的並不理想，最近優化後的華生，再度挑戰醫療領域並取得初步成果。其他像是Google母公司Alphabet，以及飛利浦等科技大廠，加上輻射出來的新創公司，醫療生技產業的科技創新，預估2021年以前可達每年成長40%，產值達66億美元的規模。人工智慧將為醫療帶來革命性的影響。
瑞吉娜巴茲蕾教授：這麼多年來，我們一直深信癌症會由生理醫學家治好，如今該是我們(電腦科學家)把這個機會拿回來 給醫療領域帶來重大改變的時刻。
《中天的夢想驛站》專訪創新工廠董事長李開復談人工智慧與創新
【習近平宣示中國大陸應走向互聯網＋ 也就是人工智慧 李開復認為市場將決定一切 未來幾個主要“獨角獸”會在美國.中國與加拿大產生 而人工智慧最快速的應用 不見得是汽車自動駕駛 而像是金融產業這類原本就是“虛擬”運作的產業】
自上世紀初以來，自動化機械設備快速發展，將現代工業和製造業生產力推向了新的高峰，其中的龐大代價，是讓全世界藍領工人大量喪失工作機會。時序進入二十一世紀，隨著人工智慧（AI）時代來臨，電腦處理複雜問題的能力更快更好，甚至顛覆人腦經驗，如今不只是靠勞動獲取報酬的工農階級，恐怕連具有專業技能、高教育水準的白領，也得開始認真檢視飯碗是否不保。
投入AI研究領域超過三十年的李開復，從先驅地美國，到後起之秀中國大陸，一路觀察這股不可逆的趨勢，也參與演進過程。他在2009年中離開Google，同年九月於北京成立創新工場，八年來扶植新創企業，是當地培育科技創業者最重要的平台之一。
「創新工場基本是兩個業務，一個就是投資AI的公司，還有一個就是說，為傳統企業做所謂的AI+，就像以前有互聯網+，也就是說傳統的公司要...（你講的+是Plus的意思？）對，但是互聯網一直很難講，但是我覺得AI會比較好講。（譬如說？）因為AI是可以立竿見影，看到結果，就是銀行可以靠它賺錢、生錢，保險公司可以靠它賺錢、生錢。」李開復。
創新工場是早期投資機構，積極尋找潛力創業者，提供從資金、技術到營運等全方位諮詢服務。目前最熱門的投資標的，除了大數據研究，另一個就是開發和AI相關的軟硬體公司。
「任何一個企業級軟件，他的崛起，一開始一定是大公司買賣，就是一個銀行，花個幾千萬、上億都有可能，然後你為他做一個量身訂做的解決方案，然後這解決方案裡面是可以抽出一些軟件，以後再賣給那些比較小的公司，這個我覺得是一個所有的企業級軟件的必然之路。」李開復。
創新工場有來自全球投資者資金挹注，眼光必須挑剔也精準，一旦決定投入後就會給予最大程度扶持，相對地也換來極高成功率。李開復認為，整個投資資本市場是非常金字塔型、也非常現實的，標準和要求都很高，但只要是頂級投資機構，就能相中頂級創業者。在技術開發上，新創企業透過機器表現出來的智慧，可被廣泛運用在許多領域，各產業對AI接受程度不一，目前看來，以像金融業這類以虛擬操作為主的產業，是短時間內可被期待的領域。
「我對金融業是非常樂觀的，因為金融本來就是一個虛擬的東西，你用它來保險、貸款、炒股，什麼都是虛擬交易、虛擬數據、虛擬結果。但醫療就太敏感了，因為你有關人的健康、人的生命、人的隱私，還有就是說你的數據本身，它不是很完美地被數位化，就是說你的，我們談貸款、金融、保險什麼的，全部都有記錄在那裡，都已經被儲存在那，而且都不會錯，基本不會錯的；醫療的話是每個醫院有自己的水平、自己的標準，你拍的片子有些數位化、有些沒有，這個東西每個各有隱私。所以我覺得就是在一個完全的世界裡，今天如果我們說能夠把中國大陸每個病人的數據，全部數位化、然後擷取，那人工智能會有跳躍式的進步，然後對醫療、對安全、對健康會有不可相信的進步。但是事實上中國或任何的國家，我覺得現在都很難把這些隱私、健康、安全拋到一邊，然後把數據匯集起來。」李開復。
「倒不是說每個人都要去，今天就把人工智能放到自己的什麼工作裡面，剛是說我覺得從長遠來看，哪怕是看個五年到十年，人工智能會取代很多人的工作的，這個帶來的財富跟失業，還有它帶來的就是人均收入不等，富人更富、窮人更窮這樣的一個問題，這些對世界上每一個國家都是很大的挑戰，所以我覺得因此每個國家都應該重視它。」李開復。
有鑑於此，2017年暑假，創新工場人工智慧工程院，推出了開辦第一屆「DeeCamp」：深度學習訓練營的大膽構想，並向中國大陸海內外科技學系學生廣發英雄帖。
「我們就是撈最有潛力發展的一些人，一般是以學生為主，因為我們覺得現在是人工智能崛起的時候，其實每個人都應該有機會能夠去學。另外我們也想證明一下，人工智能學起來並沒有那麼難，前提是你的數學跟資訊科學、計算機、科學要比較好，這兩個前提之下，進入人工智能這個領域，六個禮拜就可以、就足夠。」李開復。
沒想到原本只是小試水溫的創舉，竟吸引全球一千多名武林高手踴躍報名。最後雀屏中選的有三十六位，從大一到博士生都有。一群程式撰寫的佼佼者聚在一起，激發出令人讚嘆的熱情和潛力，在短短六周內就產出令人驚艷的成果。李開復說，包括中國大陸在內許多國家都將AI教育列為重點發展項目，如何快速進行人才培訓，已成為刻不容緩的議題。
「我們自己只是想證明這個概念是可以行的，但是最終的話，我們不是個教育機構，我們也不靠這個賺錢，我們只是做出來了看，或者其他的台灣政府、美國政府想要用都歡迎拿去用。」李開復。
「整個人工智能今天是碰到一個應用期，而不是理論期，就是說那些理論其實已開發得不錯了，需要快速地讓你了解一下基礎，然後是經過所謂的Learning by Doing，就是一邊做一邊學，然後就會了，有點像如果你學Coding的話，也不會說是你去聽課聽很長的時間，可能聽了一個禮拜的課都不用，可能聽了一天的課就可以寫最簡單的Code，再聽一天再寫難一點的，所以我覺得就是AI的工程化已開始在發生。當然很多學術界的人會說，開復，你這樣講不對，我們還在發明更深的技術，我的厲害的意思是說，那些已被發明、已被驗證的AI技術正在經過一個工業化的轉換，但學生還沒有實務操作過、學校也不會教，但這正好碰到了是個在各個領域都會產生價值的機會，所以我們帶這些學生來，並不是讓他們快速能成為在頂尖AI期刊裡寫論文的作者，而是說把那些大家已發明的技術，把他湊起來，解決一個實際的問題，學習工業化、應用化的一個課程。」李開復。
DeeCamp的成功除了在校園造成廣大迴響，還引發中國大陸不少公私部門的興趣。
「我覺得中國大陸政府對人工智能的重視是非常清晰的，我覺得現在看起來全世界的這種政府白皮書來說，我覺得美國的是寫得比較完整的，中國大陸的寫得比較完整的，甚至加拿大寫得也是不錯的，其他的國家地區，我沒有看到什麼反應，台灣整個對人工智慧的好奇度還是OK的。」李開復。
「企業重視程度的話，中國大陸的民企，我覺得應該是在兩岸三地當中走在最前方的，我覺得SOHO做為一個典型的例子。另外的話，我覺得你也可以看到很多，就是一般來說他的市場化愈快的領域，比如說保險，我們可能看平安對不對，然後看銀行，可能就會看招商銀行，雖然它們還是有國企成分，但是走在最前面，市場化最快的，比如說公司已上市的，當然全民企公司更不用說了，就是什麼百度、阿里、騰訊。我覺得中國大陸的民企應該是現在走在遠遠最前方的，中國大陸的大企業、國企可能還是比較慢，但是我覺得，因為國企可能還是要看國家政策。（它戰略一定，它錢就砸了，跑得就很快。）所以我會預測國企也會跑得比較快。」李開復。
在中國大陸市場深耕二十年，李開復觀察到，從戰略清晰，科技產業鏈、人口紅利，甚至新一輩海歸派的軟實力，中國大陸正全面提升。茁壯成AI大國，只是時間早晚的問題。
「我覺得就是說這種勤奮、努力，一直是支撐中國大陸崛起的很重要力量，年輕人對知識的饑渴，現在還是。長期來說我覺得沒有一個國家，可以永遠有這麼一批非常饑渴、非常向上勤奮努力拚命的人群，現在這紅利還是存在的。我覺得包括了市場、國家的政策，創業者也包括企業家的狼性和刻苦耐勞，願意努力工作，狼性也是很重要，對。還有最後一點是資本市場的認可，這樣的話任何一個想創業的，只要他是非常能幹的，都能拿到大量的資金。」李開復。
「從科技公司角度來說，現在你看崛起的這些世界級科技獨角獸裡面，百分之九十五的公司不是美國就是中國大陸，接近一半一半，美國還是多一點，但是過幾年應該中國大陸會更多，全世界中國大陸跟美國之外的獨角獸，大概只有百分之五，所以我覺得除這兩個國家之外，其他國家地區基本上就是要接受，如果你要找一個最好的工作，或者你要在最能崛起的一個國家去創業、達成獨角獸，一定是中國大陸和美國之間得選一個，當然我覺得台灣還是有很多機會，譬如說我覺得未來人工智慧會取代百分之五十甚至更多工作。剩下來的只有兩種工作，一種就是創造性的工作，另外一種其實是關愛服務性的工作。」李開復。
儘管發展人工智慧的過程中，無可避免會再次付出如上世紀自動化後的代價，但透過人工智慧輔助解決問題，已是無法回頭的潮流。而科技產業成熟、政策與時俱進、資本市場活躍、人才養成培訓、民間投入氛圍等。都是發展人工智慧時不可缺少的因素，否則就很有可能在疾行的人工智慧列車上，被迫淘汰下車。
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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。
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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。
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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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