前情提要之因為人的腦袋應該留著重要的資源來創造而不是來記得所以我們要仰賴外部的硬碟也就是第二大腦的幫忙來減低負荷之所以我們要怎麼辦呢？

雖然生成式AI大幅擴展了電腦能做到的事情，人腦始終比電腦更擅長創造新點子與新想法。

常常說工作不難，做人才難。相信大家都比較喜歡跟「有趣」的同事一起共事吧！

今年誤打誤撞開始了錄podcast的每週慣例。朋友都說我們週更很厲害，但感覺對於非常喜歡講話的我們來講，分享慾的壓抑好像更難受啊。

Henry某次去活動演講之前，問了活動主辦方他應該準備HDMI還是VGA，但對方完全沒有頭緒。然後他就生氣了（喂！）。

當AI的能力越來越強，它的「創意」甚至可以凌駕很多人類的作品，從寫詩、寫詞、畫畫到做影片（雖然現在還沒有很厲害，但根據多模態的AI越漸成熟應該這樣的未來也不遠），我們大概很難只靠肉眼評斷出成果是AI做的還是人造的。這樣的情況下，什麼情況有義務表明某個作品是經過AI創造，或者有某部分依賴AI呢？我們可以在不知道作品的出處的情況下，客觀地評斷一個作品的「好壞」嗎？

相信幾週前，那家密鑼緊鼓想要打造造福全人類的通用化人工智能的領頭羊––OpenAI––的那個牧羊人突然被丟包再回鍋，大家也看了一場沸沸揚揚的宮鬥劇。

古今以來，從用鬆土機耕田，到用excel做計算，科技一直幫忙人類工作，讓人類做到更多工作，也其實我們的工作變更多！學習使用和維護生產力工具需要我們的腦力和時間，從個人和企業層面也有可能造成「負債」的情況。

推薦演算法是神？是惡魔？隨時在偷聽我們講話，更讓我們不知不覺變成演算法的一部分。之前提到，演算法一定要有一個目的，要定義清楚才可以讓電腦自由去闖蕩。那社交媒體的目的是什麼呢？我們來聊點日常話題，聽聽演算法之於我們的生活有什麼關係吧！

除了大家廣為熟悉的、被譽為「神」的推薦演算法，其實演算法才不只是演這齣呢！只要你告訴電腦一系列的步驟，去達成某個目的，就是演算法。