別讓工作「情緒勞動」耗損心力!3招心態調節,助你中止內耗、重整情緒表達
別讓工作「情緒勞動」耗損心力!3招心態調節,助你中止內耗、重整情緒表達

一天,偉強要主持一個重要的項目會議,討論的議題充滿爭議。會議中一位重要的合作夥伴對項目的某些方面強烈表示不滿。偉強的內心感受到極大的壓力,但他得在會議上保持鎮定與微笑,以維護良好的業務關係。

過程中,他耐心地聆聽對方的意見,並以積極和善的態度回覆解決方案。

會議結束後,偉強感到筋疲力盡,還來不及喘口氣,又接到一位重要客戶的電話,對公司最近的一次產品推廣活動表達了強烈的不滿。即使偉強的內心感到忿忿不平,他還是必須在工作上保持冷靜和專業,再次耐心地聆聽客戶的意見,並承諾會盡快提供解決方案。

這樣情景,你是不是很熟悉?

為了符合他人的期待和需求,我們在工作中需要刻意調節自己的情緒表達,甚至違反自己最真實的情緒。例如面對一些不合理的要求與對待,卻要和顏悅色地因應,這就是所謂的情緒勞動(Emotional Labor)。

情緒勞動,消耗的精力能量不亞於體力勞動

大量情緒勞動的工作像是客服、服務業、老師等,企業當中也會有不少消耗心力的情緒勞動情境,像是進行冗長又沒效率的會議、應付從上司、客戶甚至是同事的需求,除了耗費我們的腦力之外,也相當地耗費心力,但工作時的心力耗損往往最容易被我們所忽略。

從自我控制的角度來探討情緒控制,就會發現它實際上是一種相當耗費心力的行為。我們以一個兒時常玩的遊戲為例,其中你必須忍住不笑,即使有人搔你癢,比如摸你的腳底或背部也都要不為所動。或像是青春期的聯誼遊戲,男女雙方互相凝視,卻不能把眼神移開,也不能有任何表情。

回想上述這些情景,你是不是覺得一場遊戲玩下來,你只想鬆口氣,休息一下?

你可以想像情緒控制是很累人的。在職場上,尤其是服務業,如餐飲業員工、空服員等,他們每天的工作不僅限於職責範圍,還要經常面對各種客人不尋常的要求,即使內心不滿,也必須保持笑容。人們常誤以為沒有從事體力勞動就不會累,但這種高度的情緒勞動也不是只限於表面堆出笑容,還包括要在心底壓抑自己真實的感受,其精力和能量的消耗程度並不亞於體力勞動,對心理健康的影響也不容小覷。

事實上,工作只要與人互動,就會產生情緒勞動。情緒勞動對於我們來說,既是工作的一部分,也是一項挑戰,這不僅僅是因為必須保持專業,同時更要處理自己內心的情感。當我們不得不戴上面具,用笑容面對他人時,這種壓抑自我真實情感的行為,長期下來很容易導致內心與真實自我的矛盾和分裂,讓人感到不適。

許多人可能沒有意識到,白天的情緒勞動甚至會影響睡眠。一項研究收集了大量樣本,調查上班族的情緒勞動程度,以及對工作穩定性的感受。「工作不確定性」是指員工對自己職位的持續性感知,例如他們認為自己是短期合約工或擁有長期職位。結果發現,無論是情緒勞動程度或是工作不確定性,都會影響夜間的睡眠品質。如果這兩者結合,對睡眠品質的負面影響將會更加巨大。讓我們想像一下,如果某服務業員工既要面對第一線的情緒勞動,又是短期合約工,他們的睡眠品質很有可能會受到嚴重影響。

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圖/ fizkes via shutterstock

同理、正向、區分個案/整體,中止情緒內耗

這也在提醒我們,日間的工作壓力、情緒調節,與夜間的睡眠息息相關,這是許多人可能未曾意識到的事實。不過,既然我們每一個人在工作場合都會有情緒勞動,那當下在心態上到底要怎麼處理,才能中止情緒內耗掉我們的心力呢?

  1. 同理心:在職場上遇到困難或不合理的同事或客戶時,可能會本能的感到憤怒或想要反駁。但如果能理解到,這些人可能是出於保護自己的脆弱或利益,而表現出這樣的行為,並不是特別針對自己,就能讓激動的情緒緩和下來。這種以同理心為出發點的理解,能幫助我們更加冷靜地處理工作中的衝突,並從中學習如何更好的與不同性格的人合作。
  2. 專注正面:無論是何種職業環境,總會有發生情緒勞動的時刻。例如在一個銷售專案中難免會有難搞的客戶。在這種情況下,重要的是,不要讓少數的個案影響我們對整體客戶群,甚至是對工作的看法。試著專注於那些積極互動和給予我們正面回饋的客戶,而不是被少數負面經驗所左右。
  3. 學會區分個案和整體:我們必須記住,那些行為異常的個體不應被視為整個群體的代表。例如在公司中,如果我們將一位難相處的同事或主管的言行,視為整個部門或公司的態度,我們所承受的壓力將會增加。因此,學會區分個別案例和整體情況,並適當地調節負面情緒和解決問題,對於維持職場的心理健康和情緒穩定就很有幫助。
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圖/ 天下雜誌出版

本文授權轉載自《好好休息》,蔡宇哲、蔡佳璇著,天下雜誌出版

責任編輯:蘇柔瑋

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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