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AI模型研究專員 詮源資訊股份有限公司
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學習推薦

詹翔霖

商學院兼任副教授

02/21 21:22

AI與人生的知識學習
AI與人生的知識學習
知道自己知道
不知道自己知道
知道自己不知道
不知道自己不知道
AI 讓一切變得更快,也更容易。但對正在學習與工作的我們來說,真正困難的,反而是如何不在便利中迷失方向。
我越來越相信,AI 不會淘汰人。
它真正淘汰的,是對學習失去渴望的人。
在這個什麼都能被快速生成的時代,我選擇站在「我還不知道」的那一邊。
因為只要還願意學習,人就仍然走在路上。
當人工智慧成為工作與學習的日常工具,真正拉開差距的,不再是誰用得比較快,而是誰還保有持續學習的能力。
剛開始大量使用 AI 的時候,我其實很興奮。
報告寫得更快、想法整理得更順,很多以前卡很久的問題,幾分鐘就有答案。那一刻,我真心覺得:學習好像變得輕鬆多了。
直到有一天,我突然發現,自己越來越少問「為什麼」。
不是因為沒有疑問,而是因為答案來得太快,快到我來不及懷疑,也懶得深究。那一瞬間,我意識到一件有點可怕的事,我好像正在用效率,換掉學習本身。
後來我想到一個老概念:
知道自己知道、不知道自己知道、知道自己不知道、不知道自己不知道。
它聽起來像哲學,但其實每天都在職場與學習中上演。
會用 AI,很容易;但那只是開始
對很多年輕工作者來說,會用 AI 幾乎已經是基本能力。
懂得下指令、整理資料、生成內容,確實能讓人看起來很有效率。
但我慢慢發現,會用,不等於真的會。
如果只是把問題換個形式交給 AI,而自己不再理解背景、不再判斷結果是否合理,那能力其實沒有成長,只是被暫時遮住了。
AI 很容易讓人誤以為,自己已經站在「知道自己知道」的位置,但實際上,可能只是「用得很順」。
其實,我們比自己想像的更有能力
另一個常被忽略的狀態,是「不知道自己知道」。
很多時候,我們能感覺出一份內容不太對勁、一個決策風險很高,卻說不清理由。那不是不專業,而是因為有些能力,本來就來自經驗、觀察與累積。
在 AI 給出漂亮答案的同時,這些直覺與判斷很容易被忽略,甚至被懷疑。但我越來越確定,它們不是多餘,而是正在成形的專業感。
最重要的能力,是知道自己還差什麼
如果要我說,年輕職場人最值得培養的能力是什麼,我會選「知道自己不知道」。
能夠清楚說出「這我還不懂」、「這我需要再學」,不是扣分,而是加分。那代表你知道自己的位置,也願意往前走。
真正危險的,其實是「不知道自己不知道」——以為有工具就夠了,以為答案等於理解,最後卻在不知不覺中停止成長。
AI 不會讓人變弱,但會放大差距
我越來越相信,AI 不會淘汰年輕人。
它只會加速分開兩種人:
一種是願意持續學習、反覆校正自己理解的人;
另一種是只追求快速完成,卻慢慢失去判斷力的人。
在 AI 成為日常配備的時代,真正的競爭力,或許不是誰會用更多工具,而是誰還保有好奇心,願意為「還不會的部分」付出時間與耐心。
對我來說,承認「我還不會」,不再是一件丟臉的事,那反而是我提醒自己:我還在路上。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/16 15:11

行為改變技術的未來趨勢與創新應用 行為改變技術 大葉大學國企系
行為改變技術的未來趨勢與創新應用 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
行為改變技術隨科技進步、社會需求與文化演變而不斷創新。未來趨勢不僅涉及數位化與遊戲化進一步深化,還包括 人工智慧(AI)、大數據分析、虛擬實境(VR)與元宇宙(Metaverse)應用,以及跨領域整合與個人化策略。本章將介紹行為改變技術的前沿發展,幫助學生了解未來研究與實務方向。
二、人工智慧與大數據在行為改變中的應用
1. 人工智慧輔助行為分析
o 利用機器學習分析行為模式、預測行為偏差,提供個人化建議。
o 範例:健康管理 App 根據運動與飲食資料,智能生成每週運動計畫。
2. 大數據支持策略設計
o 收集大量行為、社群互動與環境數據,分析有效策略。
o 可進行群體行為模式分析,優化干預設計。
3. 個人化干預(Personalized Interventions)
o AI 可依據使用者行為特徵、動機與偏好,調整提醒頻率、激勵方式與挑戰難度。
o 優勢:提升行為改變效率與持續性。
三、虛擬實境(VR)與擴增實境(AR)應用
1. 沉浸式行為訓練
o VR 提供真實情境模擬,增加行為練習與學習效果。
o 範例:模擬安全行為、減壓訓練、運動課程。
2. 互動式環境設計
o AR 可將行為目標融入現實環境,提供即時互動與反饋。
o 範例:AR 手機應用提示垃圾分類或節能行為。
四、元宇宙與沉浸式社群行為改變
1. 元宇宙環境特點
o 虛擬世界提供沉浸式社群互動、角色扮演與模擬任務。
2. 應用於行為改變
o 健康生活遊戲:虛擬角色運動任務與團隊挑戰
o 教育與學習:虛擬課堂、互動學習任務
o 社會環保活動:虛擬任務與實際行為結合,如回收兌換積分
3. 優勢與挑戰
o 優勢:高度互動、可跨地域實施、激發社群動機
o 挑戰:技術成本、數據隱私、行為轉移到現實的可持續性
五、跨領域整合與創新應用
1. 健康 × 教育 × 環境跨界專案
o 將健康運動、飲食、學習與環保行為結合,設計全方位生活改善方案。
o 例:校園生活平台,結合運動打卡、健康餐點選擇與低碳出行積分系統。
2. 智慧城市與行為改變
o 利用 IoT、智慧裝置與大數據,設計城市層級行為干預。
o 範例:智慧垃圾桶、自動步行計數與能耗監控,提供個人與社區反饋。
3. 心理學與神經科學結合
o 採用腦波、情緒監測技術設計行為干預,提升自我效能與內在動機。
六、章末重點整理
1. 行為改變技術正向數位化、遊戲化、AI 與元宇宙方向發展。
2. 人工智慧與大數據可提供個人化、精準化干預。
3. VR、AR 與元宇宙提供沉浸式體驗與社群互動,提高學習與行為改變效果。
4. 跨領域整合是未來行為改變技術創新應用的重要方向。
5. 技術創新需考慮可持續性、文化適配、隱私與倫理挑戰。
七、討論題
1. 討論人工智慧與大數據如何提升行為改變專案的精準化與效率,並分析可能的風險。
2. 設計一個元宇宙或 VR 應用專案,用於提升健康或教育行為,並說明其可行性與限制。
3. 如何結合跨領域資源(健康、教育、環境、數位科技),設計全方位行為改變方案?
八、案例分析
案例 8-1:AI 與遊戲化結合的校園健康生活專案
• 背景:某大學希望提升學生運動與健康餐飲行為。
• 專案設計:
1. 數位化與 AI:運動與飲食 App,自動分析學生行為模式,提供個人化提醒
2. 遊戲化元素:積分、徽章、排行榜、任務挑戰
3. 沉浸式社群互動:線上挑戰與虛擬角色扮演任務
4. 跨領域整合:健康運動、飲食選擇、低碳出行積分系統
• 效果:三個月後,學生運動次數平均提升 40%,健康餐點選擇率提升至 75%,社群互動活躍。
• 分析重點:AI、遊戲化與跨領域整合有效提升行為改變效果,但需持續監測行為維持與文化適配。
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2024/04/25

花5分鐘,用AI 產出一首歌。而且竟然還不錯聽?酷東西來試試
跟著以下步驟,5分鐘完成一首歌
1. 進去Suno AI 產歌的網頁 https://suno.com/
2. 輸入歌詞 (或是你也可以請他自動產生、用ChatGPT都很方便)
3. 選擇風格
4. Do re mi so 完成囉!一次會產出2種不同音樂給你選擇~
可以依照喜歡的歌曲,請他延伸第二段,並且合併成一首歌,超酷的~
你也可以做自己的歌,而且還是免費的!
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01/31 12:02

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