leafwind
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鸛測所
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June 23, 2025 at 3:15 PM
白領階級的職涯普遍正在惡化，但也不代表藍領就是往好的方向。
雖然基層勞動力裁員不多，但高工時與遇缺不補的情況也更加惡化。
目前還沒有證據顯示 AI 生產力造成了多少失業，以及白領藍領哪一邊更容易被 AI 淘汰。
但不論 AI 往哪裡發展，基本上可以確定受薪階級要嘛工作變得更痛苦、要嘛變得更動盪。
追蹤我，搶先參加 2080 年的職涯課程，讓你在一百年後能不落人後、取得職涯先機。
雖然基層勞動力裁員不多，但高工時與遇缺不補的情況也更加惡化。
目前還沒有證據顯示 AI 生產力造成了多少失業，以及白領藍領哪一邊更容易被 AI 淘汰。
但不論 AI 往哪裡發展，基本上可以確定受薪階級要嘛工作變得更痛苦、要嘛變得更動盪。
追蹤我，搶先參加 2080 年的職涯課程，讓你在一百年後能不落人後、取得職涯先機。
May 31, 2025 at 10:45 AM
白領階級的職涯普遍正在惡化，但也不代表藍領就是往好的方向。
雖然基層勞動力裁員不多，但高工時與遇缺不補的情況也更加惡化。
目前還沒有證據顯示 AI 生產力造成了多少失業，以及白領藍領哪一邊更容易被 AI 淘汰。
但不論 AI 往哪裡發展，基本上可以確定受薪階級要嘛工作變得更痛苦、要嘛變得更動盪。
追蹤我，搶先參加 2080 年的職涯課程，讓你在一百年後能不落人後、取得職涯先機。
雖然基層勞動力裁員不多，但高工時與遇缺不補的情況也更加惡化。
目前還沒有證據顯示 AI 生產力造成了多少失業，以及白領藍領哪一邊更容易被 AI 淘汰。
但不論 AI 往哪裡發展，基本上可以確定受薪階級要嘛工作變得更痛苦、要嘛變得更動盪。
追蹤我，搶先參加 2080 年的職涯課程，讓你在一百年後能不落人後、取得職涯先機。
必須解決兩大問題，一是錢從哪來，二是意義從哪來
某種程度上後者問題可能更大，因為工作可以再找，但不一定是自己想要的生活型態。
某種程度上後者問題可能更大，因為工作可以再找，但不一定是自己想要的生活型態。
April 24, 2025 at 5:23 AM
必須解決兩大問題，一是錢從哪來，二是意義從哪來
某種程度上後者問題可能更大，因為工作可以再找，但不一定是自己想要的生活型態。
某種程度上後者問題可能更大，因為工作可以再找，但不一定是自己想要的生活型態。
老了還有能力追求公平正義，有時候反而是因為有餘裕 😌
April 24, 2025 at 4:33 AM
老了還有能力追求公平正義，有時候反而是因為有餘裕 😌
放空最重要。
放空聽起來好像沒有產出，事實上接收資訊才是最沒有產出的事情。它的重要性遠比我們想的低，但卻容易花過多時間在上面。
而放空長期卻能帶來更高效率的思考、能對事物有更深層次的理解。
若用漏斗的大小表達花費的時間，多數人是「知道＞理解＞放空」，但正確的漏斗大小卻是「知道＜理解＜放空」。
盡可能把知道的入口縮小，才能留給自己足夠的時間「理解」與「放空」。
《像隨筆作家一樣生活》-松浦彌太郎
放空聽起來好像沒有產出，事實上接收資訊才是最沒有產出的事情。它的重要性遠比我們想的低，但卻容易花過多時間在上面。
而放空長期卻能帶來更高效率的思考、能對事物有更深層次的理解。
若用漏斗的大小表達花費的時間，多數人是「知道＞理解＞放空」，但正確的漏斗大小卻是「知道＜理解＜放空」。
盡可能把知道的入口縮小，才能留給自己足夠的時間「理解」與「放空」。
《像隨筆作家一樣生活》-松浦彌太郎
March 31, 2025 at 2:22 PM
放空最重要。
放空聽起來好像沒有產出，事實上接收資訊才是最沒有產出的事情。它的重要性遠比我們想的低，但卻容易花過多時間在上面。
而放空長期卻能帶來更高效率的思考、能對事物有更深層次的理解。
若用漏斗的大小表達花費的時間，多數人是「知道＞理解＞放空」，但正確的漏斗大小卻是「知道＜理解＜放空」。
盡可能把知道的入口縮小，才能留給自己足夠的時間「理解」與「放空」。
《像隨筆作家一樣生活》-松浦彌太郎
放空聽起來好像沒有產出，事實上接收資訊才是最沒有產出的事情。它的重要性遠比我們想的低，但卻容易花過多時間在上面。
而放空長期卻能帶來更高效率的思考、能對事物有更深層次的理解。
若用漏斗的大小表達花費的時間，多數人是「知道＞理解＞放空」，但正確的漏斗大小卻是「知道＜理解＜放空」。
盡可能把知道的入口縮小，才能留給自己足夠的時間「理解」與「放空」。
《像隨筆作家一樣生活》-松浦彌太郎
目前的軟體工程界看起來比較像是後者（沒有傑文斯悖論），但我認為主因是還在承受疫情「過度雇用」的影響，還需要再觀察。
我甚至覺得 AI 再過幾年會使得有能力的工程師越來越稀有。
張潔平說過：「將反覆練習外包給AI，人類還培養得出創造力嗎？」
創作是如此，同理，將寫程式都外包給 AI，短時間內看似產出很高，但多數是難以維護、擴展的速成玩具，長期仍然需要資深工程師的專業，而且軟體開發本質是協作與溝通，並非撰寫程式本身。
因此企業逐漸仰賴 AI、又不願意讓別人抄的結果，可能會讓之後的 AI 更難抄到程式碼，能力不足，又得回過頭仰賴人類工程師。
end
我甚至覺得 AI 再過幾年會使得有能力的工程師越來越稀有。
張潔平說過：「將反覆練習外包給AI，人類還培養得出創造力嗎？」
創作是如此，同理，將寫程式都外包給 AI，短時間內看似產出很高，但多數是難以維護、擴展的速成玩具，長期仍然需要資深工程師的專業，而且軟體開發本質是協作與溝通，並非撰寫程式本身。
因此企業逐漸仰賴 AI、又不願意讓別人抄的結果，可能會讓之後的 AI 更難抄到程式碼，能力不足，又得回過頭仰賴人類工程師。
end
March 26, 2025 at 3:25 PM
目前的軟體工程界看起來比較像是後者（沒有傑文斯悖論），但我認為主因是還在承受疫情「過度雇用」的影響，還需要再觀察。
我甚至覺得 AI 再過幾年會使得有能力的工程師越來越稀有。
張潔平說過：「將反覆練習外包給AI，人類還培養得出創造力嗎？」
創作是如此，同理，將寫程式都外包給 AI，短時間內看似產出很高，但多數是難以維護、擴展的速成玩具，長期仍然需要資深工程師的專業，而且軟體開發本質是協作與溝通，並非撰寫程式本身。
因此企業逐漸仰賴 AI、又不願意讓別人抄的結果，可能會讓之後的 AI 更難抄到程式碼，能力不足，又得回過頭仰賴人類工程師。
end
我甚至覺得 AI 再過幾年會使得有能力的工程師越來越稀有。
張潔平說過：「將反覆練習外包給AI，人類還培養得出創造力嗎？」
創作是如此，同理，將寫程式都外包給 AI，短時間內看似產出很高，但多數是難以維護、擴展的速成玩具，長期仍然需要資深工程師的專業，而且軟體開發本質是協作與溝通，並非撰寫程式本身。
因此企業逐漸仰賴 AI、又不願意讓別人抄的結果，可能會讓之後的 AI 更難抄到程式碼，能力不足，又得回過頭仰賴人類工程師。
end
所以關鍵是，那個產業是否有 Jevons paradox 的現象。
「傑文斯悖論為一經濟學理論。其主張當技術進步提高了使用資源的效率，但成本降低導致需求增加，令資源消耗的速度不減反增。」
如果那個產業的效率提高，反而會導致產業需求大幅提升，那 AI 會導致工作數量增加，反之則會導致裁員（＝間接淘汰掉專業人士）
譬如說出版業原本需求就一直在下滑，如果 AI 只是幫助這些工作者增加效率，而沒有創造出新需求，那很快就會加速裁員。
當然，量變可能引發質變，當效率提升十倍百倍，或許老產業也會創造出新需求，但沒人說得準。
2/
「傑文斯悖論為一經濟學理論。其主張當技術進步提高了使用資源的效率，但成本降低導致需求增加，令資源消耗的速度不減反增。」
如果那個產業的效率提高，反而會導致產業需求大幅提升，那 AI 會導致工作數量增加，反之則會導致裁員（＝間接淘汰掉專業人士）
譬如說出版業原本需求就一直在下滑，如果 AI 只是幫助這些工作者增加效率，而沒有創造出新需求，那很快就會加速裁員。
當然，量變可能引發質變，當效率提升十倍百倍，或許老產業也會創造出新需求，但沒人說得準。
2/
March 26, 2025 at 3:25 PM
所以關鍵是，那個產業是否有 Jevons paradox 的現象。
「傑文斯悖論為一經濟學理論。其主張當技術進步提高了使用資源的效率，但成本降低導致需求增加，令資源消耗的速度不減反增。」
如果那個產業的效率提高，反而會導致產業需求大幅提升，那 AI 會導致工作數量增加，反之則會導致裁員（＝間接淘汰掉專業人士）
譬如說出版業原本需求就一直在下滑，如果 AI 只是幫助這些工作者增加效率，而沒有創造出新需求，那很快就會加速裁員。
當然，量變可能引發質變，當效率提升十倍百倍，或許老產業也會創造出新需求，但沒人說得準。
2/
「傑文斯悖論為一經濟學理論。其主張當技術進步提高了使用資源的效率，但成本降低導致需求增加，令資源消耗的速度不減反增。」
如果那個產業的效率提高，反而會導致產業需求大幅提升，那 AI 會導致工作數量增加，反之則會導致裁員（＝間接淘汰掉專業人士）
譬如說出版業原本需求就一直在下滑，如果 AI 只是幫助這些工作者增加效率，而沒有創造出新需求，那很快就會加速裁員。
當然，量變可能引發質變，當效率提升十倍百倍，或許老產業也會創造出新需求，但沒人說得準。
2/