本來想五年內財務自由,結果換工作後竟然開始期待上班?

計畫聽起來很美,直到拿起計算機,發現現實根本不想配合。

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「五年內達到財務自由,提早退休!」

計畫聽起來很美,直到拿起計算機,發現現實根本不想配合。

後來,透過 AI 一次次整理自己的強項、興趣與價值觀,再比較職缺,終於換了工作。新環境看起來工時較合理、技術內容有趣,也有使用 AI 的空間。身邊的人還誇了一句:「你真的很會找工作。」

原本努力想逃離職場,結果找到一份好像值得待下去的工作。劇本是不是拿反了?

要的其實不是退休,而是能自己決定

提早退休的吸引力,未必是永遠躺平。真正重要的可能是:碰到不合理的環境時,可以離開,而不是被生活費綁住。

可是,若把「五年內一定要退休」當成幸福的及格線,當下再多改善都變成零分。工作有趣?還沒退休,零分。遇到好同事?請五年後再來領取快樂。

另一條路是慢慢累積經濟安全感,同時改善現在的工作。選擇權可以一點一點增加。

AI 提升的是 IQ,還是實際選擇的能力?

求職過程中,AI 並沒有代替當事人做決定。它提供的是反覆討論的空間:擅長什麼?討厭什麼工作方式?薪資、自由時間、裁量權和興趣要怎麼排優先順序?

2017年一項整合研究發現,一般認知能力與生活滿意度的相關程度偏小,相關係數為0.11。[1] 能快速解題,不代表一定能選到適合自己的生活。

AI 可能幫助搜尋與比較,卻也可能提供錯誤建議。2024年的實驗研究就觀察到,人們有時會過度依賴 AI,即使其他資訊與建議相矛盾也是如此。[2] 所以 AI 是輔助工具,最終仍需要本人確認事實與價值取捨。換到滿意的工作,也不能直接算作 IQ 被提升的證明。

只要說「我很幸福」,幸福就成立了嗎?

人生滿意度既然由本人評分,那在爛環境裡高喊「我很幸福!」是不是也算勝利?腦內按下幸福按鈕,人生直接滿分。

但「覺得幸福」與「能選擇自己想過的生活」其實是不同問題。

《2026年世界幸福報告》討論各國生活評價與收入、健康、社會支持、選擇自由等因素的關聯。[3] 2024年的大型統合分析也顯示,支持自主感、能力感與人際連結的環境,和幸福感有明顯關係。[4] 這些是群體趨勢,不能拿來算某一個人的幸福分數。

改變想法有幫助,改善現實也有價值。要是喊幾句口號就能刪掉無聊會議,辦公室早就變成合唱團了。

不是怕努力,是不想白白消耗人生

感興趣的事可以一玩好幾個小時;毫無意義的重複工作卻一秒都不想碰。可是,只要理解某項責任的必要性,也能迅速動手。

真正的問題或許是:「人生時間有限,為什麼我要把它花在這裡?」

有趣的事值得投入,必要的事就做,沒有價值的麻煩則試著減少。當然,自己的自由不能建立在把共同責任全丟給別人身上。

部門抽卡還沒結束

新工作的第一印象很好,不代表之後沒有問題。主管、實際工作量和自主空間,還是要時間觀察。合約上寫著可能調動,也不表示本人能隨意挑選部門。

但這正是重點:與其等人生出現完美攻略,不如每次遇到「這樣不太對」,就找原因、做調整、保留下一步的選擇。

結論:喜歡的生活,不必等退休才開始

誰都不想在生命最後想著:「早知道就多做些自己喜歡的事。」

財務自由仍然可以是目標,同時也可以把今天過好。負起必要的責任,減少無意義的消耗,把時間留給真正值得的人和事。

想多吃人生好吃的部分,就先把不必要的繁瑣工序減掉。

至於生活費?它還是要付。明天照樣上班。

參考資料(4筆)

  1. Gonzalez-Mulé et al. (2017), Are smarter people happier? Meta-analyses of the relationships between general mental ability and job and life satisfaction sciencedirect.com
  2. Klingbeil, Grützner & Schreck (2024), Trust and reliance on AI—An experimental study on the extent and costs of overreliance on AI doi.org
  3. World Happiness Report 2026, International evidence on happiness and social media (life evaluation and explanatory factors) worldhappiness.report
  4. Slemp et al. (2024), Interpersonal supports for basic psychological needs and their relations with motivation, well-being, and performance: A meta-analysis pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

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