標籤: AI

  • 成敗在己

    老K最近越來越有一個感覺:
    未來你事業的成敗、人生的卡關,責任全在你身上,你找不到理由牽拖了。
    ​
    你先別急著覺得我在唱衰你。
    我說的是一個很實在的時代變化。
    ​
    ​


    ​
    兩千多年前,資訊不普及,約翰走路周遊列國的時候。
    你能力不好、沒念書、沒資源,你可以怪環境——而且那通常是真的。
    ​
    甚至到我爸、我爺爺那一輩,很多人講的理由也很直白:
    「我沒讀書是因為沒錢。」
    「我欠人栽培。」
    「我家裡就這樣,能怎麼辦?」
    ​
    那些話,放在那個年代,很多時候不是藉口,是事實。
    ​
    ​


    ​
    但到今天呢?
    ​
    你要學什麼,坦白講——真的不缺。
    ​
    你要學商業?
    你要學音樂?
    你要學烹飪?
    你要學寫作?
    你要學老K這套手相、面相?
    書、課程、社群、圖書館、免費資源…一大堆。
    甚至你微積分忘光了、物理化學想重補——現在還有 AI 可以陪你一步一步練回來。
    ​
    環境很多時候不是匱乏,是「過量」。
    ​
    ​


    ​
    問題就出在這裡:
    選擇太多,所以大部分人其實是被推著走。
    ​
    YouTube 推你什麼你就看什麼。
    臉書推你什麼你就滑什麼。
    偶爾看到一篇很不錯的文章——你會回去讀第二次嗎?
    看到一支很有啟發的影片——你會回去看第二次、做筆記、照著練嗎?
    ​
    我猜你心裡也知道答案。
    ​
    ​


    ​
    更好笑的是書。
    ​
    很多人很愛講一句話:
    「那本我看過啦,很紅那本,我看過。」
    ​
    我再問一句:
    「那你從裡面拿走了什麼?」
    ​
    通常就會得到一個超經典的回答:
    「我覺得很好。」
    ​
    我心裡就會想:
    覺得很好,然後呢?
    ​
    你只記得「我看過」,但你說不出你做了什麼改變。
    甚至書名記得模模糊糊,作者也忘了。
    那到底是在讀書,還是在「路過知識」?
    ​
    ​


    ​
    老K覺得,很多人現在是在一片混沌裡「感受知識」,
    而不是讓知識真的「長到自己身上」。
    ​
    你看起來好像一直在吸收,
    但其實只是一直在刷。
    ​
    ​


    ​
    所以回到最前面那句話:
    ​
    當外在理由越來越少、資源越來越多的時候——
    你能不能變好、能不能成長、能不能翻身,真的完全操之在己。
    ​
    你每天睜開眼睛:
    你選擇讀什麼、聽什麼、看什麼、練什麼。
    你是讓演算法養你,還是你自己養你。
    ​
    ​


    ​
    如果在這個年代,你還是停在原地——
    那你最後還能把責任歸咎給誰呢?
    ​
    (留言跟我說:你最近「路過的知識」是哪一種?YouTube?書?課程?還是……一直收藏卻不打開 😆)
    圖片是最近看到的羅丹的沉思者雕塑,在花蓮看到的。

    (臉書)[https://www.facebook.com/share/p/1DiKD64sT6/]

  • 掌握度

    老K最近讀到一個心理學的,論點,覺得挺有意思。
    ​
    很多人以為「幸福」是被照顧得很好、東西很方便、服務很完整。
    但其實人真正會崩潰的,往往不是辛苦——而是你明明很辛苦,卻完全做不了主。
    ​
    你知道最狠的例子在哪裡嗎?
    在老人院。
    ​
    研究發現:同樣住在老人院,同樣吃一樣的餐、同樣看一樣的電視,
    只要讓老人多一點點掌控權——
    ​
    你可以自己決定要不要照顧那盆花
    ​
    你可以自己選今天什麼時候看電影
    ​
    你可以自己安排一些小事情
    ​
    ​
    整個人的狀態就會不一樣。
    更有精神、更願意動、更有「活著」的感覺。
    ​
    因為人不是需要被安排。
    人需要的是一句話:
    ​

    「我還能決定一些事情。」
    ​
    ​
    ​
    ​


    ​
    這也解釋了另一件你我都懂的事:
    為什麼有人寧願住遠一點、換大房子,
    卻最受不了的是通勤塞車。
    ​
    塞車真正折磨你的不是時間長。
    而是那種感覺——
    ​
    你坐在那裡,前面一片紅燈,
    你知道你「只能等」,你「不能做什麼」,
    你不是在通勤,你是在被困住。
    ​
    那種煩躁不是因為路。
    是因為你失去控制權。
    ​
    ​


    ​
    所以老K最近也在想一個更大的題目:
    ​
    從「純勞力」到「工具輔助」最大的差別到底是什麼?
    ​
    很多人以為是效率、是省力、是更快。
    但我覺得不是。
    ​
    最大的差別是——
    你突然多了一種「掌控感」。
    ​
    以前你是用身體硬操。
    現在你是用工具去「駕馭」。
    ​
    你拿到更好的工具,不只是比較好做事,
    而是你會覺得:
    「我可以把事情做到更漂亮、更穩、更像作品。」
    ​
    那個感覺,叫尊嚴。
    ​
    ​


    ​
    然後話題就會一路走到今天的AI、自動化、人機協作。
    ​
    很多人很興奮,覺得AI會讓一切更有效率。
    但老K想提醒一句:
    ​
    如果你的自動化設計,最後把人變成「按按鈕的監工」,
    那人的尊嚴會下降、焦慮會上升、反感會出現。
    ​
    因為人最怕的不是機器強。
    人最怕的是:
    ​

    機器越強,我越像附屬品。
    ​
    ​
    ​
    所以真正好的「人機協作」不是炫技,
    而是要做到一件事:
    ​
    讓人還保有主導權。
    ​
    我能切換模式(手動 / 半自動 / 全自動)
    ​
    我能隨時介入(中止、覆寫、回復)
    ​
    我知道它為什麼這樣做(透明)
    ​
    我能調整規則(不是只能接受結果)
    ​
    ​
    ​


    ​
    最後老K想用一句很簡單的話收尾:
    ​

    工具不是拿來把人變小的。
    工具是拿來把人放大的。
    ​
    ​
    ​
    如果你在工作、在生活、在教養、在任何制度裡,
    開始覺得「我什麼都不能決定」——
    那不是你太玻璃心。
    那是你的控制感正在被抽走。
    ​
    ​


    ​
    如果你願意,也留言跟老K說:
    你人生中最煩的「失控感」是什麼?
    塞車?被上司臨時改稿?小孩睡前突然暴走?😆
    ​
    圖片是上次在捷運站看到的都市農場,挺好玩的。

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  • 老K養龍蝦

    老K養龍蝦

    【老K的深夜養殖日誌】我的老手機,養出了一隻數位龍蝦 🦞
    ​很多人知道我平時研究的是「人相」,透過紋路看命運;但較少人知道,我深夜的另一種愛好是「數位養殖」。

    ​昨晚,我決定在我的老戰友 Zenfone 6 裡,養一隻傳說中的數位龍蝦(OpenClaw)。別看它名字聽起來硬梆梆,這傢伙如果養得好,可是能變成一位通曉天文地理的「全能數位小幫手」。

    ​🦞 養龍蝦容易,蓋魚缸難
    ​要在手機裡養龍蝦,可不是下載個 App 就能搞定。我得先在手機微小的晶片裡,徒手搭建出好幾層複雜的「數位魚缸(虛擬環境)」。這過程就像是在螺絲殼裡做道場,空間極度壓迫。

    術語的話:就是在手機安裝好termux,然後透過它安裝Ubuntu ,再安裝龍蝦,避免很多資安問題。
    ​沒想到,這隻龍蝦剛住進去就給我耍脾氣。螢幕上噴出一整片紅通通的文字,那是龍蝦在瘋狂夾牠的螯、表示牠極度不爽:

    ​水土不服:牠原本的「大腦」在台灣連不上線,整隻蝦陷入集體焦慮。

    ​呼吸困難:網路通道塞住了,讓牠收不到我的指令,像個斷了氣的植物蝦。

    ​看著這隻紅著臉、不理人的龍蝦,我的「職業病」差點發作,想幫牠看個相,看看是不是最近犯小人。

    ​🧠 緊急進行「大腦移植」
    ​為了不讓牠變成死蝦,我拿出了研究「數位命理」的精神,熬夜幫牠動了手術。
    ​我捨棄了原本讓牠混亂的舊思維,幫牠換上了一顆高智商的 Gemini 2.0 大腦。接著,我化身水管工人,精準地切斷了那些會讓牠迷路的網路小徑,強行導向一條順暢的大道。
    ​當我對著 Telegram 傳了一句「哈囉」,心跳得比看準一條事業線還快。

    ​🐢 跑得慢,是因為牠肚子裡很有墨水
    ​這隻龍蝦終於回話了!
    ​雖然在 Zenfone 6 的老魚缸裡,牠動起來有點慢。我問牠一件事,牠會「正在輸入中」在那邊想個兩分鐘才吐出答案。但我心裡很踏實,因為這代表牠正在這台老手機的深處,幫我翻閱歐盟最新的數位護照法規、幫我整理明天的英文講義。
    ​這不是慢,這是老派的浪漫。 就像研究一個複雜的掌紋,急了,就看不出真意。

    ​🎓 科技與命理的交會點
    ​朋友問我:老K,你沒事養這隻龍蝦折騰自己幹嘛?
    ​我笑著說:「看相是在讀人的定數,搞 AI 是在算世界的變數。」 當我能馴服這隻滿臉通紅的數位龍蝦,我就更相信,只要邏輯通了,不管是人的臉還是電腦的碼,都沒有解不開的結。
    ​現在,我的「龍蝦小幫手」已經正式上線。以後如果你發現我回覆訊息慢了點,別擔心,那是我跟龍蝦正在為你細細琢磨人生的答案呢!

    ​#老K手面相 #數位養殖 #Zenfone6 #OpenClaw #AI小幫手

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  • 文人遇上AI

    當文人遇上 AI:是「馬路殺手」還是「新時代引擎」?
    ​
    看到朱宥勳跟東默農的討論,東默農因為使用AI寫作,但沒有很認真查證楊双子中妹妹的學歷,錯誤使用在文章中,因此受到朱的批評,當然朱也提到使用AI的一些好處等等。
    ​
    朱宥勳一直對AI寫作有滿強烈的反感,這是有原因的,他是很厲害的作家,又經營youtube頻道講文學,也是文學獎的評審。
    ​
    老K十分喜歡朱宥勳的內容,我也覺得如果你想知道怎麼欣賞文學,可以從朱宥勳深入淺出的教學,尤其是他youtube頻道(朱宥勳使出人生攻擊!)的「真文青養成班」開始。
    ​
    如果聽熱鬧的,可以從「聽歌職業病」開始。
    ​
    回到這件事來,東默農也留言承認錯誤,雖然也有人酸他道歉的不夠徹底。
    ​
    但在討論中,朱宥勳提到的一件事讓我十分在意:
    ​
    『我不覺得去google,是學術論文或新聞等級的查證。google得到的東西,在十年前,甚至是「不可以拿到學術場合使用」的低等資訊。只是現在很多人似乎吃得更差了』
    ​
    我跟朱宥勳一樣都是清大校友,我是03級的,嚴格來講,應該是25年前你如果使用Google隨便查點東西,是不可能放到論文上的。
    ​
    但是10年前不一樣,那時候Scholar google就滿普遍使用的了(雖然這個工具2004年就有),他會去查學術資料庫,你會連進Elsevier等論文資料庫找到那篇期刊論文,讓你找到原文、引用原文,越來越省力。
    ​
    你可能會想:那是Scholar Google,不是Google搜尋引擎。
    ​
    但你使用Google搜尋引擎的時候,也可以找到好的資料,例如我把我的英文名字打上去,可以先在ResearchGate找到我過去發表的論文,這些也都是學術上承認的論文。
    ​
    老K覺得,朱宥勳這樣是把搜尋技術跟資料內容兩件事混在一起講了。
    ​
    20幾年前,搜尋論文是一件很痛苦的事情,圖書館常常開課教大家怎麼使用這些搜尋工具,後來Google改善了大家的處境,你用Scholar Google往往可以更方便找到學術論文。
    ​
    Google 只是「門戶」,重點是你進去後是看內容農場,還是看 ResearchGate 的 Paper
    ​
    好的技術一定會改變你的學術研究的型態,甚至你可以避開過去那些老前輩走過的艱辛路。
    ​
    老K談到這邊,覺得現在的狀況,跟100多年前汽車跟馬車的競爭很類似。
    ​
    那時候汽車剛出來,很大聲又很吵,也容易故障,騎馬的人常常會講一句:去弄匹馬吧!(Get a horse)
    ​
    有首歌 He’d Have To Get Under (Get Out And Get Under),就描寫這個狀況:
    ​
    約翰尼·奧康納買了一輛汽車。 ​
    星期天,他帶著心上人兜風。 ​
    強尼穿上了他最好的星期天盛裝, ​
    她依偎在他身邊。 ​
    一切都很順利,直到他駛上公路, ​
    然後那輛老舊的汽車出了點問題。 ​
    引擎讓他火冒三丈,他脫下帽子和外套, ​
    一切都需要修理。
    ​
    那時候(1865年),英國還有個法規叫機動車輛法,政府弄了一套法規來限制汽車,法律規定,每一輛行駛在道路上的機動車輛(當時主要是蒸汽巴士或早期的蒸汽汽車),至少需要三個人來操作。
    ​
    一個司機
    一個加煤的
    * 拿紅旗警告的:這個人必須在車子前方 60 碼(約 55 公尺)處步行,手裡要揮舞著一面紅旗,用來警告路人以及(最重要的)警告拉車的馬匹。
    ​
    然後還有很奇葩的時速限制,鄉村地區: 每小時 4 英里(約 6.4 公里),城鎮地區: 每小時 2 英里(約 3.2 公里),你知道你快步走就每小時5公里了嗎?
    ​
    至於100年後,汽車發展的怎麼樣,我想不用再老K說了吧?
    ​
    我們現在對AI的態度,是否跟100多年前的人對待汽車有點類似?
    ​
    很善於寫作的人,就像100多年前騎術精湛的騎士那樣,覺得你幹嘛要開車,開車問題那麼多,騎馬就好了啊!
    ​
    確實,一百多年後,騎術精湛的騎士還有,但你在馬路上逐漸看不到他們了,這些人是鳳毛麟角的存在了。
    ​
    你問AI再發展100年後會怎麼樣?AI寫作一定會戰勝人手寫作嗎?新技術一定替代舊技術嗎?這些問題老K沒有答案,雖然有了汽車跟馬車的案例,但我小時候還有Beta帶輸給VHS錄影帶的經驗。
    ​
    然後最近,你知道嗎,隨著存儲要求的增加,CD光碟居然又浮上台面了。
    ​
    在看相這個領域上,老K也利用AI來幫忙整理古書,像是陳希夷的心相,也翻譯一些英文的手相著作,例如Cheiro在那本已經是公共版權的手相學,真的比我以前一句一句整理、一頁一頁看要快多了,老K也常利用AI來幫我寫作,就跟這篇差不多,有時候我寫的多了一點,有時候AI寫的多了一點。
    ​
    老K也因為常跟AI互動,獲得很多以前單純讀相書沒有的看相靈感。
    ​
    100年後老K也不存在了,至少現在,老K還是會多多使用AI,我最近幾個月用OpenAI的自動化代理人(Codex),他幫我整理硬碟上筆記帶來的效率跟結果,跟讓老K很驚艷,老K的建議是這樣子:
    ​
    已經是騎術精湛的騎士的你,也可以嘗試學習開車,因為判斷力還是在人身上,配合不同的技術,一定會擦出不一樣的火花。
    ​
    AI 能幫我整理萬卷相書,但判斷眼前這個人眼神中的真偽,還是得靠我這名騎士的直覺。

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  • 不要拖累別人

    當你比 AI 還難用,你在職場上的價值是什麼?
    前陣子跟一個當老闆的朋友聊天。
    他講到一件事,我覺得很有意思。
    他說,現在有些人的敬業度真的越來越低。
    不是說每個人都要把公司當家,也不是說下班不能下班,更不是要鼓吹什麼燃燒生命、為老闆賣命。
    而是有些人對工作的態度,已經低到一種程度:
    事情交給他,他只是「處理掉」。
    有沒有想過?沒有。
    有沒有確認?沒有。
    有沒有判斷品質?沒有。
    有沒有把問題真的解決?也沒有。
    反正有交東西就好。
    以前這種人可能還可以混在組織裡,因為大家都忙,主管也未必有時間一件一件檢查。
    可是 AI 出現以後,事情慢慢不一樣了。
    我發現一個很殘酷的現象:
    敬業度高的人,用 AI 會越來越強。
    因為他原本就想把事情做好。
    他會用 AI 查資料、整理架構、產出草稿、檢查盲點、模擬客戶問題。
    他會問:
    這樣對嗎?
    這樣夠完整嗎?
    這樣老闆看得懂嗎?
    這樣客戶會不會誤解?
    這樣有沒有更好的說法?
    AI 對他來說,是一個放大器。
    他本來就有責任感、有判斷力、有問題意識,所以 AI 會把他的工作能力放大。
    他可以更快解決同事的問題。
    可以更快解決老闆的問題。
    可以更快解決客戶的問題。
    於是他的價值越來越高。
    可是反過來也一樣。
    敬業度低的人,用 AI 也不會變強。
    因為他只是把問題丟進去,看到 AI 有回答,就複製貼上。
    AI 胡說八道,他看不出來。
    AI 答非所問,他也不知道。
    AI 講得很漂亮,但內容其實是空的,他也照樣交出去。
    對他來說,AI 不是工具。
    AI 只是另一種「交差的藉口」。
    以前是隨便寫一寫交出去。
    現在是叫 AI 隨便寫一寫交出去。
    本質沒有變。
    只是包裝變漂亮了。
    這時候問題就來了:
    當你交出來的東西,連你自己都沒有判斷過;
    當你只是把 AI 的答案原封不動送上去;
    當你對工作沒有理解、沒有責任、沒有品質感;
    那你在職場上的存在價值,到底是什麼?
    講得更現實一點。
    其實不是每個人都是人才。
    每個領域裡面,真正有天分、真正有判斷力、真正可以推進事情產生進度的人,本來就不多。
    一個群體裡面,大概也就是那一小部分的人做得到。
    這不是酸誰,而是現實。
    你看古代就知道了。
    古代大部分人不需要面對現在這種競爭壓力。
    很多人待在家鄉,種田、做手藝、做一點基本工作,靠著土地、家族、地方關係,就能勉強過日子。
    那個時代當然也很苦,但它的競爭邏輯跟今天不一樣。
    今天不一樣。
    今天每個人都被丟進一個高速運轉的系統裡。
    你要會讀文件。
    你要會寫報告。
    你要會回訊息。
    你要會開會。
    你要會簡報。
    你要會跟人溝通。
    你要會處理客戶。
    你還要跟 AI 協作。
    有時候想一想,現代一個普通上班族承受的工作壓力,未必比古代很多當官的人低。
    可是問題是:
    我們真的每個人都是人才嗎?
    當然不是。
    古代文盲很多,現代透過義務教育,大家至少都學會認字,集體素質當然提高了。
    但是人的差異還是在。
    理解力有差。
    責任感有差。
    判斷力有差。
    抗壓性有差。
    做事的細膩度有差。
    遇到問題時,願不願意多想一步,也有差。
    所以有些事情就很好理解了。
    如果你本來就是人才,那你用 AI,可能會如虎添翼。
    但如果你不是那種頂尖人才,那你更不能放棄敬業。
    因為敬業,可能就是普通人最重要的翻身工具。
    你不一定比別人聰明。
    但你可以比別人認真確認。
    你不一定反應最快。
    但你可以比別人多想一步。
    你不一定最有創意。
    但你可以把事情做穩、做好、做到讓人放心。
    你不一定是天才。
    可是你可以讓老闆、同事、客戶覺得:
    「這個人做事,我放心。」
    這句話在職場上很值錢。
    甚至很多時候,比聰明還值錢。
    這也就是為什麼我常常覺得,看相也好,算命也好,真正有用的地方,不是讓你幻想自己是什麼天命之子。
    而是讓你認清自己的位置。
    有些人天生格局大,腦子快,反應好,野心強。
    有些人不是。
    那不是壞事。
    可怕的是,你明明不是天才,卻還用天才的任性在過日子。
    你明明不是那種可以靠才華橫著走的人,卻對工作一副無所謂的樣子。
    你明明已經沒有那麼強的競爭力,卻還被網路上那些「躺平」、「擺爛」、「工作就那樣」的文章帶著走。
    那些文章偶爾看看,笑一笑就好了。
    當真的話你就真的要完蛋了。
    因為網紅寫這些東西,流量很好。
    可是你真的照著做,最後承擔後果的是你自己。
    更麻煩的是,很多人在工作中慢慢會發現:
    「我跟 AI 配合,竟然比跟某些同事配合還順。」
    AI 不會情緒勒索。
    AI 不會擺爛。
    AI 不會假裝聽懂。
    AI 不會把事情拖到最後一刻,然後交一個爛東西給你。
    當然,AI 會犯錯。
    可是只要使用者有判斷力,AI 的錯是可以被修正的。
    但一個沒有敬業度、沒有責任感、也沒有判斷力的人,他的錯往往更難處理。
    因為你不只要改他的東西。
    你還要處理他的態度。
    這才是真正累人的地方。
    所以我覺得,在 AI 時代,真正危險的不是「不夠聰明」。
    真正危險的是:
    不夠聰明,又不夠敬業。
    如果你不是天才,那你更要愛惜自己的工作。
    這裡講的愛,不是每天喊口號,不是把公司當家。
    而是你至少要願意把事情做好。
    你要願意理解這件事為什麼要做。
    你要願意知道對方真正要解決的問題是什麼。
    你要願意檢查自己交出去的東西。
    你要願意承認自己不懂,然後再補上該做的功課。
    你只要願意多做這些事,你跟那些只會複製貼上 AI 答案的人,就已經拉開距離了。
    很多人以為職場競爭是天才跟天才的競爭。
    其實大部分時候不是。
    大部分時候,是一群普通人在競爭誰比較可靠。
    誰比較願意負責。
    誰比較能把事情搞定。
    誰比較能在 AI 給出答案之後,判斷這個答案到底能不能用。
    我們也許還等不到那個「完全不用工作,全部靠 AI 養活人類」的時代。
    但我們剛好站在一個很尷尬的轉換點。
    AI 變得越來越強。
    組織開始重新思考人力配置。
    老闆開始發現,有些工作不一定要找人做。
    主管也開始比較:
    這件事交給人,還是交給 AI 加上一個有判斷力的人?
    所以真正危險的,不是 AI 取代人。
    而是:
    會用 AI 的敬業者,取代不敬業的人。
    未來的職場價值,可能不只是看你會不會操作 AI。
    而是看你有沒有能力判斷 AI。
    有沒有能力提出好問題。
    有沒有能力看出錯誤。
    有沒有能力把一個普通答案,修成真正能用的成果。
    有沒有能力讓老闆、同事、客戶覺得:
    「這件事交給你,我放心。」
    這才是職場真正的價值。
    不是你每天看起來很忙。
    不是你有沒有坐滿八小時。
    也不是你會不會講一堆新名詞。
    而是當問題出現時,你能不能拆解問題,然後逐步跟AI協作找出答案。
    當事情混亂時,你能不能整理出方向,有沒有這方面的方向感。
    當 AI 給你答案時,你能不能判斷它到底可不可信。
    如果一個人對工作越來越無所謂,對成果越來越沒感覺,對品質越來越不在乎。
    那他最該擔心的,可能不是公司對不起他。
    而是有一天,他會發現:
    不是老闆不需要他。
    不是同事不需要他。
    不是客戶不需要他。
    而是這個職場,已經慢慢找不到非他不可的理由了。

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