The Feeling Economy: How Artificial Intelligence Is Creating the Era of Empathy
作者 | Roland T. Rust |
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出版社 | 英屬蓋曼群島商家庭傳媒股份有限公司城邦分公司 |
商品描述 | 情感經濟: 當思考交給AI, 情感就留給人類吧!:為何AI不能完全取代人類?因為它不會「讀空氣」◎正體中文版獨家收錄新增章節〈生成式人工智慧的興起〉◎掌握未來趨勢,預見 |
作者 | Roland T. Rust |
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出版社 | 英屬蓋曼群島商家庭傳媒股份有限公司城邦分公司 |
商品描述 | 情感經濟: 當思考交給AI, 情感就留給人類吧!:為何AI不能完全取代人類?因為它不會「讀空氣」◎正體中文版獨家收錄新增章節〈生成式人工智慧的興起〉◎掌握未來趨勢,預見 |
內容簡介 為何AI不能完全取代人類?因為它不會「讀空氣」 ◎正體中文版獨家收錄新增章節〈生成式人工智慧的興起〉 ◎掌握未來趨勢,預見股市脈動 隨著生成式AI如ChatGPT爆發,人工智慧已走進我們的生活,開始逐漸取代,甚至超越人類的思考能力。那些長久以來的老問題又開始浮上檯面:哪些人會失業,哪些工作會被取代? 不斷被取代,也不斷創造新的機會 取代是促進改變的過程,本書作者認為取代不一定是壞事人類社會的經濟模式至少會有三次轉變: 經濟1.0:實體經濟,以農工為主,雖有許多機器取代部分人類勞動力,提升生產效率,但主要的經濟市場還是來自體力。 經濟2.0:理性的時代,進入20世紀,機械人工智慧(比如組裝汽車的機械手臂)更全面地取代基礎勞動力,以體力為主的大量男性勞工失業。同時,更多優勢勞動力往需要腦力的產業集中,強調STEM的專業工作(如分析師、工程師)成為「思考經濟」時代的主流。 經濟3.0:AI的分析能力已普遍地用來輔助人類的思考推理,當AI可以完整取代人類的思維能力,亦即從分析到理解都做得比人類好的時候,將走入重視「情感經濟」時代。 情感經濟時代需要的是……情感智慧! 今日我們已經可以感受到AI取代人類思考,ChatGPT、Copilot還有更多生成式AI讓部份的工作更有效率。等「情感經濟」時代到來,思維工作將更全面地由AI來執行,人類則往「與人溝通、建立關係、影響他人」等以情感為主的工作邁進。比如理財專員將數據分析交給電腦處理,主要工作轉為維持與顧客的關係。比如計程車司機依賴地圖app變得不會認路,工作重點將轉向維持乘客搭乘的身心舒適(獲得app好評)。情緒回應能力才是讓一個人和機器人產生根本上的不同的關鍵。我們不應留在機械智慧、思考智慧等較低層次的智慧之中,而是發展目前機器人取代不了的高階情感智慧,也就是同理心、情商、社交技巧。 不該跟AI比賽寫程式,而是讓自己更懂得「讀空氣」 未來與情感相關的產業及工作機會將大大增加,情感教育家、情感治療師、情感管理顧問、情感行銷專家等等。教育層面也將在STEM之外加入更多情感層面的教育。本次出版特別新增的章節更討論生成式AI工具如何加速我們進入「情感經濟」時代,又如何嘗試「學習」情感,以及目前造成的各種問題。我們不應想像自己走向與AI競爭的時代,而是人工智慧與人類智慧相互合作的關係:把思考交給AI,「情感」留給自己去發揮!
作者介紹 姓名:羅蘭•T‧拉斯特美國馬里蘭大學校級特聘講座教授,為該校商學院第一位獲頒這項榮譽的教授(2008年)。其著作等身,是行銷領域的超重量級學者,曾擔任行銷排名第一期刊Journal of Marketing的總主編(2005-2008),在任內讓該期刊引用指數躍居所有商業和經濟類期刊中的第一名。拉斯特以他在行銷領域的重大影響力和貢獻,於2010年獲瑞士納沙泰爾大學頒發榮譽博士學位。2012年榮獲美國行銷學會頒發最高榮譽終身成就獎。姓名:黃明蕙臺灣大學資管系特聘教授,《服務研究期刊》(Journal of Service Research)總主編。主要研究領域為:人工智慧管理策略、人工智慧商務、服務行銷、人工智慧行銷、資訊科技服務。姓名:張毅瑄臺灣大學歷史研究所、臺灣大學化學系畢業。譯有《黎明的守望人》、《人類預測大歷史》、《哺乳動物們》、《地球毀滅記》、《古典洋裝全圖解》等書。最喜歡的一句話是「若以求知的觀點看待一切,所有的事都是好事」。
產品目錄 引言致謝2025年版作者序導論第一章 實體經濟第二章 思考經濟第三章 情感經濟第四章 表情符號的時代第五章 情感工作崗位第六章 女性時代第七章 情感政治第八章 教育應該怎樣改變第九章 消費者使用的人工智慧第十章 情感經濟管理學第十一章 道德、倫理與政府統治所受影響第十二章 人工智慧創造力第十三章 情感人工智慧第十四章 生成式人工智慧的興起第十五章 情感經濟之後結論
書名 / | 情感經濟: 當思考交給AI, 情感就留給人類吧! |
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作者 / | Roland T. Rust |
簡介 / | 情感經濟: 當思考交給AI, 情感就留給人類吧!:為何AI不能完全取代人類?因為它不會「讀空氣」◎正體中文版獨家收錄新增章節〈生成式人工智慧的興起〉◎掌握未來趨勢,預見 |
出版社 / | 英屬蓋曼群島商家庭傳媒股份有限公司城邦分公司 |
ISBN13 / | 9789862627761 |
ISBN10 / | |
EAN / | 9789862627761 |
誠品26碼 / | 2682959834004 |
頁數 / | 296 |
裝訂 / | P:平裝 |
語言 / | 1:中文 繁體 |
尺寸 / | 16.8X23 |
級別 / | N:無 |
自序 : 2025年版作者序
撰寫本書的初衷,始於我在2018年於Journal of Service Research發表的論文「Artificial Intelligence in Service」。該文自問世以來,廣受關注,至今引用次數已逾四千。在文中,我提出原創的「多重人工智慧」概念,主張「人工」智慧發展,旨在模擬「人類」智慧,而人類智慧涵蓋機械、認知、與情感等多重面向。因此,人工智慧不應僅著眼於算力的提升,更應聚焦於不同智慧領域的應用。
基於此概念,我於2021年在California Management Review發表了「The Feeling Economy: Managing in the Next Generation of AI」一文,正式提出「情感經濟」概念,指出當人工智慧在資料處理、分析、與認知等理性層面表現卓越時,人類應將重心轉向情感、溝通、與互動等感性領域。
自2021年《情感經濟:人工智慧如何開創同理心時代》首次出版以來,全球經濟與科技發展已印證我們當初提出的核心主張:隨著人工智慧愈來愈擅長思考型任務,人類在經濟與社會中的獨特價值,將來自我們的「情感能力」:同理心、情感理解、關係建立與人性觸動。
當年我們提出「情感經濟」概念時,在當時是極具前瞻性的觀點;而今,這一概念不僅在學術界與產業界引起廣泛迴響,更已成為許多組織重新定位人才與價值的依據。當AI接手邏輯與分析工作之後,我們已見證眾多職位的轉型——客服人員不再只是回答問題,而是致力於建立顧客信任;領導者不只是管理流程,而是成為情感引領者,凝聚人心、激發共鳴。
過去四年間,AI技術的進展令人驚嘆,特別是生成式人工智慧(Generative AI, GenAI)的出現,讓AI不再只是資料的分析者,更成為內容的創作者。這項突破不僅提前驗證我們的多重人工智慧理論,也促使我們重新思考創造力與情感表達的界線。在AI能展現同理心的互動場景中,情感經濟的本質是否因此改變?我們於2024年在Journal of Marketing發表「The Caring Machine: Feeling AI for Customer Care」一文中指出,具有情感能力的AI不僅不再讓人類專美於前,更可積極參與情感經濟的實踐。在這樣的時代,情感經濟的重要性非但未被削弱,反而更加凸顯,因為科技和人類都需朝向更具人性與關懷的方向發展。
讓我欣慰的是,愈來愈多企業已將「同理心」與「情感智慧」納入核心人才培育項目。在亞洲、歐洲、與北美等地,我們的研究已廣泛應用於醫療、教育、零售、金融與政府服務等領域,幫助組織打造更能與人連結的深度體驗。這再度證明,未來的競爭優勢來自科技能力和情感能力的整合。這本書也於今年入圍美國行銷學會基金會Leonard L. Berry 行銷書籍獎,獎勵本書對行銷、消費者、和企業的社會貢獻。
在2025年的今天,我深深感受到這本書比當初出版時更具時代意義。它不僅是對AI衝擊下人類角色的深刻反思,也是一項指引——我們應該如何透過教育、制度與文化的設計,將情感能力培養為新時代的關鍵素養?又該如何在高度科技化的社會中,發展出具溫度的AI,實現人機共存共榮的未來?本次繁體中文版中特別新增一章,探討生成式AI對情感經濟的衝擊與啟示。
我由衷感謝過去幾年與我們一起研究、討論與實踐「情感經濟」理念的學者、學生、和企業夥伴。尤其感謝來自不同文化背景的讀者,你們的回饋與實踐案例,讓這個理論從一個學術構想,逐漸發展為全球性的AI發展觀點和設計框架。
最後,我想留下一個思考:未來的世界,是AI與人類共生的世界。真正的挑戰不在於AI能做什麼,或人類是否會被取代,而在於我們是否能更深刻地理解自己,更善用AI,展現出人類社會最需要的感受力與同理心。唯有真正「感受」他人,我們才能共同創造出一個充滿意義與情感的世界。
黃明蕙
2025年,於國立台灣大學
最佳賣點 : 為何AI不能完全取代人類?因為它不會「讀空氣」
◎正體中文版獨家收錄新增章節〈生成式人工智慧的興起〉
◎掌握未來趨勢,預見股市脈動
隨著生成式AI如ChatGPT爆發,人工智慧已走進我們的生活,開始逐漸取代,甚至超越人類的思考能力。那些長久以來的老問題又開始浮上檯面:哪些人會失