「如果你擔心自己的技能會過時，
這本書可能是你的救星！」
──亞當．格蘭特（Adam Grant），《隱性潛能》作者
AI如何讓你變得更強？
從新手到高手，掌握無可取代技能的成長心法
《隱性潛能》作者 亞當．格蘭特（Adam Grant）
LinkedIn共同創辦人 里德．霍夫曼（Reid Hoffman），
史丹佛大學電腦科學教授 李飛飛
重磅推薦！
在AI工具如雨後春筍的當下，
不懂程式的人可以輕鬆寫出小工具，
不擅設計的人可以輕鬆剪出有質感的影片，
你是否發現：
AI讓我們更容易學會想學的事物，卻對技能的發展不利！
過去十年，我從餐廳廚房到外科病房，
走訪無數場域，參考大量案例與研究，
發現一套人類學習珍貴技能的三大密碼──
挑戰（Challenge）、複雜性（Complexity）、連結（Connection）。
然而，自動化、人工智慧等新科技的應用，雖然提高了效率，
但同時也破壞了技能發展的關鍵密碼：
1.科技取代部分流程，使得員工技能變得單調重複；
2.專家與新人之間的合作鏈斷裂，專家可以更獨立地完成工作，不再需要新手的協助；
3.加劇技能不平等，擁有高技能的人可以獲得更高的聲望和薪水，而低薪、基層的勞工卻面臨技能退化的困境。
一個人的技能培養，要從平庸到達卓越，
勢必在當前的科技趨勢下，更積極地發展這三項技能密碼。
科技本身並不是問題，問題在於我們如何運用科技。
如果我們只追求生產力，而忽略技能發展，
就會讓科技變成技能的敵人。
相反地，如果我們能善用科技，同時守護挑戰、複雜性和連結，
就可以讓科技成為技能發展的盟友，創造更卓越的自我！
讓你成為未來世代的菁英、邁向卓越最重要的一本書！
這本書可能是你的救星！」
──亞當．格蘭特（Adam Grant），《隱性潛能》作者
AI如何讓你變得更強？
從新手到高手，掌握無可取代技能的成長心法
《隱性潛能》作者 亞當．格蘭特（Adam Grant）
LinkedIn共同創辦人 里德．霍夫曼（Reid Hoffman），
史丹佛大學電腦科學教授 李飛飛
重磅推薦！
在AI工具如雨後春筍的當下，
不懂程式的人可以輕鬆寫出小工具，
不擅設計的人可以輕鬆剪出有質感的影片，
你是否發現：
AI讓我們更容易學會想學的事物，卻對技能的發展不利！
過去十年，我從餐廳廚房到外科病房，
走訪無數場域，參考大量案例與研究，
發現一套人類學習珍貴技能的三大密碼──
挑戰（Challenge）、複雜性（Complexity）、連結（Connection）。
然而，自動化、人工智慧等新科技的應用，雖然提高了效率，
但同時也破壞了技能發展的關鍵密碼：
1.科技取代部分流程，使得員工技能變得單調重複；
2.專家與新人之間的合作鏈斷裂，專家可以更獨立地完成工作，不再需要新手的協助；
3.加劇技能不平等，擁有高技能的人可以獲得更高的聲望和薪水，而低薪、基層的勞工卻面臨技能退化的困境。
一個人的技能培養，要從平庸到達卓越，
勢必在當前的科技趨勢下，更積極地發展這三項技能密碼。
科技本身並不是問題，問題在於我們如何運用科技。
如果我們只追求生產力，而忽略技能發展，
就會讓科技變成技能的敵人。
相反地，如果我們能善用科技，同時守護挑戰、複雜性和連結，
就可以讓科技成為技能發展的盟友，創造更卓越的自我！
讓你成為未來世代的菁英、邁向卓越最重要的一本書！
國際盛讚
第一章 三個技能密碼
發展關鍵技能的三個核心要素是：挑戰、複雜性和連結。技能的落差造成了數兆美元的損失，人工智慧工具威脅了技能存在的要素，唯有重新找回和保護這些要素，才能在未來的世界創造卓越。
第二章 密碼一：刻意挑戰
把自己放入「有益的困境」，再透過「鷹架理論」逐步增加挑戰，由專家搭起符合每個新人目標的鷹架，提升技能水準。本章提供十個適度挑戰的特徵，幫助你在工作與學習中尋求安全且適中的挑戰。
第三章 密碼二：恰到好處的複雜性
新手透過接觸日益複雜的工作環境來學習和發展技能，並透過隱性學習強化技能，這些是一般的概念性和陳述性知識無法達到的。透過十個重要特徵，辨識適度的複雜性，在日常中提升技能。
第四章 密碼三：健全的人際連結
挑戰和複雜性講究「學習技能的方法」，連結則強調「學習技能的動機」。專家和新手之間的關係能夠促進技能發展，激發成長的動力，透過同步、回饋與共同投入，在專家的協助下開啟更多學習的新機會！
第五章 技能密碼面臨威脅
人工智慧對三種技能密碼，都會造成程度不等的潛在威脅。雖然技術進步可以提高生產力，但也可能導致工作去技能化，降低工作中挑戰、複雜性和連結的機會，如果只追求生產力與績效，就有可能讓技能的傳承與精煉陷於險境。
第六章 效法影子學習者
當常規的技能發展途徑受到阻礙時，人們會採取非傳統、甚至有風險的方式來學習和發展技能，也就是所謂的「影子學習」。除了新手之外，專家也會透過反向師徒制來提升對於新科技的技能，但要小心這種方法帶來的反效果。
第七章 重新打造技能密碼
應對AI對技能威脅的策略，稱為3D──探索、發展和應用。在你最熟悉的職場環境裡，研究與重建適合技能密碼發展的元素，例如調整衡量績效的標準、重新進行角色分工，讓你的組織成為讓技能登峰造極的練武場。
第八章 結合人工智慧與技能發展的未來
人工智慧目前確實對技能造成威脅，但也提供了讓技能密碼重建的契機，只要把技能的傳承與發展當成唯一路徑，設計人工智慧與人類緊密結合的混搭模式，就能創造出更高效與個性化的全新學習型態。asnd 國際盛讚
第一章 三個技能密碼
發展關鍵技能的三個核心要素是：挑戰、複雜性和連結。技能的落差造成了數兆美元的損失，人工智慧工具威脅了技能存在的要素，唯有重新找回和保護這些要素，才能在未來的世界創造卓越。
第二章 密碼一：刻意挑戰
把自己放入「有益的困境」，再透過「鷹架理論」逐步增加挑戰，由專家搭起符合每個新人目標的鷹架，提升技能水準。本章提供十個適度挑戰的特徵，幫助你在工作與學習中尋求安全且適中的挑戰。
第三章 密碼二：恰到好處的複雜性
新手透過接觸日益複雜的工作環境來學習和發展技能，並透過隱性學習強化技能，這些是一般的概念性和陳述性知識無法達到的。透過十個重要特徵，辨識適度的複雜性，在日常中提升技能。
第四章 密碼三：健全的人際連結
挑戰和複雜性講究「學習技能的方法」，連結則強調「學習技能的動機」。專家和新手之間的關係能夠促進技能發展，激發成長的動力，透過同步、回饋與共同投入，在專家的協助下開啟更多學習的新機會！
第五章 技能密碼面臨威脅
人工智慧對三種技能密碼，都會造成程度不等的潛在威脅。雖然技術進步可以提高生產力，但也可能導致工作去技能化，降低工作中挑戰、複雜性和連結的機會，如果只追求生產力與績效，就有可能讓技能的傳承與精煉陷於險境。
第六章 效法影子學習者
當常規的技能發展途徑受到阻礙時，人們會採取非傳統、甚至有風險的方式來學習和發展技能，也就是所謂的「影子學習」。除了新手之外，專家也會透過反向師徒制來提升對於新科技的技能，但要小心這種方法帶來的反效果。
第七章 重新打造技能密碼
應對AI對技能威脅的策略，稱為3D──探索、發展和應用。在你最熟悉的職場環境裡，研究與重建適合技能密碼發展的元素，例如調整衡量績效的標準、重新進行角色分工，讓你的組織成為讓技能登峰造極的練武場。
第八章 結合人工智慧與技能發展的未來
人工智慧目前確實對技能造成威脅，但也提供了讓技能密碼重建的契機，只要把技能的傳承與發展當成唯一路徑，設計人工智慧與人類緊密結合的混搭模式，就能創造出更高效與個性化的全新學習型態。askw 國際盛讚
第一章 三個技能密碼
發展關鍵技能的三個核心要素是：挑戰、複雜性和連結。技能的落差造成了數兆美元的損失，人工智慧工具威脅了技能存在的要素，唯有重新找回和保護這些要素，才能在未來的世界創造卓越。
第二章 密碼一：刻意挑戰
把自己放入「有益的困境」，再透過「鷹架理論」逐步增加挑戰，由專家搭起符合每個新人目標的鷹架，提升技能水準。本章提供十個適度挑戰的特徵，幫助你在工作與學習中尋求安全且適中的挑戰。
第三章 密碼二：恰到好處的複雜性
新手透過接觸日益複雜的工作環境來學習和發展技能，並透過隱性學習強化技能，這些是一般的概念性和陳述性知識無法達到的。透過十個重要特徵，辨識適度的複雜性，在日常中提升技能。
第四章 密碼三：健全的人際連結
挑戰和複雜性講究「學習技能的方法」，連結則強調「學習技能的動機」。專家和新手之間的關係能夠促進技能發展，激發成長的動力，透過同步、回饋與共同投入，在專家的協助下開啟更多學習的新機會！
第五章 技能密碼面臨威脅
人工智慧對三種技能密碼，都會造成程度不等的潛在威脅。雖然技術進步可以提高生產力，但也可能導致工作去技能化，降低工作中挑戰、複雜性和連結的機會，如果只追求生產力與績效，就有可能讓技能的傳承與精煉陷於險境。
第六章 效法影子學習者
當常規的技能發展途徑受到阻礙時，人們會採取非傳統、甚至有風險的方式來學習和發展技能，也就是所謂的「影子學習」。除了新手之外，專家也會透過反向師徒制來提升對於新科技的技能，但要小心這種方法帶來的反效果。
第七章 重新打造技能密碼
應對AI對技能威脅的策略，稱為3D──探索、發展和應用。在你最熟悉的職場環境裡，研究與重建適合技能密碼發展的元素，例如調整衡量績效的標準、重新進行角色分工，讓你的組織成為讓技能登峰造極的練武場。
第八章 結合人工智慧與技能發展的未來
人工智慧目前確實對技能造成威脅，但也提供了讓技能密碼重建的契機，只要把技能的傳承與發展當成唯一路徑，設計人工智慧與人類緊密結合的混搭模式，就能創造出更高效與個性化的全新學習型態。
第一章 三個技能密碼
發展關鍵技能的三個核心要素是：挑戰、複雜性和連結。技能的落差造成了數兆美元的損失，人工智慧工具威脅了技能存在的要素，唯有重新找回和保護這些要素，才能在未來的世界創造卓越。
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第三章 密碼二：恰到好處的複雜性
新手透過接觸日益複雜的工作環境來學習和發展技能，並透過隱性學習強化技能，這些是一般的概念性和陳述性知識無法達到的。透過十個重要特徵，辨識適度的複雜性，在日常中提升技能。
第四章 密碼三：健全的人際連結
挑戰和複雜性講究「學習技能的方法」，連結則強調「學習技能的動機」。專家和新手之間的關係能夠促進技能發展，激發成長的動力，透過同步、回饋與共同投入，在專家的協助下開啟更多學習的新機會！
第五章 技能密碼面臨威脅
人工智慧對三種技能密碼，都會造成程度不等的潛在威脅。雖然技術進步可以提高生產力，但也可能導致工作去技能化，降低工作中挑戰、複雜性和連結的機會，如果只追求生產力與績效，就有可能讓技能的傳承與精煉陷於險境。
第六章 效法影子學習者
當常規的技能發展途徑受到阻礙時，人們會採取非傳統、甚至有風險的方式來學習和發展技能，也就是所謂的「影子學習」。除了新手之外，專家也會透過反向師徒制來提升對於新科技的技能，但要小心這種方法帶來的反效果。
第七章 重新打造技能密碼
應對AI對技能威脅的策略，稱為3D──探索、發展和應用。在你最熟悉的職場環境裡，研究與重建適合技能密碼發展的元素，例如調整衡量績效的標準、重新進行角色分工，讓你的組織成為讓技能登峰造極的練武場。
第八章 結合人工智慧與技能發展的未來
人工智慧目前確實對技能造成威脅，但也提供了讓技能密碼重建的契機，只要把技能的傳承與發展當成唯一路徑，設計人工智慧與人類緊密結合的混搭模式，就能創造出更高效與個性化的全新學習型態。asnd 國際盛讚
第一章 三個技能密碼
發展關鍵技能的三個核心要素是：挑戰、複雜性和連結。技能的落差造成了數兆美元的損失，人工智慧工具威脅了技能存在的要素，唯有重新找回和保護這些要素，才能在未來的世界創造卓越。
第二章 密碼一：刻意挑戰
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第三章 密碼二：恰到好處的複雜性
新手透過接觸日益複雜的工作環境來學習和發展技能，並透過隱性學習強化技能，這些是一般的概念性和陳述性知識無法達到的。透過十個重要特徵，辨識適度的複雜性，在日常中提升技能。
第四章 密碼三：健全的人際連結
挑戰和複雜性講究「學習技能的方法」，連結則強調「學習技能的動機」。專家和新手之間的關係能夠促進技能發展，激發成長的動力，透過同步、回饋與共同投入，在專家的協助下開啟更多學習的新機會！
第五章 技能密碼面臨威脅
人工智慧對三種技能密碼，都會造成程度不等的潛在威脅。雖然技術進步可以提高生產力，但也可能導致工作去技能化，降低工作中挑戰、複雜性和連結的機會，如果只追求生產力與績效，就有可能讓技能的傳承與精煉陷於險境。
第六章 效法影子學習者
當常規的技能發展途徑受到阻礙時，人們會採取非傳統、甚至有風險的方式來學習和發展技能，也就是所謂的「影子學習」。除了新手之外，專家也會透過反向師徒制來提升對於新科技的技能，但要小心這種方法帶來的反效果。
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人工智慧對三種技能密碼，都會造成程度不等的潛在威脅。雖然技術進步可以提高生產力，但也可能導致工作去技能化，降低工作中挑戰、複雜性和連結的機會，如果只追求生產力與績效，就有可能讓技能的傳承與精煉陷於險境。
第六章 效法影子學習者
當常規的技能發展途徑受到阻礙時，人們會採取非傳統、甚至有風險的方式來學習和發展技能，也就是所謂的「影子學習」。除了新手之外，專家也會透過反向師徒制來提升對於新科技的技能，但要小心這種方法帶來的反效果。
第七章 重新打造技能密碼
應對AI對技能威脅的策略，稱為3D──探索、發展和應用。在你最熟悉的職場環境裡，研究與重建適合技能密碼發展的元素，例如調整衡量績效的標準、重新進行角色分工，讓你的組織成為讓技能登峰造極的練武場。
第八章 結合人工智慧與技能發展的未來
人工智慧目前確實對技能造成威脅，但也提供了讓技能密碼重建的契機，只要把技能的傳承與發展當成唯一路徑，設計人工智慧與人類緊密結合的混搭模式，就能創造出更高效與個性化的全新學習型態。
姓名:麥特．比恩
麻省理工學院史隆管理學院（MIT Sloan）博士、管理研究碩士（Master’s in Management Research），目前在加州大學聖塔芭芭拉分校（UC Santa Barbara）擔任科技管理系助理教授，同時也是史丹佛大學數位經濟實驗室（Stanford’s Digital Economy Lab）與MIT數位經濟倡議（MIT’s Initiative on the Digital Economy）的數位研究員。
曾於攻讀博士期間，暫停兩年學業，共同創立並資助 Humatics，這是一家提供全方位物聯網（IoT）解決方案的新創公司。2012 年，他被評選為人機互動（HRI）領域的先鋒人物，並於 2021 年入選 Thinkers50 Radar 名單。
他進行與機器人及人工智慧（AI）相關的研究並屢獲殊榮，發表於《行政科學季刊》（Administrative Science Quarterly）及《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）等頂尖管理學術期刊，此外也曾在 TED發表演講「如何學習與智慧型機器共事？」（How do we learn to work with intelligent machines?），獲得將近200萬次觀看。
TED演講連結：https://reurl.cc/6joLYy
麻省理工學院史隆管理學院（MIT Sloan）博士、管理研究碩士（Master’s in Management Research），目前在加州大學聖塔芭芭拉分校（UC Santa Barbara）擔任科技管理系助理教授，同時也是史丹佛大學數位經濟實驗室（Stanford’s Digital Economy Lab）與MIT數位經濟倡議（MIT’s Initiative on the Digital Economy）的數位研究員。
曾於攻讀博士期間，暫停兩年學業，共同創立並資助 Humatics，這是一家提供全方位物聯網（IoT）解決方案的新創公司。2012 年，他被評選為人機互動（HRI）領域的先鋒人物，並於 2021 年入選 Thinkers50 Radar 名單。
他進行與機器人及人工智慧（AI）相關的研究並屢獲殊榮，發表於《行政科學季刊》（Administrative Science Quarterly）及《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）等頂尖管理學術期刊，此外也曾在 TED發表演講「如何學習與智慧型機器共事？」（How do we learn to work with intelligent machines?），獲得將近200萬次觀看。
TED演講連結：https://reurl.cc/6joLYy
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