系統性問題
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當問題發生時，人們往往急著找答案，而不是理解原因。於是錯誤被快速歸咎到個人身上，否定能力、態度與人格，彷彿只要有人負責，問題就解決了。然而多數狀況並非個人失誤，而是制度、流程與結構長期累積的結果。責怪一個人，比理解整個系統容易得多；給出答案，也比面對不確定來得安全。
AI 不會讓企業更聰明，它只會放大企業原本的問題。
在導入 AI 之前，許多企業早已存在部門文不對題、責任不清的狀況，只是過去靠人自行補完，勉強運作。
AI 不會補完，也不會替任何人承擔判斷與責任，它只會忠實執行被給予的指令，並高速放大其中的錯誤假設。
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如果你告訴二十年前，三十年前的我，香港會發生這種事，我根本就不會相信。就算是我這麼慣性悲觀的人，很久以前我對於香港的工程與建築都是有一定信心的，我在中學讀工科的時代，我的老師就非常的強調一件事，我們香港在工程與工業上全部都是依英制的，所以我們的安全系數比別人還要高 20％(他的說法)，這是我們的建築
人類的行為受限慣習，與你的學習歷程、生活經驗都有關係，而多數的生活技能，都是單線思考就能學到，因果關係很單純。絕大多數人對於這個社會的思維就是如此，他能想到的範圍沒有那麼大，對於影響範圍較大的，也多是用自己身邊的經驗去擴充。
現代社會發展的非常複雜，你以為自己的計畫有整體考量，很有可能根本就沒有，因為考慮的因素實在太少，才讓你覺得算無遺漏。
上週講到系統性，後來逛到不少延伸的討論，又看到一種很難解釋，但似乎又言之成理，最後變成公說公有理的論調。
這個論調就是，台北市對全台灣的稅收貢獻最大，所以得到較多發展是合理的。另一邊的就罵，你工廠污染在高雄，公司繳稅在台北，哪來的貢獻。反正就是都有道理，但又好像有點沒道理。
