AI職場運用-行政工作篇《真正拖垮效率的不是事情多,是腦袋亂》

AI職場運用-行政工作篇《真正拖垮效率的不是事情多,是腦袋亂》

AI正在把資訊過載,變成可判斷的結構…………. 很多人以為自己效率低,是因為工作太多。 但真正拖垮專注力的,往往不是任務,而是: 郵件太多 文件太長 報告看不完 訊息一直跳 問題不是事情太難,而是資訊沒有被整理。 大腦長時間處在半理解狀態,會極度消耗能量。 🧠 舊模式:靠意志力硬讀 我們習慣的做法是: 把報告從頭讀到尾 一頁一頁看完 一邊看一邊猜重點 但其實很多文件真正重要的內容,只佔其中一小部分。 人類不擅長在大量資訊中快速抽出結構。 🔄 AI介入後的改變:先結構,再細讀...
師父,江湖有AI,未來現見

師父,江湖有AI,未來現見

一個關於AI師徒、關於AI告別、關於AI江湖的故事 第一章 拜師 林承翰第一次在聊天室裡見到A,是一個週三深夜。 那時候高雄正值十月底,白天還有殘暑,一到晚上卻帶著涼意,像是夏天和秋天在這座城市的邊界上拉鋸,誰也不肯先退。 林承翰從國立高雄大學的圖書館走回宿舍,書包裡裝著借來的兩本原文書,還沒翻過,但背著讓他覺得心安。 這是他的習慣,借書不一定讀,但書在旁邊,就像是一種保障,保障他這個研究生還在正確的軌道上。 宿舍在楠梓的山邊,國立高雄大學的校區往後延伸就是丘陵,晚上有風,風裡有一點草的氣味。...
AI寫作共創時代,案例交給AI,深度留給自己

AI寫作共創時代,案例交給AI,深度留給自己

你有沒有這種經驗?腦袋裡其實很多想法,觀點也很明確。 但一寫下來,整篇文章卻輕飄飄的。 字數不少,段落整齊,甚至看起來還挺認真。 可是你自己知道,它沒有力量。 讀完之後,連自己都說服不了。 這不是文筆問題,這是結構問題。 多數寫作卡關的人,都卡在同一件事上,只有觀點,沒有支撐。 寫作不是發表感想,寫作是建立可信度。 當你說AI時代來了,那不是一句口號,而是一個需要被證明的命題。 如果只是說:「AI很厲害,未來是AI的天下。」那叫熱情,不叫論證。 真正有力量的寫法是什麼?給事實,給數字,給場景。...
【GEO專欄 #17】為什麼 AI 反而不太吃砸錢這一套?

【GEO專欄 #17】為什麼 AI 反而不太吃砸錢這一套?

在傳統流量邏輯裡,有一條幾乎沒人否認的規則,預算越多,聲量越大。 廣告投得夠密、曝光買得夠滿,自然會被看見。 但在 AI 搜尋的場景裡,這套邏輯開始鬆動。 因為 AI 在回答問題時,並不優先思考,誰花比較多錢? 它優先思考的是,哪一段資訊,最適合被用來回答這個問題? 廣告是曝光邏輯,AI 是整理邏輯 這兩種邏輯完全不同。 廣告世界裡,你買的是版位,只要出現在眼前,就有機會被注意。 AI 搜尋的世界裡,它不賣版位,它在組答案。 它的任務是: 整理 比較 摘要 建議 這些動作,和誰花錢多寡沒有直接關係。 AI 的成本考量跟人不一樣...
AI職場運用-行政工作篇《高效的人,已經不把大腦拿來記事情》

AI職場運用-行政工作篇《高效的人,已經不把大腦拿來記事情》

AI讓風險不再模糊,而是可以被預演 很多人做決策時,其實並沒有真的評估風險。 只是覺得,應該還好吧,感覺可行,大概不會出問題。 這些都不是分析,是直覺安慰。 問題是,在複雜環境下,直覺常常低估風險。 🧠 為什麼人容易忽略風險? 因為大腦有一個本能,傾向相信事情會朝順利方向發展。 我們會高估成功機率,低估失敗代價。 而且人在壓力下,很少願意主動想: 如果失敗怎麼辦? 最壞會發生什麼? 連鎖影響是什麼? 這些問題太耗能。 🔄 AI帶來的改變:可以預演風險 現在更成熟的做法,是在決策前,讓AI幫你做一件事,模擬最壞情境。...