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12/04/2025

常用漢字表


最近,我在努力地學日文。學日文的原因,那當然是跟喜歡去日本玩有關係。有時候,在日本玩的時候,不管是看交通標誌,還是買票,或者是逛逛地方,都可以看到很多漢字。有時候我發現,漢字越多的地方,反而越容易看得懂。如果它單純用平假名或是片假名拼音,對我這種之前一點都沒接觸過日文的人來說,是完全不懂的。

總之,最近學日文到某種程度之後,忽然想到日文到底有多少漢字要學?其實至少對臺灣人來說,學日本漢字,跟你現在學的中文字,80% 長得幾乎一樣,而且意義也差不多,只有極少數的漢字,它的意義跟中文字上的意義是截然不同的。

[本文的原podcast錄音在此]

日本到底有多少漢字要學呢?日本的文部科學省(相當於我們的「教育部」)公布了一個「常用漢字表」,裡面有 2136 個漢字。這 2136 個漢字,就是日本的教育部認為,如果你讀完國中、高中,你都應該要會的字。那除了這 2136 個字之外,還有一些「人名用漢字」,大概另外有 800 多個,加起來是 2999 個,剛好是 3000 字以內。

什麼叫「人名用漢字」?像日本有些人的名字裡面有「也」(知乎者也的那個「也」)。這個「也」在日本其實並不是常用漢字,因為日文有一個平假名、片假名都有的「も」,基本上是代表「也」的意思。也就是因此,在日本的文章裡面,基本上是不太可能看到「也」這個字,但是日本人的名字裡面可以有「也」,像什麼「拓也」之類的,他的名字是可以有「也」的。

這樣看起來日本要學的漢字好像很多。大部分的(2136 個)常用漢字表基本上是公開的,所以我錄下來看看,發現大部分都看得懂,只是日文的念法當然跟中文有非常大的差別。中文自己一個漢字,它的發音就只有一個音;那日文呢?日文漢字的每一個漢字的發音可能有兩個音、三個音都有可能。

我想到另外一件事:臺灣在學中文的時候,臺灣有沒有教育部公布的常用字?我去查了一下,還真有。臺灣的常用字,教育部公布的,一共有 4808 個常用字。這 4808 個常用字號稱應該是在國中的時候應該要全部學完了。


那我後來想想,這個數量不知道到底是多還是少?所以我會去查一些資料。有一個美國的教育部的學者(我個人覺得,美國對基礎教育相較於其他的國家,相對要求是最不嚴格的,所以我覺得從美國找到它的基礎教育資料可能比較準),他認為一個美國人(美國人是指一般受過美國的基本教育,有基本教到高中),你大概會背 300 個英語單詞,應該就可以足夠日常使用。這 300 個字指的是你看得懂,而且會寫。另外你還要再學另外 300 個單詞,是大概不知道怎麼拼,但是看得懂。所以總加起來 600 個單字,你大概就可以足夠工作跟日常生活中使用,只要工作不是特別性質的工作。

也就是說,美國教育要求普通人會的英語字大概是 600 個。當然英語的字,跟所謂的中文或是日語有很大不一樣,英語就是以拼音為主,所以它字裡面片語很多,光是跟 take 有關係的片語一堆,跟 put 有關係的片語一堆,跟 go 這個字有關係的片語也一堆。所以它是用片語取代了特殊特點的單詞,所以你雖然沒法表達很精確的意思,可是你通過各式各樣的片語,你已經表達差不多的意思。

不過那我反過來想要看看,這個 4808 個漢字到底這個數量是不是合理的?我看一下覺得,裡面恐怕有一半以上,不太可能屬於常用的範圍。


舉個例子來講,裡面有金字旁的字,例如說左邊是「金」,右邊是個「由」,就是核燃料「鈾」金屬(是一種拿來核能發電或做核子彈的金屬原料!)。這個「鈾」金屬,恐怕不是所謂的常用漢字啊,平常一個正常人不會把「鈾」這個事情寫在你的文章裡面。除了「鈾」之外,還有其他的,像是「銻」(左邊一個金屬的「金」,右邊一個「弟」,它唸做「ㄊㄧ\」),也是一個你只在化學或者物理工作上面才有可能用到的單字。這些單字還有另外像「鐳」(左邊一個「金」,右邊一個「雷」)。這「鐳」金屬、「銻」金屬、「鈾」金屬,平常是真的不會用到,不知道為什麼它也會被列在這 4808 個常用漢字裡面,而且基本上元素表裡面,大部分你根本不會用的字,都在那台灣常用漢字表裡。

另外有些漢字不常用,可是不知道為什麼,你可能看會得到,你大概寫不出來,某些成語就用得到。舉個例子來講,荊軻刺秦王那個「軻」(左邊一個「車」,右邊一個「可不可以的」「可」)。這個「軻」字啊,在字典裡面,如果你去查,它會說這個「軻」其實原本的意思是「木頭組成車輪軸」的意思,可是你通常不會用這個「軻」來代表兩個木頭組成車輪軸,你就會直接講「輪軸」而不會講這是「」。第二個解釋就是它同時是一個常見人名,例如說荊軻刺秦王那個荊軻的「軻」就是常見人名,大概是因為荊軻刺秦王這個荊軻下場好像也不太好,所以,其實根本也很少人用這個字來取名字。

這 4808 字,很多字從古書,四書五經裡面選來的,或是某些人寫的詩詞裡面來。舉例來講,裡面有個字是「劬勞」的「劬」(「劬」是左邊一個「句子的句」,右邊一個「力」)。那「劬勞」是取自於《詩經》「哀哀父母,生我劬勞」,也就是說父母親很辛苦啊,照顧我們、生養我們很辛苦啊,所以「劬勞」是用在這個地方。但坦白說,「劬」這個字放在常用漢字裡面,根本也沒有人會去用它,除非你是中文系老師,或是本身是做文字方面的工作。

例如有個字是左邊一個「山」,右邊是個「由來的由」,它唸做「岫」(ㄒㄧㄡˋ)。這個「岫」的意思是遠方的山,而且這個山還有高低起伏,而且是山脊或者山巒有高低起伏。它是出自一個唐詩,叫做「窗中道遠岫亭記,府喬木」。這個聽起來,當然非常有詩意,就是我從窗中呢,可以看到遠方的山巒。那畢竟那個遠方山巒,你用「遠方山巒」這四個字,就不如那個「遠岫」來得有詩情畫意一點,而且是五言絕句,用的字要比較少。

當然了,這個 4808 個漢字,其實有一半呢,的確你看就知道你平常真會用,另外會有一半差不多是你平常不會用。所以有時候有趣跟有用不太一樣。

🌎 漢字的國際標準與消失的漢字圈

漢字啊,其實到底有多少個呢?如果是用《康熙字典》來算的話,裡面有 49,030 個。但我可以非常肯定,像我這種做工程師的宅男,我認識裡面頂多頂多認識裡面的兩三千個字而已,了不起。另外還有兩三千個字是雖然寫不出來,但是看的話看得懂意思,這是很有可能的。

漢字圈現在呢,恐怕這個華語就是華人圈(中國大陸、臺灣、新加坡)這個華人圈,再加上日本,大概只剩下這幾個地方有所謂的漢字。早期有漢字的地方還有韓國跟越南。

這裡有一個特別有趣的地方是,當年在 ISO 裡面定義一個漢字的時候,當初在定義的時候有考慮到漢字,除了中國、日本跟韓國之外,還有可能有其他國家會用。所以呢,透過我不確定是聯合國還是其他單位的組織,它召集了可能使用漢字的所有國家,最明顯就是中國、臺灣、新加坡,當時還有香港、日本、韓國這幾個國家,再加上越南、寮國、柬埔寨。我不知道為什麼寮國跟柬埔寨也有可能用到漢字,總之這幾個國家加一家,每個人把自己的漢字列一張表,再把那個表上的標註這個 ISO 字碼。

即便如此,這個所謂的那個 CJK(Chinese, Japanese, Korean)ISO 的漢字表,它到目前為止大概有 29,000 多個漢字。這樣其實數量還是遠不如《康熙字典》。不過它之所以會提出這個數量,就是表示你至少平常會打、你在電腦上是打得出來的,或者是你真的有需要去寫它。那罕見的字,可能這輩子根本用不到一次,或者是某個原因在某年被造出來,那就不用再提出來。

所以這個所謂的 CJK ISO 的漢字表大概 29,000 多個。這個 CJK 這個 C 是 Chinese,包含當時的大陸、香港、新加坡、臺灣。新加坡、中國、香港都是教育局提供的,臺灣比較可憐,也畢竟臺灣早就不在聯合國了嘛,臺灣提出資料的組織叫「臺北電腦公會」。臺北電腦公會這單位把當初我們都所謂的 Big5 碼重新編碼,提到 ISO 上面。

總之就大家混編成個 CJK 的 ISO 表。目前我覺得 CJK ISO 表會用的地方可能只有幾個地方:第一個是華語圈,第二個是日本,沒有其他的。因為呢,韓國大概在二次大戰之後就開始擺脫漢字,擺脫到現在他們只有人名或一些特殊的地名有使用漢字。而基本上,年輕那一輩,就是除非你在 50 歲以上,你如果是 50 歲以下,基本上,除了自己的名字之外,是沒有辦法寫任何漢字。所以這個 CJK 的最後的 K(Korean)呀,基本上可以拿掉,根本 Korean 根本是沒有在用漢字。這不知道北韓情況怎麼樣,但是我在猜北韓也比較難用漢字。

🇰🇷 🇻🇳 漢字圈的退場與語言學習的意義

總之呢,學日文有時候會發現有趣的事情。我看看能不能好好地把這個日本教育部這 2136 個漢字好好知道日文怎麼拼、日文怎麼唸,我想對我自己學習日文應該是有些幫助的。

只是說呢,這個日文漢字,對至少對他們來講有一個很奇怪的地方,漢字越多的地方反而越看得懂。如果各位去日本玩過,在日本的新幹線或者在車站買過車票,就知道那個 JR 的買票地方,他可以讓你選語言。你可以選日文,你可以選中文,你也可以選英文或選其他的。如果你真的選了中文的話,那出來的地名拼音呢,其實是用英文去拼的地名,你反而看不懂。像是那個福岡,你要去福岡買車票,你看到「福岡」那兩個字,就是 FU-KU-O-KA 類似這樣的英文拼音。如果你選日文的話,出來就是「福岡」這兩個字。對臺灣人來講,你當然看到「福岡」容易選,你看到英文拼音反而不知道怎麼做。

另外還有一個比較特別的地方是,就是這個日文有一些有一些人的人名,他會取自一些罕見的漢字。那如果這個漢字沒有啊,怎麼辦呢?欸,日文的人名是可以用平片假名拼的。也就是說,如果你是日本人,你想取名字,你除了從 2136 個漢字之外,你還可以從額外的 800 多個漢字去取名字。萬一沒有,你就只能用平片假名拼音。當然你心裡知道,這個拼音會是什麼名字。

臺灣也是一樣,臺灣你可以從 ISO 裡面可以有的 29,000 多個字裡面去選你要的名字。萬一沒有,以前你是沒辦法做任何事情。以前的話你就是會被那個戶政事務所說:「哎,不好意思啊。你不能取怪怪名啊,你就只能從裡面去選呀。」但最近好像改了,你可以用英文去拼音的。所以理論上你可以去取個名字叫 Steven 陳(應該不會真有人這麼做)。


韓國也是。韓國為了擺脫所謂的漢字,他們教育部是覺得你的身分證上面是可以有漢字,但是呢,你可以選擇完全沒有漢字。也就是說,現在韓國人身分證沒有像以前一樣強制作為漢字。像你可以叫朴正熙,你也可以用他的韓文拼音去拼出朴正熙這三個字,那你就接下來你就再也不需要漢字。

漢字圈擺脫得最徹底的地方應該是越南。因為越南在被法國殖民之前,是一個妥妥的漢字圈。也就是說越南文其實就是中文。那當然就跟廣東話一樣,裡面有些奇怪中文可能是我們看不懂,但是越南人能看得懂。

所以呢,在早期的越南人,他是可以去背什麼《唐詩三百首》,或者是《三字經》這種。我記得我以前有一個越南同事,他年紀也比較大,現在大概接近 60 歲了,雖然說他當然他是活在二次戰爭之後,但他的長輩跟他其實有學過漢字的。所以,他竟然會背某一些唐詩,他也會寫自己的漢字名字。可是他也說了,從他以下的越南人已經完全沒有漢字的任何的認識性,也沒有任何的可閱讀的可能性了,已經比韓國還要再徹底。但韓國畢竟還有自己的韓文,但越南基本上是採用那個法語再加上英文的拼音去拼出越南文的。

當然了,優點就是電腦打字快,缺點就是它的文字很難跟它背後代表的意涵結合在一起,特別遇到同音字的時候。遇到同音字的時候就只能用堆砌更多的「音」來處理同音字。任何拼音語言都有所謂的同音字的情況。那同音字的情況就把更多的音組的得更長,而音節變得更多,所以,拼音語言如果印成書,同樣的內容會比較長,你可以看看哈利波特的中文版跟英文版的厚度就知道,差很多。

其實,學習語言,個人覺得是讓的腦子活化的一種方法。現在,因為 AI 關係,這些工具、翻譯工具變得更多,如果單純就旅遊這件事來講,學習語言的用處可能越來越小。不過,對於如果你想要深度了解某些東西的話,或者是你想要讓你的腦袋有不同的刺激跟不同的看法的話,去學習新語言是一個很有趣,而且很有效的做法。

12/01/2025

AI 樂觀與悲觀的未來


對於 AI 未來的發展,每個人都有自己的預測。在新聞、報章雜誌或各大媒體上,也有各種有趣的看法。但簡單來說,這些看法大概可以分成兩大類:第一類是樂觀的,第二類是悲觀的。

樂觀派的依據:科技發展的長期效益

所謂樂觀的意思是,現在有了 AI,人類可以做的事情變得比以前更多。人類的文明發展、科技進步又可以向前推進一大步。科技能讓我們的生活更好,不必在乎那些小小的細節。

總之,在過去一兩千年來,每次人類在科技樹上有新的發展,點了一個新的領域,突破了一個新的東西,雖然有時候會造成不好的結果,但大體上最終人類都是最大的得利者

得利者的例子有很多。早期有像火藥,火藥當然是因為戰爭而發明的(大部分人至少是這麼認為),但火藥其實對人類文明也有許多其他進展。像現在的火箭之所以可以發射到太空,就跟當初火藥的化學科學有很大的關係。

另一個例子當然就是核能。沒錯,核子彈是一個可怕的東西,如果現在某個國家發瘋了,可能全人類就不復存在了。但實際上,至少到目前為止,被核子彈打過的國家也就那一個,而大部分的核能是用在和平用途上,包含發電。當然啦,核能還有用在互相恐嚇的用途上,那是另外一回事。但至少到今天為止,我們人類還活著,沒有被核子彈毀滅吧。

這就是所謂樂觀的看法。樂觀看法簡單說,是根據過去的情況推測未來:過去情況就是這麼的好,長期來講未來會是不錯的。

悲觀派的擔憂:短期衝擊與階層分化

那什麼是悲觀的看法呢?悲觀的看法是直說:「沒錯,科技在大的尺度範圍通常都是好的。但是呢,在小的尺度範圍或者是小的範圍的人,不僅不一定是好的。」

什麼叫小範圍?小範圍指的是那一區的人。當然,指跟整個地球比起來,那一區的人可能也不小,可能是幾十萬、幾百萬、幾千萬都有可能。什麼是小的時間尺度呢?以人類文明發展史來看,有文字到現在大概兩三千年,有文明到現在一萬年。以這個時間尺度來講,我們未來的一兩代人,30 年到 60 年就是小的時間尺度範圍。

悲觀的看法是指:「沒錯,以大的尺度跟大的範圍來說,AI 可能會對人類有比較好的發展結果。但是以小的時間尺度來說,我們一個人活在世界上,頂多啦 80 年、100 年就算了不起。我們終其一生,能夠橫跨的時間尺度是比較小的。如果在這個時間尺度之內,AI 對我們來說是一場災難的話呢?」

它 AI 再加上機器人,是不是會讓 80% 的人沒有所謂的生產競爭力呢?那難道 80% 的人就要失業,只能領所謂的失業救濟金,過最底層的生活?而另外 20% 的人因為他控制 AI 跟控制資本,所以他們過得非常非常幸福的生活。

這就像工業革命早期一樣。工業革命其實對全人類以最終的結果來看是有好處的。不管你現在是什麼樣的人,就像我們前幾天講的那個底層人,你就算是全世界、全台灣 20% 底層人,或者是美國、歐洲國家 20% 底層的人,你只要不是一些極端落後國家的底層,你只要是資本主義國家的 20% 底層人,你的日子仍然比幾百年前的 20% 底層人過得好太多倍了。大部分人至少有抽水馬桶可以用。

我們回溯到過去的例子,100 年前,不用說底層 20%,甚至 60% 的人都是沒有抽水馬桶、沒有現代化的衛生設備可以用。買衣服非常貴,現在衣服便宜得不得了。

所以,如果從時間尺度上來看,沒錯,未來 AI 的技術發展再加上機器人的確對人類可能會有很大幫助。但對我們現在這一代,還是我們的下一代呢?未來 30 年到 60 年,真的對我們會有好處嗎?我們會不會像工業革命的開始一樣?工業革命一開始的時候,底層勞工很慘,他們被迫到工廠去工作,那時候也沒有所謂的最低基本工資跟勞基法,在工廠工作那基本上跟奴隸沒有什麼兩樣。

但是因為工業革命的關係,你又不太可能去選擇其他的工作範圍。換言之,當時的底層五六十百分比是很慘的,他沒有因為工業革命而獲利。因為工業革命而獲利的是上層人士,就是 Top 10%、Top 20%,就是前 20%、前 30% 擁有資本的人。當然啦,只要人在資本主義下,底層人上升是可以流動的,只是流動速度不會是你想像中的快,可能不是三、五年,是三、五十年耗盡一點的時間。

我的個人看法:兩者都會發生,重點在於「選對邊」

AI 呢?我個人覺得畢竟這是一個大家都有看法的時代,所以對 AI 來説,我個人覺得這兩個恐怕都會發生,也就是說悲觀的事情會發生,樂觀的事情也會發生。

就我個人來講,如果悲觀的事情會發生,樂觀的事情也會發生的話,那重點就已經不是這個事情會不會發生,而是你要怎麼選對邊。這聽起來非常的牆頭草,不過我找不到更好的選擇(比「選對邊」更好的形容詞、更好的描述方式)。有時候覺得感覺上我最近常常會沒有辦法講出我想要形容的那個詞,一時之間找不到更好的詞彙,簡單的詞彙也好,複雜詞彙也好,不管怎麼樣就是找不太到。那就只好用個最簡單的:「你要選哪一邊呢?」

當然選樂觀那一邊的,你不會是想選悲觀那一邊。在這個時代之下要選樂觀這一邊,其實也有非常多的方式。其中有一個東西,也是因為我最近在網路上或者是在社群媒體上看到很多這類的訊息,就是教你怎麼用 AI。教你怎麼用 AI 這件事情,讓我想到 AI 的樂觀面跟悲觀面,進而想到今天要講的話。

避免被 AI 取代:不要跟「人」學 AI

如果有人想要教你用 AI,你真的必須要透過一個人或是透過一個教學的方式(不管他是賣課程也好,還是他做什麼特殊的活動也好)你去參加特殊活動,通過這個人來學習的話,那你可能是屬於不太能自己學 AI 的這一種。

怎麼說呢?所謂的教學,不管我們以前上過補習班,我們去學過一些有的沒有的東西。例如說去學英文、學日文,或學其他東西像一些技能學打羽毛球,也是需要人教。所以任何知識跟技能,你也可以自己自學,你也可以別人教。一般來說,只要你找到好的老師,別人來教你,通常是比較快,而且比較好的,對你也比較好處,因為你可以少走許多冤枉路。

你少走許多冤枉路,可以讓你比較快達到你想要的結果。例如說學不同語言,學日文或者學英文,它其實是有很多訣竅的。那在市面上很多老師出了很多書,或者是他有什麼課程,你可以這個老師也可以聽,那個老師也聽,找到一個你覺得最適合你的訣竅。那這樣的話,你學習語言的速度就比較快。

但是我覺得 AI 不太一樣 為什麼呢?

第一,AI 發展現在才在剛開始而已,就像當初網際網路剛開發發展一樣。而且 AI 跟其他技術有一個截然不同的地方:AI 代表的是人類做出一個濃縮人類知識與技能的某個東西

當然這邊的 AI,其實只限制在 LLM(大型語言模型)上。其他有很多不同的 AI 雖然很重要,可畢竟 LLM 現在是某種程度的主流或者是最流行的東西。所以這邊講 AI 其實就是 LLM。

LLM 的特徵就是它濃縮人類的知識結晶在某一個模型裡面,你用打字的方式或者口說方式跟它對談,獲取你要的東西,不管是直接獲取也好,間接獲取也好。在 AI 的其他線上所有課程裡面,都會告訴你有一個人,他覺得他跟 AI 的溝通方式比你還要不錯,或者是他有想到一套可以跟 AI 好好溝通的方法。包括現在最流行的提示詞(Prompt),或者是在 Facebook 上有人說是魔法,或是魔法詠咒,反正就是各種各種行動詞層出不窮。簡單來說是 Prompt,這個語句就是讓你告訴 AI,然後讓 AI 回答你,無論你是寫程式也好,還是其他工具也好,那只是在外面再多加幾層 Prompt 而已。

所以呢,就會有人想要這樣子教別人。教別人沒有什麼不好啊,為什麼不去學呢?就像我剛才講,AI 有一個很重要的特點是它濃縮人類知識,包含教學的知識。也就是因此,如果你真的想要學 AI,而且你覺得你要站在樂觀那一面,其他東西都可以學,但是怎麼樣用 AI 做某件事這件事情,最好不要跟人去學

您應該想辦法去從 AI 去學這件事情。這聽起來是有點繞圈圈,或是有點繞舌的感覺:「我怎麼樣從 AI 去學我怎麼樣用 AI 呢?」

但是呢,如果你不這麼做的話,會有一些悲觀上的後果。

無腦使用 AI 的後果:智商降低與失去自主權

如果你從人類的角度去學 AI 的話,那你就用 AI,並沒有使用你的腦袋去用 AI,那就會淪入所謂的悲觀那一面

悲觀那一邊有很多,例如說有很多研究早就指出來,如果你常常用 ChatGPT 或 Generative AI 去解決某些問題,常常用的人呢分兩組人。一種是不太會想的,不太會想的,你會越來越笨,智商會降低。

人跟動物最不一樣的地方就是我們還有點智商,我們至少還有一些推測能力、推演能力跟基本的智能,這是人跟動物最大的差別。如果我們可以把很多東西交給 AI、交給機器、交給外力來處理,可是如果我們把推理跟知識的累積這件事情交到外面去的話,那就會變成悲觀的主人

什麼叫悲觀的主人呢?你可能就是以後會被 AI 好好控制的那種主人,因為你已經把自主權交出去。那什麼叫做不交出去呢?不交出去你知道自己在幹嘛,你知道怎麼用 AI,因為你並不是用一個別人教你的方法去用 AI。

那為什麼別人教法不行?因為別人教是一個基本的套路、既定使用,沒有任何困難,但是它會降低你思考能力。在其他知識領域是可以的,只有在 AI 的未來恐怕是不行的。


什麼叫其他知識領域可以呢?像我自己手邊有個 iPhone,我在用 iPhone 的時候,我難道需要知道 iPhone 裡面的各式各樣的細節嗎?它的觸控原理怎麼運作?它的節能怎麼運作?iPhone 如何連通 3G、4G、5G?如何把我的聲音傳到機台?如何跟別人溝通我的聲音?這個東西我難道需要知道細節嗎?不用。我根本不需要,作為一個人類,我只要需要知道操縱 iPhone 就可以。

但重點是我有一件事情,我始終很清楚,就是我操縱 iPhone。當我關掉 iPhone,它就關了。當我告訴 iPhone 叫它做一些事情的時候,它會 exactly(完全)如同我叫它做去做。不只是 iPhone,像汽車什麼都是這類。

**但 AI 就不太一樣。**當你無腦地使用 AI 的話,那麼 AI 對你來講,就是一個 iPhone,或是一個電視遙控器,或者是任何一個現在已知的工具。你沒有辦法從這工具上獲得什麼,你在這工具上的使用變成自動化進行,而自動導航,或者是完全無腦地進行。別的工具對於我們來說是可以完全無腦地運作它,而且對我們平常要做事情不會有任何壞處。

我無腦使用電視遙控器讓我看到電視節目,完全是對的。我無腦使用 iPhone,讓我可以傳訊息、打電話、貼一些文章給我朋友、打電話給我的家人,完全沒有問題,它不會降低你的智商。

但是 AI 不太一樣,特別是 LLM(大型語言模型)。當你無腦使用的話,它會讓你變得更無腦。因為呢,你再也不用推測、推理、收集跟消化別人的知識。別人給你個 PDF,你告訴有人說「請給我 摘要」,你就會只看到摘要,但你再也不會去推敲這個 摘要 是怎麼得出來的?為什麼這一篇試驗論文的 摘要重點 是這個?它看到了什麼?我如果自己去看,能夠達到一樣的結果嗎?

如果你是自己去學 AI,你慢慢、慢慢的會去想這件事情,因為你知道 AI 是怎麼推敲東西。有一天如果真有必要的話,你仍然可以從一個 1000 頁的文件裡面做出 Summary。然後呢,不管你是作為一個學生也好,還是作為研究也好,還是作為任何職業角色也好,你對你來講,AI 就是像 iPhone 一樣一個非常好用的工具。可是你不會受限於它

失去 iPhone,你很快可以找到替代品。例如說我現在有一台電腦,我雖然不知道 iPhone 怎麼運作過程,可是我知道我還是可以用電腦傳爛的訊息呀、做其他事情。

但對於知識份子,知識是自有推敲性、有邏輯性、有推理性的、有組織性的。但是呢,如果你用 LLM 沒有思考,就會讓失去這一些。失去了這些,你就變成了 那底下的80% 的人類:你會越來越笨。雖然這講得有點殘忍,但是這恐怕是事實。

在 AI 時代,跟其他時代比起來,以往在資本主義下,中層的人,也就是說中產階級,中間的 60% 的人其實是非常能夠獲利的。比較慘的是底層 20% 的人,但最好的是 Top 20% 的人。


那對於 AI 時代,我覺得就算再怎麼樂觀,恐怕也只有 Top 20% 到 30% 是真正超越 AI、使用 AI,他沒有喪失自己的智商。後面 20% 到最慘的極端是 20% 到 80%。我是希望不是這樣子,但是最慘的情況是 20% 到 80% 的人,他可能是因為 AI 關係開始喪失智商,變成某種程度的被 AI 驅動著的人類的附屬品。

不知道這樣講是不是一個可以發生的未來?如果不可以的話,那當然我們是希望每一個人都是可以好好使用 AI,然後呢,通過 AI 去讓自己的工作變得更簡單、開發出新的東西,或者是發展出新的 Business,或者是讓你的本來你在做的企業、讓你的工作變得更簡單。

要做到這一點,雖然這是個起步,但是這個起步是很重要:也就是說在學習上,必須要靠自己,而不是靠另外一個把 AI 的捷徑交給你的人。因為一旦有了 AI 捷徑,接下來使用 AI 就永遠都是那個捷徑了。

4/05/2020

如何成為主管 (成為主管的31堂課)


一般資深的軟體工程師,或多或少都會有思考過也許自己可以當領導者- team leader, manager等等。


主管people manager的定義很簡單:就是有人直接對你報告,並且你負責直接管理團隊裡的人,包含考績評估,工作指派,以及,最差的情況下要解僱某人。

沒有人生下就會寫程式,當然,也不會有人生下來就會當主管。然而,和寫程式不同,主管很難事先「練習」。所以這就變成雞生蛋,蛋生雞的問題。

在組織趨向扁平的情況下,如果有心想要往主管方向前進,最好要做到以下三件事情:

自動擴大責任:


也就是,主動做跨出自己工作範圍的事情。這裡並不是指自告奮勇擔任福委會主委,或者安排一些團康活動,雖然這些對大企業來說也很重要,但如果時間有限,應該優先考慮:跨出自己工作範圍,但仍然還是在軟體開發工作的本質上。

這件事聽起來容易,但做起來相當難。尤其是資深的工程師常常手邊已經有忙不完的任務,自請擴大任務搞不好吃力又不討好。然而,這卻是成為主管的最必要且最實際的路。

要擴大責任範圍,最簡單的做法是先了解自己的主管現在在忙什麼,可以先幫他處理必要但是瑣碎的事情:例如,撰寫例行報告,安排會議,會議結束後的記錄和執行事項的追蹤,列出現在正在進行的風險控管等等。有些事項,表面上看似秘書類型的工作,實際上對掌握大局有相當大的幫助。

其次是針對雖然不在自己任務範圍,但是是很重要的技術事項,花額外時間的主動幫忙解決。在稍具規模的企業中,這種事情多如牛毛,問題只在於有沒有人有空去解決它。

尋找業界導師:


如果你覺得目前主管是個好主管,那麼可以主動要求他擔任你的導師(mentor)。其次是尋找在同公司中的其他主管,真的找不到再去尋求其他公司的主管。你所需要的導師最最最起碼要符合這些條件: (1). 工作經驗至少比你多5年。(2).至少在同一個組織裡有2.5年以上的管理經驗,(3).必須是樂觀進取的人。以上這三個是最低門檻,最佳的情況會是7~10年差距。超過13年可能會有反效果,最好要有數個成功的軟體專案經驗,起碼有10年以上的工作經驗,並且有至少雇用10人以及解雇人的經驗。

找一個自己的導師,聽起來難做起來相當簡單。重點在於只要去做就可以了。有幾個基本的事情要注意 (1) 誠懇地請求幫忙,並約定這幫忙的時間每週1小時而已,並也約定為期僅有6~24個月 (2) 不要一次找很多導師。一段時間(6~24個月)有一個導師即可 (3) 約好固定的諮商時間:每週30分鐘,或者,每兩週1小時都可以,聚焦於過去一兩週的實質問題的建議 (4) 誠摯的感謝和長遠的關係,比實質的利益來的重要太多,強烈不建議付補習費,遇到需要索取補習費的導師就表示你可能找錯人,但是每週的諮商時間,請杯咖啡之類的小事倒是可行。(5) 如果可以的話,最好是12個月以上,但如果可以的話也不要超過24個月

在工作上遇到的問題,尋求業界導師過去的類似經驗,是最佳的參考。

留在還不錯的公司:


這個世界上沒有完美的公司,每個企業組織都有好的地方和不好的地方。只要覺得自己現在的環境沒有特別糟糕,目前所在公司仍然願意投資資源在人才培育,自己的主管是可學習的對象,那麼應該起碼考慮未來3~5年留在同個組織發展。一般而言,內部升遷的機率是大於外部空降。尤其是,如果你現在還未曾擔任過主管職,從外面招募一個沒擔任過主管的人來當主管的機率微乎其微。

大部分的人,總有看到別人碗裡面肉比較大塊的感受。然而,一旦發現自己目前的主管非常糟糕,組織文化負面而且破碎,當然要儘速離開的好。

最後,如果連續數個公司都待不到2年,應該是要檢討自己,而非檢討環境。






9/19/2019

管理能力是可學習的硬知識技能 (成為主管的31堂課)


許多軟體部門主管之所以成為主管,是因為工作上技術能力表現良好,並且似乎也沒有團隊合作上的問題,因緣際會就成為帶人的主管。成為帶人主管(people manager)之後的技術人員,對於管理能力一開始通常不會有正確的認知。這其實很合理,畢竟領導與管理的工作和技術性質的工作有很大的不同。


其中認知差距最大的就是誤認管理能力是一種「軟技能」:需要有耐心,能夠團隊合作,能夠激勵大家,會看人臉色講話,能夠傾聽等等。然而,大部分的情況下,管理能力是一種「硬知識技能」(hard skills) 。換言之,管理能力是可以被有效學習,並可以被客觀評估的。

以英文能力為例,如果你想要當英文小說作家,那麼大部分的時候你需要具備軟技能,寫出能打動人心的故事,而且這樣的能力,沒辨法被有效評估,你對英文文法的了解以及考試分數,跟能不能寫出動人的小說根本沒關係。然而如果你是要能流利使用工作上的英文,那麼鐵定是屬於硬技能,現在社會上會以類似TOEIC的考試,客觀的評估你的商用英文能力。換言之,商用英文是一種硬技能,至少可以相對的被衡量:例如TOEIC 950分 和550分就很明顯的有差距,你大致相信TOEIC950的人有合理可商業溝通的英文能力,同時你也大致相信550分的人只能講簡單的對話。

既然管理能力是硬知識技能,那麼也就是可以被學習以及有效評估,應該用哪些具體的方式評估自己管理能力呢?每個組織情況可能略有不同,但是軟體開發類型的可以考慮以下方式:

(1) 360 survey或者匿名員工問卷評估員工士氣

可以參考這篇

(2) 過去12個月的離職比率

然而這需要內部與外部比較,也許組織離職率本來就高。

(3) 每次1vs1的獲得正面資訊的次數比率

這有點敖口,簡單的說就是記錄每次和團隊成員1vs1的時候,在對談中獲得團隊成員對組織的正面資訊的次數。

(4) 花在解決工作溝通問題的時間比率

當然是越低越好

(5) 臨時加班次數

當然也是越低越好‘



8/26/2019

系統化思考的秘訣 (成為主管的31堂課)


系統化思考 Systems Thinking 是解決複雜困難問題的科學方式。而作為主管的工作,時常遇到困難的狀況,如果身為主管的你沒有一個科學性的方式來分析與處理困難狀況,自認可以依賴直覺和經驗,那麼很有可能你依賴的是運氣而已。


案例一:有位資深的HR M,憂心忡忡的問說,過去三個月我們的資深工程師招募好像不順利,快要一百人無法通過我們的評估,Hunter看到我們這樣都不太願意再送履歷表來了。我們是不是標準太高?要不要降低標準。

案例二:某主管A被要求和直屬於CEO辦公室的專案經理D合作進行系統整合,然而專案經理D常常會有不合理的要求 ,並常在會議中酸言酸語,讓A在系統整合上花了很多人力時間,但又打不到D的要求,而D又有CEO作為後盾。


上述案例都很複雜,牽涉的範圍廣泛。為了解決複雜問題,系統化思考會牽涉到各式各樣圖形工具,例如這個,或者這個。這些圖形工具其實都是為了簡化問題。系統化思考的理論與應用廣泛,但是針對軟體主管的工作特性,有幾個祕訣(捷徑)可以先試看看

(1) 無論如何,先畫張心智圖或者魚骨圖


心智圖可以拓展思考,魚骨圖可以先探索遺漏因素。更重要的是,圖形可以將你的思考模式放在紙面上,讓你用鳥勘的方向,有機會重新思考問題。並且,這圖型還可以留供未來檢討使用。

(2) 無論如何,先透過5Why找到真正的目的或原因。


以上述案例一,當我們先從一個方向使用5why探究原因,可能如下:

為什麼HR會覺得不順利?是因為招募人數不足。為什麼招募人數不足?是因為hunter不願意積極尋訪多送履歷表。為什麼hunter不積極?是因為我們篩選比較嚴格。為什麼篩選比較嚴格?是因為....

但是,從另一個方向使用5why可能如下:

為什麼HR會覺得不順利?是因為面試的多但都沒錄取。為什麼面試多但都沒錄取?是因為hunter送來的履歷不符合我們徵才的要件。為什麼不符合?是因為hunter不了解我們要什麼樣的人才。為什麼不了解?是因為....

找到事情的真正源頭,或者自己想達成的真正目的會是系統化思考要達成的第一個目標。

(3) 實驗性質的行動!兵聞拙速 未睹巧之久也


任何形式的研究調查,都可以無限期地進行下去,可能永遠都不會有結果。然而作為主管,透過行為有效的將事情推進下去才是重點。

案例二:當展開5why與心智圖,了解CEO的辦公室經理D其壓力來自CEO對他有時間限制時,而D由於無真正的技術能力,導致會將各種事情盡量轉交給主管A,探究其目的在於,萬一整合失敗,不會被歸咎責任。而A的做法就是互相對抗,兵來將擋。這樣的情況,可以持續下去永遠沒有結果。而後改變的做法是,先實驗性透過提供各式各樣教育課程給D的部屬,讓其部屬更了解系統如何運作,並且在各種會議中提及教育訓練一事,讓CEO理解其直屬的團隊的能力不足,因而會讓系統整合的設計本身交由A來進行,自然系統整合的最後結果就會順利達到CEO要求,也讓A與D之間的關係不會永遠惡化。

案例二看似政治問題,但其實透過實驗性質的活動(提供教育訓練)可以讓A快速證實D的團隊能力不足,即便教育順練活動辦得很粗糙簡陋也可以。


提醒一下,無法進行系統化思考的主管,最後更容易透過「恐懼」「運氣」「政治手段」等方式來管理團隊,至於能否達到目的就很難說。








2/08/2019

如何在工作中成長


過去招募時,常聽到軟體工程師的離職原因,是因為在公司已經沒發展空間,無法成長。在某些情況下的確有可能,但更多情況下是工程師限制了自己成長,並非公司已經沒有成長空間。

每個人所謂的成長有很多種類,有些人追求的是技術的成長,有些人則是職位的成長,當然每個人多少都會追求薪資的成長。無論如何,環境確實是職涯成長的重要因素,只是工作環境的選擇,通常只決定了個人成長的一部分,而非全部!

如何在工作中成長有幾個要點:

(1) 培養成長心態


成長心態與固定心態在過去幾年中常被討論,無論是ted還是書籍皆如此。

簡單的說,擁有成長心態的人會視問題與困難為自己的挑戰,知道克服了挑戰之後,自己會成功並且有所成長。並且,擁有成長心態的人,會審慎看到自己以及環境的問題,不會一昧地把問題歸咎於外在因素。並且,擁有成長心態的人比較容易知道努力不見得會成功,但是不努力鐵定不行。

關於成長心態還有很多常見故事,請自行上網搜尋。但在此舉個反面的例子:完全不具備成長心態的人,會將自己的問題歸咎於環境問題,直接的表現在職場上就容易極短時間換了許多工作,詢問過去做得不好的事情時常歸咎於環境等等。


(2) 建立能和現在環境結合的學習清單


只要是正常合理的公司,通常都有值得學習的地方。有時候,光是公司仍然還能賺錢這點,就已經值得學習。

然而,軟體工程師的天性就是學習「新事物」。對於已經熟練的技術和事物,久了總是會覺得厭倦。厭倦倒是無所謂,重點是厭倦之後怎麼辦?成熟的軟體工程師通常會了解,真實的環境需要的是「能正確無誤並且低成本有效率的工具與環境」,而非需要「最近好像很熱門的嶄新技術」

成熟的軟體工程師能找到環境與自己的平衡,如果要學習新事物,就應該建立學習的方向,最簡單的方式不外乎就是建立學習清單。

技術上的學習清單容易取得,但是,能和個人現在身處的環境結合就需要認真的想一下。

(3) 主動執行

執行自己的計畫聽起來容易做起來難。大部分的情況下,軟體工程師(特別是處於大公司中)都會認為自己在為別人工作。

事實上,至少在台灣就業市場上的勞工都是在「為別人工作的情況下為了自己而工作」。因為現行的台灣就業市場,已經非常接近自由透明的市場,只要「有能力」通常都可以有非常大的選擇。

執行各種學習計畫的要點在於「這是為自己而做」而非為了別人。



一個考慮離開目前環境的軟體工程師,通常會將「能在工作中成長列為尋找新公司的重要條件」。但其實更重要的是要讓自己有能力「無論在任何環境中成長」是為更重要要做的事情。