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勞動部近期對於 AI 趨勢的回應，其實一點都不令人意外。在當前的職場語境下，所謂的「AI 模型」實用性，往往被包裹在厚重的炒作泡沫之中。對於許多上班族而言，訂閱 AI 工具與其說是為了生產力，不如說是一場「同儕壓力的軍備競賽」——為了跟上話題、為了不顯得落伍，我們甚至願意妥協，以犧牲生活作息的失衡來換取那一點點微薄的收入增長。 然而，這種為了追求效率而自費訂閱 AI 的行為，如果缺乏對職場本質的認知，最終很可能演變成「拿石頭砸自己腳」的悲劇。 一、 生產力的悖論：你的高效率，成為了老闆「遇缺不補」的理由 我一直強調一個原則：絕不投入過多的時間成本，過度集中在職場工作上。 這不僅是生活哲學，更是讓 AI 工具能夠「無痛落地」的根本心法。 許多人陷入了一個誤區：一邊抱怨薪水追不上物價，一邊卻花著辛苦錢去訂閱那些「無法有效解決時間成本問題」的 AI 服務。這是一個危險的信號。 因為在職場的權力結構中，老闆擁有絕對的「自由意志」——他可以利用各種名目（如：共體時艱、數位轉型）來實踐「不徵新人」的決策。當你利用 AI 勉強扛住了兩倍的工作量，老闆看到的不是你的辛勞，而是「原來現有人力綽綽有餘」。 缺錢的員工或許可以選擇低聲下氣、忍氣吞聲，但這種建立在「自我剝削」之上的平衡能維持多久？當你發現自己每個月付錢給 AI，卻只是為了幫公司省下招聘成本，而自己得到的只有加班和過勞時，這筆錢就已經打水漂了。 二、 迴力鏢效應：「AI 只會淘汰不會使用 AI 的人」？ 我們經常在辦公室聽到這樣的焦慮喊話：「AI 不會取代你，但會取代不會用 AI 的人。」 這句話在平時聽起來像是真理，但在「離職潮」來臨時，它將變成一句最大的諷刺。 當公司內部的混亂加劇，同事們開始因為無法忍受高壓而選擇「自行大量離職」時，誰也擋不住這股浪潮。這時候，那些昔日大喊口號、深信訂閱了 AI 就能高枕無憂的人，往往會成為最後的受害者。 為什麼？因為當你的左右手都離職了，留下來的你，面對的是三人份的工作量、破碎的交接檔案、以及無人回應的溝通斷層。這時候你會發現，你長期訂閱的那個模型，除了能幫你生成幾句漂亮的廢話之外，根本「沒料」。它無法幫你處理爛帳，無法幫你安撫客戶，更無法幫你分擔責任。 三、 什麼叫「模型有料」？離職潮是唯一的檢驗場 這就引出了核心問題：到底什麼樣的 AI 模型才叫「有料」？ 市面上對於「強大」的定義...

  最近Google Gemini 3 Flash推出的新功能Agentic vision (代理視覺)，顧名思義，就是讓模型仿人類的視覺推理、規劃、再行動的日常行為，其過程其實非常簡單直覺，只要給模型一張圖片、輸入問題，模型就能展開自主性的視覺推理、規劃、再行動，全程無須人為干預。 測試Sudoku數獨，設定難度級別：極限。(對多數人來說，此模式成功破關的比例不高。) Sudoku數獨(極限)影片實測： 手指數量測試： 手指數量影片實測： 自己工作中使用的分車表測試： 兩張分車表也沒問題：     兩張分車表也沒問題： 微調班次影片實測： 程式碼測試： 搭配專門處理程式碼的Gems效果： 程式碼影片實測： 圍棋也能使用： 晚上同事要用主管電腦來調閱影像時，結果發現主管電腦出現了這個警告訊息畫面，導致同事只能默默哀嚎、無法操作： 於是我立刻拿出Google Gemini 3.0 Flash（思考型） + Gems，直接當場用手機拍照詢問，果不其然，問題一下子就解決了！ 當下心情一整個莫名舒服！能快速、有效、解決眼前的燃眉之急，其實比什麼都重要。 觸發Agentic vision (代理視覺)功能教學：

前言：歷史的必然性 關於「AI 是否有辦法取代專業人力？」這個問題，我們不需要模糊的預測，可以直接給出一個基於歷史的冷酷結論：從過去三次工業革命的軌跡佐證來看，要迭代甚至完全取代專業人力，在邏輯與技術上是 100% 完全可行的。 然而，當我們接受了這個前提，真正的矛盾才剛開始浮現。這場變革的核心衝突，不再是技術的「能力」，而是企業決策者在「過程（Process）」與「結果（Result）」之間，究竟選擇了哪條路。 一、路徑的分歧：過程的溫存 vs. 結果的冷酷 今天，企業面對 AI 轉型時，實際上是在兩個互斥的價值觀中做選擇： * 以「過程」為優先： 這往往是傳統企業或員工的直覺選擇。為了維持現狀、保障就業，甚至是一種「不希望被裁員」的集體潛意識。在這種模式下，組織會不由自主地走向「帕金森定律」的陷阱——設法增加更多不必要的成本支出、維持低效的工作流程，只為了證明「人」存在的必要性。這是一種為了生存而製造的虛假繁榮。 * 以「結果」為優先： 如果我們剝離情感，純粹追求商業本質，結局將截然不同。當目標鎖定在「永續經營」與「效益極大化」時，組織重構（Reorg）與工作流程重構（Re-engineering）就成了定局。在這種視角下，任何無法通過 AI 增效的環節，都是必須被切除的贅肉。 這兩者的終點天差地遠：前者走向組織的僵化與冗餘，後者則通往極致的效率與精簡。 二、工具的迷思：單靠思維鏈（CoT）的轉型陷阱 在追求「結果」的路上，許多企業主犯了一個致命的錯誤：誤以為導入了 ChatGPT、Claude 或 Copilot 這類基於思維鏈（Chain of Thought, CoT）的模型，就完成了數位轉型。 這是一個危險的幻覺。 目前的 LLM 模型（如 ChatGPT, DeepSeek, Grok 等）本質上是被動的。它們不擅長主動決策、戰略規劃或自我評估；它們的表現完全取決於用戶「輸入了多少上下文」、「提示詞寫得有多好」。 如果企業主只是迷信將這些模型「發給員工使用」，而不去構建真正的「代理人工作流（Agentic Workflow）」，那麼這場所謂的改革，最終只會演變成員工在與 AI 聊天的過程中浪費更多時間。將組織的未來全押注在需要人類不斷「餵食」資訊的模型上，註定是一場悲劇。 三、一個「天真」但殘酷的試金石 最後，讓我們用一個通俗卻犀利的視...