關於 易數一鍵還原失敗 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

【線上課程：1HR】『心理諮商的內功：心理學與諮商理論裡，人是什麼的概念』
7/17（六）10：00-11：00（第一堂課）--目前場次已額滿
P1-10為投影片文字
此為心理師個人觀點，不能代表其他心理師。
。
P1
心理諮商的簡約概念=「以一種方式協助人們回到正軌」，類似一般說的「輔導」。
那麼接連三個問題：
（1）用什麼方式協助？
（2）什麼是正軌？
以及更根本的，（3）你怎麼知道人們「需要輔導」？人家說時間會撫平一切呢
要回答這些問題，才能在茫茫大海（社會衍生的各種人際問題）裡，讓助人者自己有個定錨，不會亂了陣腳
學功夫，需要從內功開始，不是從套招
。
P2
心理諮商是心理學的一個分支
心理學則是由哲學裡衍生
回答「人是什麼？」、「如何發展？」及「追求/完成什麼才能成熟自主？」
沒有價值信念，諮商很容易只是「頭痛醫頭、腳痛醫腳」、「讓當事人適應社會模型」，維持表面和諧而已。也影響我們怎麼看待「精神疾病（非常態）」的人
這些價值信念會自成一個系統觀去解釋「人的行為」
。
P3
心理學把簡單的事物還原成「複雜系統」
你所看見的「人們的行為」，其實只是他身心靈與環境互動的「最終產物」
影響人們決定與行為的「全方位系統」有哪些？（圖1）
這些分別的項目成為心理系四年裡的不同學科（圖2）
心理學，是人類行為科學，這些研究、實驗的結果，有助於改善人類社會
EX：『霍桑效應』—從工廠實驗中可知，想讓員工工作效率提升，不是需要「監視」，而是「關注」。給予工人們自主權與公平制度，彼此合作，長期而言就能提升效率。
。
P4
心理學是一門科學，有實證研究，提供數據與量的變化
那麼心理諮商呢？改變一個人，有科學方法嗎？
這是屬於「質」的改變，很難做研究，但是可以傳遞成功故事或失敗故事，由人們自行思考，從中得到他想要的。
試問「讀小說可以獲取人生經驗嗎？」，你說呢
。
P5
心理諮商有四大學派，但也有諸多小學派，百家爭鳴。
主要的四大學派意旨都要協助人們改變，跳脫現在的困境，但是人性假設的前提卻有關鍵性的不同。
我這裡以「時間關鍵點」作為區分，方便大家理解。
（1）精神分析：過去經驗的重要，矯正情感經驗
（2）認知行為：現在當下的重要，習慣可以調整
（3）人本主義：未來發展的重要，促進自我成長
（4）後現代：時間是一條延續的長河。家族系統、焦點解決、敘事治療
。
P6認識各學派的重點
宇宙觀、人性論、發展觀、診斷（阻礙是什麼）與處方。
以阿德勒為例，為什麼說是「被討厭的勇氣」（其實阿德勒沒有說這句）
理論內功帶出了諮商目標、心理師角色、諮商策略與技巧
。
P7諮商的應用
兒童、特教
（1）藝術治療—非語言的
（2）具體指導—行為治療
（3）文化差異—鬼壓床？精氣神？
。
P8
整合：心理師自己的核心論與組合技
這麼多家理論當然背不起來，也不可能仿如字典對照般使用。心理學知識的整合，在我看來，是激發心理師去思考與選擇個人立場，組織出自己的核心論及組合技。
有核心論，才能「個案概念化」（圖3）
組合技，是自己創造的針對那個案主的有效的方法
。
P9 心理師的養成之路
教科書沒說，現實很少「典型個案」。讀書考證照，就跟參加駕訓班考駕照一樣，實際馬路跑一跑，你不撞人，別人也會撞你。實際接案才是考驗的開始。
以己身為工具，實踐與反思，心理師自己走到哪，才能帶個案走到哪
有些案主甚至能得到啟發，青出於藍勝於藍，要為案主感到高興
。
P10 我的諮商信念 評估的格局（如下圖）
「沒有人願意這樣」：理解一個人的系統與局
「別自我/倫理受限」：對他有效的方法就是好方法，界線一定要有，但別受限
「教游泳當然要涉水」：深化的諮商關係，必定生命影響生命，助人者也能受教，不入虎穴焉得虎子。越遠的關係越沒有威力。
你想站在什麼位置助人？又希望案主怎麼一起合作呢？
。
＃報名單2021/7/9（五）開放連結
＃費用100元，因為人家第一次用線上開課

Google、軟銀都陣亡過！盤點 AI 專案失敗的 4 大原因

Posted on2021/02/04
若水AI Blog

【我們為什麼挑選這篇文章】為了適應未知多變的世界，許多企業搶做「數位轉型」，從公司營運的各層面如客戶體驗、商業模式、企業文化到作業流程等，透過科技的導入來提升效率與效能；而對製造業企業而言，原料採購、物流管理、庫存調配、生產、行銷等環節則是企業主進行數位轉型會優先考量的面向。

在這之中，AI 的運用扮演很關鍵的角色，如何將 AI 應用到上述各層面並實際執行，是許多企業面臨的挑戰，有哪些要點是執行 AI 專案時需特別留意的？（責任編輯：賴佩萱）

作者：若水 AI 資料資料處理部負責人 簡季婕

2020 年，突如其來的新冠肺炎疫情（Covid-19）改變了許多產業的命運，同時加速推促 AI 落地的速度，AI 人工智慧的應用將成為企業的新日常。

若水 AI 資料服務團隊本著為臺灣 AI 應用落地盡份心力的初衷，順著這波改變，推出全新系列內容：與機器學習（ML : Machine Learning）、AIOps 智慧運維（Artificial Intelligence for IT Operations）有關的實用文，分享各界專家在每一天如何持續營運、優化 AI 架構以及資料處理的基本功。

【若水導讀】AI 專案順利通關的三個絕招：

1. AI 資料來源要多元，避免學習偏誤
2. 標註前，請先建立客觀的 AI 資料標註（Data Annotation）原則
3. 讓 AI 人工智慧成為組織的共同語言，會更容易成功
企業都想做 AI，但實際上沒那麼簡單

根據《臺灣人工智慧學校 AI Academy Taiwan》2019 年針對臺灣各大產業 1,095 位業界校友的調查統計，成功導入 AI 人工智慧的臺灣企業僅占 20%。放眼國際，許多全球知名企業的 AI 專案也慘遭滑鐵盧：

Google 在泰國落地測試智慧醫療失敗，拖慢醫療流程；美國杜克大學發佈的 PULSE 演算法誤將歐巴馬的頭像還原為白人，引發種族歧視爭議。

在日本，軟銀（Softbank）社長孫正義原本打算以 AI 機器人取代銷售人員，沒想到 AI 機器人無法應付實際場域的複雜性，計畫負責人只好承認失敗：「我們把機器學習（Machine Learning）想得太簡單了」。

AI 專案難實際執行，問題出在哪？

若水經手過臺灣、日本超過 200 個的 AI 資料處理專案，從橫跨各大產業領域的專案經驗，整理出企業 AI 之所以無法順利落地的四大原因。

1. AI 模型訓練過程中沒有加入實際場域的資料

無論是剛導入 AI 而產生資料處理需求的新手企業，還是已有 AI 專案經驗、為了 retrain 模型再度找上若水的老手企業，都曾經在同一個地方卡關：AI 資料標註品質有做到位元，但 AI 模型卻無法應用落地 。

為什麼？

原因在於，客戶並未以「實際場景」的資料來進行 AI 模型訓練。
現在市面上有許多開放資料集（Open Dataset）或是免費的商用網路圖片，企業通常會優先使用這些免費資源進行 AI 資料標註（Data Annotation）讓機器學習，但是放到實際場域測試後，經常發現 AI 模型成效不佳，無法適用於實際場景，最終還是需要回過頭再進行第二次模型訓練（Model Training）。

因此 在 AI 專案開始前，建議企業首先需要在內部建立資料資料流（Data Pipeline），而在收集資料時，不只使用開放資料集（Open Dataset），也須確保有使用符合實際應用場景的資料來訓練 AI 模型，全盤考量資料類型、角度等多元性，避免機器學習偏誤 。

2. AI 資料標註原則定義不夠客觀

與企業工程師對接 AI 資料處理需求時，當我們詢問這批人臉辨識（Face Recognition）的 AI 資料標註的原則是什麼，常常會接到諸如此類的回答：「頭太小的話，就不要標註數據」。

一般人的邏輯覺得很合理的事情，對於機器學習（Machine Learning）來說卻是一大挑戰。 機器學習需要知道的是趨近「絕對客觀」的原則 ，例如，所謂的頭太大、太小，換算成具體數值會是幾乘幾大小的 pixel？如果圖片背景融色或模糊，也需要標註起來嗎？

一旦 AI 資料標註原則不夠客觀，AI 模型很容易隨著人的「主觀認定」來學習，當專案換了一位工程師，機器學習出來的效果可能也會跟著變 。在我們的經驗，原則的訂定最好透過「對話」，藉由反覆詰問，才能加快釐清目標。有了歸納、定義出客觀的 AI 資料標註原則。就會加快模型學習（Model Learning）成效。

為了清楚定義圖片融色或模糊的問題，我們採用國際照明委員會（International Commission on Illumination）訂定的 Delta E 標準，和影像（圖像）品質評估標準 BRISQUE，和客戶確認彼此認知是否一致。

根據國際標準，人的肉眼能分辨得出來的色差，至少會在 Delta E 值 2 以上。所以，當一張影像測出來 Delta E 值小於 2，就表示這張圖的融色程度太高，無法標註。

假如客戶希望「太模糊的圖片不要標註」，團隊也會根據 BRISQUE（影像品質評估標準）的標準，輸出不同模糊指數的圖片，請客戶確認所謂的模糊，具體來說是 70% 還是 80%。

3. AI 模型訓練（Model Training）沒有循序漸進

以肢體行為辨識（Posture Estimation）為例，Coco Dataset 從一開始只辨識人體 7 大主要關鍵點（Key Point），後來逐步發展成 25 點，甚至快 40 點，有些客戶會希望若水 AI 團隊可以一次就標註 40 個關鍵點，直接拿去機器學習（Machine Learning）。

說起來，機器學習和教小孩很像，一下子給太多的特徵點（Feature Points）反而會「揠苗助長」，導致 AI 模型學到最後分不清楚自己到底在學習什麼。我們也遇過有些客戶，一開始想用難度較高的 Segmentation 方式讓模型學習人的行為，但是人的行為百百種、語意切割（Segmentation）的變異度也高，就比較難學得好。

當這些客戶再回頭來找若水，通常會比較循序漸進，從小地方開始逐步改進 AI 模型。

4. 缺乏管理層的理解與支持

AI 熱潮讓許多企業趨之若鶩，然而 AI 要能夠順利落地，除了上述三項實務建議，企業管理層對於 AI 的認知和支持更是一大關鍵。
許多臺灣企業的 AI 數位轉型主導者，可能是傳統公司裡面有豐富資歷的 CTO 技術長或管理階層，對於 AI 人工智慧這個全新領域的概念，比較缺乏深度的理解，也沒有類似 AI 模型訓練和測試的相關經驗，從上述 4 個原因去追尋難以落地的根源，或許能有所助益。

資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/02/04/ai-project-difficulties/?fbclid=IwAR04ZC1-1MquyCObEI5HIfTKtV-OkcfxL_R8vRin4YgQMl8cnhS_6aM59vU

【美中情報戰——7.5億個資被盜之後】

📝過節前來推薦一下這三天《外交政策》雜誌上的長篇報導。作者還原了過去十年美國與中國情報界的數據新戰場。（大推三篇英文原文，以下是中文報導摘要，以及昨天與作者的訪談）

—

2012年，美國人事管理辦公室（OPM），2150萬名員工信息被盜。

2014年，美國第二大醫療保險公司安塞姆(Anthem)，近8000萬用戶資料被盜。

2014年至2018年間，美國萬豪國際集團（Marriott），超過5億國際用戶信息被盜。

2016年，美國海軍，超過13萬人敏感信息被竊。

2017年，美國消費者信息公司(Equifax)，1.47億筆用戶資料被盜。

美國調查發現，這幾場數據盜竊的背後都是中國黑客。而這些數據被盜竊後的用途，正逐漸浮上檯面。

▪️🥷中國黑客竊取近7.5億筆個資 美國特工被鎖定

美國《外交政策》雜誌21日開始發布連續三篇獨家調查報導，採訪了三十多名現任和前任美國情報和國家安全官員，還原近十年美中兩國在數據情報上競逐的內幕。

關鍵事件發生在2012年，美國情報官員首次意識到管理聯邦政府員工和承包商信息的人事管理辦公室（OPM）遭到黑客入侵。在兩次的黑客入侵活動中，美國政府被竊取了超過2150萬名員工的姓名、社保號碼、健康、犯罪、財務和其他的一些背景調查記錄，有些還包含指紋信息。

一位受訪的前美國國家安全局官員說，OPM入侵事件「打開了全球潘多拉魔盒」。

2013年左右，美國情報單位開始意識到一系列不尋常的情況。當美國情報人員在非洲及歐洲等特別是與中國一帶一路項目關係緊密的國家行動，他們總是很快被中國的情報系統盯上。在某些案例中，中國對CIA人員的「監控」還是大剌剌的進行。

美國很快把這些情報行動連結到中國一系列的黑客網路行動。從2012年以來，中國黑客至少從美國政府或公司，竊取了超過7.5億筆個人信息。《外交政策》報導稱，中國情報人員利用這些盜竊來的龐大信息，識別美國的情報官員。

「誰能控制數據、誰能保護數據、誰可以竊取數據，並將其利用在經濟和安全目標，正在定義華盛頓與北京間的全球衝突。」報導寫道。

▪️🇺🇸🇨🇳美中數據爭奪戰

報導揭露，中國約在2010年左右，開始對國安部進行資源重整，更加關註數據情報。具體的行動包含創建了一個用來追蹤間諜活動航班及旅客的數據庫、把中國的情報機構移到更靠近數據中心的位置、以及對曼谷國際機場旅客數據的黑客攻擊等。

這些佈局為日後中國大規模的數據竊盜及黑客行動鋪路。另一方面，也是源於中國在2010年左右，發現美國情報系統滲透中共黨政商，做出的反制。

「他們(中共)的目標是要滲透到美國經濟、政治、社會的各種機構中，並開始慢慢地從個人層面對美國利益造成影響。掌控數據，對中共來說是重要的一環。」曾在2017年參與起草《國家安全戰略報告》的美國白宮國家安全委員會前高級主任羅伯特·史帕丁準將（Robert Spalding III ）告訴本台，美國政府早在2012年就意識到這個問題，卻遲遲未行動，更是問題所在。

▪️⚡️歐巴馬時代做了什麼?

《外交政策》調查報導的第二篇，著重在歐巴馬時期。報導稱，當時美國在中國的情報系統遭受破壞，而中國在信息上的嚴重縮緊，也導致獲取情報的困難。習近平的「反腐」行動也影響了美國情報體系在中國的運作。另一方面，中國官員也對於私下與美國人談話跟交流感到更懼怕，擔憂談話洩漏會導致遭到清算。

歐巴馬政府曾試圖與中國達成關於盜竊信息的協議，但失敗了。

報導稱，在歐巴馬執政的末期，即使當時面臨著俄羅斯干涉美國大選的威脅，但美國情報界已達成一個共識：中國才是更嚴重的問題，且潛在威脅已超越俄羅斯。

「他(中共)最終是希望做人類靈魂的工程師，這是一種赤裸裸的全球野心。」在美國的人道中國主席周鋒鎖說，自己多年來一直在倡議美國關注中國透過數字監控擴張極權主義的野心，但美國到近幾年才漸有警覺，「輕敵和一廂情願。輕敵是不瞭解中共在這方面的實力野心；一鄉情願是很多人還抱有綏靖主義的態度，沒有把中共當成像以前(美國看)蘇聯那樣全球性的敵人。」

▪️🐻川普時代—當中國情報界「熊抱」科技企業

下面節錄與這篇調查報導作者，美國智庫阿斯彭研究所(Aspen Institute)的國家安全項目資深撰稿人扎克.多爾夫曼(Zach Dorfman)的訪談:

🗣記者: 多爾夫曼先生您好，今天剛刊出的是你這一系列調查報導的最後一篇，時間放在川普時代，你的主要發現是什麼?

多爾夫曼:第三篇報導的主要發現是，中國情報部門與中國企業的熊抱(bear hug)關係越來越緊密。這有些是公開資訊，比如2017年通過的《國家情報法》，中國公司必須配合中國情報部門，如國安、公安部的要求。

透過調查我還瞭解到的是，中國情報部門基本上把數據處理需求「外包」給主要的中國科技公司。比如中國情報單位想要鎖定某個人，而沒有足夠的能力或資源，就交給大公司去處理大數據的交叉分析，讓有能力的中國公司為情報單位服務。

美國官員告訴我，到了川普時代，他們掌握到更多這類的活動證據。

▪️👮🏻‍♀️中國沒有「普通公司」

🗣記者:你在報導里引述一段美國情報官員很生動的比喻，他說這就像是美國情報界能夠自由指揮Google、Amazon、Microsoft，說「來，我們需要這個分析，下周交給我們」，中國有百度、阿里巴巴等幫助中國情報系統壯大規模，他說這在美國是不可能發生的。那麼，中國情報界與中國科技公司這樣的關係，對美國的意義是什麼?

多爾夫曼:我認為最大的重點在於，這些中國大型科技公司是不可能按照美國或歐洲的標準，稱自己是一個「普通公司」的身份在運營。即使這些公司可能有大量業務與情報蒐集無關，但因為它們已經被嵌入到一個政治體系中，而這個政治體系要求它們，在必要時必須成為捍衛(中共)體制的輔助者。

這也意味著美國的政策決策者、美國公眾在看待這些中國公司的方式，必須與看待其他國家公司有所不同。

🗣記者:川普政府四年來對於中國科技企業祭出的管制，美國國安情報界怎麼評價?

多爾夫曼:我認為美國甚至是歐洲已經有廣泛共識，對於在海外運營的中國公司所帶來的潛在安全威脅，必須要有更多提防及管控。但在識別威脅程度和具體做法上，仍有分歧。

當我們在談字節跳動、華為、或中興通訊，它們是不同的實體也從事不同的業務，可能造成的威脅程度也是不一樣的。另一點，人們對於川普政府把打擊中國科技巨頭當成貿易戰籌碼也感到遲疑，比如川普在(2018年)對中國電信公司中興通訊(ZTE)禁令的反復，還有(2018年)暗示美國可能放棄引渡華為財務長孟晚舟作為貿易戰籌碼。

這聽起來徬彿像是實際上並不擔心中國科技公司是真正威脅。對於那些支持對中國企業採取果斷態度的人來說，是令人沮喪的情況。

▪️👀「這是美國從未有過的競爭對手」

🗣記者:總述您這這三篇關於美中大數據情報戰的報導，您最希望讀者能夠讀到什麽?能有什麽樣的討論?

多爾夫曼:這是一個好的問題。可以的話我想說兩點。

首先，中國情報部門擁有的能力，是美國從未有過的競爭對手。過去十年，中國情報部門非常重視發展數據、把數據武器化。當數據只是單一的，它是沒有價值的。但當你有能力把數據連接在一起，再加上複雜的人工智能及分析系統的建構，這將成為一種新型的、動態的、持續的競爭。而美國從來沒有面對過這類的競爭。

我想說的另一件事是，當我在報導這個故事時，我開始研究美國、中國情報機構做了什麽，兩國的領導層又做了什麽。這讓我思考一個問題，雙方都在採取行動，每個動作又都在互相影響。

例如，大約十年前，美國中情局的網路被中國政府弄清時，中國感到非常恐懼，他們開始採取所有行動來防止重蹈覆轍。中國開始運作後，美國也有新的反應，這像是乒乓球在兩個非常強大的國家間回盪，我的報導只是顯示了過去十年是如何展開，未來我們都無法完全預期。

🗣記者:我很好奇，你說自己不是「中國線」的記者，是什麽機緣讓你花了一年多的時間做了這篇關於中國的報導?

多爾夫曼:我是情報線的記者。我做關於國家安全和情報相關的報導，所以我關注過俄羅斯、中東等國家。但我認為，美中兩國關係將定義世界下一個50年、75年，這是世界上最重要的雙邊關係。

我試圖從我的小角落——情報和間諜活動——去瞭解這種關係的發展方向，這是一個看見大問題的窗口。

—

▫️專訪全文: https://www.rfa.org/mandarin/yataibaodao/junshiwaijiao/jt-12232020143926.html

▫️報導全文: https://www.rfa.org/mandarin/yataibaodao/meiti/jt-12222020153316.html

◽️《外交雜誌》報導:
上: 中國用盜竊數據 監控CIA特工
https://foreignpolicy.com/2020/12/21/china-stolen-us-data-exposed-cia-operatives-spy-networks/

中:美國在華情報網的黑暗時代
https://foreignpolicy.com/2020/12/22/china-us-data-intelligence-cybersecurity-xi-jinping/

下: 科技巨頭 協助壯大中國情報實力
https://foreignpolicy.com/2020/12/23/china-tech-giants-process-stolen-data-spy-agencies/

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我想對於任何一位有心想讓自己變得更好的朋友來說，適時地把心靜下來，了解自己的現況，並且去提煉出哪些功課是自己需要再精進的，都是一個很必要的過程。

不然的話我們的努力很有可能只是努力「自己想努力」的部分，然而那些真正要面對的問題，我們可能會一直逃避它，甚至於會自我催眠，覺得那還不重要，或者是我現在還不需要去面對；只是當你在檢討你自己或者是回觀你自己的時候，你用什麼樣的角度看待自己呢？你是用那種不斷地挑毛病呢？還是只是還原你此刻的真實？

為什麼談這個呢？因為啊，當我們在回觀自己的時候，如果你是用那種挑毛病或者是找出自己缺點的角度或方向的話，可能會為你帶來的壞處會遠多於好處的；世上呢很多研究都告訴我們，其實負面思考的天生習性，它是我們演化當中一個留下來的機制，因為當你能夠去看那些可能的威脅，或者是把焦點放在那邊的時候，你才能夠幫助你逃避一些潛在的危險，避免掉一些不必要的傷害。

只是當我們對於這部分少了一些覺察的時候，當負面的思考成為我們的慣性，我們就很容易進入一種「失敗主義」或者是「無能為力」的感覺，在加州大學的心理學教授雪莉蓋博（Shelly Gable）和強納森海特（Jonathan Haidt），他們做的一項研究分析他們就發現了，雖然我們正面的生活經驗大概平均數上是負面的大概三倍之多，但是卻很容易把注意力放在、聚焦在那些負面的經驗上面。

更有數據告訴我們，我們大概需要五次愉快的經驗，才能平衡掉一次同樣程度的負面經驗，所以如果你想要讓你的人生更平衡、更自在，那麼正面經驗跟負面經驗的比必須是5:1耶！然而反過來說，如果你覺得現在自己的生活沒有什麼樣值得太開心，但是也沒有什麼值得太抱怨的，那麼事實上來說，你很有可能是正面經驗跟負面經驗的比，大概就是5:1或者是4:1。

所以當你能夠還原你的生活的真實樣貌，你就會發現，其實你的正向經驗還挺多的，只是那些相對佔比比較少的負向經驗，很容易太過吸引我們的注意力，所以讓我們忽略我們真正擁有的東西，那更不要說去享受我們的生活了，

進一步來看哦，因為這樣的習慣，我們也很容易把自己的成就視為理所當然，即便那是你花了很多年的努力才得到的成果，而當你達到自己設定的目標的時候，你會發現自己仍然不滿意，因為除了傾向接受負面的訊息之外，你也會逐漸地「適應」生命當中的那些好事，這裡的「適應」還有另外一個說法叫做「習慣化」。

簡單來說呢，就是那些你第一次感覺到很棒的體驗，而同樣的狀況再來一次，你的主觀感受上就會沒有感覺到這麼棒，那你已經「習慣化」了，可是負面的經驗或感受它的「習慣化」的歷程，它就不像是正向經驗，它有時候會讓我們過分地聚焦，甚至於俗話說的「鑽牛角尖」。

所以回到今天開頭所談的，你想讓自己變得更進步、更好，你當然必須要去看那些自己不足的，可是你從什麼樣的角度去看它呢？你是用自我批判的嗎？「覺得自己真的很糟」、「覺得自己真的很差」、「覺得自己真的完全不行」嗎？如果你是用那種自我批判的角度去看這些自己有待加強的地方，那麼我可以告訴你，你只會在努力的過程當中越來越挫折，

儘管客觀的條件已經是越來越好了，能力越來越強了，可是你的主觀感受卻完全感受不到成就感、幸福感或者是滿足感，那到底該怎麼辦呢？

其實我必須說，人沒有完美，我們一定有需要前進的地方跟我們需要好好地去改善的功課，只是啊，當你看待自己那些功課的時候，你的角度何不從那種嚴厲地自我批判、覺得自己不夠好，而轉向成「你只是了解自身現在的現況」，那這一份了解在實作上面到底可以怎麼做呢？

比如說吧，我是一個方向感不太好的人，不過我因為方向感不好這件事情，我進入了嚴厲地自我批判，我可能會這樣子說自己，叫做「你笨透了，長那麼大連個路都認錯，左右方向還會搞不清楚，同樣一條路走了這麼多遍，怎麼還是記不住呢？」

當我用這樣的內在語言來說自己的時候，其實哦，我會在找路的過程當中，只要有任何一次的錯誤或者是疑似的錯誤，我就會更加深加重，我的方向感真的很差，儘管我很努力，我似乎在這裡面感覺不到任何前進的成就感，

可是如果我只是說「是的，我認路認方向的反應比較慢，有時候還會判斷錯誤，可是我會願意去一步一步的建立起我對這個區域的認識，而我也很清楚知道，如果真的走錯了路，會有很多的輔助工具來幫助我找到正確的方向」。

好的，如果你是我，當你這樣的內在對自己聽完自己感受完，你會發現我從來沒有去扭曲一個真實，就是明明方向感真的蠻爛的，然後硬是要說成自己方向感很好，自己是有天分的，我也不會去扭曲這樣的真實，

但是我只是如實的去說，不用一種批判的角度、不用一種責罵的角度去說我現在在方向感這件事情我的程度是如何，而且我還點出了我有什麼資源，我有工具啊，我可能有Google map啊，我可能有導航系統，甚至於我有旁邊可以問，我有台灣最美麗的風景——是「人」嘛！

所以呢，回觀我們的人生，真的有太多事情你可能需要前進，你可能需要幫自己優化，可是呢，有一些人他是越優化越覺得自己很棒、越來越開心。

儘管呢，他真的還是要面對一些有點難的挑戰哦，但是有很多人哦，就不是這樣子，他心裡永遠有更多的需要去圓滿的事情，但是即便他用盡全身的力氣圓滿了很多很多部分，他仍然對自己不滿意。

因為他一直在批判他自己，他從來沒有用一個更適當的方法去還原真實、去瞭解他的現況啊，那麼當你聽到這裡，我邀請你思考一下你是哪一種呢？
我想你會聽我的內容，一定是對自己的成長跟前進有所期許的，我很鼓勵你哦，既然有這樣的期許，何不用一個更「還原真實」的方法說自己，而不是批判自己，不是去拼命的找到或點出自己的缺點，而是如實的去看見你現在的現況是如何？你有什麼、可以怎麼樣幫助自己？

希望今天的分享能夠帶給你一些啓發與幫助，我是凱宇，如果你喜歡我製作的內容，除了YouTube之外，我們也有Podcast的頻道，你只要在Podcast的應用裡面搜尋【啟點文化/一天聽一點】給我們也記得給我們5顆星的評價，我們需要你的支持。

然而如果你對於【啟點文化】的商品或課程有興趣的話，如同今天所談的，你用什麼樣的內在語言跟自己對話呢？

你如果想要調整自己的內在語言，給自己更多的支持跟溫暖的話，那麼我很鼓勵你可以加入我們近期推出的線上課程《與人連結的三個秘密》，這門課呢，是由哈克（黃士鈞博士）所主講，他會運用潛意識工作跟隱喻的方法陪伴你，不只是跟他人連結，最重要的一點是你可以先跟自己好好的連結，透過他最溫柔的聲音，我相信你可以找到跟自己連結的那個入口，期待你的加入。

詳細的課程資訊在我們的影片說明裡都有連結，歡迎你，那麼今天就跟你聊這邊了，謝謝你的收聽，我們再會。