十种心态毁掉你的职场生涯

我们面对忙不完的工作和复杂的人际关系,职场之路有时走得是一塌糊涂,时常因为工作上的小事而心生不满,影响工作和生活的心情。

人在职场,就必然要参与社会交往,社交的范围与每个人的职业、爱好、生活方式及地理位置有很大关系。现实生活中,有些人在社交中总交不上朋友,或者是交了朋友没多久,朋友又离他而去,平时和同事的关系也不融洽。究其原因,社交中的不良心理状态阻碍了人际关系的正常发展,也就是心理医生所谈到的社交病态心理。较常见的有以下几种,应努力避免:

1、自卑

有些人容易产生自卑感,甚至自己瞧不起自己,缺乏自信,办事无胆量,畏首畏尾,随声附和,没有自己的主见。这种心理如不克服,会磨损人的独特个性。

2、怯懦

主要见于涉世不深、阅历较浅、性格内向、不善言辞的人,由于怯懦,在社交中即使自己认为正确的事,经过深思熟虑之后,却不敢表达出来。这种心理别人也能观察出来,结果对自己产生看法,不愿成为好朋友。

3、猜疑

有些人在社交中或是托朋友办事,往往爱用不信任的目光审视对方,无端猜疑,捕风捉影,说三道四,如有些人托朋友办事,却又向其他人打听朋友办事时说了些什么,结果影响了朋友之间的关系。

4、逆反

有些人总爱与别人抬杠,以说明自己标新立异,对任何一件事情,不管是非曲直,你说好,我就认为坏;你说对,我就说它错,使别人对自己产生反感,特别是80 后的性格有这种倾向。

5、作戏

有的人把交朋友当作逢场作戏,朝秦暮楚,见异思迁,处处应付,爱吹牛,爱说漂亮话,与某人见过一面,就会说与某人交往有多深。这种人与人交往只是做表面文章,因而没有感情深厚的朋友。

6、贪财

有的人认为交朋友的目的就是为了“互相利用”,见到对自己有用、能给自己带来好处的朋友才交往,而且常是“过河拆桥”。这种贪图财利,沾别人光的不良心理,会使自己的人格受到损害。

7、冷漠

有些人对各种事情只要与己无关,就冷漠看待,不闻不问,或者错误地认为言语尖刻、态度孤傲,就是“人格”,致使别人不敢接近自己,从而失去一些朋友。

8、抱怨

如果一个员工在工作时存在这样那样的抱怨,肯定不会将自己的工作放在第一位,如果有任何可以减轻他的抱

怨的途径或机会,就会有极大的兴趣去尝试,从而损坏本职工作的效率。任何一个成功的组织,在减少员工抱怨方面都会做足功夫!

9、混的心态

得过且过,混一天算一天,混一事算一事,结果马太效应而一事无成。

10、自傲(很多人不成功的根源):

自傲心理形成的原因可分为客观和主观两个方面。客观方面:有自傲心理的人,一般具有某一方面的优势。比如,比较聪颖、长相出众,或家境优越,或有一定专长、学历和成绩等。主观方面:自我评价过高。特别是文化水平相对较高、有一技之长和工作成绩的人,很容易陶醉于自己的优势,忘记自己的缺点,在他人善意的和恶意的赞扬声中而飘飘然,以致于头脑膨胀,目空一切,趾高气扬。

自傲心理是一种孤芳自赏、轻视别人、不能与他人平等相处的不良性格特征,它对一个人自身的发展有百害而无一利。因为具有自傲心理的人往往过于自信,不喜欢也不愿意接受别人的帮助,当需要自己与别人配合完成一项工作时,由于自己傲慢,看不起他人,难以与他人密切合作,有的甚至产生隔阂和矛盾。加之平时过高估价自己,对自己的短处视而不见,致使应该克服的缺点得不到克服,小病酿成大病,微疾拖成顽症,最终影响自己的事业发展和成长进步。
© 世界经理人论坛:自创立以来,经理人论坛(www.ceconlinebbs.com)致力于成为最专业的管理资讯交流平台,及为经理人用户全方位提供最佳在线互动服务。
<think>好的,用户的问题是关于如何从技术角度失效或限制AI功能。首先,我需要明确用户的需求,可能他们关心AI的安全性或想了解如何防止AI被滥用。接下来,我需要从技术层面分析可能的解决方案,同时确保回答真实可靠,并引用提供的参考资料。 首先,根据引用[3],生成式AI服务提供者有监督责任,这可能涉及技术手段来限制AI。例如,输入过滤和输出审核是直接的方法,可以阻止恶意输入或有害输出。然后,考虑数据层面的干预,如污染训练数据或限制数据访问,这会影响AI的学习能力和输出质量,这在引用[4]中提到的数据治理相关内容可以关联。 接下来,模型层面的方法,比如干扰模型参数或限制计算资源,可能有效。引用[1]提到技术整合路径不明确,但这里的技术方法可以具体化。此外,对抗攻击和漏洞利用是AI安全中的常见问题,需要解释其原理和防范措施,引用[2]中的个性化学习系统可能涉及AI的实时分析,但这里更关注攻击面。 还要考虑伦理和法律措施,虽然用户主要问技术角度,但提及监管框架可以全面回答。最后,生成相关问题时要覆盖技术方法、防御、伦理影响和应用场景,确保用户有进一步了解的途径。 需要确保回答结构清晰,分点列出方法,每个方法都有技术解释和引用支持。同时,避免使用专业术语过多,保持易懂。检查是否有遗漏的技术手段,比如模型微调限制或API访问控制,这些也是常见方法。最后验证每个建议是否符合提供的引用资料,确保准确性和相关性。</think>### 从技术角度失效或限制AI功能的方法 #### 1. **输入数据干扰** - **原理**:通过向AI系统输入误导性数据(如对抗样本)或噪声数据,干扰其推理过程。例如,在图像识别中添加人眼不可见的扰动,使模型错误分类[^2]。 - **技术实现**: $$ \text{对抗样本生成公式:} x' = x + \epsilon \cdot \text{sign}(\nabla_x J(\theta, x, y)) $$ - 其中$x$为原始输入,$\epsilon$为扰动强度,$J$为损失函数。 #### 2. **模型参数破坏** - **原理**:直接修改或污染模型参数(如权重、偏置),导致输出失效。例如,通过逆向工程攻击模型文件,篡改关键参数[^1]。 - **示例**:在联邦学习中,恶意节点上传被污染的梯度值,破坏全局模型性能。 #### 3. **数据访问限制** - **原理**:限制AI对高质量训练数据的访问,通过数据脱敏、加密或碎片化存储,降低模型更新和优化的能力[^4]。 - **技术手段**: - 数据虚拟化中设置访问权限控制(如基于角色的访问控制RBAC) - 使用差分隐私技术添加噪声:$ \tilde{D} = D + \mathcal{N}(0, \sigma^2) $ #### 4. **计算资源约束** - **原理**:通过限制AI运行所需的计算资源(如GPU内存、CPU利用率),强制降低其推理速度或精度。 - **实现方法**: ```python # 使用容器技术限制资源(Docker示例) docker run --gpus 0 --memory "2GB" ai_service ``` #### 5. **输出过滤与监管** - **原理**:在AI输出层添加审查机制,实时检测并拦截有害内容。例如,基于规则引擎或二级分类模型过滤敏感信息[^3]。 - **技术结合**:引用[3]中提到的《办法》第十四条,可通过API拦截策略实现: $$ \text{拦截条件:} \text{if } f(x) \in S_{\text{block}} \text{ then reject} $$ - 其中$S_{\text{block}}$为预设的敏感输出集合。 #### 6. **对抗性攻击** - **原理**:利用模型漏洞设计特定攻击,如模型窃取攻击、成员推理攻击等。例如,通过反复查询API重构训练数据分布。 - **防御关联**:引用[4]中数据治理技术可部分缓解此类攻击,如数据资产加密和访问日志分析。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值