AI 不炫技，而是在對的時間把對的資訊送到需要的人。報告盤點近兩百個公益實戰：從翻譯援助到防災預警，AI 縮短等待、放大服務；關鍵是把問題說人話、把資料長好、讓 AI 當勤奮助理並清楚治理，預留機會預算試錯。它不取代人，而是把時間還給人；當有效做法被分享複製，影響將更快、更準、更公平。

多數人用「70–80% 替代率＋30年＋年年通膨」估退休金，常高估。研究指出：替代率應依家庭調整，退休支出呈「微笑曲線」，壽命用機率分布更貼近真實。搭配動態提領，資產需求可比傳統模型少約兩成。以台北夫妻為例，扣除勞保勞退後首年缺口約62萬，推算需存約1,400–1,550萬較務實。這樣規劃，更符合現實，也能讓退休金更耐用。

當代社會鼓吹樂觀成功學，卻忽略了不是每個人都能撐著希望活下去。這篇文章從「希望式悲觀主義」出發，探討在失望與不確定中，為什麼我們仍選擇行動。不是因為看見光，而是因為某些事本就值得去做。

我們常以為記憶是過去的真實重現，但心理學研究揭示：情緒高峰與結尾，才是我們記得的關鍵。這篇文章從「峰終定律（Peak-End Rule）」出發，帶你理解記憶如何被編輯，並透過一個簡單練習，學會用心理設計讓生活更值得記住、也更有掌控感。

我們正處於 2025 年一場空前的大罷免試煽，7 月 26 日將針對 24 席國民黨籍立委及新竹市長高虹安進行投票，8 月 23 日再針對 7 位立委，若通過（同意票多於不同意票且達選區 25% 門檻），可能被罷免。此事件不僅是政治立場對峙，更是價值選擇的拉鋸：支持人民問責與參與式民主，還是捍衛制度穩定與選舉授權。哲學家 Ruth Chang 在《How to Make Hard Choices》中提出，困難選擇如「勢均但不同類」，無絕對「更好」，需靠個人規範性力量創造意義，而非隨波逐流成為「漂流者」。這場罷免提供自我檢視契機，鼓勵選民透過投票宣言定義自身價值，展現民主的自我立法精神。

討論「偏好偽裝」（preference falsification），即公開說出不真心的話以迎合社會期待，從餐桌微笑稱讚、社群跟風轉貼，到職場與家庭壓力皆常見。以經濟學家 Timur Kuran 理論為基礎，指出這種現象如何造成集體錯覺、扭曲決策、甚至壓抑社會變革。文章接著介紹三步練習法：自我識別、動機剖析、安全試探，幫助讀者逐步找回說真話的勇氣。

在 AI 無所不在的時代，我們越依賴科技「記住」事情，卻可能讓大腦逐漸失去思考與理解的能力。這篇文章探討「記憶悖論」、schema 理論，以及如何透過日常練習找回大腦的主動性。