【專欄】過度正向思維的副作用!「正面毒瘤」該如何分辨?
【專欄】過度正向思維的副作用!「正面毒瘤」該如何分辨?

正面積極的人生觀,是長久以來被人類珍惜的社會價值,也是心理學上的重要應用。如何開發潛能,找到更多的方法去增強和培養正面的心理素質,思考人生對於自身的價值,增強人生的幸褔感,是21世紀心理學研究的新象限。

積極的經驗及正念的力量,可以增加主觀的幸福感,減少負面情緒對心血管及免疫系統的壓力。正向心理學(positive psychology)的興起,對人類保持身心靈的健康,有不可磨滅的貢獻。

事態再糟全吞下,「正面毒瘤」找上你了嗎?

正面的能量,能鼓勵自己浴火而生,幫助我們在逆境中發現柳暗花明又一村的新角度,找到創新的途徑和契機,把危機變成轉機。這是重要的心理優勢,也是領導者在不確定成城的指揮能源。

但物極必反。凡事過度強調正面效應的副作用,是「正面毒瘤(Toxic Positivity)」。

正面毒瘤和正向思維不同。正向思維不會否認負面情緒或困難的狀況,反而是面對逆境時,我們力爭上游尋找出路所展現的人性光輝。 正面毒瘤則是相信不管事情的狀況有多糟,都應該維持完全正面的態度,負面情緒應該直接丟入垃圾桶。 任何喪氣的話或念頭都是不應該的,如果目標只能是成功,就必定不會承認一絲的失敗。任何對現狀的質疑,都是對人生不感恩。一個人的不快樂,將不再被同情:他為什麼有那麼多負面情緒,明明就可以選擇快樂啊?

你周圍一定有這樣的人,當你想傾訴自己的心事時,他們會打斷你,然後向你說:

「凡事往好處想就是了。事情還可能更壞呢。」
「不要抱怨了,你該感恩。」
「不快樂是你自己的選擇。每個人都可以選擇快樂。」

對一個壓力山大、憂心忡忡或深陷憂鬱泥濘的人而言,這種一面倒的正面言論會變成更大的壓力,也是另類的「煤氣燈下」(gaslighting)。正面毒瘤讓人對於自己的真實負面感受感到羞愧,進而懷疑自己,或把自己和問題畫上等號。長期把負面情緒藏在心底而不去面對它,很可能錯過了解自己、解決問題和進一步成長的機會。畢竟,成長通常是從痛苦的經驗中學習而來。

公司易淪一言堂,掐住創新發言

在工作場域裡,正面毒瘤對公司文化和創新,也有極大的影響。

長了正面毒瘤的公司,通常有歌功頌德,跟隨主旋律的文化。不鼓勵挑戰的聲音也不包容任何負面的情緒,因此很難真正創造安全溫暖的創新環境,讓大家分享心裡真正的想法。

正面毒瘤的文化氛圍,也會讓領導者不自覺地隱藏公司的真實狀況。公司的營運或產業面臨愈大的挑戰,所有的溝通語言反而愈繁花似錦,句句前途光明,對任何的負面絕口不提。美國Leadership IQ Study的調查報告指出,只有15%的員工認為公司會公開討論面臨的挑戰,42%的員工認為公司從未公開的討論過任何正面或負面的問題。

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圖/ Rawpixel.com via shutterstock

和員工討論公司的挑戰究竟會不會讓狀況更糟?其實,大部分員工都可以隱約感受到外在的壓力,也會歡迎共同討論因應對策的機會。但是 不透明的溝通和企業文化,如同一件緊得喘不過氣的國王新衣,要等到一個不知趣的孩子出現,才能戳破這個殘酷而不美好的現實

如何分辨正向思維和正面毒瘤的差別,如何確定公司裡永遠可以包容不同的聲音和鼓勵理性的討論,如何用同理心支持夥伴的失敗和沮喪 ,如何不讓正面毒瘤遮蓋了你對實相的判斷,不錯過成長和轉型的契機?這是領導人的新功課。

讓我們對自己保持一顆不卑不亢的平常心,和對夥伴的同情心。平實地接受人生不如意事,十之八九。誠實傾聽自己內心的聲音,才能運用正念的力量,真實不虛,勇敢前進。

It is ok not to be always ok.

當我們接受了人生的百味和百態,精彩才剛剛開始。

責任編輯:傅珮晴、蘇柔瑋

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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