Comment

Comment by 鮮拿哥 16 minutes ago

[愛墾研創]是意義建構，還是情景分析？～～在不確定時代重新理解文化、未來與敘事

在快速變遷的時代，「理解」本身已成為一項文化能力。生成式人工智慧、氣候變遷、地緣政治重組、平台經濟與數位媒體，不斷改變我們生活的秩序，也讓人們愈來愈難以依靠既有知識判斷世界。當事件尚未定型、資訊彼此矛盾、未來充滿不確定時，我們真正需要的，往往不是更多數據，而是能夠賦予數據意義的能力，以及能夠想像不同未來的能力。

在組織理論中，Karl E. Weick提出的「意義建構」（Sensemaking）與策略管理、未來研究中的「情景分析」（Scenario Analysis），正提供了兩種互補的思考方式。前者回答的是「現在究竟發生了什麼？」；後者則追問「未來可能會發生什麼？」。若將兩者放回文化研究的視野，它們不只是管理工具，更是一種關於人類如何理解世界、如何想像未來的文化實踐。

一、文化是意義的建構

Weick在《Sensemaking in Organizations》中指出，人們不是先看見一個客觀世界，再為它命名；相反地，人們是在互動、行動與回顧中，不斷建構事件的意義。換言之，世界並不是直接呈現在我們眼前，而是經由語言、經驗與敘事被理解。

因此，同一個事件可以有截然不同的文化詮釋。

例如，生成式人工智慧的興起，有人將其理解為知識民主化的契機；有人認為它象徵創作者的危機；有人視之為新一輪資本集中的工具，也有人相信它將重新定義教育與工作的本質。這些不同理解並非單純源於資訊差異，而是來自不同文化背景、價值信念與社會位置所形成的不同「意義建構」。

換言之，文化並不是對世界的被動反映，而是不斷透過敘事重新組織世界的過程。

Weick因此強調，人們建構意義的方法，不是尋找唯一真相，而是建立一個足夠合理（plausible）的故事，把零散線索串連成可以理解、可以行動的整體。這意味著，敘事不是文化的裝飾，而是文化生成的基本機制。

二、如果意義建構回答「現在」，情景分析回答「未來」

然而，理解現在並不足夠。困難的是當未來充滿不確定時，我們如何準備？這正是情景分析（Scenario Analysis）誕生的背景。

二十世紀七○年代，殼牌石油公司（Shell）運用情景分析成功因應石油危機，使這項方法逐漸成為策略規劃的重要工具。Pierre Wack將Scenario定義為「一個關於未來的故事」（a story about the future），Peter Schwartz則進一步指出，Scenario不是預測，而是描述世界可能如何發展的多重敘事。

這種觀點的重要性在於，它放棄了「預測唯一未來」的幻想。未來並不存在唯一答案。重要的是建立多個合理且具有因果邏輯的未來世界，並思考不同情境下，人們將如何回應。因此，情景分析的核心不是預言，而是想像。

它要求我們同時相信多種可能性，同時準備不同策略，也同時接受未來具有開放性。這種思維，本身就是一種文化能力。

三、敘事，是兩者共同的認知基礎

如果仔細比較，便會發現Sensemaking與Scenario Analysis雖然面向不同時間維度，卻共享相同的認知機制──敘事（Narrative）。

對Sensemaking而言，故事負責解釋現在。它回答：

「到底發生了什麼？」

「哪些事件彼此有關？」

「我們應該如何理解這個世界？」

Comment by 鮮拿哥 44 minutes ago

對Scenario而言，故事則負責探索未來。它回答：

「如果這些趨勢持續下去，世界會變成什麼樣子？」

「如果出現重大轉折，又會如何？」

因此，Sensemaking建構的是「現在的故事」，Scenario Analysis建構的是「未來的故事」。

兩者都不是尋找客觀真理，而是透過敘事建立一套可以共享、可以討論、也可以修正的認知框架。

這樣的觀點，也得到認知心理學家傑羅姆·布魯納（Jerome Bruner）的支持。

布魯納指出，人類除了依靠邏輯分析理解世界之外，更依靠「敘事模式」（Narrative Mode）理解事件、因果與身份認同。故事之所以重要，不只是因為它容易記憶，而是因為它提供了事件之間的關聯、角色之間的關係，以及時間流動中的意義。

文化因此可以理解為一種持續進行的敘事工程。

四、文化真正的功能，是降低不確定性

從這個角度重新理解文化，可以發現文化並不是固定價值的保存，而是社會共同面對不確定性的方式。

神話如此；宗教如此；歷史如此；國族敘事如此；甚至企業願景、品牌故事、政策論述，也都如此。

它們並非只是陳述事實，而是在混亂中建立秩序，在未知中提供方向。

文化評論若僅停留在文本分析或符號解讀，便容易忽略文化最重要的功能：它協助社會進行集體的意義建構，並透過對未來的想像，形成共同的行動可能。

Barry與Elmes因此提出「策略即敘事」（Strategy as Narrative）的觀點。他們認為，策略並非只是資源配置或競爭分析，而是說服人們相信某一個未來故事值得共同投入。這個觀點同樣適用於文化。

任何文化實踐，本質上都在競逐哪一個故事更能解釋現在，也更能召喚未來。

五、在人工智慧時代，文化評論需要新的方法

生成式人工智慧正加速知識的生產，也讓資訊過剩成為新的文化處境。

當每個人都能快速取得答案時，真正稀缺的不再是資訊，而是判斷哪些資訊值得相信、哪些故事值得採納，以及哪些未來值得準備。

文化評論者的角色，因此也必須從「評論作品」轉向「評論敘事」。

我們不只是分析一部電影、一則新聞或一項科技，而是分析它們如何共同建構世界的意義，又如何塑造人們對未來的想像。

在這個意義上，Sensemaking提供的是文化批判的方法；Scenario Analysis提供的是文化想像的方法。

前者協助我們辨識當前社會的深層結構，後者則協助我們突破單一路徑思維，理解未來並非命定，而是由不同敘事競逐所形成的開放空間。

結語：文化，是理解現在與創造未來之間的橋梁

如果說意義建構回答的是「我們如何理解正在發生的世界」，那麼情景分析回答的便是「基於這樣的理解，我們可以共同創造哪些未來」。

兩者共同提醒我們：文化不是知識的倉庫，而是理解世界與想像未來的方法；敘事不是事後包裝，而是人類認知、組織與行動的核心機制。

因此，在高度不確定的二十一世紀，真正具有文化力量的，不是那些宣稱掌握唯一真相的人，而是那些能夠在混亂中建構意義、在未知中開展多元可能的人。

從Sensemaking到Scenario Analysis，我們看到的不只是兩種管理工具，而是一條橫跨組織理論、未來研究、認知心理學與文化研究的思想脈絡。它提醒我們，理解現在與想像未來，從來不是兩件彼此分離的事情，而是一場持續進行的文化實踐。唯有透過不斷修正我們理解世界的故事，並持續創造新的未來敘事，文化才能真正成為社會面對不確定性的韌性來源，而非只是對既有秩序的被動註解。

Comment by 鮮拿哥 on August 9, 2026 at 9:12am

四、從科學中心到POMIGAS：知識與人才成為新的地方資本

砂拉越科學中心，是地方發展思維的重要象徵。它培養科學技能，是在提倡一種尊重證據、鼓勵探索與勇於創新的文化。更值得注意的是，透過住宿設施讓偏遠地區學生也能參與科學教育，代表知識被視為公共資產，而非城市菁英的專利。

科學中心建立的是知識基礎設施，而POMIGAS及沙巴數位人才平台建立的，是人才基礎設施。人才不只是接受教育，而是需要完整的人才生態系統，包括：教育與培訓

人才資料庫；就業媒合；實習制度；持續學習平台；產業交流網絡。

同樣的道理，文化創意產業未來也需要建立自己的生態系統，包括文化人才資料庫、策展平台、藝術家網絡、社區創作者聯盟與國際交流機制。支撐文創、文旅產業的，不只是活動，而是人才。

五、一片木薯：地方創造價值的最佳縮影

MA63象徵制度，科學中心象徵知識，POMIGAS象徵人才，那麼丹南婦女木薯等在地加工培訓，則像徵地方創造力。它看似只是農業技能培訓，其實完整展現了在地發展理論的核心精神。

木薯原本只是普通農產品。當地方知識結合食品加工、品牌設計、文化故事、市場行銷與旅遊體驗後，它便完成了一條完整的地方價值鏈：農產品 → 加工技術 → 地方品牌 → 文化商品 → 旅遊體驗 → 社區收入 → 地方認同。

創造價值的，不是木薯本身，而是地方重新理解木薯的方式。同樣地，雨林也可以成為科學研究基地；原住民文化不只是傳統，而可以成為文化教育與旅遊體驗；地方工藝不只是保存，而可以發展成國際品牌。

這正是文化創意產業的本質：不是創造新的資源，而是重新創造既有資源的價值。

六、文創文旅興邦，需要一場基礎設施革命

將上述案例整合，可以發現東馬正在建構一套完整的地方發展架構。

基礎設施	代表案例	核心問題
制度	MA63、旅遊治理改革	地方可有能力治理自身資源？
硬體	橋梁、公路、港口、數位網絡	人與資源可有效流動？
知識	科學中心、教育平台	社會可持續創造新知？
人才	POMIGAS、人才平台	是否建立人才成長與流動機制？
社區創造力	木薯加工、地方創業、文化創新	居民可有能力參與地方發展？

這五個層次並非彼此獨立，而是共同構成地方創新的生態系統。它們所追求的，不只是經濟成長，而是提升地方持續創造價值的能力。

結語：興邦，是讓地方成為價值的創造者

從MA63到一片木薯，我們看到的其實不是一系列分散的政策，而是一條逐漸清晰的發展路徑。這條路徑提醒我們：二十一世紀的地方發展，應轉向「能否持續創造價值」的能力建構，不應受限于「擁有多少資源」的思維。

區域自主，需要行政權力下放，為的是治理能力最終的提升；除了橋梁、公路、水電與網絡，基礎建設更包括制度、知識、人才與文化的共同構築；推動文創、文旅，為的是讓地方文化、社區智慧與居民創意，成為推動未來發展的核心力量。不只是文化展示與觀光消費。

當一根木薯可以成為地方品牌，一片雨林可以成為知識資源，一項傳統技藝可以轉化為文化產業，一位鄉村婦女可以成為創業者，一座科學中心可以培養下一代創新人才時，我們看到的，已不是零散的成功案例，而是一個地方文明正在重塑自身的能力。

這正是在地發展理論給東馬最重要的啟示：地方不是等待被開發的空間，而是孕育價值、創造未來的主體。當制度賦權、知識扎根、人才成長與文化創新相互連結，「文創—文旅興邦」便不再只是政策口號，而是一條由地方出發、以地方為本、最終走向世界的永續發展道路。

Comment by 鮮拿哥 on August 7, 2026 at 6:58am

機器人教鳥兒重拾失傳旋律

出處：國家地理雜誌
日期：March 18 2025
撰文：MARÍA DE LOS ÁNGELES ORFILA
編譯：鍾慧元

南美各地都能聽見紅領帶鵐的歌聲。然而，年輕的鳴禽已不再學習長輩的旋律──直到科學家介入。

雄紅領帶鵐（rufous-collared sparrow）的鳴唱是南美洲最獨特的聲音之一。這種小型鳥類──淺棕色，或偏白帶黑斑──以短短幾秒唱出牠們的旋律，由二到四個導引音及結尾顫音組成。每個紅領帶鵐家族都有自己獨特的歌曲，家族成員會終其一生鳴唱這首歌。但首先，牠們要學會怎麼唱。

這種行為根植在幼年雄鳥與成年雄鳥之間的互動，由成年雄鳥傳唱牠們的歌曲。但當這種學習遭到中斷──無論是棲地喪失、族群衰退，還是作為「鳥教師」的成年個體消失──會發生什麼事呢？

在2020至2023年間，布宜諾斯艾利斯大學精確與自然科學學院的研究人員接下了一件大膽的任務：將一首早已在野外消失、僅存於1960年代樂譜記錄中的歌，重新教給紅領帶鵐族群。科學家運用結合了先進科技的創新作法，研發出一個「機器人導師」──這是一種能夠播放這段失落旋律的裝置，供幼鳥從中學習。結果，生活在布宜諾斯艾利斯佩雷拉伊拉奧拉公園（Pereyra Iraola Park）這片約25英畝的自然保護區內的紅領帶鵐，不僅學會了這段合成的鳥鳴，還將其融入自己的歌曲資料庫，現在他們唱得可得意了。

「我們總認為保存生物多樣性是遺傳方面的議題，但這同時其實也意味著有文化方面的議題。」布宜諾斯艾利斯大學跨學科與應用物理研究所（Institute of Interdisciplinary and Applied Physics, 簡稱INFINA）主任加布里埃爾．明德林（Gabriel Mindlin）解釋說，他同時也是2024年發表在《物理學D：非線性現象》（Physica D: Nonlinear Phenomena）期刊上這篇研究的共同作者──作者還包括安娜．阿瑪多（Ana Amador）和羅伯托．比斯妥（Roberto Bistel）。「我們在這個實驗中讓一首已經消失的鳥鳴重新流行，這正是在必要狀況下，如何重新引入整個文化的案例。」

學一首失落的歌，傳承文化

紅領帶鵐是全球已知4000種鳴禽之一。雖說牠們的鳴唱在某方面受遺傳條件影響，但雄性紅領帶鵐的歌聲主要是透過學習而來，通常由鳥爸爸擔任導師。幼鳥會模仿發音，唱出結合家族曲調和族群曲調的歌。（像是拉布拉他河地區的紅領帶鵐就不會唱其他地區紅領帶鵐歌曲的結尾顫音。）這個學習過程從出生後開始，大約持續三個月。一開始，幼鳥的肌肉控制還不是那麼精準，但到了最後，牠就能唱出修飾得很好的旋律。

通常每隻鳥兒只會唱一首歌，不過有些個體也能唱兩首、甚至三首。旋律僅持續兩到三秒，但會從日出時分開始不斷重複，唱到日正當中。

「那是很獨特的歌──就像指紋一樣，不過是習得的。」阿瑪多說：「目的是要吸引雌鳥，並保護自己的勢力範圍。這是一種表達『這是我，而我就在這裡』的方式。」

延續閱讀：AI: From The Wild Robot to the Future of Humanity

Comment by 鮮拿哥 on August 7, 2026 at 6:49am

失落的旋律如何復得

多虧了紐約洛克斐勒大學榮退教授、阿根廷鳥類學家費南多．諾特博姆（Fernando Nottebohm）的手寫音符，研究人員才會知道1960年代的佩雷拉伊拉奧拉公園裡最流行的歌。「如果他注意到上揚的頻率，就會用上升的記號標註，」明德林說：「如果是往下，變得更低，他就會畫一個向下記號。顫音是一組短線，他就是這麼紀錄這首歌的。」

觸發這番探索的是這個問題：1960年代的熱門歌曲中，有哪一首還在傳唱？研究團隊前往公園，錄下各種旋律，然後訓練了一個神經網絡去核對有哪一首老歌還在流行、又有哪些已經消失。他們發現，這個地區只剩三首經典老歌還有鳥在唱。其中一個可能原因，就是公園周邊地區的都市化，讓當地許多紅領帶鵐族群流離失所；另一個原因是過去這些年裡，有許多其他種類的鳴禽入侵公園，搶走了紅領帶鵐的地盤。

決定重新恢復已經消失的曲調之後，這些科學家分析了每一首真實歌曲的參數──每個音符的起始和結束頻率，延續長度……等等──然後生成一個數學模型，可以根據鳥類發聲的物理機制產出那曲旋律的合成版本。為了達成這個目的，他們模擬了鳥類的聲道，包括氣管、口咽腔和鳥喙。團隊甚至還觀察了鳥類的發聲器官「鳴管肌肉」的活動。

他們把這段合成歌曲在同一座公園內播放給紅領帶鵐聽，時間就選在這個物種的關鍵感知時期：從10月到次年2月，也就是幼鳥經由模仿聲音範本來學習的時期。課程會在鳴唱高峰期間播放，也就是早晨，最多只播放八小時。合成歌曲的播放間隔，設定得比鳥類的自然鳴唱稍短，以刺激發聲反應。

「每段歌聲之間的間隔是隨機的，這樣鳥兒才會把區域內三台播放設備播放的聲音當作真正的交流，就像牠們在回應彼此一樣。」比斯妥說。

2月到7月間，紅領帶鵐會因為低溫而完全沉默，這種情況至少會持續到9月。之後牠們又會重拾發聲練習，並持續根據學習範本修飾自己的歌。令人驚訝的是，有些年輕的紅領帶鵐選擇了機器人導師，學會了這首已經失傳的旋律，將之融入自己的音樂曲目中。

幼鳥學會的旋律在音節之間，是以上升和下降的頻率相連，與合成版本的旋律一致。然而，最後一個下降的音節，其頻率範圍比合成版本的更廣──公園裡錄到的所有成鳥歌聲都有這個特徵。這樣的變化似乎是這個紅領帶鵐族群「方言」的獨特標誌，可能是跟其他真正的導師學來的，或是這個物種遺傳編碼的表現。

「這就像是拯救了一種被遺忘的古老語。」明德林說，並強調文化特徵──無論是鳥兒還是人類的──都可以透過學習和跨世代教學而復興。
聲音保存的未來

明德林、阿瑪多和比斯妥堅信，他們的工具擁有保存野鳥鳴唱資料庫的潛力。

「有具備大型冷凍庫的基因庫。那文化的保存呢？我們不應該設置一個歌曲錄音的資料庫嗎？」阿瑪多說：「我們的工作為更全面性地思考物種保育鋪了路。」

INFINA團隊目前已經開始研究阿根廷南部的紅領帶鵐和其他鳥類，短期目標：設計一個神經網絡，以協助自動辨識個別鳥兒的鳴唱。下一步就是研究一個已上環鳥兒族群的鳴唱傳播。

「個體的消失不僅代表基因多樣性的減少，也代表真正文化的流失，」明德林說：「我們把數學方程式轉成音波，就能確保這個文化不會失落。」

Comment by 鮮拿哥 on August 6, 2026 at 1:53pm

高德順：別再被ChatGPT騙了！4種寫法一出現 秒認出AI

AI 寫作無所不在，但AI文章其實藏著特定的「數位指紋」！英國《經濟學人》交叉比對了 ChatGPT、Claude 等 AI 產出的文章與知名媒體、暢銷小說後發現，只要出現以下四個寫法特徵，就能研判是 AI 寫的。

《經濟學人》藉由交叉比對AI文章、自家文章、CNN、紐時、華郵新聞，及1950年至2022年間出版的暢銷小說，歸納出AI生成的英文文章有以下四個特徵。

1.偏好特定的「句型公式」

《經濟學人》指出，為了讓文章看起來有條理，AI極度偏好以下幾種固定句型：「不是 X，而是 Y」（not X, but Y）、「不僅……而且……」（not only… but also）、與「三重點法則」，舉例或列舉論點時，永遠習慣湊滿三個。

2.愛用「大字」與「名詞化」

AI喜歡裝專業，文字讀起來往往帶有濃厚的學術與說教味，偏好長單字：超愛用 significant（顯著的）、increasingly（日益）、consequences（後果）。也愛用冷門詞：例如 interdependence（相互依存）、methodology（方法論）。此外，喜歡把動詞變名詞：例如不寫「decide」（決定），偏要寫成「make a decision」（做出決定），把簡單的意思複雜化。

3.標點符號「極度不合常理」

AI的標點符號習慣與人類大不相同，極少使用「逗號」、「括號」與「分號」。因為標點少，AI 習慣用一堆「and」 把句子拉長。由於AI很少直接引述專家的原話或訪談，文章很少出現「引號」。

4.句子節奏「平淡且長」

《經濟學人》指出，人類寫文章會有長短句交錯的節奏感，但 AI 生成的文章幾乎全是長句，缺乏短小精悍、有力量的短句，讀起來平淡、說教味濃厚，缺乏語氣起伏與個人情感。

目前市面上常用Pangram、CopyLeaks、GPTZero等工具，分析檢測文章是否由 AI 生成。經濟學人指出，每次模型更新，AI寫作都愈接近真人，現在或許仍能辨識 AI 文，以後就很難說了。（2026/08/06 中時新聞網）

Comment by 鮮拿哥 on July 27, 2026 at 8:51am

[愛墾研創] 秩序的幻覺與動態的救贖：重讀卡爾·韋克與當代組織的「意義」危機

在科技劇變與地緣政治震盪的當代，人們對「不確定性」的焦慮已達到了歷史頂點。企業在尋求轉型，個人在對抗內耗，整個社會都在試圖為失序的世界尋找一套精準的預測公式。然而，這種對絕對秩序的病態執迷，往往將我們推入更深的集體焦慮。

此時，重新翻開卡爾·韋克（Karl Weick）半個多世紀前問世的經典巨著——《組織的社會心理學》（The Social Psychology of Organizing），我們會驚覺，這位管理學大師不僅沒有過時，反而為這個充滿模糊性與多義性的「現代性困境」，開出了一劑直擊本質的解毒劑。

韋克對傳統管理學最具顛覆性的貢獻，在於他啟動了組織研究的「動詞轉向」。

在理性主義盛行的年代，人們習慣將組織視為一個名詞（Organization）——一個擁有鋼筋水泥、層級架構和固定邊界的實體。但韋克卻宣告：組織從不是一成不變的雕塑，而是一個動詞（Organizing）。它是一場由組織成員透過持續不斷的溝通、互動與權力博弈，在每一天中「重新完成」的動態成就。組織的本質，不是結構，而是過程；不是秩序的物理存在，而是人類心智對混亂環境的「意義建構」（Sensemaking）。

在韋克的理論模型中，意義建構並非源於高瞻遠矚的理性策劃，而是源於「回溯性」的行動。他那句驚世駭俗的名言——「我怎麼知道我想什麼，直到我看到我说了什么」——徹底打破了「先想後做」的傳統迷思。在極度模糊的環境中，絕對精準的預測只是一場集體自欺。韋克提醒我們，人唯有透過「行動」（Enactment），去切入環境、製造微瀾，才能在事後（Retrospective）回望時，利用過往的經驗圖式（Selection），從混亂的線索中編織出一個合理的敘事，並將其留存（Retention）為下一步行動的指南。

這種「追求合理而非準確（Plausibility over Accuracy）」的觀點，在當下的數位與遠距工作時代展現出驚人的預言性。當實體辦公室消解、扁平化與去中心化成為常態，維繫一個組織的不再是打卡機和科層體制，而是共同的「意義建構」與社會化敘事。然而，當代組織正陷入一場集體的意義匱乏。資訊的過載沒有帶來清晰，反而加劇了多義性；AI 的演算法試圖消除所有不確定性，卻也抹殺了人類透過實踐去賦予意義的空間。

當一個組織的意義建構系統走向崩潰，代價往往是災難性的。韋克曾在其經典的案例分析（如曼恩峽谷森林大火）中指出，當固有的身份認同與周遭環境的殘酷現實發生斷裂，人們若無法迅速透過集體心智（Mindfulness）重塑合理的敘事，組織就會陷入癱瘓與毀滅。現代企業的「集體轉型焦慮」與員工的「安靜離職」，本質上都是意義建構失效的病理表徵。

重讀韋克，是一場關於組織與心智的文化啟蒙。他用充滿思辨性的語言告訴我們，面對充斥著黑天鵝與灰犀牛的現實，高超的領導力不再是提供一個「絕對正確的終極預測」，而是進行一場偉大的「意義賦予」（Sensegiving）——給團隊一個能讓人先動起來的合理故事。

因為，只有動起來，新的環境才會被建構，新的線索才會浮現，組織才能在流動的世界中找到動態的救贖。這部跨越半世紀的經典，依然像一把鋒利的解剖刀，刺破了我們對結構與秩序的幻覺，逼著我們在無常中，重新學習如何「組織」我們的人生與社會。

本文嘗試從管理學理論升華至當代文化反思，探討了現代人在面對不確定性時的集體心理，有助于愛墾網素来對「呼唤」作為文創基礎的研究。

Comment by 鮮拿哥 on July 25, 2026 at 9:09pm

喬蒂．坎托：追尋需求～～如果說「手藝（craft）」回答的是個人如何培養不可取代的能力，那麼「需求（need）」則回答另一個更重要的問題：這項能力將服務誰，又將回應什麼樣的社會問題。

在《How to Start: Discovering Your Life's Work》（2026年出版）中，普立茲獎得主喬蒂．坎托（Jodi Kantor）將「追尋需求」視為職涯發展不可或缺的另一條軸線。她認為，真正具有生命力的職涯，不只是持續精進專業，更在於不斷觀察世界的變化，理解哪些問題尚未被解決，並思考自己的能力能否成為答案的一部分。這意味著，職涯規劃不應只是個人興趣的延伸，而是一種持續與社會對話的過程。

坎托回顧自己的成長經驗時提到，每個世代幾乎都有一套被奉為圭臬的「未來學」。她高中時流行的說法，是「學日語，因為日本將主宰世界」；之後又陸續出現基因科技、中文、電腦科學等「必學科目」，彷彿只要選對領域，就能確保未來數十年的競爭力。然而，這些建立在短期趨勢上的預測，多半隨著全球經濟與技術環境的變化迅速失效。相較於追逐每一次產業浪潮，她認為更值得追問的是：未來四、五十年間，人類社會真正需要解決的是哪些問題？

這樣的思考，也構成她回應 AI 焦慮的重要立場。近年來，人工智慧快速進入知識工作領域，使「被取代」幾乎成為年輕世代共同的情緒。根據美世（Mercer）2026 年發布的全球調查，將 AI 導致失業視為最大職場憂慮的受訪者比例，已由 2024 年的 28% 上升至 2026 年的 40%；蓋洛普（Gallup）的調查亦指出，近半數 Z 世代員工認為，AI 對工作的威脅高於它可能帶來的利益。這些數據反映的，不只是對技術本身的不安，更是一種對自身存在價值的懷疑。

坎托並不否認這份焦慮的真實性。她坦言，在寫作《How to Start》的過程中，始終意識到 AI 將重塑工作的現實，也理解這已成為當代年輕專業人士最深刻的不安之一。然而，她同時提醒，若因恐懼而倉促調整人生方向，反而容易落入另一種追逐潮流的循環。真正值得培養的，不是對技術變遷的即時反應，而是持續辨識社會需求、累積專業判斷，並建立跨越技術世代仍具價值的能力。

更重要的是，坎托重新賦予「工作」一層公共性的意義。在她看來，工作從來不只是個人的謀生工具，也不是履歷上的一串經歷，而是社會持續運作與進步的基礎。無論是研發新的癌症治療方法、改善公共服務，或創作一部具有文化影響力的影視作品，都需要不同世代的人共同投入，才能將抽象的理想轉化為具體的公共成果。AI 或許會改變工作的形式，卻無法取代人類持續回應他人需求、建立信任與創造公共價值的能力。

因此，坎托所說的「追尋需求」，並非迎合市場風向，更不是對熱門產業的機械式追逐，而是一種持續觀察世界、理解他人處境，並以自身專業參與公共生活的態度。當「跟隨熱情」逐漸失去解釋力，真正值得追尋的，也許不是下一個熱門技能，而是那些在每一個時代都始終存在、等待有人回應的人類需求。

陳明發博士：教育如何陪伴新一代面對變局

當台大生不再做夢：一路順遂，卻無法自己做決定

Centering Well-being Education in Rural Schools Around Bamboo

Sabah bamboo weaving model proves rural income success, artisan urg...

BAMBOO: Sabah bamboo industry has huge potential

George Matib：Large-scale bamboo planting is what Sabah needs

陳楨·福職：舞狮與非物質文化遺產

AI時代下東亞青年的體制困境與文化出路

Comment by 鮮拿哥 on July 14, 2026 at 12:15pm

[愛墾研創]技藝安身，文創立命：從地方創生視野省思中馬職教系統對馬來西亞的啟示

近年來，「地方創生」與「文化創意產業」成為大馬華社熱議的焦點。從北馬的十八丁漁村、中馬的巴生，到南馬的麻坡與居鑾，各地文創市集、老街活化與社區導覽蓬勃發展。然而，熱潮過後，許多地方文創面臨「同質化嚴重」與「技術人才斷層」的雙重困境。地方文創的核心在於「文化轉譯」與「在地工藝」，這兩者皆極度仰賴高素質的技術人才。

面對人才荒，我們不得不重新檢視大馬的技職教育體系。若借鑑中國的「職業教育」系統，並對比馬來西亞本土的「技職教育（TVET）」現狀，究竟哪一種系統更能有效賦能馬來西亞的地方文創？本文將從地方文創的實際需求出發，探討這兩套系統對大馬的可行性與實踐路徑。

一、地方文創對技術人才的核心訴求：三大維度

探討制度可行性前，必須先釐清地方文創究竟需要什麼樣的人才：

1.跨界融合的「文創匠人」：地方文創不只需要會操作機器的「黑手」，更需要懂設計、具審美、能講述在地故事的「匠人」。例如，傳統木雕、藤編工藝需要現代設計的加持，才能轉化為符合當代審美的生活良品。

2.具備營運能力的「在地創客」：地方文創往往以微型企業或工作室形式運作，人才必須同時具備產品研發、社群行銷與在地供應鏈管理的多工能力。

3.穩定且永續的青年留鄉潮：任何文創產業都需要青年人口的回流。如果教育系統無法提供明確的升學與就業尊嚴，青年便無法安心留鄉，地方創生最終只會淪為曇花一現的煙火。

二、 中國「職業教育」系統對大馬文創的啟示與可行性

中國近年大力推動「職教本科」與「產教融合」，並在全國各地設立「非遺（非物質文化遺產）大師工作室」進駐職業院校。這套系統對大馬地方文創極具借鑑意義，但在大馬落地時卻面臨體制上的制約。

1. 優勢：學歷與社會地位的雙重賦能

中國職教系統最成功的改革，在於打通了「中職、高職、職教本科」的升學直通車。若大馬引進此概念，將「技職」提升至學士學位層次，將能有效打破華社傳統「讀書不成才去學手藝」的刻板印象。當地方工藝（如峇迪染織、木雕、傳統飲食研發）被納入正規的大學學歷教育，青年留鄉從事文創，將獲得更高的社會尊嚴與家庭認同。

2.可行性痛點：中央集權體制的「水土不服」

然而，中國職教高度依賴「普職分流」的行政強制力，以及政府財政的鉅額補貼。在馬來西亞，教育部與人力資源部長期多頭馬車，中央政府不可能實施強制的普職分流。此外，中國職教的「產教融合」多與大型國企或巨型產業鏈對接，而大馬的地方文創高達 90% 屬於微型企業，根本無力承接政府主導的大型產學合作項目。因此，全面照搬中國公辦職教模式在大馬可行性極低。

3. 可行的轉型路徑：民辦高教與「赴華留學」的微型對接

大馬可以採取「借力打力」的策略。目前拉曼大學（UTAR）、新紀元大學學院及韓江傳媒大學學院等民辦華文高教，正積極與中國職業院校合作。大馬可利用中國職教的成熟教材與師資，開辦短期證書班或「2+2」雙聯學位，專注於「數位媒體、產品設計、食品科學」等與地方文創息息相關的領域。這既避開了大馬政府官僚體制的限制，又引入了高質量的教學資源。

三、馬來西亞「技職教育（TVET）」系統的本土優勢與文創契機

大馬本土的技職教育體系過去常被批評為「散亂、認證繁瑣」，但從地方文創靈活、在地的特性來看，大馬 TVET 系統反而具有獨特的草根韌性。

1.優勢：獨中技職班的「文化基因」與靈活性

大馬獨特的「華文獨中技職教育」（如巴生興華的美术與設計科、尊孔的餐飲管理科、育才的汽車維修科）是由華社民間自資發展起來的。這類技職班天然具備深厚的華人文化底蘊，且辦學彈性極大。獨中技職班的學生在求學期間，就能直接參與當地的社區活動、老街改造或文創市集設計。這種「在地孵化」的模式，正是地方文創最需要的養分。

2. 本土 TVET 的痛點：學術與技能的「雙軌斷層」

儘管獨中技職班極具潛力，但大馬整體 TVET 體系存在致命缺陷。由人力資源部主導的 SKM（大馬技術證書）系統，過於偏重單一技術的熟練度（如純粹的烹飪、純粹的裁剪），嚴重缺乏人文素養與美學設計的考核。這導致本土技職生出來後，往往只能成為工廠生產線的作業員或餐館的幫廚，缺乏「轉譯地方文化」的文創思維。

3. 可行的深化路徑：重構「獨中-華社-地方」的三位一體生態

要活化本土技職系統以造福地方文創，大馬華社必須自主進行系統升級。董總在推動技術科統考時，應打破傳統學科壁壘，將「美工科」與「餐飲科」或「商業管理」進行跨學科整合，培養「會設計、懂餐飲、能營銷」的綜合型文創人才。同時，各地方華商商會應建立「文創天使基金」，直接與在地獨中技職班對接，讓學生的畢業作品直接轉化為地方文創的商品，形成「在地上學、在地實習、在地創業」的良性循環。

四、 結論：以「大馬為本，中國為器」的融合觀

綜上所述，面對地方文創的人才荒，馬來西亞不需要在中國的「職業教育」與本土的「技職教育」之間做非此即彼的單選題。相反地，最可行的方案是「以大馬本土為本，以中國職教為器」的融合模式。

中國系統的優勢在於「縱向貫通的學歷與尊嚴」，大馬可以透過民辦大專與中方合作，引進高階的文創與設計學位，為地方青年開闢一條「技職通往大學」的藍海大道；而大馬系統的優勢在於「獨中技職的民間靈活性與在地情感聯結」，這是政府公辦學校永遠無法取代的文化資產。

當大馬的技職教育能夠擺脫單純「培訓藍領」的舊思維，轉而注入文化美學與創新思維時，我們的青年將不再需要離鄉背井。他們可以手握技藝，留守在家鄉的老街與漁村裡，用現代的設計語彙重塑地方的集體記憶。這才是技職教育賦能地方文創、推動大馬社區永續發展的終極價值所在。

Comment by 鮮拿哥 on July 3, 2026 at 7:01pm

[愛墾研創]人的養成 × AI的生成 = 新文創的共成

哲學家斯蒂格勒（Bernard Stiegler1952-2020）可能有意见。打他的思想出發，他未必會完全同意我這命題：「人的養成＋AI的生成＝新文創的共成」

他恐怕會善意提醒，同時提出更深層的追問：AI究竟是在促進人的養成，還是在削弱？

斯蒂格勒認為，技術並非單純的工具，而是人類存在與文化發展的重要組成部分。他提出「技術即藥（pharmakon）」的概念，指出技術同時具有治療與毒害的雙重特性。AI可以幫助人們提升創作效率、拓展想像力、促進知識生產，是文化創新的重要動力；然而，如果人們過度依賴AI，將思考、記憶、判斷甚至創造力外包給機器，便可能造成「去技能化/無産階級化（proletarianization）」，使人的創造能力逐漸流失。

因此，斯蒂格勒會認為，「人的養成」不應只是培養使用AI的能力，更重要的是培養批判思考、文化判斷、審美能力與倫理責任，使人能夠主導AI，而不是被AI主導。真正的「共成」，不是人與AI的簡單合作，而是在技術發展的同時，持續促進人的精神成長與文化生成。

換言之，若以斯蒂格勒的觀點重新詮釋這一公式，可以表達為：

人的養成 × AI的生成 = 新文創的共成

這裡的「×」比「＋」更能體現兩者的相互依存關係：若人的養成不足，即使AI再強大，也難以創造真正具有文化價值的新文創；唯有人的創造力、思辨能力與AI的生成能力共同發展，才能實現真正的新文創共成。

總結而言，斯蒂格勒對這一概念的回答應是：AI不是文化創意的主體，而是人的創造力的延伸。新文創的未來，不取決於AI能生成多少內容，而取決於人類能否在AI時代持續完成「人的養成」，使技術成為文化與社會發展的助力，而非削弱人的創造能力。這也呼應了他一貫的主張：技術的價值，不在於技術本身，而在於它是否有助於人的個體化（individuation）與集體知識的生成。

• ‹ Previous
• 1
• 2
• 3
• …
• 8
• Next ›
• Page