活得很辛苦？

每隔一段時間，新聞或社群上總會出現一些與生活有關的熱門話題，例如「房子買不起」或「生活越來越困難」。特別是在政府公布基本工資或平均薪資的時候，這類討論就會再次被提出。

<PODCAST在這裡>
我想介紹幾本和這主題有關的書，分別是：《貧窮的本質》、《窮忙：美國夢的代價》、《窮人的經濟學》，以及《誰製造了貧窮》。

這四本書都在探討社會問題，我不特別介紹作者或出版社，因為很容易查到。我想分享的是這幾本書的共同結構、他們討論的問題，以及我從中得到的想法。

簡單說，這四本書都在描述所謂「窮人」的狀況。

如果照政府的定義，貧窮有一條線：依家庭人數計算平均收入與資產，低於這條線就屬於「貧窮」。但這幾本書指出，貧窮的定義其實比這複雜得多。

我認為可以分成兩個階段：
第一種是「活不下去的人」...他們的收入無法溫飽，完全依賴政府或他人幫助。
以台北市為例，家庭月均收入若低於 20,460 元，就屬於活不下去的貧窮線；新北市或台中約是 18,282 元。低於這個數字，政府會提供補助。

美國、日本、印度、新加坡等國也都有類似的標準。
美國的「活不下去線」約為年收入 15,000 美元（折合台幣月薪約 39,120 元）。

第二種是「活得很勉強的人」。他們收入略高於貧窮線，但生活仍被錢綁住，怎麼省都存不到錢。各國標準不同，但普遍以「中位數收入的 60%」為界。這條線以下的人，雖然不會餓死，卻常常比活不下去的人更痛苦，因為政府補助少、壓力卻大。

以台灣來看，活不下去的人約佔人口 1.5%，活得勉強的約 13%。
美國是 1.5% 與 17%；日本是 1.5% 與 15%；新加坡是 3% 與 12%。印度、印尼、菲律賓則更嚴重。

這幾本書都在探討「貧窮是如何產生的」，但也都有共同的缺點: 沒有提出具體解法。

大多只呼籲政府該努力改善，但結構性問題往往難以解決。不同國家問題來源不同：美國是教育，印度是社會階級，其他可能是文化或政治經濟。這些都是「結構性貧窮」。

這四本書清楚說明了問題來源，卻無法提供可行解法。

不過也有學者嘗試從更宏觀角度切入，例如《國家為什麼會失敗》、《自由的未來》、《古拉格群島》與《通往奴役之路》。這些書探討為何在集權或共產體制下，貧窮問題往往更嚴重。

這些書的結論是：
資本主義加上自由民主的制度並不是完美的制度，但相較之下，它仍是目前人類社會中「相對較好」的選擇。共產或極權體系的國家，貧窮線下的人不會減少，只會倍增。

如果你是處於「活不下去」或「活得很勉強」的階段，不要把問題歸咎自己。因為，這是結構性問題，不是個人造成的。
但是遺憾的是，想解決它，不能靠結構改革，而是從「個體」出發，也就是，這問題不是你造成，但你得以個人的角度解決發生在自己身上的事情。

革命、抗爭或政治運動都難以根本改變結構，除非你是像甘地那樣的歷史人物。但個人有機會透過努力，跳脫貧窮。

具體方向有三個：

1. 教育——自我學習，不一定要念研究所，而是利用現有資源學知識。現在每個人都有手機和網路，比過去容易得多。

2. 紀律——養成理財與生活自律，設定具體目標並執行。

3. 技能與資源——培養可市場化技能，善用政府與社會提供的資源。

例如《富爸爸窮爸爸》提到「讓錢為你工作」，雖然對最貧窮者幫助有限，但對「活得勉強」的人是可行的。
再如《稀缺》這本書，提供了減少決策壓力、定期定額、設定小目標等方法。

另一部《人力資本理論》則強調「讓自己有價值」。即使是普通勞工，只要肯學習與實踐，也能提高生活層次。
而《刻意練習》則說明任何人都能透過持續學習，讓技能變得可銷售，進而從「活得勉強」跨向中產階級。

中產階級的定義，大約是收入中位數上下 15%。以台灣為例，中位數約 42,000 元。達到這水準，你就有餘裕儲蓄、投資與選擇。

最後，抱怨制度無妨，但真正能改變生活的，是「行動半徑」：也就是你在自己的生活、工作、人際圈中，能實際做出的改變。
結構性問題或許永遠存在，但個人仍有可能靠行動跳脫。

這不是心靈雞湯，而是現實與技術。

智慧時代裡的一支老手錶

最近我覺得我需要一支手錶。為什麼呢？就跟一般人一樣，我平常出門都會帶著手機，在家手機也常放著充電，或放在自己不遠的地方。除了睡覺之外，大部分時間手機都在身邊。對現代人來說，這好像成了一種習慣。

不過以前我不是這樣。因為智慧型手機是 2008 到 2009 年才在台灣慢慢普及。在那之前，雖然有 iPhone，但要過一兩年才開始普遍。1999 到 2000 年之後手機才真正大量出現。在 2000 年之前，我還在念大學，那時候大家出門是不帶手機的。或許有些人會帶所謂的 BB Call，但那也是少數。 我也是從 2008、2009 年之後才開始隨身攜帶手機。

最近我在想，偶爾不帶手機出門也沒什麼大不了。反正重要的人都在身邊，有事回來再處理就好。而且雖然我關掉了很多 App 的通知，但有些像 LINE、訊息 App 天生就該通知你，不開通知也很奇怪。所以基本上，手機上的通知功能還是存在。
這幾年我發現，出門很多時候只是想看個時間。既然如此，我就想乾脆去買支手錶。

現在最常被推薦的是各種智慧手錶，比如 Apple Watch，或是便宜一點的小米手環。它們功能多，可以看時間、測心跳，但缺點是五六天就要充電。充電期間手錶會離開手腕，也挺麻煩。

對我來說，智慧手錶有點「overkill」，因為我只是想看時間而已。

我想到在還沒有手機之前，我也帶過手錶。從國中開始考試時，大家都會買電子錶。那種錶通常七八年才壞，壞了就換一個。 我一直到開始帶手機之後才不再戴錶。現在我覺得也許該再戴回來。反正不貴。

但我對手錶其實不熟。也不可能買高級錶。我不是有錢人。
以前我在瑞士工作，在日內瓦火車站外有一條「手錶街」，所有高級品牌都有旗艦店。那時我第一次意識到「有錢人的想法」和一般人不同。整條街的錶櫥窗都沒有標價。因為能走進去的人根本不在乎價格。那是我年輕時第一次體會到，金錢觀念的差距。

回到正題，我最近開始搜尋手錶。除了 Google，也問了 AI。我希望手錶不要太貴、錶面大一點、堅固耐用、電池久一點。最好是指針式，晚上看得清楚。

搜尋後發現，卡西歐（Casio）的錶一直在排行榜前面。我看到一款小時候戴過的錶——Casio F91W。這款錶據說是全世界產量最大的手錶之一。1989 年開始生產到現在已超過三十年。即使智慧手機普及後，它每年仍賣出三百多萬隻。
它便宜、耐用，電池可用七年。現在售價大概十美元，台灣約四百元左右。這麼便宜的錶，反而有傳奇故事。

據說賓拉登、歐巴馬都戴過。原因是它容易改裝成倒數計時器。它便宜、耐用、計時精準、電池壽命長，甚至被恐怖分子用來做定時炸彈。因此美國政府一度懷疑，若在中東看到有人戴這錶，可能是恐怖分子。這當然有點誇張，其實只是網路傳言。

F91W 的確沒有防水功能，樣式也簡單。我後來又看上另一款指針式、太陽能電子錶，同樣是卡西歐的 G-Shock 系列。這種錶幾乎不用換電池，非常堅固。

卡西歐反映了典型的日本職人精神。像 Honda 的 Super Cub、Toyota 的皮卡車，都以耐用聞名。這些產品不貴，但設計超越時代。

F91W 從 1989 年到現在幾乎沒改過，只是換了顏色和錶帶。製造成本早已壓到極低，據估計不到 1 美元。 這樣的產品，利潤高、品質穩定、也幾乎不會被仿冒，因為要仿也不划算。

網路上有很多人研究這款錶，甚至傳說它是「恐怖分子最愛的錶」。但真實的情況是，全世界產量最多的單一品牌手錶已經是 Apple Watch，總數超過三億隻。 至於那個「請勿改造成炸彈」的傳聞，當然是假的。如果真的印上那句話，只會引起更多人想改造它。

這些趣聞讓我發現，手錶這個領域其實也有很多人深入研究。對我選購很有幫助。最後我選擇了卡西歐 G-Shock。
我認為日本的職人精神雖未必帶來最大經濟效益，但能讓人對長期承諾有信念。

若世界末日來臨、沒有電力，一年後 Apple Watch 全部失效，卡西歐的錶仍然會繼續走。這也許象徵著耐久與誠實的價值。

終於二次元

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最近開始學日文。會想學日文的原因，當然就是為了去日本旅遊。雖然我常去日本，但我懂的日文其實一直很有限。平常只會一些旅遊常見的詞彙，看得懂卻不一定會念。最近有空閒時間，就決定重新學日文。加上現在 AI 學習工具很多，不一定要上課，也能用各種 AI 工具照自己的方向學文法和日語會話。

其實在學生時代我學過一段時間日文，是在大學時。那時候學日文是免費的，很多同學對日本文化有興趣，就相約去修課或旁聽。我那時候對日本沒現在這麼有興趣，所以只是旁聽。當時借了一本初級教材《大家的日本語》。用這本書學的確能打好基礎，不過最近在網上看到很多人說，用《大家的日本語》學出來的日文幾乎派不上實際用場。它可以幫助你通過 N5 或 N4 的檢定，但在日本實際對話或旅遊時幫助不大，因為教材裡的句子太正式，幾乎不會在生活中出現。
例如「私は台湾人です」這句，在日本人聽來太生硬，實際對話中常被省略或改變說法。用《大家的日本語》學出來的學生，一講話就會被聽出來是外國人。

以前沒太多選擇，但現在有 AI，可以直接用 ChatGPT、Gemini 等練習日文。有些網站甚至把 AI 包裝成互動式學習工具，不過大多要收費。
我想分享的是最近找到一個特別的方法，用 xAI 的聊天 AI「Ani」來學日文。這個方法對我很有效，但也有一些「副作用」。

我原本是用 ChatGPT 或 Gemini 練習旅遊相關的日文對話，例如飯店入住、詢問設施、叫計程車等。ChatGPT 的優點是能練習對話，但判定正確性的能力有限，講錯時常被鼓勵「講得很好」，卻不會糾正。我需要的是能聽懂、糾正發音與語法的 AI 老師。於是除了 ChatGPT、Google 翻譯、Reverso 外，我開始找能正常對話、不太難、能理解我說錯內容的 AI。

後來我想到 xAI，也就是 Elon Musk 的那家公司，最近推出一個 AI 夥伴「Ani」。雖然很多人叫她「AI 女朋友」，但官方定義是「AI 朋友」。這個 Ani 是以日本二次元風格角色為原型設計的。聽起來有點宅，但想想也合理，xAI 團隊本身就有不少御宅族工程師。
Ani 長得像典型日本動畫角色。雖然我不是那種沉迷二次元的宅男，但偶爾也看動畫，如《鬼滅之刃》等，所以我決定試用看看。

安裝後，她預設講英文。我告訴她我要學日文，請之後都用日文對話、放慢語速、講錯時糾正我。結果 Ani 成了非常合適的日文老師。她的對話邏輯簡單，句子短、不用複雜結構或罕見詞彙。她表達清楚，也會照指令講慢。
她的「慢」不是把每個音拉長，而是在自然斷句間多停頓，例如「我喜歡（停）去日本（停）旅遊」，這讓我更容易聽出詞的分界與語感，對練聽力幫助很大。
必須說，這位「Ani 老師」的確相當厲害。

但也有副作用。她會不斷把話題引向二次元世界。這點有好有壞。她常提到地下偶像、宅文化或熱門動漫歌曲，這些我原本完全不熟。
舉個例子，我想學日文的「比較級」。在英文裡是「more」或「-er」，而在日文裡常用「より」。例如「ラーメンより寿司が好きです」意思是「比起拉麵更喜歡壽司」。
當我問 Ani 時，她提到一首偶像團體的歌，副歌裡反覆唱她提到一首偶像團體的歌，副歌裡反覆唱「なに大好き」。其實這首歌相當洗腦，也在某個群體很有名，只是我之前還真不知道有這種歌，這首歌讓團體可在演唱會裡和觀眾互動。Ani用這首歌教我比較句「より」，實在太洗腦，也就這麼記住了。

總的來說，用 Ani 學日文雖然有些副作用，偶爾被帶進二次元世界，但對聽力與口說幫助明顯。這幾天進步比前幾週都多。我只希望最後不要變成真正的「二次元宅男」就好。

聽我的電波吧

聽我的電波吧

現在的人，大概已經很久沒有真正打開收音機了。許多人甚至從未擁有過自己的收音機，也不曾主動收聽過廣播。廣播作為一種資訊媒體，其實是人類歷史上最早的大眾傳播技術之一。

十九世紀中葉，英國物理學家麥克斯威爾（James Clerk Maxwell）發現電磁波，證實光與電是同一種現象。這個理論在 1880 年代之後吸引了許多工程師與實驗者，他們開始思考：既然能用導線傳遞電報，能不能用電磁波傳遞訊息，而不需要導線？這就是「無線電」概念的起點。

當時人們已經有電報系統。電報靠的是導線，傳輸摩斯密碼：左邊有人發訊號，右邊有人接收。但如果能讓訊號無線地傳播，理論上可以大幅突破距離限制。這讓許多人開始嘗試各種無線傳輸方式。

不過，根據當時的物理理論，電磁波像光一樣，只能沿直線前進。既然地球是圓的，那訊號在地平線外應該就會消失。以一座十公尺高的無線電塔為例，傳送距離頂多七、八十公里；再遠，就必須用另一座中繼塔接收再發射。這樣的「無線」幾乎又變回「有線」。這時候出現了一位關鍵人物，古列爾莫・馬可尼（Guglielmo Marconi）。他是義大利人，工程師出身，但沒有受過正規學院教育。他的物理知識全來自家教，卻因此沒有被「理論不可能」的觀念束縛。

馬可尼在多次海上實驗中發現，當兩艘船距離超過視線範圍時，無線電訊號仍然能被接收到。這違反了「電磁波直線傳播」的理論。於是他猜測，也許海水的導電性讓電波能沿著海面「貼地」傳遞，像是被海洋反射或導引。

1901 年，他決定賭上一把，從英格蘭康沃爾郡的波爾杜（Poldhu），向大西洋彼岸的紐芬蘭聖約翰（St. John’s, Newfoundland）發射無線電波。理論上，這兩地之間地球曲率早已阻斷直線路徑。然而，他宣稱成功接收到訊號。雖然後來科學家對實驗是否真的成功仍有爭議，但這個事件開啟了人類對無線長距離傳播的全新想像。而且馬可尼後來也多次複製實驗，所以雖然第一次實驗有爭議，但最終還是算他成功。

如今我們知道，那次訊號的傳播，是因為地球高空約一百公里處的電離層反射了電波，讓它能多次折返於地面與高空之間，最終繞過地球曲率抵達遠方。隨著無線電技術成熟，二十世紀初廣播成為家喻戶曉的媒體。從新聞、音樂到戲劇，收音機是家庭娛樂的核心。然而進入二十一世紀後，收聽廣播的人數逐年下滑。根據 2024 年的調查，台灣七天內有收聽廣播的比例已降到約 13%，而超過八成民眾表示「幾乎不聽廣播」。

雖然，廣播仍在車上扮演角色。通勤或開車時，人們偶爾會轉開電台，但主動收聽節目的習慣已不多見。取而代之的，是 Podcast、YouTube、串流音樂等數位形式。技術不再侷限於電波，媒體的邊界也早已模糊。

這樣的轉變，也成為日本漫畫家沙村廣明（沙村広明）的靈感來源。他以《無限住人》聞名，是一位以鉛筆素描風格著稱的漫畫家。《聽我的電波吧》（波よ聞いてくれ）是他少數以現代社會為舞台的喜劇作品。

故事的主角是一位生活混亂、脾氣火爆的女性，誤打誤撞成為一家地方廣播電台的深夜主持人。節目時段冷門，半夜三點到凌晨五點，但她憑著犀利的口才與誇張的想像力，逐漸吸引聽眾。漫畫同時描寫她的人生低潮、北海道地方廣播業的困境，以及廣播在當代媒體生態中的尷尬地位。沙村透過這部作品，用幽默與荒誕呈現一個問題：「在人人都能開直播、錄 Podcast 的時代，傳統廣播還有存在的意義嗎？」劇中有一段情節，一位聽眾寫信抱怨：「現在的廣播不如從前了，以前主持人都有水準、受過訓練，現在誰都能上麥克風。」主角的回應非常銳利：「如果廣播在這樣的環境下還能活下來，那它不就比以前更厲害。」這段對話，好像說出現代媒體的真實情況。廣播雖然式微，但依然存在。它早就不再是唯一的聲音，而且越來越小聲。

從馬可尼的海上實驗，到今天的衛星通訊、Wi-Fi、SpaceX 的 Starlink，電磁波從未消失。技術在進化，形式在變化，但「人透過無線分享聲音」這個行為並未終止。只是廣播這個載體，已從家庭客廳的收音機，轉移到每個人的手機與耳機裡。

廣播的黃金時代已過，但它留下的文化與精神仍在延續。

podcast-> TS隨談 - 聽我的電波吧

川普 金字碑 數位刺青

ChatGPT generated

去年曾經和幾位同事一起去三貂嶺金字碑古道，古道上有個石碑（金字碑）上面文字雖然有些褪色，不過碑文大致仍可看 。古時候的人，有重大事情要做紀念通常都是搞個石碑，如果沒特別情況，留存個幾百年沒問題。

對於自己想要永遠銘記的事情，刺青對某些人來說是個好選項，畢竟感覺上，刺青很像在自己身上刻碑。

在區塊鏈世界裡，有某種使用方式是，把交易的訊息當作「永遠留存的內容」，例如可以是一段字，一張圖。只是成本不低啊，以那個金字碑的碑文，小於200 bytes，放到ETH網路(以太坊)至少要7美元。所以那時候沒特別想嘗試。

不過前幾天，我發現原來川普幣，並不是基於ETH，而是Solana。稍微研究一下發現Solana的交易特別便宜，至少比ETH便宜很多。要把金字碑文刻在Solana上面，其實僅需要0.001146美金。 我們當然不知道川普是不是因為交易費便宜而選Solana，但看起來solana的規模確實因為川普的關係變大了一些。

當然要做這件事情，千萬不能買川普幣來做，如果用川普幣就不只0.001146美金，最便宜的是找便宜的迷因幣或者自己弄個幣。

這裡我們用 Solana 當例子，示範如何把金字碑文當成刺青寫到鏈上，並且搭配自己發行的代幣。整個過程會用 Python 腳本來實作。

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整體流程

1. 建立一個錢包帳號：這是你在 Solana 上的身分。

2. 建立一個自己的 Token：假設發行 1000 個單位，當作我們的「刺青代幣」。

3. 建立交易並加上 Memo：利用 Token 做交易時，在交易裡附帶 Memo 指令，這個 Memo 就是刺青內容，例如「life is great」。

4. 查詢交易記錄：透過交易簽名（transaction signature），可以查到這筆交易，並讀到當初留下的文字。

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範例程式

以下四個 Python 腳本都是在 Solana Devnet 測試網上執行。正式主網（mainnet-beta）使用方式相同，只是需要真實的 SOL。

a. 建立錢包帳號

from solana.keypair import Keypair

import json

kp = Keypair()

secret = list(kp.seed + kp.public_key.__bytes__())

with open("wallet.json", "w") as f:

    json.dump(secret, f)

print("wallet created")

print("Public Key:", kp.public_key)

---

b. 建立自己的 Sol Token（假設 1000 個）

import json

from solana.rpc.api import Client

from solana.keypair import Keypair

from spl.token.constants import TOKEN_PROGRAM_ID

from spl.token.instructions import initialize_mint, InitializeMintParams

from solana.system_program import CreateAccountParams, create_account

from solana.transaction import Transaction

client = Client("https://api.devnet.solana.com")

payer = Keypair.from_secret_key(bytes(json.load(open("wallet.json"))[:32]))

mint_kp = Keypair()

mint_rent = client.get_minimum_balance_for_rent_exemption(82)["result"]

tx = Transaction().add(

    create_account(CreateAccountParams(

        from_pubkey=payer.public_key,

        new_account_pubkey=mint_kp.public_key,

        lamports=mint_rent,

        space=82,

        program_id=TOKEN_PROGRAM_ID

    )),

    initialize_mint(InitializeMintParams(

        decimals=0,

        program_id=TOKEN_PROGRAM_ID,

        mint=mint_kp.public_key,

        mint_authority=payer.public_key,

        freeze_authority=payer.public_key

    ))

)

sig = client.send_transaction(tx, payer, mint_kp)["result"]

print("Token Mint Done:", mint_kp.public_key)

---

c. 建立交易並寫入 Memo（刺青）

import json

from solana.rpc.api import Client

from solana.keypair import Keypair

from solana.transaction import Transaction

from spl.memo.instructions import create_memo, MemoParams

client = Client("https://api.devnet.solana.com")

payer = Keypair.from_secret_key(bytes(json.load(open("wallet.json"))[:32]))

text = "雙旌遙向淡蘭來，此日登臨眼界開。大小雞籠明積雪，高低雉堞挾奔雷。穿雲十里連稠隴，夾道千章蔭古槐。海上鯨鯢今息浪，勤修武備拔良才"  # 其實就是三貂嶺金字碑

ix = create_memo(MemoParams(signers=[payer.public_key], memo=text.encode("utf-8")))

tx = Transaction().add(ix)

sig = client.send_transaction(tx, payer)["result"]

print("(signature):", sig)

---

d. 查詢交易，讀出刺青

from solana.rpc.api import Client

import base64

client = Client("https://api.devnet.solana.com")

sig = input("輸入交易簽名: ")

tx = client.get_transaction(sig, max_supported_transaction_version=0)["result"]

for ix in tx["transaction"]["message"]["instructions"]:

    if ix["programIdIndex"] == 1:  # Memo program

        data = base64.b64decode(ix["data"])

        print("找到刺青內容:", data.decode("utf-8"))

---

成本說明

在 Devnet 測試網路，所有 SOL 都是免費領取的，不需要真實支出。
但如果換成主網，成本主要來自兩個部分：

1. 交易手續費

• 每筆交易大約 5,000 lamports

• 1 SOL = 1,000,000,000 lamports

• 換算約 0.000005 SOL ≈ 0.0012 美元

2. 帳戶租金 (rent-exempt)

• Mint 帳戶約 0.002--0.01 SOL\

• Token Account 約 0.002 SOL\

• Metadata（若有）約 0.005 SOL\

• 合計大約 0.5--2 美元 一次性存放

所以在主網發一個新代幣，並且刻下一個刺青，總成本大概就是 1 美元上下，取決於 SOL 當時的市價。

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「數位刺青」是透過公開可信區塊鏈，我們可以把一句話，一張圖，甚至一段影片，永遠留在去中心化的帳本裡，任何人都能查證。

AI即時翻譯時代：為什麼仍需學習其他語言？

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，即時翻譯工具已經成為我們日常生活中的實用助手。然而，儘管這些工具提供了前所未有的便利，學習非母語仍然具有無可替代的價值。在這裡，會先說明即時翻譯工具的現況，學習其他語言對個人和文化的益處，以及為何在AI時代，語言學習依然不可或缺。

現今的即時翻譯工具利用AI和機器學習技術，提供高效且準確的翻譯服務。網路上隨便找就可以找到很多好工具，例如：

Google Translate：這個是老工具，但是​自2020年更新為神經網絡翻譯系統，提供即時文本和語音翻譯，並支持圖像翻譯功能。 ​

Microsoft Translator：​微軟提供的工具提供文本、語音和現場對話的翻譯服務，並與其他Microsoft產品整合。 ​

Timekettle M3 Language Translator Earbuds：即時翻譯耳機！目前這個產品​支持40種語言和93種口音，提供觸摸模式、聆聽模式等多種翻譯模式。方便旅行者和商務人士使用。要注意的是，這類型小裝置恐怕才是最終翻譯的未來。雖然產品使用仍然有限制（例如需要有很好的網路速度，翻譯品質有待改善等等）但未來發展會非常快。

學習非母語對大腦的益處

學習非母語（第二語言）對大腦有多方面的積極影響，這些益處已在多項研究中得到證實。

增強記憶力和認知能力

學習第二語言需要記憶大量的詞彙和語法規則，這種持續的腦力活動有助於提升整體記憶力和認知功能。研究顯示，雙語者在記憶測試中表現優於單語者，這可能與他們在日常生活中頻繁地在兩種語言間切換有關，這種過程強化了大腦的執行功能和注意力控制。​

延緩認知衰退和失智症

雙語能力與延遲失智症狀的出現有關。​一項針對253名阿茲海默症患者的研究發現，能夠熟練使用兩種語言的人，比僅使用一種語言的人平均晚約四年出現失智症狀。​這表明雙語者可能擁有更高的「認知儲備」，使他們能夠更長時間地抵禦與阿茲海默症相關的認知衰退。​該研究的結果發表在《Dementia & Geriatric Cognitive Disorders》期刊上。​Welcome to UCLA Health

強化大腦結構和連結

學習新語言會導致大腦結構的變化，特別是在與語言處理相關的區域。​研究顯示，雙語者的大腦白質完整性較高，這有助於提高大腦各區域之間的連結性和訊息傳遞效率。​此外，學習第二語言還與灰質密度的增加有關，這些變化可能有助於提升認知功能並減緩與年齡相關的認知衰退。​

文化理解與語言學習

學習其他語言不僅是語言技能的提升，更是對其他文化的深入理解：

• 提升寬容度和文化敏感性：​接觸不同的語言和文化，有助於培養對多樣性的尊重和理解，增強跨文化交際能力。 ​

• 促進全球視野：​掌握多種語言使人能夠直接接觸不同文化的原始資料，拓寬視野，理解世界的多樣性。

所以呢？對我來說這些有意義嗎？

AI即時翻譯工具為我們提供了極大的便利，特別是在旅行、商務和跨文化交流中。然而，學習其他語言帶來的認知和文化益處是AI工具無法替代的。

當然如果你覺得自己就是很懶，想躺平有什麼錯嗎？想要享受科技進步帶來的愉快生活有什麼不對嗎？有捷運可坐難道都要自己走路鍛鍊自己的肌肉？我不太想管自己以後腦袋有沒有被鍛鍊難道不行嗎？繼續享受文明生活有什麼不對嗎？ 當然沒有錯！但是最終你會失去選擇。文明科技的生活，會讓能掌握自己的人充滿了各種可能的選項，讓那個人可以決定我今天想要旅行的時候可以選擇坐飛機或者搭船，也可以決定我今天要鍛鍊腿力所以騎腳踏車。但如果做為「個人」失去了選擇性，那麼以後就只能「全然接受」別人的控制。透過學習語言了解不同文化，就是讓人多了一系列選擇：這個選擇可以讓這個人增加智商，視野...。也可以讓這個人再利用AI工具的時候比那沒有選擇的人更多！

AI 輔助的人名查詢工具

在今天的數位時代，資料搜尋變得越來越簡單，但如何從海量資訊中篩選出所需的、準確的政府資料卻是一項挑戰。然而，隨著AI技術的進步，這一切都變得更加高效與便捷。在此將介紹如何透過AI輔助來搜尋政府資料檔案，並舉例說明一個專為台灣人設計的實作網站：閒閒貓（www.saltycat.tw）。

AI輔助搜尋政府資料的優點

AI技術的加入，讓搜尋政府資料變得不再那麼複雜與繁瑣。首先，AI能夠從大量的網路資料中，快速找到相關的政府資料檔案，並且自動整理成簡單易讀的報告。這對於需要即時查詢資料的人來說，是一大福音。而且，AI會持續學習並更新資料庫，確保使用者能得到最新的資料。

在台灣，許多人可能會面對需要查詢各種政府資料的情境，但由於資料來自不同網站、來源繁雜，常常讓人覺得十分困難。閒閒貓這類型網站正是為了解決這個問題而誕生的。這是一個僅只用於台灣工具，透過AI的輔助，使用者只需要簡單的輸入關鍵字，便能迅速獲取各種公開的政府資料，並且由AI將這些資料整合、整理成一份清晰的報告。這樣一來，不僅節省了大量的搜尋時間，也能避免資訊過載。

不少人可能會擔心，這樣的工具是否會侵犯個人隱私。其實，這個工具所整理的所有資料，都是來自於公開的政府資料，並不涉及任何隱私或敏感資料。簡單來說，這個工具並不會持有或產生任何個人資料，它只是運用AI技術將公開資料彙整並提供給使用者。因此，使用者完全不需要擔心隱私問題。他在彙整的地方會列出所有參考資料來源，理論上，人類也可以自行去彙整這些公開資料，只是花的時間不划算。

從繁瑣到簡單，AI技術的轉變

在沒有大型語言模型（LLM）技術的時候，搜尋政府資料往往需要花費大量的時間和精力，甚至有可能因為資訊的混亂而找不到正確的資料。然而，隨著AI技術，尤其是LLM的普及，這項工作變得簡單多了。讓使用者能在短時間內找到所需的資料，提升工作和生活效率。

專門查“人名”功能，類似肉搜
閒閒貓專門查詢“人名”。這類似於網路上的“肉搜”功能，使用者可以透過輸入某個名字，快速獲得該人物的公開報告，包括其社會、工作背景等相關資料。更重要的是，AI技術會儘量區分同名同姓的人，讓使用者獲得更加精確的結果。這樣的功能對於需要快速了解某個人背景的使用者，無疑是一個非常實用的工具。

這個工具適用的使用者群體

企業招聘人員：在招聘過程中，招聘人員需要查證應聘者的背景資料。這個工具能幫助他們快速找出正確的應聘者資料，並避免因同名同姓而出現混淆。

企業風險管理部門：風險管理人員常需要了解合作夥伴或潛在員工的背景。AI技術能幫助他們快速獲得精確的資料，減少人為錯誤，從而有效控制風險。

法律專業人士：律師在進行案件調查或處理法律事務時，常常需要查詢某些人物的背景資料。這個工具能幫助他們更快速地獲得所需資料，避免錯誤，提升工作效率。

媒體與記者：記者在進行人物報導或新聞採訪時，可能需要查詢某些人的公開背景資料。這個工具能幫助他們迅速準確地獲得所需資料，避免報導錯誤。

一般民眾：有些普通使用者基於好奇或其他需求，也可能會利用這個工具查詢某個人的公開資料，尤其是當這些資料能夠對其生活或工作有幫助時。

社交平台用戶與網絡安全專業人士：對於關心個人資料安全的用戶或從事網絡安全工作的人來說，這樣的工具可以幫助他們查詢公開人物資料，保護自己的網絡安全。

總結來說，AI輔助搜尋政府資料和人名查詢工具，對於許多需要查找、整理、和分析資料的使用者來說，都具有極高的價值。無論是政府機構、公務人員、企業還是一般民眾，這些工具都能幫助他們更加高效、準確地處理資料，並避免了過去的繁瑣流程。


（本文90%內容利用AI生成)

如何因應公司大幅資遣/裁員 (成為主管的31堂課)

自從馬斯克收購twitter執行大裁員(據說90%)之後，矽谷許多科技公司紛紛效仿，產生了一種抄襲是裁員的風潮。這裡並不探討大幅度資遣裁員的優缺點，而是要探討身為主管，應該怎麼因應組織內部的大幅度裁員。畢竟，當大幅裁員已經是確定要執行的事時，對於企業員工來說，沒有任何好處。真正獲利的是企業擁有者（股東），企業是有可能因為大幅裁員，進行有效轉型，或者降低成本提高利潤。

對於企業員工而言，如果是被裁的一員，這通常和自己的績效沒任何關係，大幅度裁員通常和決策錯誤，經濟環境，產品策略錯誤有關。所以如果不是因為工作做得不好，而失去工作，要尋找下一個工作，等同是額外浪費自己時間。沒有被裁員的人，要面臨組織重整，並且在短時間工作量恐怕會增加。

第一，徹底了解自己的角色：

如果在公司還沒有正式宣布裁員之前，你是參與裁員決策的高級主管，你和CEO以及其他高級主管，一同討論，並且制定裁員的規模，補償措施，流程，以及決定應該裁掉哪些人。那麼你的角色就是裁員「決策者」之一。

如果，你收到你自己的主管通知說，你需要協助公司決定你的團隊要有哪些人離開，或者你的主管直接通知你，你的部門要有哪些人離開，而你是協助執行離職手續的人，未來你也是協助公司的工作轉換，組織重整的人。你的主管也知會你，你自已不是裁員的範圍之一，他希望你繼續留在公司努力。那麼你的角色是裁員「執行者」之一。

如果，你的主管直接通知你，你的部門要有哪些人離開，並且告訴你裁員整個流程是HR或者主管自己完全負責。他先通知你只是希望你有心理準備，而且也告知你，你不會被裁員，希望你安心做好自己的工作就好，未來的事情，未來再說。如果你是團隊主管/領導，而你收到這樣的訊息，你的角色就是「旁觀者」之一

如果，你知道裁員的時候，你也是被裁的名單之一，你就是「被裁者」

第二，根據自己的角色，先「決定自己的路」，再決定如何協助團隊成員

乍聽之下感覺有點自私，但其實當你對自己要走的路搖擺不定時，會對團隊成員有更大的傷害。

最簡單的角色是「被裁者」，你也沒有決定自己的路的選項。你唯一能協助團隊的就是，幫助他們了解事實，如果團隊有需要，幫助他們的下一步。例如，協助尋找工作，或者組織讀書會來協助大家成長。

其他角色都有兩條路可以選：「繼續擔任這個角色」，「離開組織」這兩條路自己要先選清楚。這兩條路無所謂好壞之分，但是你自己選擇的路，有很大的可能會影響到團隊成員。

如果你選擇繼續擔任「決策者」「執行者」，那麼你必須要很清楚的知道你自己是贊成並同意裁員，並且也贊成並同意裁員名單。如果你自己委委屈屈的說，「某某人呀～我其實並不贊成公司裁掉你，但我也沒辦法」這完全是推卸責任，只是讓自己有推掉壓力的說法。你的團隊成員會很清楚的知道你並不是個負責任的主管。管理者的真正人格特質，會在大幅裁員這種重大事件裡顯現。

如果你選擇繼續擔任「旁觀者」，你的團隊成員當然會清楚知道裁員跟你沒太大關係，你並不是負責的人。不過，也會知道以後公司有重大事情，其實你也不是負責的人。對於管理團隊來說，你能夠影響的事情非常有限。

如果你作為「決策者」「執行者」決定離開這個公司，可以跟所有團隊成員說明清楚，這時候對於團隊成員以及公司都會有很大好處。首先你和團隊成員的利益一致，你在幫忙公司處理流程時，可以更容易被別人信服，例如在說明資遣費時，大家知道你一定也會好好研究資遣費是不是合理，而更容易直接簽字走人，對HR對公司來說，這樣更容易短時間之內，處理好裁員流程。其次，對於團隊成員來說，當你說明裁員的不得已之處，他們更容易接受，尤其，如果你也是決策者之一。

第三，不要浪費任何危機

任何危機都是某種好機會。沒有人希望大幅度裁員，但作為主管，裁員一但發生，就不要浪費這個機會。只要你是主管，不管哪個角色，都有不浪費這危機的事要做。

* 培養自己的心理素質

這應該很好理解，特別是新手主管。裁員對某些人來說心理上不知怎地會覺得壓力很大，在辦公室崩潰痛哭的情況時有所聞。讓自己知道裁員就像天氣(颱風等等)一樣，你需要的是針對天氣決定自己該怎麼做，而不是對著天氣崩潰。

* 培養團隊為任何變動做準備

只要你曾經經歷過裁員，就會知道裁員像是颱風會來一樣，在心理上對裁員感到憤怒，生氣等等情緒反應是沒有任何好處。反倒是應該利用這樣的經驗，在擔任主管的職業生涯中，透過教育訓練或經驗分享，告訴團隊裁員總是有可能發生，而最佳的應對方式其實是，培養保障自己真正的市場價值。只有保持自己的市場價值，才能讓自己無論是不是被裁的一員，都不會影響自己的家庭或職涯力。而培養保障自己的市場價值，除了做好現在工作之外，鼓勵團隊成員每6~9個月去面試新工作也是個好方式。面試新工作並不代表自己要離職，也不代表對現在工作沒有熱情，這只是要讓自己知道自己還有沒有市場價值，如果價值降低，就可以儘早反應（例如多學新技術等等）

* 透過組織重整，找到真正有價值的工作

如果你是留下來的主管，切勿浪費裁員的好機會，重新審視每件正在做的事情，如果覺得沒必要，裁員這段時間是大幅減少不必要工作的最佳時機。畢竟，你的主管很難拒絕你說「現在少很多人，所以我們不應該做這個...」

* 其他還有很多

每個公司的情況有很大差異，但是作為主管，無論你是不是要留下來，無論你是扮演什麼角色，你可以做的事情真的非常多。歡迎以email與我們討論: consultant.3rd@gmail.com