不要再問親戚長大後、畢業後要做什麼工作 - 職場
By Dora
at 2023-01-24T10:14
at 2023-01-24T10:14
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今年的過年因為人在國外工作,所以沒有回家一起過;但還是用視訊的方式跟爸媽、家裡
的親戚拜年,線上敘敘舊、聊聊近況。因為我已是二十尾巴的年紀,自己的表哥表姊們一
個個開始有小孩,有些之前還是小寶寶的,一轉眼就會說話要上幼稚園了。
視訊跟爸媽閒聊時,聽到我媽不經意地說「那個 XXX 的兒子,還沒上幼稚園就說以後要
當工程師」。聽到我媽說這個時,我腦中翻了個大白眼,一定又是她在那邊引導式的亂問
,不然哪有小孩什麼都不懂,就說長大要當工程師……。
我就不信有小孩從小就想要
- 半夜 Oncall 時,累到不行了還是要彈起來修東西
- 解 bug 解不出來,常常想要一拳往螢幕灌下去
- 遇到 PM 不經大腦思考的隕石需求,覺得無奈但還是要接下來做
- 到了一定年紀了還是有學不完的新技術,還要一直擔心自己會成為死在沙灘上的前浪
「長大後要當工程師」是一種把自己的身份認同綁在自己的職業的思維,這是件很危險的
事。上週全球軟體業大廠紛紛裁員,在 LinkedIn 上看到很多人開始反思「工作並不是人
生的全部」或是「不要把自己的身份認同緊繫在工作上」。工作本來就不是人生的全部,
「做什麼」這種以職業來定義自己的思維,是連全球頂尖心理學家都公開呼籲不要做的事
。
在新的一年,不論要換新工作,或是繼續原本的工作,可以好好重新思考一下,真的不要
再用工作來定義自己。另外,年節拜訪親朋好友時,不論是還小的小孩,或是準備要畢業
大學生,也饒了對方,別再問對方未來要做什麼。
之前我有寫過一篇部落格文,總結賓州大學的心理學教授 Adam Gran 先前提出的 (沒錯
,這件事不只在台灣,在美國也是一樣,大家不免會以自己在做什麼工作,來定義自己是
誰)。有興趣深入了解的人可以再讀讀。
---------- (以下正文) -----------
網誌好讀版:http://bit.ly/3XwYebn
## 不要再以職業作為未來志願
「我想當太空人」、「我想當醫生」在小學的作文本裡,許多人會如此寫下自己的未來志
願與夢想。然而,寫出這樣的夢想真的好嗎? 背後是否其實大有問題在? 更進一步問,為
什麼會寫下這樣的回答呢? 賓州大學的心理學教授 Adam Grant 在紐約時報的專欄,呼籲
換個方式問孩子。他指出與其問孩子長大後想當什麼,不如邀請孩子去想「自己想成為什
麼樣的人? 想做什麼事? 想解決什麼問題?」
會寫出「我想成為太空人」往往是受「你長大後想當什麼」此問題引導。這個問題本身有
幾點危險的預設:第一,這問題把人定義在工作上。但一個人長大後會有多種角色,除了
工作外也會為人父母,也可能在社區委員會或家長會服務,更可能在週末去海邊淨灘或推
廣文藝。但當人被定義在工作上時,其他面向就會被弱化,變得一個人的價值體現在其工
作被社會接受的程度、體現在其工作上達到了什麼,這樣的角度相當不完整。
第二,這類問題預設每個人都有一個呼召 (calling)。當然有呼召能驅動人是好事,但研
究也顯示「找尋呼召」本身讓人感到困惑與迷失,畢竟那呼召可能沒辦法幫你付帳單,或
是你的才華與其不相符。此外,非要找到一個如兒時夢想般美好的理想呼召,反而讓人焦
慮、緊張,甚至憂鬱 (你可能擔心所做的選擇其實不如期待中美好,更可能擔心到頭來發
現做的事其實並不是你真正想要的)。
-----
## 想想自己想成為具有什麼特質的人
那到底該怎麼做呢? 專欄中談到可以去想「自己想成為什麼樣的人? 想做什麼事? 」思考
想成為什麼樣的人,就不再只是聚焦在工作上,同時也不這麼排他。你可以同時成為一個
溫暖又正直的人,也可以同時富含正義感與幽默。思考想做什麼事與想解決什麼問題,也
讓對未來的想像不侷限在單一名詞上,想救人除了當醫生外還有千千百百種不同方式,更
別說未來世界的許多工作現在根本不存在,以行動為導向,世界才會變得更寬廣。
以「解決全球暖化」為例,在三十年前,不會有人說未來要當「機器學習工程師來解決全
球暖化」。首先,在三十年前,除了少數在學術界的人,世界上多數人可能根本沒聽過、
不知道機器學習是什麼,在當時應該不會有哪個小孩會說長大要當機器學習工程師,因為
根本不知道有這個職業存在;再者,就算當上機器學習工程師,在當時可能也沒有人會想
到可以用機器學習來解決全球暖化的問題。
但假如你不以「當機器學習工程師」出發,而是以「解決全球暖化」出發,你在解決問題
的過程中,會持續探索不同的解方,在過程中會持續激發新的可能。舉例來說
Saildrone 這間公司的打造海洋無人機,協助收集全球環境資料,藉此來提供全球暖化問
題上的洞見。他們就在無人機上的攝像頭,加入訓練機器學習演算法來避免與冰山碰撞,
讓收集海洋和氣候的資料可以更順利。同時蒐集到的資料,也進一步透過機器學習來分析
與找出洞見。
回到 Adam Grant 教授的觀點,以後遇到親戚小孩,不要再問長大後、畢業後要做什麼了
。跟他們聊聊他們想成為具有什麼特質的人、聊聊他們感興趣的事、聊聊他們想解決什麼
存在於這世界與社會的問題吧。
--
南漂一不小心漂到了新加坡
https://www.explainthis.io/zh-hant/singapore
--
的親戚拜年,線上敘敘舊、聊聊近況。因為我已是二十尾巴的年紀,自己的表哥表姊們一
個個開始有小孩,有些之前還是小寶寶的,一轉眼就會說話要上幼稚園了。
視訊跟爸媽閒聊時,聽到我媽不經意地說「那個 XXX 的兒子,還沒上幼稚園就說以後要
當工程師」。聽到我媽說這個時,我腦中翻了個大白眼,一定又是她在那邊引導式的亂問
,不然哪有小孩什麼都不懂,就說長大要當工程師……。
我就不信有小孩從小就想要
- 半夜 Oncall 時,累到不行了還是要彈起來修東西
- 解 bug 解不出來,常常想要一拳往螢幕灌下去
- 遇到 PM 不經大腦思考的隕石需求,覺得無奈但還是要接下來做
- 到了一定年紀了還是有學不完的新技術,還要一直擔心自己會成為死在沙灘上的前浪
「長大後要當工程師」是一種把自己的身份認同綁在自己的職業的思維,這是件很危險的
事。上週全球軟體業大廠紛紛裁員,在 LinkedIn 上看到很多人開始反思「工作並不是人
生的全部」或是「不要把自己的身份認同緊繫在工作上」。工作本來就不是人生的全部,
「做什麼」這種以職業來定義自己的思維,是連全球頂尖心理學家都公開呼籲不要做的事
。
在新的一年,不論要換新工作,或是繼續原本的工作,可以好好重新思考一下,真的不要
再用工作來定義自己。另外,年節拜訪親朋好友時,不論是還小的小孩,或是準備要畢業
大學生,也饒了對方,別再問對方未來要做什麼。
之前我有寫過一篇部落格文,總結賓州大學的心理學教授 Adam Gran 先前提出的 (沒錯
,這件事不只在台灣,在美國也是一樣,大家不免會以自己在做什麼工作,來定義自己是
誰)。有興趣深入了解的人可以再讀讀。
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## 不要再以職業作為未來志願
「我想當太空人」、「我想當醫生」在小學的作文本裡,許多人會如此寫下自己的未來志
願與夢想。然而,寫出這樣的夢想真的好嗎? 背後是否其實大有問題在? 更進一步問,為
什麼會寫下這樣的回答呢? 賓州大學的心理學教授 Adam Grant 在紐約時報的專欄,呼籲
換個方式問孩子。他指出與其問孩子長大後想當什麼,不如邀請孩子去想「自己想成為什
麼樣的人? 想做什麼事? 想解決什麼問題?」
會寫出「我想成為太空人」往往是受「你長大後想當什麼」此問題引導。這個問題本身有
幾點危險的預設:第一,這問題把人定義在工作上。但一個人長大後會有多種角色,除了
工作外也會為人父母,也可能在社區委員會或家長會服務,更可能在週末去海邊淨灘或推
廣文藝。但當人被定義在工作上時,其他面向就會被弱化,變得一個人的價值體現在其工
作被社會接受的程度、體現在其工作上達到了什麼,這樣的角度相當不完整。
第二,這類問題預設每個人都有一個呼召 (calling)。當然有呼召能驅動人是好事,但研
究也顯示「找尋呼召」本身讓人感到困惑與迷失,畢竟那呼召可能沒辦法幫你付帳單,或
是你的才華與其不相符。此外,非要找到一個如兒時夢想般美好的理想呼召,反而讓人焦
慮、緊張,甚至憂鬱 (你可能擔心所做的選擇其實不如期待中美好,更可能擔心到頭來發
現做的事其實並不是你真正想要的)。
-----
## 想想自己想成為具有什麼特質的人
那到底該怎麼做呢? 專欄中談到可以去想「自己想成為什麼樣的人? 想做什麼事? 」思考
想成為什麼樣的人,就不再只是聚焦在工作上,同時也不這麼排他。你可以同時成為一個
溫暖又正直的人,也可以同時富含正義感與幽默。思考想做什麼事與想解決什麼問題,也
讓對未來的想像不侷限在單一名詞上,想救人除了當醫生外還有千千百百種不同方式,更
別說未來世界的許多工作現在根本不存在,以行動為導向,世界才會變得更寬廣。
以「解決全球暖化」為例,在三十年前,不會有人說未來要當「機器學習工程師來解決全
球暖化」。首先,在三十年前,除了少數在學術界的人,世界上多數人可能根本沒聽過、
不知道機器學習是什麼,在當時應該不會有哪個小孩會說長大要當機器學習工程師,因為
根本不知道有這個職業存在;再者,就算當上機器學習工程師,在當時可能也沒有人會想
到可以用機器學習來解決全球暖化的問題。
但假如你不以「當機器學習工程師」出發,而是以「解決全球暖化」出發,你在解決問題
的過程中,會持續探索不同的解方,在過程中會持續激發新的可能。舉例來說
Saildrone 這間公司的打造海洋無人機,協助收集全球環境資料,藉此來提供全球暖化問
題上的洞見。他們就在無人機上的攝像頭,加入訓練機器學習演算法來避免與冰山碰撞,
讓收集海洋和氣候的資料可以更順利。同時蒐集到的資料,也進一步透過機器學習來分析
與找出洞見。
回到 Adam Grant 教授的觀點,以後遇到親戚小孩,不要再問長大後、畢業後要做什麼了
。跟他們聊聊他們想成為具有什麼特質的人、聊聊他們感興趣的事、聊聊他們想解決什麼
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