10年內毀滅人類,AI已失控!? 學者:人類最後的工作,將會是這個! 🌟2025年美國社會學會傑出著作獎

超級歪 SuperY · 發布於 2026/10/02 下午08:30 · 更新於 2026/11/02 下午02:55 · 台北時間 · 本頁的資料來源與計算方式 ⓘ

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📣留言加分享臉書貼文就有機會抽《人類最後的工作》 📅參加抽獎活動時間為期一週:2026.10.2 - 2026.10.9 👍 感謝 大家出版 的熱情贊助 本集參考資料: 芬蘭說故事實驗:聽者點頭認可,能分攤說者的情緒負荷 Peräkylä, A., Ruusuvuori, J., & Seppänen, M. (2015). Sharing the Emotional Load: Recipient Affiliation Calms Down the Storyteller. Social Psychology Quarterly, 78(4), 301–322. 職場同理心研究:能「讀出」他人情緒的員工,工作表現更好 Elfenbein, H. A., & Ambady, N. (2002). Predicting workplace outcomes from the ability to eavesdrop on feelings. Journal of Applied Psychology, 87(5), 963–971. 醫師同理心影響治療成效:同理心分數越高,病人血糖控制越好 Hojat, M., et al. (2011). Physicians' Empathy and Clinical Outcomes for Diabetic Patients. Academic Medicine, 86(3), 359–364. 師生關係決定學習投入:學生被老師看見,學得更專注 Roorda, D. L., et al. (2011). Affective Teacher-Student Relationships and Students' Engagement and Achievement: A Meta-analytic Update. Review of Educational Research, 81(4), 493–529. 孤獨的殺傷力:缺乏社會連結,等於一天吸 15 支菸 Holt-Lunstad, J., Smith, T. B., & Layton, J. B. (2010). Social Relationships and Mortality Risk: A Meta-analytic Review. PLoS Medicine, 7(7), e1000316. 弱連結的力量:跟咖啡店店員閒聊,也能提升幸福感 Sandstrom, G. M., & Dunn, E. W. (2014). Is Efficiency Overrated? Minimal Social Interactions Lead to Belonging and Positive Affect. Social Psychological and Personality Science, 5(4), 437–442. 軍人為何不求助:心理治療的污名化 Hoge, C. W., et al. (2004). Combat Duty in Iraq and Afghanistan, Mental Health Problems, and Barriers to Care. New England Journal of Medicine, 351, 13–22. 虛擬護理師實驗:74% 病人更喜歡 AI 出院說明 Bickmore, T. W., Pfeifer, L. M., & Jack, B. W. (2009). Taking the Time to Care: Empowering Low Health Literacy Hospital Patients with Virtual Nurse Agents. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '09), 1265–1274. 醫療機器人安撫兒童:打疫苗時降低疼痛與焦慮 Beran, T. N., et al. (2013). Reducing Children's Pain and Distress towards Flu Vaccinations Using a Novel Humanoid Robot. Vaccine, 31(25), 2772–2777. 危機簡訊熱線大數據:罐頭回覆不如「有人味」的回應 Althoff, T., Clark, K., & Leskovec, J. (2016). Large-scale Analysis of Counseling Conversations: An Application of Natural Language Processing to Mental Health. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 4, 463–476. 醫師的時間都去哪了:1 小時看診、2 小時寫病歷 Sinsky, C., et al. (2016). Allocation of Physician Time in Ambulatory Practice: A Time and Motion Study in 4 Specialties. Annals of Internal Medicine, 165(11), 753–760. 真人服務將越來越貴:經濟學家 Blinder 的預言 Blinder, A. S. (2006). Offshoring: The Next Industrial Revolution? Foreign Affairs, 85(2), 113–128. 校長效應:好校長能讓學生每年多學 3 個月 Grissom, J. A., Egalite, A. J., & Lindsay, C. A. (2021). How Principals Affect Students and Schools: A Systematic Synthesis of Two Decades of Research. The Wallace Foundation.

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觀看歷史
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喜歡占互動
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字幕
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觀測分析
直播逐時/逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄;讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。

共同標籤

標籤來源:新文易數(tag.observe.tw)。共同標籤以文字比對影片標題與說明,不是 AI 判讀;命中不代表事件歸屬或立場,與頻道分類分開。標題或說明出現標籤,不代表影片主題;可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得,不列入比對。

比對範圍
僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果;待比對或來源文字已變動的影片不列入,數量見「收錄與比對範圍」。
期間
「往前 N 日」包含今天與前 N 天,共 N+1 個台北日曆日(往前 7 日為 8 個日曆日);指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
命中片段
每支影片最多顯示 3 段,標示來自標題、說明或字幕;沒有片段時顯示「沒有命中片段」,來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」,不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
顯示排除
符合標籤顯示規則的詞(上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符,以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語)整詞不列入排行,但仍保留在原始詞彙池與比對證據中;原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定,包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤,同樣只影響排行顯示,每次排除與恢復都留有紀錄。
說明欄樣板
同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過,出現在一般新聞內容時照常計入;這不同於整詞的顯示排除。
示例
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觀看
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本頁資料範圍

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