邏輯思考與表達力提升班：高效溝通必學三步法【06/02】-線上直播
104學習
腦與心智科學
了解大腦運作與心理機制，能幫助提升決策品質、增強學習效率與問題解決能力。在職場中，這項技能有助於理解同事行為與動機，促進團隊合作與溝通效果。此外，掌握情緒調節與壓力管理技巧，能提升工作表現與抗壓力，進而創造更佳的工作環境與業績表現。簡言之，它是提升個人與組織競爭力的重要基礎。
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AI簡報3項思考力，ChatGPT倍速提升商業競爭力！ 目標思考、換位思考、邏輯思考
《1對1心靈深對話：釐清人際卡關與生涯轉折，找回內在平靜的專屬指南》。 「歡迎帶著你的故事與問題來課堂上聊聊」！
用提問解決職場難題－邏輯思考與精準提問術【10/06】
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心理系（上）｜欸我不是算命仙！我們用科學讀懂人心｜東吳大學｜科系真心話
心理學聽起來神秘又浪漫？《青春通識課》帶你走進心理系的真實世界：充滿統計、實驗與研究設計，原來他們不是在學讀心術，而是在學「怎麼讀懂人」。這集節目邀請東吳心理系師生現身說法，用最真實的角度告訴你：心理學不是通靈，而是一門用科學方法理解人類行為的學問。破解「讀心」的迷思，想走進人心，得先跟數據搏感情！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓 東吳大學心理系 王韋婷主任、吳于薇同學
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03:00 神秘心靈特搜隊出發！心理師 ≠ 心理醫師？
06:59 課表大公開！原來心理系是「理組」科學家
10:06 統計很難嗎？其實我們更愛「解讀人心數據」
14:14 心理系熱門路線圖：臨床、諮商、工商業
18:31 跨界好手現身！用科技來解碼大腦的秘密
24:33 網路世代，心理學如何從小眾變主流？
收聽這集，你會知道——
提到「心理學」，你的腦中會浮現什麼畫面？是沙發旁微笑傾聽的心理師？還是能看穿謊言、洞悉人心的「讀心高手」？這些近乎電影橋段的想像，讓心理學蒙上了一層神秘又浪漫的面紗。
迷思一：心理學是「文組科目」？它其實是門硬科學
許多人以為心理學偏人文，其實在多數大學中，心理學系被歸在「理學院」底下，心理學的核心訓練其實充滿科學，差別只是研究對象從其他科系的原子與分子，換成了世界上最複雜的存在——人。 「心理測驗就像是生物學家的顯微鏡。」我們看不見情緒、動機或價值觀，心理學家運用實驗設計與統計分析，讓「人心」這個抽象概念，得以被量化與研究。
「心理測驗就像是生物學家的顯微鏡。」我們看不見情緒、動機或價值觀，心理學家運用實驗設計與統計分析，讓「人心」這個抽象概念，得以被量化與研究。
迷思二：數學不好能念心理系嗎？重點在「解讀」而非「計算」
一聽到心理學要學統計，許多學生就皺眉。但心理學並不是要培養數學家，而是訓練能「看懂數字背後的故事」的人。
不需要擅長算公式，而是要能理解數據所反映的意義——為什麼受試者在壓力下表現不同？某項測驗結果如何對應到人格傾向？
迷思三：畢業就能當「心理醫師」？千萬別再這樣說！
在台灣，並沒有「心理醫師」這個職稱。真正的名稱是「心理師」，與物理治療師、職能治療師同屬醫事人員，但不是醫師。
心理師需具備研究所學歷、實習經驗，並通過國家考試才能執業，主要進行心理評估、心理治療與輔導，而醫師則負責開立藥物、進行醫療。
心理學不是讀心術，而是理解人的科學
心理學是一門用實驗、邏輯與資料，探索人類心智的科學，兩大課程主線包含基礎心理學（生理、知覺、認知、社會心理學），與應用心理學（臨床諮商、人力資源、消費者行為等），發展面向則包含臨床心理學、諮商心理學與應用／工商心理學等，歡迎對「人」充滿好奇，願意用理性去理解感性的同學，共同加入心理系的行列。
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精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統
這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。
歡迎收聽▼
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CCChen 老師課程 :
【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c
【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習
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《大學品牌力》長庚大學｜醫學、工程到 AI 跨域 研發力打造最強躍升力
長庚大學的辦學精神，源自創辦人王永慶先生的校訓——「勤勞樸實」。分析長庚大學連續於2025年與2026年獲得《大學品牌力》「躍升獎」關鍵，湯明哲校長分享，長庚的課程扎實、教學態度踏實，結合與長庚醫療體系及台塑企業的產學合作，形塑出長庚重視「用科技解決真實問題」的強大研發能量。
醫工跨域合作 務實研發力打造解決問題的人才
整合醫學院與工學院的專業，成為長庚大學強大研發動能。（圖片來源：長庚大學）
提到長庚，多數人會立即想到頂尖的醫學實力，但其實許多臨床醫學的問題，單靠醫學專業無法突破，而是需要工程專業提供解方，也因此讓長庚大學的醫學院與工學院之間產生十足的緊密連結，呈現「醫療出題，工程解題」的研發動能。
湯校長分享，曾經有來自臨床的需求，關於外科醫師在治療乳癌患者時，需透過長時間的複雜手術協助淋巴液回流。長庚大學團隊就思考是否能研發更微型化、可植入體內並具備體外供能運作的醫療裝置，這便是跨院合作、從臨床需求出發的典型案例。
另外，校方也積極修訂內部制度，鼓勵教師佈局優質專利，讓研發成果能真正商品化，以及設立「技合獎（技術合作獎）」，表揚將研究成果帶入產業和社會、提升生產力、並解決業界難題的教師。
AI必修課 培養新時代的「識字能力」
2024 長庚大學 Let’s Chat AI 創意應用競賽 （圖片來源：長庚大學）
「不是駕馭AI，就是被AI駕馭。」湯校長指出，長庚整合醫學、工學及管理三大領域，打造全國第一所「智慧運算學院」，目標不在於培養純AI工程師，而是透過跨域應用，培育懂 AI、能在醫療、金融科技、智慧製造等場域解決問題的實作型人才。
而推及全校，各系從大一就必修AI基礎課程，例如醫學影像暨放射科學系大一即開設「人工智慧概論」、中醫系建構「myGPT」生成式AI機器人協助學生進行問診模擬、工業設計學系也開設「AI輔助工業設計」等課程，讓AI不再只是資訊人的工具，而是每個專業的「第二語言」。
教育的核心是自由 讓學生探索、找到熱情
學校提供跨域嘗試彈性，讓學生探索興趣，找到未來方向。（圖片來源：長庚大學）
「18歲就決定一生太沉重了。」湯校長認為教育應給學生機會，而不是框架，他也強調，真正驅動卓越人才的不是高壓指令，而是「內在熱情」。因此，長庚大學打造高度彈性的學習環境，讓學生在安全又自由的架構中探索興趣、找到方向。
首先，大幅鬆綁轉系、輔系、雙主修門檻制度，規劃讓學生最快在大一下就能預約轉系的「預轉生制度」，鼓勵勇敢探索，不因一次填志願就綁死四年學習方向。再者，「校學士」與「院學士」制度提供跨院自由修課的彈性，學生最多可取得四個跨域專長，強化未來職涯的跨域競爭力。這些制度的背後，展現學校相信自由能激發學生真正的熱情，讓自我驅動成為學習最強大的力量。
以學生為本 挑戰現有教育體系框架
身為《大學品牌力》躍升獎的代表，面對整體教育體系，湯校長仍舊期待大學應該勇於突破現有框架、開創新典範，例如長庚大學持續在實踐「美式私立大學」的理念，透過自籌校務經費提高自主性，因此在課程設計、師資聘任與研究方向上更能靈活有彈性，在持續變動的大環境當中，培養出能駕馭新科技、具備人文溫度與價值判斷力的專業人才，回應時代的挑戰。
學校名稱學校簡介 《大學品牌力》獲得獎項 品牌力核心亮點 長庚大學 由王永慶先生創辦，以醫藥生技專長領域為核心，整合工學、管理學專業，並借重長庚醫療體系及台塑企業的產業實務能量，透過打破科系圍牆的彈性學制，致力於培育具備數位力、國際觀與解決問題能力的產業頂尖人才。 2025年與2026年連續獲得「躍升獎」1. 務實研發動能： 以「醫療出題，工程解題」為核心整合各學院研發力，並規劃「技合獎」等制度鼓勵專利商品化，用科技解決真實問題。 2. 培育AI駕馭者： 將 AI納入全校大一基礎課程，並打造全國第一所智慧運算學院，培育能在各領域駕馭AI的實作型人才。 3. 跨域制度保障： 「預轉生制度」大幅鬆綁轉系、輔系、雙主修門檻，「校學士」與「院學士」制度，讓學生能自由組合多達四個跨域專長，強化職涯競爭力。
2026年《大學品牌力》完整榜單與分析報導
AI共學指南：從心法到工具、實戰應用，系統化升級學習思考力
AI工具爆炸成長，真正的競爭已不是誰用得多，而是誰用得好，懂得與AI共學的人，才是未來真正的高手。AI教育專家蔡明順親授實戰心法，帶你從「用工具」進階為「用AI成長」，一步步修煉出升級版的自己。
文／邱煜庭 由Cheers人才永續頻道授權轉載
本文導覽
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
當AI將知識取得門檻降至最低，這場學習革命的重點在誰更懂得與「AI共學」！從心法、招式到實戰與工具，AI教育專家一步步拆解，教你把AI從「工具」升級為「學習拍檔」，修煉出升級版自我。
「當AI出現後，每個人能力水平變得相近，差別就落在主動性，以及懂不懂運用AI幫助學習。」臺灣人工智慧學校校務長蔡明順指出。
所謂「AI不會取代人，只會取代不會用AI的人」，這句話揭示的未來近在眼前，特別是在學習與提升能力方面。
從蒐集資訊、整理、分析、到提取轉換成知識都能加速進行的AI時代，懂得運用AI協助學習，就能在能力上甩開其他人一截。
然而，具體要怎麼做呢？過去曾在美商Oracle甲骨文、SAP思愛普擔任過高階主管，目前投入AI教育，培育超過1萬2千位AI人才的蔡明順不藏私，大方給出他的AI學習心法、秘訣以及工具建議。
接下來，就讓我們跟著前輩的腳步，循序成為懂得活用AI的武林高手。
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣
蔡明順指出，他的學習模式已從「單向吸收」躍升為「與AI共同創造」，把AI當成共學拍檔。
這就是所謂的「元學習」（meta-learning）：學習如何學習。他從設計學習策略，到不斷優化與AI提問與知識整合流程，不僅效率提升3至5倍、跨領域學習障礙降低，更從知識獲取轉向批判思考與創造力的培養。
「就像是一個人不僅學會如何釣魚，還掌握了如何在任何水域、使用任何工具高效地學會釣任何種魚的方法。」蔡明順表示。
他以兩個實戰案例說明運用方向：
1. AI共學與效率
「在課堂上我用手機錄音錄影，專注於於理解，筆記只記錄關鍵重點。回家後再將錄音和筆記上傳到NotebookLM。」
NotebookLM能替蔡明順辨識內容、重組架構並生成完整筆記，過濾無關資訊。且其將文檔轉為Podcast的功能，更讓蔡明順無時無刻都能複習，甚至，AI還能提供模擬考題。
蔡明順表示，這套系統讓他從傳統筆記抄寫解放出來，效率提升三倍並深化了理解與應用。
2. 角色扮演與對話
他還會上傳傑出人物的傳記、訪談和新聞至AI工具中，建立「私人董事會」系統，作爲虛擬導師群。
蔡明順說明：「面對重大決策時，我會諮詢這個董事會，讓AI模擬可能的建議與思考方式。」
比如需要創業決策時，可以先思考方案再請董事會給予反饋，從多角度檢視問題。不只獲取知識，更能模擬與頂尖人物對話的過程，讓AI升級為思維的擴增器。
AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖
了解心法方向後該如何進行，蔡明順指出關鍵在「提示工程」技巧——如何用提問引導AI提供有深度的內容，成為有問必答的私人教練。細分為以下四個步驟：
鎖定目標——將學習目的寫得具體明確。
角色設定——為AI設定角色與任務，使其成為該領域的教練。
反饋循環——用思維鍊 (chain-of-thought) 持續微調提示。
統整反思——將AI提供的知識與經驗融合內化。
以下用準備一場商業簡報為例說明。
首先，確認目標是「在15分鐘內有效傳達複雜的市場數據」。
第二，以此設定AI的角色與任務，分別為數據科學家（簡化複雜數據）、故事專家（提供敘事結構）、設計顧問（建議視覺呈現）和反對者（提出尖銳的質疑）。
第三，建立思維鍊，與每個「角色」深入互動，不斷調整問題。蔡明順表示，特別有效的是讓AI分析簡報初稿，然後以「如果是賈伯斯（Steve Jobs）做這個簡報，他會如何改進？」等問題獲取靈感。
最後，便是回到個人層面，將獲取的建議經過消化後融入簡報。
蔡明順認為，以此四步驟不斷迭代，不僅簡報結構更緊湊、故事張力更強，更重要的是鍛鍊了跨域統整與精煉資訊的能力。
AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？
有了明確步驟，還需找到稱手工具，而市面上AI工具百百種，蔡明順分享他挑選時考量的三件事：學習目標複雜度、專業領域特性、個人偏好。
入門探索：ChatGPT（免費版）＋Perplexity，可迅速掃描趨勢與背景。
進階深耕：ChatGPT（付費版）、Claude、Gemini，適合長文件推理與多輪對話。
專業垂直：Cursor（程式）、ChatPDF（文獻）、NotebookLM（研究整理）。
以上為根據需求由簡到繁列出的參考。蔡明順也舉例說明他如何精準使用不同工具：「為了深入研究新興的可再生能源技術，我運用了一系列AI工具來提升學習效率。」
該工具鏈為：ChatGPT梳理概念→Grammarly精準校閱→Midjourney視覺化技術原理→Gamma一鍵排版簡報。
ChatGPT能針對太陽能、風能的最新發展進行初步探索，快速獲取相關概念和基礎知識。更能協助理解複雜術語，並整理出初步研究方向。
有了方向後，當需要閱讀大量英文報告和論文摘要，利用文法檢查工具Grammarly，能幫助修正語法或拼寫錯誤，協助更準確的理解專業文獻。
接著，能根據文字生成圖像的Midjourney則負責將概念視覺化，例如輸入對特定能源系統或技術原理的描述：「高效能鈣鈦礦太陽能電池結構示意圖」、「離岸風力發電機組運作流程」。晦澀難懂的術語瞬間變為圖像，不再難以理解。
最後，如果想將研究成果呈現給同事或合作夥伴，在利用Gamma的AI自動排版和設計功能，一鍵將文字、圖表或Midjourney生成的圖像整合到簡報中。
「整合這些工具後，我在短時間能就能進行深入研究並產出高水準內容。」蔡明順表示。
AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐
即便工具與各種方法論推陳出新，但AI尚不是無所不能。對於其局限性，蔡明順指出，AI特別適合語言、程式、商業分析等結構化知識；但對需要實際體驗、練習或高度創意的項目，如游泳、作曲仍有限。
另外，對使用AI的缺點，如助長思考惰性、資訊準確性等等也必須有所警惕。
特別是資訊準確性問題，蔡明順認為是最大風險，而他也給出建議解決方法，包含：交叉驗證資訊、使用引用功能，以及培養批判思維。
「我們應該將AI作為起點而不是終點。」蔡明順語重心長。
他表示，過去在面對照顧罹患失智症父親的挑戰時，他就意識到AI共學的幫助與侷限。
AI能提供專業的失智症知識，如疾病進程、常見症狀和基本照護技巧等等，「但當他突然情緒激動、拒絕用藥時，AI給的建議，例如溫和堅定地解釋就完全不適用。」蔡明順提到。
因此蔡明順發展出「三明治學習法」，同樣以照顧父親為例：先以AI獲取醫學知識基礎，中間層是透過與醫護、長照人員互動驗證所學，最外層則是真實情境應用，也就是實際與病患相處的親身體悟。
從中獲得最珍貴的收穫，蔡明順認為是：「AI能告訴我『該做什麼』，但只有人與人之間的真實連結才能教會我『該如何做』。」
AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
綜觀整體概念，其核心精神仍繫於人的自主性與判斷力，不該完全仰賴AI。
要確保這點，蔡明順提出結構化的學習框架。
首先，設定SMART學習目標，也就是具體(Specific)、可衡量 (Measurable)、可達成 (Achievable)、切實可行 (Realistic），以及具時限 (Time-bound)。
其次，採用「70、20、10」學習模式，除70%實踐應用，20%與AI互動學習，仍有10%透過傳統學習資源，這是為了保證資訊準確，以及培養判斷能力。
第三，建立定期複習與反思機制，以隨時調整策略。
最後則是形成學習社群，與他人分享AI共學心得，互相砥礪更能維持動力。
無論使用何種方法，人類價值與判斷仍必須在駕駛座，蔡明順認為：「學習過程始終是要由人類主導。」
（原文標題：我獨自升級：從工具選擇到情境應用，AI專家傳授共學心法、逐步拆解實戰攻略）
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從怕數學的心理系生，蛻變為最懂人心的行銷操盤手：夏雨農的顧客讀心術
輝達執行長黃仁勳：如果我是學生，我會這樣用AI提升職涯
天下學習6月客座學習長 #夏雨農 面對逐漸式微的當流量紅利，如何提升顧客轉換率？一窺最會「讀心」的行銷大師學習密技
你用的是「鱷魚腦」還是「貓頭鷹腦」？反映情緒與溝通方式、決定人際關係
當某個人說話的內容讓你不喜歡，你的「鱷魚腦」就會發作，可能產生以下念頭：「我絕對不同意這種看法、對方是錯的」。專家指出，人的大腦分成兩個部分：「鱷魚腦」和「智慧貓頭鷹腦」，當面對衝突或壓力時，大腦選擇哪一種模式將會影響溝通，更決定了你的人際關係是否能和諧！本文節錄自《跟任何人都可以談任何事》。
文／哈維爾．亨卓克斯博士、海倫．樂凱莉．杭特博士
人的大腦雖然複雜也很有趣，其基本功用仍是要讓人活下去。要做到這一點，它會透過建立新的神經連結自我重組，這個過程稱為「神經可塑性」，第七章有談過這個概念。靠著有意識的作為可以改變人腦，這是非常振奮人心的發現。
也就是說，人可以透過思維、反應與行為的調節，強化認知能力及理性思考能力。而安全溝通法能夠讓你做到這件事，能夠站在好奇、同理與互相尊重的立場與人溝通。在溝通的過程中，你的人際關係就會變得安全，頭腦也變得冷靜。
安全溝通法可以當作改善人際關係的日常練習，讓你的情緒、身體和大腦狀態更好。我們這套流程技巧可以讓你駕馭神經可塑性的力量。
延伸閱讀：專家：找人談話切記「先預約」，安全溝通法讓衝突降溫、對話更順
訓練大腦需要靠專注在解決問題及設定目標等積極面向，不要專注在灰心挫折等消極面向。心思放在哪裡，就會出現什麼結果。這句話可能需要反覆思考才能理解：它的意思是事情的結果取決於你做的選擇。這就是為什麼對別人表達欣賞，並且把挫折化為訴求如此重要。
一旦你在家裡、職場和生活上與人交談和往來都有安全感，你的大腦就會促進正向社會參與、培育及成長。缺乏安全感的話，你的反應就會是逃跑、戰鬥或僵滯，促使身體和大腦去因應危險，不管這個危險是真的危險，還是只是想像的。
遭遇危險時，大腦會發出遇險訊號，使腎上腺釋放大量荷爾蒙，包括腎上腺素及皮質酮。這些有害的神經化學物質會讓你不開心、焦慮、生氣。腦袋就會要你戰鬥、逃跑或者什麼也不做。
當你的下腦部感覺危險時，就算不是真的危險，還是會警鈴大作，因為想像力的作用不輸真實情境。例如，晚上被巨大聲響吵醒，就算只是街上車子放炮，你的體內神經化學物質還是會開始流竄，身體陷入極度戒備狀態，這都是因為想像力發作，開始構思最糟的情境：「不是放炮，是有人朝我們的窗戶開槍！快保護孩子和寵物，躲起來！」
記住：大腦會這樣自然反應，是因為數十萬年來處在缺乏安全感的環境，遇到不熟悉的事情時，就不得不做最壞打算。至今模式仍然相同。
雖然公司辦公室裡遇到的危險不會攸關生死，但如果主管冷眼瞪著你，或是不理睬你的會面請求，你很可能就會把它當成是生計受到威脅，大腦和身體都會陷入戒備狀態。
安全溝通法有助於克服遇險的感覺，使你更有安全感，也更放鬆。如此一來，上腦部就會正常發揮作用，下腦部則會卸除危險模式，讓身體釋出多巴胺及血清素等讓人鬆弛的腦內啡。這些神經化學物質會讓你覺得安全放鬆，你對不同意見的態度就會比較開放。有了開放態度，就更容易和別人溝通及建立良好關係，進而促進身心靈健康，人生過得更快樂。
一旦覺得有被人正視，被人傾聽，獲得尊重，你的需求就得到滿足，被人關愛，內心平靜。需求如果沒有獲得滿足（像是覺得不被正視，不被在乎，也不受尊重），你的內心會很痛苦。
神經科學家認為人的頭殼裡面這個一點三公斤重的器官是宇宙中最複雜的器官，我們則把科學簡化，告訴你大腦只分成兩個部分：一個是鱷魚腦，另一個是智慧貓頭鷹腦。
當然，醫學院在教學上不會用這麼逗趣的名稱稱呼，但或許該考慮這樣稱呼，讓它好玩一點。
鱷魚腦
如果讓思緒留在下腦部，就會自然而然釋出有害神經化學物質，令你感到不舒服。當某個人對你說話，內容讓你不喜歡，你的鱷魚腦就會發作，開始產生以下念頭：
我絕對不同意這種看法。
對方是錯的。
我比對方聰明。
對方最好改變主意，否則我就要閃人。
鱷魚腦的作用在於讓人活下去，避免受傷。如果察覺到危害，就會用戰鬥、逃跑或者僵滯的方式回應。這些都是人在遇到危險的時候（不管是真的危險還是假的），能夠保護自己的內建機制。像是隔壁房間突然傳來一聲巨響，人會突然僵住。或者看到某人從門的後面跳出來，人會自然有所反應。或者看到車子朝自己衝過來，會拔腿就跑。這些反應往往跳過有意識的處理自動發生。
鱷魚一整天多半靜靜地漂在水上，一動也不動，直到午餐從牠的身邊經過。離開水面之後，牠們會在岸上打盹，看似平和無害。但如果受到更大隻鱷魚的威脅，或是有其他危害讓牠覺得不安及遭受威脅，牠就會不由自主暴怒。同樣道理，當你的鱷魚腦在作用時，焦慮或威脅感受，都會讓你不由自主發飆。
鱷魚腦不會去區分什麼是對身體的危害，什麼是對情緒的危害。被人挖苦和被人批評都一樣會產生有助於生存的皮質醇，引起戒備行為與情緒反應。這可能會讓人的手臂給咬斷。靠近一隻被惹怒的鱷魚實在很危險！
智慧貓頭鷹腦
如果練習採取安全溝通法，就可以逃離鱷魚腦模式，讓你改從新皮質（neocortex）思考、感受及運作。這種模式稱為智慧貓頭鷹腦模式。當你善用安全溝通法回應某個人，就會從上腦部產生話語基礎句。你會考量得更周延，也會更帶著意識，會用某些話語基礎句回應對方，例如：「我確認一下是否正確理解你的意思」或者「你的意思是 ，我的理解對嗎？」以及「還有什麼想要補充的嗎？」與其靠下腦部反應，可以改用安全溝通話語基礎句確認是否正確理解說話者的意思，這就是從大腦新皮質去反應。
假設你正在和人談話，而且不同意對方的觀點。對方可能百分之百是錯的，但在這麼認為之前，你還是要先把對方的話重述一遍，確認你沒有聽錯。因為你有在認真聽，說話者的心情會很平靜，而你花時間確認是不是理解正確，則會讓對方感受到尊重。
重述會讓你避開鱷魚腦的負能量，以及「不聽我的就滾蛋」的無效態度，反而會按照智慧貓頭鷹腦的方式運作，善用好奇心，而非自以為是。接著你就能在適當時機圓融且有禮貌地分享自己的看法。使用這種模式的額外好處是身體會釋出有益的神經化學物質，讓你心情寧靜平和，心生好奇。
智慧貓頭鷹腦能夠讓你控制內心那隻鱷魚，想得比鱷魚更好，它會組織資訊，解決問題，尋求更有創意的方法處理事情，回應會很平靜且有智慧，還會找機會和人協同合作，創造雙贏。
智慧貓頭鷹上腦部
人在利用上腦部的時候，多半會朝特定處理模式運作，也就是思考與看待這個世界的主要方式。有些人會偏向理性思考、秩序及邏輯，好比電腦的運作，一切必須合理。這種人因此擅長建立結構。
有人則是偏向視覺、情感、創造及直覺功能，擅長掌握整體面貌，能夠察覺不同觀點如何以不同方式交會。這種人多半會憑直覺行事，儘管不見得知其所以然，卻知其然。
如果要和人建立良好關係，就必須善用上腦部的各個部分。有些人天生擅長其中一部分。但使用安全溝通法，就是在善用理性模式，像是請求會面談話，重述，以及請對方確認自己對他的認知是否無誤。
當你提出「還有什麼想要補充的嗎？」的時候，並且聆聽對方的理由，你就在同理對方，這就是善用情感及直覺功能。換言之，運用安全溝通法步驟，就是在整合上腦部各個部位。
困難在於必須永遠確保是由你的智慧貓頭鷹腦主導。和某個見解不同的人談話時，你得把鱷魚腦關在圍欄裡不讓它亂跑，好讓智慧貓頭鷹腦飛下來，圓融地掌管談話，讓雙方不會彼此怨恨。使用安全溝通法，就是在發揮智慧貓頭鷹腦，而大腦之所以能夠投入安全溝通，則是因為人與人的關係裡面已經有安全感。如果沒有安全感，就會任由戰鬥、逃跑與僵滯等反應主導（不論危害是否為真），進一步讓人對立，自我封閉。如果採取智慧貓頭鷹模式，人與人的間隔空間就會產生安全感，從而有好奇心去探索對方，超越差異成長。屆時就可以感受深度放鬆及喜悅連結。
節錄自：商周出版《跟任何人都可以談任何事：「安全溝通法」教你談話技巧的結構，三步驟打造零負面環境，化解緊張對立，和誰都能無話不談》／哈維爾．亨卓克斯博士、海倫．樂凱莉．杭特博士 著
AI時代人才怎麼學？擁有「4大軟實力」更重要
生成式AI顛覆我們的工作與日常，國內外研究點明，要在AI時代脫穎而出，需要具備的不僅是理解並學習AI，除了硬知識還要培養4大軟實力，這些素養分別為「同理心」、「創新創意」、「思考判斷」與「提問表達」。
文／蕭歆諺 圖／邱劍英攝 由天下雜誌授權轉載
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第三波AI浪潮來襲！熱錢投向生成式AI，顛覆職場樣貌客製化教學成真！每個人都有家教，同時扶弱與拔尖未來人才必備4大素養：從同理心出發，培養質疑的勇氣鼓勵孩子從做中學，「為什麼做」比「怎麼做」更關鍵學習外包引疑慮：明訂課程目標，不被AI牽著走
生成式AI大浪，徹底顛覆我們的工作與日常。不想被時代淘汰，硬知識之外，也要培養軟實力。從校園到職場，如何變身AI人才？4大素養助攻探索新宇宙。
20世紀末的一個晚上，高中生後藤友嗣與天文社同學搭車前往大阪吉野山觀星。
他在市區長大，少有機會看見無光害的乾淨夜空，眼看星星像遍野花朵在天上綻放，銀河毫無保留地展示它的美，讓他深感震撼。
「這麼美的星空與宇宙是怎麼來的？」抱著這個疑問，他展開了橫跨近20年的探索。
東京大學物理博士畢業，後藤友嗣先後前往美國、日本、夏威夷與丹麥等地擔任研究員。如今他落腳清華大學擔任物理系教授，繼續鑽研天體物理學，尤其關注超大質量黑洞。
「學者對星星已經有相對充足的認識，對黑洞仍所知甚少，」他解釋，幾乎每個星系的中心都有黑洞，研究黑洞對他來說更能探索宇宙奧祕與起源。他手指天，語氣一如當年那個在吉野山觀星的少年。
從小跟著爸爸看《星艦迷航記》，清華大學天文所教授後藤友嗣對星空十分著迷，AI幫助他探索宇宙奧祕。（圖／謝佩穎攝 由天下雜誌授權轉載）
黑洞研究並不容易，第一步，是在茫茫夜空中辨識它們。
過去，需要人工仔細比對數據與照片，才能確認黑洞有無。後藤友嗣指著螢幕上有著無數黃與白點的黑色圓圈解說：此處觀測面積是5.4平方度，約是25個月亮的大小，人力所及只能在裡面找到255個黑洞。
但AI改變了一切。
團隊藉由機器學習與圖像比對等技術，同樣面積裡，竟找到了近1.7萬個黑洞，準確率約85%，是原始數量的66倍。
「AI幫助我離夢想更近一步，」他強調，人工智慧技術的成熟是他職涯裡遇過的最大顛覆。未來，懂得運用AI工具會成為多數天文學者的必備技能。
第三波AI浪潮來襲！熱錢投向生成式AI，顛覆職場樣貌
AI不只影響天文領域，更全面顛覆世界，而且這次是來真的。
師承著名AI科學家李飛飛與吳恩達，清華大學電機工程系副教授孫民指出，60多年來，AI發展並非一路順遂，儘管持續有有志學者投入，仍因軟硬體設備侷限與技術難以落地，曾起落兩次後又消失在大眾視野。
但第三波AI浪潮明顯不同，他說，AI的底層技術由基於邏輯的專家系統，轉為消化海量資料後歸納規則的機器學習與深度學習，加上資料開源風氣盛行，大量資料與平行運算算力到位，在天時地利人和下迎來大爆發。
最讓大眾有感的，非OpenAI於2022年底發布的ChatGPT莫屬。它能生成與使用者對話，產出有條理且自然的回覆，還能幫忙撰寫郵件、摘要與翻譯，成熟程度讓人驚艷。
大量民眾湧入嘗鮮，2個月內月均用戶人數就達到1億人，Instagram花了28個月才達到此紀錄。後續還有Midjourney和Sora AI等無數生成式AI工具百花齊放，市場關注與熱錢持續湧入。
史丹佛大學4月發布的「人工智慧指標報告」即指出，光是生成式AI的市場，去年相關投資便大幅增加至252億美元，是前一年度近9倍。
麥肯錫4月調查更發現，今年初採用AI的企業比率攀升至72%，一舉突破過去6年長期在5成徘徊的水準。更有65%的受試者提到，公司至少在一項業務中經常使用生成式AI。
AI到底能為工作流程帶來多大幫助？Appier營運長李婉菱舉例，Appier會協助客戶開發網站，過去設計師與IT人員等協作需要數週時間，如今只要30秒就能完成。
「我們正全面轉型為AI驅動的組織，」她強調，從產品開發到內部工作流程改善，幾乎處處都可見AI的痕跡。
AI正全面衝擊職場，既有工作流程重組外，也催生出許多新職業。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
客製化教學成真！每個人都有家教，同時扶弱與拔尖
教育現場同樣迎來劇烈轉變。
經濟合作暨發展組織（OECD）去年底發布的「數位教育概覽」明確提到，在合理使用下，AI工具能有效提升教學與學習的效果。
該報告同時指出，AI與人類特長不同，前者擅長快速收集、分析和解釋大量數據，後者在判斷、社交互動、創造力和解決問題方面具有優勢，兩相配合的混合智能（Hybrid Intelligence）將成為顯學。
全球師生多迎向這股浪潮，嘗試使用AI。微軟去年11月發布「AI教育報告」提到，超過6成師生都已經用過AI工具，更有2成教師每天使用，最常用在設計教材與作業、思考教學點子與簡化的複雜知識。隨著AI工具愈加普及，可預期使用人數會持續增加。
史丹佛應用物理系博五生汪純安（左1）只要看到新AI工具推出就會嘗鮮，積極將它們融入研究。（圖／蕭歆諺攝 由天下雜誌授權轉載）
AI帶來的最大改變，是讓客製化學習成為可能。
「媒體一直提ChatGPT讓作弊變得更容易，但我看到的是它為學習帶來的巨大優勢，」可汗學院創辦人可汗在TED演講中直言，過去早有研究顯示一對一教學是最好的學習方式，能同時拔尖與扶弱。
AI工具不但可以隨時在旁回答學生問題，還能陪伴引導解題與思考，一對一教學的理想將化為真實。
各類學習助手推陳出新，除了可汗學院推出的Khanmigo，還有哈佛大學的程式設計基礎課程CS50，在去年秋季推出學習助理「CS50 Bot」，能向學生解釋程式脈絡與協助改善學生作業，近一半學生認為AI工具非常有幫助。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
面對AI這位職場上的「強敵」，教師不會被取代，只會轉變工作重心。
世界經濟論壇（WEF）4月發布的「形塑教育新未來」報告指出，善用AI能夠增強、而非取代教師的角色。
該報告引用麥肯錫調查數據，強調教師過去每週平均工作50小時，僅有49%的時間花在與學生直接互動上。有了AI幫助後，能減少行政工作與備課時間，花更多時間與學生直接互動，並提供適性教學。
世界出現這麼大變化，教育制度該如何轉向，才能確保下一代人才保有競爭力？
均一平台教育基金會董事長呂冠緯提到，產業變化太快，台灣的人才是最重要資源，讓人才對準新興產業的需求，將比以往更為重要。
「過去教育界會倡議學生應具備哪些能力，可是很少在真實世界驗證這些能力在市場中有沒有用，」他提醒，現在是時候以終為始，先思考未來台灣要發展哪些新經濟，再思考需要培養什麼能力。
無論來自哪個領域，第一步，都必須學習AI的基礎原理。
「學原理才不會太天馬行空，」長年在政治大學開設人工智慧相關課程的學務長蔡炎龍表示，懂原理才能知道工具的能力所及與限制，不同領域的人在溝通時能擁有正確且相同的討論基礎，如了解AI瞎掰的「幻覺」從何而來。
未來人才必備4大素養：從同理心出發，培養質疑的勇氣
硬知識相對易學，但須同時具備特定素養，才能在AI時代中突圍。
國外權威機構如世界經濟論壇和微軟等，都分別發布未來人才所需的重要工作技能，包含創造力、分析式思考、靈活性、情感智力等。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
不論是國內外的研究都點明，要在AI時代脫穎而出，需要具備的不僅是理解並學習AI，還要培養四大素養，分別是同理心、創新創意、思考判斷與提問表達。
首先是具備同理心。唯有從人的真實需求出發，才能有好的AI應用。
世界經濟論壇提到，學生掌握好的人際技能是面對未來的利器，包含同理心、合作、協商能力，其中又以同理心為首。
「我相信人的本質是助人為樂，這項特質AI沒有，」近年積極參加AI相關讀書會與演講的前教育部長吳思華說，擁有願意關懷他人的靈魂，是人難被AI取代的特質之一，好的AI應用往往從人與人的互助中開展。
有同理心，同樣能幫助自己思考技術為社會帶來的正負面影響，思考工具是否會對弱勢群體造成傷害，成為能分辨善惡和道德的負責任公共知識份子。
其次是創新創意。蔡炎龍表示，創新創意的確是要嘗試前人沒做過的事，但過去懂AI的技術人員在研發新應用時常有盲點，如擅長建構漂亮的程式模型，然而現實世界沒人對此有需求，流於為技術而技術的窘境。
當一個人具備同理心，才能洞察他人需求，提出一個好問題後，在跨域激盪中找出有創意的解法。他曾看過學生團隊研發辨識牆壁裂痕大小的工具，藉由AI影像辨識技術，幫助使用者在地震後確認裂痕是否具危險性，貼近民眾需求且頗具創意。
但懂得提出一個好專案還不夠，運用AI工具的過程中，同時需要具備思考判斷能力，才能判斷AI產出內容的好壞與進行編修。
「擁有批判性思考能力，比具備任一學位還要重要，」科技巨頭Meta創辦人祖克柏在接受《Fortune》採訪，談招聘員工的條件時如此強調。
但要養成思考判斷能力，除了本身要有豐厚的專業基礎，同時要調整心態。台大機械系教授詹魁元即觀察到，台灣學生從小到大擅長考試，很習慣有標準答案，少有餘裕思考答案是否正確就全盤接受，在心態上少了質疑的勇氣。
最後是提問表達能力，且是對機器的表達能力。
主導教育部人工智慧技術及應用人才培育計劃，成大電機系特聘教授詹寶珠強調，有好的專業背景知識，才知道如何對機器人下指令（Prompt），由於成品往往很難一步到位，需要來回往復與機器協作編修，指令下得好不好、是否夠精準變得很重要。
與對人溝通不同，想對AI下好指令需要拆解問題，一步步提問才會有好成果。清華大學與國科會共同為文組師生設計的「生成式AI指令」就長達30頁。
國內高教應變快速，總能擁抱新技術。圖為龍華科大數位內容中心，學生展示自己開發的遊戲作品「四合院VR」。（圖／鄧毅駿攝 由天下雜誌授權轉載）
鼓勵孩子從做中學，「為什麼做」比「怎麼做」更關鍵
但素養抽象且相對難學，吳思華認為，採用專題式學習（Project-Based Learning，簡稱PBL），從做中學是最好的方法。
PBL鼓勵學生從真實世界與個人生活中，找到一項議題或問題深入探索，從過程中學習相關知識與技能，且不追求標準答案。
吳思華提到，學知識固然重要，但知識要拿來解決問題才有意義，學生透過PBL學習，方能養成智慧以應萬變。因為未來純粹的知識學習必定會被線上教育取代，「大學應該提供大量製作專題的機會，將128學分中的1/3讓給實作課程，」他建議教師在旁陪伴學生探索與學習。
台大電機系教授李宏毅認同PBL的重要性，尤其挖掘問題就是一項重要能力，因為當AI愈來愈萬能，「怎麼做」不重要，AI幾乎都可以代勞。「為什麼做」才是關鍵，有理想跟願景才有前進方向。
他提醒，一開始設定目標不用太宏大，學生可以從日常生活裡找到一件不想做的事情，運用各種AI工具嘗試解決與練習，做的過程比較有動力。
學習外包引疑慮：明訂課程目標，不被AI牽著走
然而AI帶來的並非全是新機會，隱憂與挑戰如影隨形。
最常被詬病的，是AI能生成報告與程式碼等內容，引發代寫作業與作弊的疑慮。此外，學生如果太倚賴AI工具，將應有的思考與學習過程外包給AI代勞，恐會降低學習效果，讓學習變得不扎實。
皮尤中心今年5月發布的報告就指出，有25%的國小至國高中教師認為，使用AI工具教學的弊大於利，明確認為利大於弊的教師僅有6%，其餘皆為不確定或是利弊互見。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
美國賓州大學學者7月發表論文《生成式AI可能損害學習》，觀察近千名土耳其高中生的數理學習狀況，發現只仰賴傳統教科書學習的學生，成績比使用AI學習工具輔助的學生還要好。
長年投入差異化教學研究的國家教育研究院副研究員蔡曉楓便憂心指出，現在有太多教學現場急著將AI工具融入教學中，反客為主取代教師功能，恐傷害學習成效。
她曾看過國文老師請AI生成詩句「兩岸猿聲啼不住／輕舟已過萬重山」的圖像，結果出現一群像山一樣高大的猴子。她強調，學生應該先掌握文化背景、批判思考與創意等高階思維，使用AI才不容易被牽著走而誤學。
殘酷的是，時間不等人，大眾總希望有最新、最好的學習方式與內容，邊摸索邊前進成為必要。該如何確保學生在AI輔助下，仍能精準學到教師預期的知識與能力？
「訂定明確的教學目標會變得很重要，」詹魁元表示，未來教師們將會需要花更多時間思考課程設計，在課綱中明確指出學生需要具備哪些能力，學生在學習時能判斷哪些地方需要扎實學習、哪些地方可以讓AI代勞。
AI正顛覆既有的教與學模式。跨產學兩界的台灣人工智慧學校校務長蔡明順觀察，台灣起步不算慢，高教已有不少老師嘗試改變教學內容與教法，業界也有不少企業積極導入AI技術加速工作效率，並提供內部員工訓練。
面對新科技，人們難免有疑慮與畏懼，但這同時也是一個契機，懂得把握機會的人不只藉由AI提升自我，同時有機會藉新興科技完成圓夢，一如後藤友嗣在數十年後用意想不到的方式離夢想更近一步。
歡迎加入這場新興學習盛宴，一同探索新宇宙。
（原文標題：AI時代怎麼學？擁有這4大軟實力，比任何學位都重要）
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在迅速變化和充滿壓力的現代職場中，韌性成為促成職業成功的關鍵特質。職場韌性，即在壓力和挑戰面前迅速適應和恢復的能力，能使人們在遭遇困難時，迅速調適情緒並保持積極行動力。本文將深入探討職場韌性的多面向，並探討如何透過後天學習和訓練來培養這一能力，涵蓋彈性思考、情緒調節、有效溝通、自信和樂觀這五大關鍵能力。探索這些技能如何幫助員工將壓力轉化為動力，提高工作效率，並在職業生涯中獲得持續成長和成功。
透過研究整理，職場韌性（Workplace Resilience）的定義：是指心理韌性在職場上的運用，指的是在職場上面對壓力、挑戰、變化和困難等不利因素時，能夠快速適應和恢復的能力，於諸多研究中又稱為職場復原力。有高度職場韌性的人在經歷工作壓力和困難時，能快速調節、轉換情緒和思維，繼續前進、保持積極態度和行動力。1990年代興起的正向心理學派認為：儘管生活中都得面臨壓力或不好的事件，但某些正向的人格特質（如：樂觀或主動性人格）與情緒（如：喜悅、快樂），能幫助個體將壓力轉換為助力、適應逆境、擁有韌性、追求幸福（Diener, Oishi, & Lucas,2003）。其中，「韌性」即是指個體面對逆境時所展現出的一種特質（利翠珊，2006），可用來解釋為什麼有些個體暴露於困境中，卻能從低谷反彈，最後達成正向的適應，不被擊倒。因為，韌性能讓人將困境或壓力視為挑戰，而不再消極地將外在環境的要求或限制當成阻礙。它可以幫助人們應對職場上各種變化和挑戰，提高工作效率和工作滿意度，增強職業發展和成功的機會。
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職場韌性並不是專屬於某些人獨有的特質，而是可以透過後天的學習和訓練來提升的能力。具有職場韌性的人可能透過提升以下幾種能力來增加自己的職場韌性，同時為自己創造高RQ(Resilience quotient,簡稱RQ)：
1. 彈性思考
對新的思考方向、可能性或是新的角度保持開放的態度，透過不同角度看到問題解決的可能性，並從中找尋最佳的解決方案。彈性思考能夠幫助人們在不斷變化的環境中應對挑戰，並實現個人和職涯的目標。
2. 情緒調節
情緒調節就是於情緒反應過程中，對個人體驗何種情緒，以及採取何種方式體驗抒發情緒產生影響的過程，同時，在職場中面對有情緒起伏(通常是負面情緒)的當下，以維持工作效率及人際互動的關係，降低非理性狀態所帶來的失誤。在緊急狀況解除之後，適度的發洩情緒也是調節的方法之一。
3. 溝通能力
有效的表達自己的想法和意圖，並傾聽他人的需要，透過與他人之間的溝通達到解決歧見和衝突，建立信任並協調出雙方都可接受的結果。
4. 自信
充分的去瞭解自己的優勢與可以為職場上或組織帶來的價值，對自己的能力、價值和能夠應對的情況感到有把握感。自信是一種重要的心理資源，自信的人相信自己可以克服挑戰實現目標，並能應對工作中的困難。
5. 樂觀
樂觀(Optimism)是人對各事物所持的一種思想態度，是我們如何歸究事情發生的原因，對事情慣用的一套解釋形態 (Attribution style)。樂觀的人，對發生了的事付予正面的詮釋，對未發生的事則會預計好的結果。樂觀的人通常也比較能夠應付變化的壓力和挑戰，為自己和他人帶來希望感。
小婉家族研究生 詠捷
文獻來源:
郭美琪（2024）。在COVID-19疫情下保護性社工人員職場韌性之研究〔碩士論文，國立屏東科技大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6346/NPUST202400079
文麗婷（2018）。理情教育融入九年級國文課程之行動研究〔碩士論文，國立臺灣師範大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6345/THE.NTNU.ED.026.2018.F02
陳佳雯、許伊均、陸洛、吳詩涵（2012）。以韌性觀點探討女性主管的職業生涯歷程。彰化師大教育學報，(22)，51-71。https://doi.org/10.6769/JENCUE.201212.0051
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實驗室新突破！Google AI突破癌症研究瓶頸 開啟跨域職涯新風口
近日Google與耶魯大學的研究團隊攜手發表了一項令人振奮的成果：他們開發出一款能「讀懂細胞語言」的AI模型、成功預測出一個具有潛力的新型癌症療法途徑，並已在實驗室中獲得初步證實，這項發現不僅為抗癌藥物研發帶來一線曙光，更展示了大型AI模型在加速科學發現上的巨大潛力。
文／《104職場力》
本文導覽
研究背景：關於免疫療法的瓶頸「冷腫瘤」Google研發「細胞語言模型」C2S-Scale接下戰帖出乎意料！AI鎖定Silmitasertib，給出嶄新發現實驗室證實，silmitasertib能成功讓冷腫瘤「發熱」50%AI「革新藥物研發效率」對跨領域人才和未來職涯的深遠啟示
研究背景：關於免疫療法的瓶頸「冷腫瘤」
在癌症免疫治療中，一個核心概念是讓患者自身的免疫系統去攻擊癌細胞，但因為許多腫瘤屬於「冷腫瘤」（Cold Tumors），以至於它們就像披上隱形斗篷一樣，無法被免疫系統偵測和辨識，自然能躲過攻擊。
想解決這個問題，讓冷腫瘤「發熱」（Hot），也就是迫使癌細胞展現出能被免疫系統識別的「抗原呈現」（Antigen Presentation）信號，是免疫治療策略的關鍵目標，如果能找到一種方法「放大」這些信號，就能有效提升免疫療法成功的機率。
Google研發「細胞語言模型」C2S-Scale接下戰帖
為了克服這項挑戰，Google研究團隊基於Gemma，打造了Cell2Sentence-Scale 27B（簡稱C2S-Scale）模型，其核心能力是理解「單一細胞的語言」，如同理解人類的文本語義一樣。
研究人員給C2S-Scale的艱鉅任務是：找出一個只能在腫瘤環境中已經存在微弱免疫信號（例如低劑量干擾素，Interferon）時才發揮作用的「條件式放大器」，讓原本微弱的信號能有效增強。
該模型採用了一種「雙情境虛擬篩選」的方式進行推測：
正向免疫情境： 輸入帶有低劑量干擾素信號的真實病患腫瘤樣本數據。
中性免疫情境： 輸入單純隔離的癌細胞數據（不帶免疫背景）。
研究團隊模擬了超過4,000種藥物在這兩種情境下的作用，並要求模型預測哪些藥物只在第一種情境下能增強抗原呈現。
出乎意料！AI鎖定Silmitasertib，給出嶄新發現
沒想到，C2S-Scale模型直接給了研究人員大驚喜，它推理出一項過去科學文獻中從未被明確報導過的全新組合與機制：silmitasertib（一種CK2激酶抑制劑）只有在「正向免疫情境」下能大幅提升抗原呈遞作用，但在「中性情境」下則幾乎沒有效果。
這代表AI模型並非只是分析或重複已知知識，而是可以真正產生出可供實驗驗證的新科學假設。
實驗室證實，silmitasertib能成功讓冷腫瘤「發熱」50%
得到新假設後，研究團隊隨即至實驗室進行驗證，他們刻意使用人類神經內分泌細胞模型進行測試，這種細胞是模型在訓練過程中完全沒見過的類型，希望更能確保結果的公正性。
實驗結果完全證實AI的預測：
單獨使用silmitasertib，對抗原呈現無影響。
單獨使用低劑量干擾素，效果有限。
同時使用silmitasertib與低劑量干擾素，抗原呈現信號產生顯著的協同放大效應。
根據實驗數據，這種組合治療能使抗原呈現作用提高約50%，足以讓腫瘤更有效地被免疫系統識別，C2S-Scale模型的預測還真的成功找到了新型的「干擾素條件式放大器」，提供將「冷腫瘤」變「熱」的潛在新途徑。
AI「革新藥物研發效率」對跨領域人才和未來職涯的深遠啟示
雖然這項研究還未進到臨床試驗，但已展現出大型AI模型（如C2S-Scale）在生物醫學發現上的核心價值，它能快速生成有實際根據的科學假設，大幅縮短新藥研發週期，並為開發高效的組合療法奠定基礎。
這項突破標誌著AI與生物科技的關鍵交匯點，同時也清晰預示了未來的職場趨勢：
跨域人才需求暴增：傳統的生物學家或醫藥研發人員，現在必須具備計算機科學、數據分析甚至大型語言模型（LLM）的應用能力。能夠理解「細胞語言模型」並將其應用於實驗設計或臨床資料分析的「AI生物學家」將成為炙手可熱的職位。
研發週期大幅縮短：過去需要耗費數年進行的藥物篩選與假設驗證，在AI的協助下能被壓縮到數月甚至數週，這將加速生技、製藥公司對研發效率與數位化工具的投資。
新的職能誕生：除了傳統研發職位，企業將需要更多「生物資訊學家」、「AI模型工程師」（MLOps for Biology）等職位，專門負責維護和擴展這些複雜的生物AI模型。
由此可知，人工智慧不僅是提升工作效率的工具，更已成為開啟科學新發現的鑰匙，對於所有追求職涯成長的人來說，掌握數據與AI思維，是進入下一波生物科技與醫療創新浪潮的關鍵入場券。
（參考資料來源：How a Gemma model helped discover a new potential cancer therapy pathway）
如何進入「心流」狀態？開啟大腦自動駕駛模式的5個必備條件
想提升工作效率、進入全神投入的「心流」狀態？其實不用靠運氣，這能被設計與訓練。作者為劍橋大學醫學博士，指出開啟大腦自動駕駛模式的5個工作關鍵條件，以及6個方法打造全情投入的職場環境，更能持續專注的高效工作。本文節錄自《大腦配速的心流工作術》。
文／米圖．斯托羅尼
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要觸發「心流」狀態的5個條件職場遊戲化，激發投入、提升生產力6招打造全情投入的職場環境
要觸發「心流」狀態的5個條件
我們常會把「心流」想像成一種演化上保留下來的開關，能讓大腦變成一台自動推進的機器，從不斷自我升級和提升存在價值的過程中獲得喜悅。由於「心流」狀態能讓挑戰自我、突破舒適圈的過程，自然而然變得令人愉悅，因此在這個快速變遷的知識工作環境中，「心流」成為一項無價的成功利器。
要觸發「心流」狀態，任何工作都必須具備以下五個核心條件。
一、挑戰性：需要追求某個具備挑戰性的目標。
二、明確的目標：必須清楚知道應該如何去完成這項挑戰。
三、技能匹配：你的技能應該受到適度的挑戰，但不至於超出負荷。
四、即時且明確的回饋：應該持續收到清楚且即時的回饋訊息。
五、動機：必須真心渴望一次又一次地克服挑戰。
俄羅斯方塊這款遊戲，被認為非常容易讓人進入類似「心流」的狀態。這是一款益智類電子遊戲，玩家需要盡可能快速地將落下的方塊拼進剛好吻合的空格中。每當螢幕出現一個方塊，就構成一項挑戰。當你成功將它放到適當的位置時，會感到如釋重負，而這種愉悅體驗會讓你忍不住想再來一次。你會在一個既具挑戰性又還可應付的難度上持續挑戰，隨著技巧提升，遊戲也會變得愈來愈難。方塊掉落的速度愈來愈快，努力與愉悅交替來回，形成一種激烈的節奏。沒多久，你就會完全沉浸在遊戲裡，彷彿一切變得毫不費力。
建立在挑戰與解決之上的努力與回饋這場障礙賽，會在不同的時間框架中展開。舉例來說，當你正在為一款產品設計新方案時，挑戰會持續到最終設計完成為止，但每當你想到一個新點子，這項挑戰就會暫時緩解一下。在運動比賽中，真正的挑戰是最終贏得比賽，但每當成功做出練習過的動作、感受到觸覺回饋或是得分時，也都會經歷到那種挑戰暫時被化解的片刻。
職場遊戲化，激發投入、提升生產力
愈來愈多企業運用遊戲業的策略，讓原本枯燥的工作變得有趣，激發員工投入其中，進而提升生產力。這些策略多半圍繞在挑戰與回饋兩大原則，因此與內在動機的概念密切相關。比方說，當你在倉庫默默地擺放貨架時，如果和同事比賽誰擺得更快，這份工作馬上就會變得更有趣。如果有一個「進度追蹤器」，每當你搬完一定數量的物品，就會發出提示音並送出一枚徽章，則工作的單調疲乏感也會大大減輕。第一種方法提供挑戰，第二種方法則給予回饋。
如果把兩者結合，原本無聊的理貨工作就會變成雙人遊戲。只要稍加巧妙調整，這個遊戲甚至可能讓你進入「心流」狀態，並因為覺得好玩而主動想理貨。
在《遊戲化實戰全書》（Actionable Gamification: Beyond Points, Badges, and Leaderboards）一書中，作者周郁凱（Yu-kai Chou）強調徽章必須在適當的時機發放，也就是在克服挑戰之後立即頒發，才能產生最大的激勵效果。這強調了在「心流」狀態中挑戰與回饋交互循環的重要性，以及努力與獎勵之間的關係，是內在動機的根本基礎。除了比賽與徽章之外，有些職場還會使用儀表板（搭配即時分析資料）與待辦清單（每勾選一項就能獲得分數），來維持這種挑戰與回饋的動態循環。
6招打造全情投入的職場環境
雖然不是所有知識工作都適合遊戲化，例如逐行檢查大量程式碼、解決棘手難題或研讀充滿法律術語的報告，但即使是最枯燥的任務，也能透過設計帶來一點挑戰與樂趣。
在一個讓各位擁有行動自主權的工作環境，你可以決定要做的任務、執行的順序和節奏，並在某個領域持續穩定地進步，更可能激發內在動機。外在的物質獎勵會牽動你的行為，反而削弱內在動機。如果做某件事是為了贏得地位、金錢或其他具體的報酬，那麼注意力就會停留在那些獎賞上，而忽略了過程中的內在愉悅。真正的內在樂趣來自於行動的過程，而非最終的結果。
以下六個方法，可以打造一個讓人為了工作本身就願意全情投入的職場環境。
一、明確定義每個人的角色，讓團隊清楚知道在事情完成時該歸功於誰。
二、提供清楚的行動路線圖，讓每個人了解自己的工作目標與執行方式，也能掌握在哪些情況下，努力可以換得最大的回報。
三、了解每個人的興趣、技能與目標，盡可能指派與這些特質相符的任務。
四、肯定努力的過程，不論結果如何，都應以某種方式給予獎勵，即使只是承諾改天再補償，也算是一種獎勵與肯定。
五、培養堅持公平的職場文化。當獎勵（包含讚美與肯定）分配不公時，員工會對「努力將有收獲」這件事失去信心，進而中斷挑戰與解決問題之間的正向循環。
六、密切留意疲勞、無聊與壓力的徵兆。這些因素會使人脫離「內在動機驅動」的狀態（二檔），也就無法達到「心流」。如果原因是任務難度與技能不符，那麼調整這個落差，就能創造更有利於激發內在動機的條件。
所有引導內在動機的途徑，其實都圍繞著一個共同主題：向未知領域擴展。當發揮自我技能的極限時，就容易進入「心流」狀態；而「學習進展」本身的意涵，就是學習尚未掌握的事物。
當感受到不確定性時，發揮自我極限去迎接挑戰，並動員資源全力應對時，那股緊張感，其實源自大腦藍點神經網絡所釋放的去甲基腎上腺素。這種神經傳導物質會在腦部的神經末梢擴散，促進新的神經連結，使大腦變得更有彈性、更有發展空間，也更能擺脫舊有規則並吸收新知。這樣的過程，或許有助於解釋為何有些人在面對強烈挑戰時會感到振奮，甚至形容那是一種「活著的感覺」。從某個角度來看，緊張來自於與未知的碰撞，而那股生命力，則來自踏入未知所帶來的刺激感。
我們之所以會在探索未知時感覺「真正活著」，也許是因為擴展我們「已知世界」的驅動力，使我們得以延續生命。這種不斷更新與擴充知識的內在動力可能正是面對突如其來或災難性變化時，幫助我們適應環境的關鍵。它曾經拯救了我們的祖先，也造就了如今的我們。
節錄自：樂金文化《大腦配速的心流工作術：AI時代從A到A+的高效法則，讓大腦在對的狀態做對的事》／米圖．斯托羅尼 著
AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！
原標題：AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！【聽見趨勢】
AI浪潮席捲而來， 工作型態正在改變，很多人對AI在工作中可能帶來的影響感到些許困惑和不安。不禁會問：「AI會取代我們嗎？」「如何用AI？」「從哪裡開始？」因為這些疑問，我們特別邀請在AI協作有豐富實戰經驗的小花老師，來進行分享。老師不僅有資訊背景，還是簡報溝通專家，融合與「資訊」及「人」的溝通洞察，給出許多應用AI的超實用建議！
文： 趨勢來賓 | 林稚蓉 小花老師
本文目錄：
與AI協作溝通的應用與挑戰
如何用AI優化企業作業流程
AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI時代的人類角色：你依然是機長！
3個層次的工作思維 從哪裡開始使用AI
1. 與AI協作溝通的應用與挑戰
在AI工具的應用過程中，許多人最常遇到的問題是「如何讓AI回答更精準」。有時AI的回答看似離題，或者產生「幻覺」，讓使用者感覺比自己動手做還要更花時間。這種困境往往會讓初學者感到挫折，甚至放棄繼續使用AI工具。然而，這個問題的關鍵在於我們如何與AI進行有效溝通。
小花老師提到，因為自己過去資訊管理背景和簡報培訓經驗，因而對人機溝通有獨特的見解：「在資訊管理我們是要跟電腦講話，可是簡報培訓要講的是要跟人講話。而AI則是介於兩者之間，它需要明確的目的性、對方的邏輯性，以及精練易懂的表達方式。」基於這個概念老師分享了3個突破這些挑戰的關鍵方向：
方向1：理解AI提問的語法與邏輯
第一個關鍵方向是理解與AI溝通的基本語法和邏輯。老師提出生動的比喻：我們應該把AI視為一個「外國人」，而不是單純的機器。就像與外國人交談需要遵循特定的語法規則一樣，與AI溝通也需要掌握相應的「語法」。這包括了解官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及如何構建清晰、邏輯性強的提問。
「你不能把AI當做機器，你要把它當作是一個外國人，用他懂的語言，交流他懂的事情」。透過系統性地學習和運用這些溝通技巧，我們可以顯著提升與AI互動的效果。
將AI視為「外國人」而非機器，需要用特定的語法與之溝通
研究官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧
掌握提問的基本文法和邏輯結構
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方向2：了解AI的能力與限制
AI技術雖然強大，但並非萬能。我們必須清楚認識AI可能產生「幻覺」，即一本正經地說出不準確的信息。同時，很多AI模型無法實時連網獲取最新信息，也可能在數學計算等特定領域表現欠佳。了解這些限制對於正確使用AI工具至關重要。「不是複製貼上就很容易就要上當了」老師提醒到「你要知道他可以做到什麼程度，他的限制又在哪裡，風險又在哪裡。」這種了解能幫助我們更準確地評估AI輸出的可靠性，並作出相應的調整和驗證。
持續關注AI功能的更新與發展
認識AI的局限，如無法上網、可能產生幻覺等
避免單純複製貼上，需要理解內容的正確性
方向3：善用不同AI工具的優勢
在當前AI工具快速發展的環境中，每個工具都有其特定的強項。例如，Chat GPT、Copilot、Gemini等工具各自擅長不同類型的任務。我們應該實際測試來了解每個工具的特點，並學會組合使用這些工具來達到最佳效果。「它們各自的強項，你都去嘗試過之後，你會發現工具是要多個東西組合之後，才會發揮你的效果。」這種組合使用的方法能夠彌補單一工具的不足，創造出更全面的解決方案。
小花老師分享了在金融業的實務應用案例：「像GPT或者是一些生成式AI，他們其實數學能力非常不好，會把數字當作文字來做處理。因此在進行數據分析時，我們建議將計算工作留在本機端進行，而使用AI來協助產生Excel函數公式再進行數據趨勢分析。」
每個AI工具都有其特定強項，如ChatGPT、Copilot、Gemini各有所長
多方嘗試不同工具，找出最適合的組合
透過工具組合來發揮最大效益
2. 如何用AI優化企業作業流程
在企業環境中，AI不僅是一個輔助工具，更可以成為提升工作品質的重要夥伴。小花老師認為，AI就像電力一樣「只要用到電的地方，都會有改善；同樣地，AI可以用在任何有關思考的部分，都可以帶來改善。」特別是在思考、企劃、溝通等需要創意發想的領域，AI的應用可以帶來顯著的效益提升。
然而，在運用AI工具時，企業必須特別注意資訊安全的議題。正如之前新聞報導三星員工將公司資料上傳至AI平台的事件，如何在提升效率與保護資料間取得平衡，是企業必須審慎考量的。以下分享幾個具體應用案例：
提升簡報製作效能
運用AI進行角色扮演，模擬不同聽眾的思維模式
針對不同對象客製化簡報內容和開場方式
提高提案的精準度和準備效率
提升規劃能力
老師分享了一個企業ESG工作計畫的實際案例：
運用AI進行利害關係人分析
模擬不同角色的需求和期待
透過管理顧問的角色扮演，擴展思考維度
根據各方意見制定具體執行方案
透過AI的協助，讓原本資歷較淺的員工也能在思考的廣度、深度和執行細節上有更好的表現。
3. AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI的應用不應該是盲目追求新工具，而是要找到真正能夠為工作帶來價值的方式。老師觀察到，2023年人們熱衷於追逐各種新興AI工具，但到了2024年，企業的關注點已經轉向如何讓這些工具真正落地並解決實際問題。
老師以工具箱做比喻：「現在很多人手上都有很多AI工具，就像工具箱裡有很多螺絲起子，但卻不知道怎麼用這些工具來進行修理。」因此，重點不在於掌握多少工具，而是要培養使用情境的想像力，真正了解如何運用這些工具來解決實際問題。基於這樣的理解，AI協作可以分為三個階段，企業和個人可依據需求選擇適合的切入點：
節能階段：優化基礎工作流程
節能階段是AI應用的入門級別，主要針對那些耗時但相對單純的工作任務，這類工作的特點是幾乎人人都能完成，但往往需要耗費大量時間和精力，比如客戶發來一份PDF格式的報表數據，傳統做法需要手動重新輸入，不僅費時且容易出錯。但透過AI工具，可以快速將圖片中的表格轉換為可編輯的表格形式，這將大幅提升工作效率。
節能階段特別適合作為入門起點，因為這類任務相對簡單，容易看到明顯的成效。「當我們發現AI工具可以幫你省下這些瑣碎的時間，就會更有動力去探索其他的應用可能」。此外，這個階段的工作通常風險較低，即使出現錯誤也容易發現和修正，非常適合作為練習和熟悉AI工具的切入點。
增能階段：提升專業工作品質
進入增能階段後，AI的應用開始觸及到專業領域的核心工作。這個階段的特點是，使用者本身已經具備相關專業能力，而AI的角色是協助他們做得更好、更快、更精準。老師更分享了自己在製作簡報的經驗：「比如我需要幫客戶寫文案，我可以讓AI先產生多個版本的文案建議，然後基於我的專業判斷進行調整和優化。這樣不僅能激發更多創意靈感，也能大幅提升工作效率。」
這階段，AI不是取代人的專業判斷，而是透過提供更多選擇和可能性，幫助專業人士做出更好的決策。這種協作模式能夠顯著提升工作質量，同時也能為專業人士騰出更多時間專注於需要深度思考的任務。
賦能階段：開拓新的專業領域
賦能是AI協作的最高階段，善用AI輔助獲得新的能力和提升專業。在這階段，使用者能突破原有的專業限制，探索和掌握新的領域。小花老師觀察到，許多專業人士透過AI工具，成功地將自己的專業知識延伸到相關領域：「比如一個財務專家，可能過去只專注於數據分析，但透過AI的協助，他可以更容易地將這些專業知識轉化為易懂的視覺化報告，甚至發展出數據故事化的能力。」
賦能階段的關鍵在於，它不僅能提升效率、改善現有工作流程，更創造出新的可能性。善用AI專業人士可以更快地跨越學習曲線，建立起新的專業能力。這對於當今快速變化的職場環境特別重要，因為它讓終身學習和專業轉型變得更加可行。
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4. AI時代的人類角色：你依然是機長！
在AI時代，人類的角色定位至關重要。小花老師做了一個生動的比喻：「人的角色永遠是機長。即使現在的飛機很多部分都是由機器在操控，但為什麼還需要機長？因為機長要知道怎麼安全地把這些旅客帶到目的地，必須要應付突發狀況。」
這個比喻深刻點出人類在AI時代的核心價值：不是與AI競爭執行力，而是在掌握方向、判斷決策、危機處理等方面發揮獨特優勢。正如同機長一樣，我們不能把方向盤完全交給AI，而是要學會如何與AI協同合作，共同達成目標。
我們的核心職責
掌握方向：確定目標和願景
做出決策：判斷關鍵時刻的選擇
處理危機：應對突發狀況
承擔責任：為結果負責
3個層次的工作思維
工人思維：專注於完成具體任務
工頭思維：規劃設計與管理
建築師思維：理解需求，規劃願景
當AI變成每個人的標配，誰會產生更大更好的價值？就是懂人的人。—小花老師
5. 從哪裡開始使用AI
在面對AI工具快速發展的現狀，許多人感到困惑：究竟該從何處開始？是否要追逐每一個新出現的AI工具？在這部分老師觀察到，很多人在嘗試使用AI時往往陷入兩個極端：要麼因為害怕而遲遲不敢嘗試，要麼過度追逐各種新工具而失去重點。
老師強調，開始使用AI的關鍵不在於掌握多少工具，而在於找到適合自己的切入點，並且建立起正確的思維模式。「就像學開車一樣，一開始不需要了解引擎的工作原理，而是要先學會基本操作，逐步建立信心。」對於想要開始運用AI的個人或企業，小花老師提供了以下建議：
從工作情境出發
找出工作中的痛點
識別可能的應用情境
從簡單的任務開始嘗試
3個關鍵發展方向
了解AI：掌握潛能、限制和操作方法
了解人性：培養溝通能力和同理心
了解自己：釐清目標和行動意義
實踐建議
在使用AI之前，先靜下心來思考目標
清楚理解問題和需求
循序漸進，從節能階段開始
我們應該更加了解自己做這件事情對個人跟團隊的意義是什麼。當我們了解意義、了解目的時再去溝通，AI就不會胡說八道，它會順著這樣的意義感展開跟延伸。
透過小花老師的分享，我們可以看到AI不僅是一個工具，更是一個協作夥伴，協作過程關鍵在於我們如何正確定位自己的角色、如何善用AI特性，在提升效率的同時，也不斷強化自己的核心競爭力。AI時代，最重要的不是追逐所有新工具，而是找到適合自己的使用方式，並始終保持對專業與人性的關注！
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哪種工作難度讓人成長最快？研究揭示：80％才是「黃金區間」
工作太簡單會無聊，太難又容易卡關，什麼難度才能讓人成長最快？作者為劍橋大學醫學博士，引用研究指出：當錯誤率大約落在15％時，學習進展最為理想。顯示具備挑戰性的的任務，足夠難到需要動腦，反而能讓人進步得最快。本文節錄自《大腦配速的心流工作術》。
文／米圖．斯托羅尼
本文目錄（點擊可快速前往）
哪種「工作難度」讓人成長？80％的理想難易度法則當付出與結果不成正比，大腦會怎麼反應？大腦的小漏洞：只是努力，就能獲得快樂
哪種「工作難度」讓人成長？80％的理想難易度法則
工作的難易度會影響各位可以獲得多少「學習進展」，進而左右激發內在動機的潛力。
2019年，美國一個研究團隊訓練了一個神經網絡模擬人類大腦學習新知的過程。他們設計的學習任務，類似放射科醫師學習在X光片上辨識骨折的方式，並以「是」或「否」來回答。每次誤判都是一個學習的契機：「骨折也可能呈現這種樣貌！」在這項基於神經網絡的實驗中，研究人員發現，當系統的錯誤率約為15％時，學習速度達到最快。
答錯題數可以幫助判斷測驗的難易程度。如果只有一半答對，代表測驗太難，正確與否只是碰運氣，從中學不到什麼。如果總是百分之百答對，那表示測驗太簡單，沒有學習成長的空間。當錯誤率大約落在15％時，測驗的難易度剛好適中，不會太難也不會太簡單。這個發現指出在中等難易度的情況下，學習進展最為理想。
作為快速學習的一項經驗法則，15％到20％的難易度，從直覺上來看是一個合理的區間。如果對某個主題完全不了解，學起來會感到挫折；但如果已經很熟悉，就缺乏進一步學習的動力。這個經驗法則根植於大腦配速系統中神經動態的運作機制。當任務太簡單且容易預期時，你會感到無聊，並進入第一檔位；挑戰太大時，則會直接跳到第三檔位。最理想的狀態是「黃金區間」（Goldilocks zone，一種「不多不少、恰到好處」的理想狀態），也就是第二檔位。
要接近這個「黃金區間」，可以將任務難易度設定為略高於你現有能力的程度。當各位挑戰自己的技能時，你就會開始學習，而持續地這樣挑戰自己，就能產生穩定的學習進展。工作應該具備適度的挑戰性，足夠難到需要動腦，但又不至於讓你無法完成工作。
當付出與結果不成正比，大腦會怎麼反應？
幾千年前，我們的祖先外出打獵時，他們捕獲的獵物品質往往與投入的努力成正比。大型動物肉量豐富，但通常最難捕捉；而小型動物雖然比較好捉，但能提供的熱量有限。基本上，這樣的情況在投入努力與享受成果之間建立了直接的連結：努力愈多，回報也愈豐盛。
經過幾千年的演變，努力與回報之間那種神聖的結合早已深植人心。然而，隨著工業化的發展，這段關係在時間與空間上被扭曲，變得日益緊張。工業化在努力與成果之間堆疊了許多錯綜複雜的變數，敲一個鍵盤按鍵，就可能撼動橫跨半個地球的市場；而耗費數小時撰寫的程式碼，卻可能只帶來一項微不足道的產品改進，讓用戶幾乎無從察覺。
儘管如此，祖先時代形成的這種印象依然深植於我們腦海中：即使投入的努力不一定會直接影響有形回報的多寡（例如訓練最努力的運動員也未必能奪冠），但努力的確會影響我們事後的滿足感。近期的實驗室研究指出，當你為某樣成果辛苦付出後，它更有可能帶給你愉悅。
圖／樂金文化《大腦配速的心流工作術》
大腦的小漏洞：只是努力，就能獲得快樂
我們的大腦存在一個有趣的小漏洞。如果持續獎勵高強度的努力，就會出現奇妙的心理短路現象。
當人們一再因努力而得到獎勵時，努力本身便成了一種獎勵。投入努力的過程會帶來與實際獲得獎勵相同的愉悅感，努力的過程也成為令人享受的體驗。最近一個歐洲研究團隊發現，當人們在付出心力後獲得獎勵，即使之後的努力未必帶來回報，他們在未來仍更傾向選擇需要付出心力的工作。
一旦能單靠投入努力便喚起愉悅感，工作中的努力也會自然激發內在動機，壓力也會隨之消散。
大腦在哪裡學會將努力跟快樂連結起來或許並不重要，重點在於建立這種心理短路機制。在工作之外，投入那些需要努力且能帶來內在回報感的活動，可以幫助修正工作中失衡的努力與回報關係。一位投資銀行的資深交易員曾告訴我，他注意到在令人挫折的一天，最能保持幹勁的團隊成員，往往是那些休假時經常參加挑戰性活動和極限運動（如超級馬拉松、冒險旅行、攀登高山）的人。
他們即使知道這些活動未必有實際回報，仍然樂於投入，只因為享受努力本身所帶來的愉悅。
如果我們能善用內在動機的三大元素──穩定而持續的進步、恰好能挑戰自我技能的難度、努力後的成就快感──並以適當的比例結合，就能創造一種心境，使內在動機達到巔峰狀態，也就是「心流」。
圖／樂金文化《大腦配速的心流工作術》
節錄自：樂金文化《大腦配速的心流工作術：AI時代從A到A+的高效法則，讓大腦在對的狀態做對的事》／米圖．斯托羅尼 著
資訊工程系（下）｜從 Debug 到密碼間諜戰，教室裡的腦內對決現場｜逢甲大學｜科系真心話
資工系下集，帶你走進資工人的真實世界。從大學四年如何被訓練成冷靜又邏輯的「問題拆解高手」，到老師如何用生活化教學讓程式與晶片變得有趣，再到研究所與職場的抉擇路口——升學還是就業？軟體還是硬體？本集也邀請逢甲資工的老師與博士生分享心法，談資工系學生最容易忽略的軟實力、真實挑戰與給準新生的建議。一次看清資工系從學習到職涯的全貌！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓
逢甲大學資工系：郭崇韋老師、陳子皓同學
點擊了解本集章節
02:21 想讀資工？先測是不是「研究/實作」體質
06:46 老師超有邏輯？密碼學課程是「間諜競賽」
10:34 技術 100 分，表達能力 120 分！資工人的溝通秘笈
12:38 Coding 不只是 Debug！老師教你用程式算 BMI、搭 Ubike
17:29 唸資工要直衝碩士/博班？CP 值最高的學歷點在哪？
26:17 薪水怎麼選？硬體大廠 VS 外商軟體，秘訣大公開
29:05 社會化衝擊：資工新鮮人剛出社會遇到的四大崩潰
32:46 給未來資工人：鎖定未來工作，擁抱科技熱忱
收聽這集，你會知道——
提到資工系，許多人腦海浮現的畫面是內向、邏輯強的學生，獨自對著螢幕 debug。然而，資工系的世界遠不止程式碼，它是一個兼具創造力、解題能力與個人成長的專業養成場域。
人格特質的重要性：研究型與實作型
逢甲大學郭崇韋老師指出，資工系學生多具備 I 型（研究型）與 R 型（實作型）人格。I 型學生熱衷探索新知，能應對技術快速變化；R 型學生喜愛動手實作，與程式設計的學習特性契合。一個樂於鑽研並持續實作的人，相對更適合在資工領域發揮潛力。
課程融合理論與生活，資安課像玩密碼間諜戰
資工系課程並非全是抽象理論。博士班同學陳子皓分享自己曾修讀的「密碼學」課程，老師帶領課堂的方式如同一場數位諜報戰：學生分組競賽、互相破解加密訊息，並進行情境演練模擬真實資安攻防。這種設計讓抽象理論具象化，學生能將所學知識直接應用於實務中，同時提升邏輯思維與問題拆解能力。
碩士學位不只為履歷加分，更是心態的「成年禮」
郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，主要在於大學階段常常是老師在後面督促學生前進，但碩士班則必須主動對自己的研究與未來全權負責，心態上的轉變是邁向成熟的關鍵一步。另外也考量未來職場晉升管理職時，學歷也可能成為被主管與部屬評估的要素。
對於有志繼續深造的學生，陳子皓同學也分享，在選擇碩士班或博士班時，找到對的指導教授與研究室，遠比學校的排名或名聲更重要，一個好的指導教授和實驗室文化，將直接塑造你的專業技能、研究視野與做事態度，對於自己未來發展的影響，遠大於單純的學校光環。因此，花時間去深入了解潛在指導教授的研究方向與風格，才是最明智的投資。
總結而言，資工系的教育核心不只是寫程式，而是學會系統拆解問題、耐心面對錯誤，並善用技術與表達力解決真實問題。鼓勵對科技充滿熱忱、喜歡探索新知、樂於動手做的同學加入資工系的行列。
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【延伸資源】
🏫不知道怎麼選校系？ 點選連結👉「104升學就業地圖」3分鐘測出你適合的科系
課業、打工、社團、愛情學分你都歐趴了嗎？歡迎收聽【青春通識課】陪你探索自己成為喜歡的樣子✨
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