Google最受歡迎的情緒管理課!6個步驟,鍛鍊專注力
Google最受歡迎的情緒管理課!6個步驟,鍛鍊專注力

心理學家的棉花糖實驗發現,一個人的成敗,與能否展現「延遲滿足」的能力有關。但面對眼前欲望,要如何克制自己、度過想馬上得到的焦慮?不小心吃下棉花糖後,又要如何安撫無法達成更大目標的恐懼呢?其實,能不能堅持抵抗誘惑,除了自制力外,還需要喚醒你的專注力,專注在更長遠的計畫,避免把自制力浪費在克服「情緒雜訊」上。

首先,面對誘惑時要區分「正在發生的事實」和「對這件事的心理感受」。心理感受泛指所有跟痛苦有關的想法、感覺、情緒和記憶。焦慮與恐懼,其實都是情緒雜訊。因為真正發生的事實,只有吃或不吃眼前的這顆棉花糖,其他的有多好吃、吃了會如何、不吃有多難受,都只是自己想像出來的。但如果無法妥善區分兩者,就會將自制力花費在抑制不必要的情緒,無法專注真正的目標。

把自制力集中在「真正的需要」上

為了讓我們能不被自己的情緒雜訊分散注意力,美國分子生物學家喬.卡巴金(Jon Kabat-Zinn)於1979年發展出一項「正念減壓」(Mindfulness - Based Stress Reduction, MBSR)的壓力克服訓練,它能讓我們把自制力集中在「真正的需要」上,從而促進專注、紓解疲勞。

正念跟冥想其實是一樣的,只是正念排除宗教性,以科學的方式,專注研究實際對我們有幫助的呼吸吐納練習。 藉由觀察呼吸,才能認識到哪些是生理反應,亦即正在發生的事實,從身體傳送給大腦的原始訊息;哪些是情緒反應,舉凡對這件事的心理感受,也就是「雜訊」。

神經生物學家柴登(Fadel Zeidan)研究一群學生對於疼痛的認知,他先用熱金屬碰觸學生的腿,同時觀察他們的腦活動,再請學生自己評比痛感程度,「痛感強度」是依喊痛的聲量,「不適感」則是疼痛的感覺。

柴登發現訓練正念減壓前,被燙到學生不只會尖叫,大腦中屬於疼痛的區域也會亮起來,也就是說他們會「感」到疼痛。在正念減壓訓練後,腦中屬於疼痛的區域竟然不亮了!這表示多數的疼痛,往往是出自於我們的想像。最後研究結果也顯示,叫聲聲量減少40%,後續的不適感也減少了57%。

透過正念訓練,提高專注力,觀察自己每個行為的起心動念,好好區分「事實」與「感受」,就可減少為了不必要的情緒雜念,浪費你的自制力。

Google最受歡迎的正念課,鍛鍊專注力

為了能在任何時候,都能瞬間集中注意力,《Google最受歡迎的正念課》把正念法濃縮成六步驟,方便你快速執行。

  1. 確認訓練正念的目的,例如想減輕壓力。
  2. 用最舒服的姿勢,坐在椅子上。
  3. 慢慢閉上眼睛。
  4. 開始做十分鐘的冥想,把注意力放在一呼一吸,速度不一致或是浮現雜念都沒關係,我們要的就是察覺到雜念,因為每當你意識到恍神,並將注意力移回呼吸,就完成一次專注練習。
  5. 冥想結束後,想想看冥想前後有什麼不同。透過發現不同,來鍛鍊我們自我認知的敏感度。
  6. 結束冥想前,用自己的速度重複三次深呼吸。用呼吸的高低起伏,區分冥想結束。

本文授權轉載自:經理人,原文為《經理人月刊》2016年10月號,封面故事:自制力增強計畫。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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