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衛詩天天都是新挑戰

衛詩天天都是新挑戰

當我知道要訪問衛詩 ( Jill ),立即想到一位入型入格、舞台味極濃的女歌手。出道11年,唱過不少勁歌的她,幾年前把陳慧嫻的經典作《儍女》改編並配以勁歌熱舞,印象猶新!誰知與Jill見面後,面前竟是簡樸純真、親切友善、不拘小節的鄰家女孩,為這次訪問帶來驚喜!

當音樂變得寫實

2015年小休復出再戰樂壇的Jill去年十分勤力,先後推出《被滿足的愛》、《I Can See》、《感情需要》及翻唱Eason舊作的《Lonely Christmas》。今年又派上新歌《刺青》,高呼做人要隨心而行、無悔真我。11年音樂路不易走,究竟有甚麼刻骨銘心的人和事,為Jill帶來勇往直前的動力?Jill開心答道:「當然是歌迷的真心分享!」

Jill憶述去年與姐姐衛蘭 ( Janice ) 到廣東省10個站巡迴表演:「內地歌迷的熱情教人感動。表演後還有歌迷發訊息給我,他曾經因為愛情而灰心失意和自暴自棄,但聽了我的歌曲《感情需要》後卻得到鼓勵,重拾勇氣面對自己的人生。」 這件事對Jill影響深遠,讓她明白唱歌不只是表演藝術,還可以幫助別人。Jill決心努力唱下去,讓更多人在她的歌聲裡感受溫暖和正能量。

多年來的人生固然充滿高低起伏,但Jill感激遇上的所有人和事,讓她成長與進步,學會待人接物之道,更懂得重視同事、朋友及家人。「我特別感激雷頌德在我出道時對我的指導和啟發,尤其是他對我的耐性與包容,還為我打造不同類型的精彩好歌。」當然,Jill還慶幸能與孖生姐姐衛蘭一起唱歌。「去年與Janice一起登台的經歷使我永誌難忘!雖然我們以前和現在都屬同一家唱片公司,但並非經常有機會同台。我珍惜大家攜手奮鬥、互相支持的每分每秒。」

Every day is a new day!

Jill認為音樂就像空氣,給予人生命力和能量。不過近年樂迷聽歌的習慣和喜好不斷改變,使香港唱片工業瞬息萬變、市場環境日新月異,現在有很多歌手只能出歌卻無法出碟,對於再戰樂壇的Jill來說會否無所適從?「每天都是新開始,只要熱愛工作,就能看到當中價值。例如去年我推出了好幾首歌曲,市場反應十分理想,無疑是一大鼓勵。只要可以繼續唱下去,無論能否出實體碟,我都樂在其中,享受我的工作。」

Jill認為自我增值很重要。「近年我努力學琴、學結他,希望很快能夠在台上自彈自唱。去年我又與衛蘭、連詩雅及JUDE曾若華合組女子彈唱組合Dear John,擦出了前所未有的音樂火花,還有幸與Dear Jane合作。」機會接踵而來,對Jill來說這是最感恩的事情,重要是每天都懷著新希望,擁有第一天開始時的衝勁和動力。

「Every day is a new day! 我每天都當自己是新生小孩,虛心學習和努力嘗試!除自彈自唱外,我希望嘗試更多Acoustic純唱作品,更會努力寫歌,在觀眾面前呈現不一樣的我。」談到這裡,我終於明白為何Jill時刻充滿生命力,實在難得。

赤子心讓人永遠年輕

「為著人生這麼快,錄下狂野和好奇!」這是Jill新歌《刺青》的訊息。無論是年少輕狂或不知天高地厚,總要讓自己試一次才會成長和堅強。與Jill的分享讓我領略到幸福的人生不一定是風平浪靜,而是能夠懷著感恩的心和積極態度面對命運,每天都活在喜悅和熱情裡。這樣的生活才是美滿的生活,這樣的人生才是幸福的人生。

 

 

文:Andy Wong

圖:Gary Mak

場地:隆堡麗景酒店

髮型:Carmen Ngai@HAiR

化妝:Samuel@Kong Chung Ping Make Up School

服裝:WHISTLES@rue_madame

Facebook/ig:

服裝:@thisiswhistles from @ruemadameworld


以上文章刊於《招職》。

《招職》頭條 , Career Advice , I Can See , Janice , Jill , Lonely Christmas , 儍女 , 刺青 , 封面故事 , 感情需要 , 衛蘭 , 衛詩 , 被滿足的愛

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升職加薪後,為何很多人反而更焦慮?
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升職加薪後,為何很多人反而更焦慮?

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在數位經濟與人工智能技術高速發展的今天,企業正面臨一場前所未有的技術變革。隨著大型語言模型與自主智能體(Agentic AI)的持續進化,企業在享受自動化與生產力提升的同時,也無可避免地遭遇了複雜的道德與管治(Governance)難題。若缺乏完善的監管框架,AI 的失控不僅可能引發公關危機與合規風險,更可能損害企業的長期競爭力。因此,深入理解並建立具備韌性的 AI 管治機制,已成為現代企業不可迴避的戰略核心。 企業在引入 AI 時首當其衝的挑戰便是算法偏見與歧視。AI 模型的輸出品質高度依賴於其訓練數據,若歷史數據本身潛藏社會偏見,AI 系統便會不加思索地放大並延續這些不公。以人力資本管理為例,曾有跨國企業開發 AI 簡歷篩選系統以加速招聘流程,卻發現系統因過去十年的技術職位多由男性擔任,進而「學會」對包含女性特徵詞彙的簡歷給予較低評分。這種情況若發生在銀行或保險業的信貸審批上,將對特定族群造成系統性歧視,進而引發嚴重的合規風險與潛在的金融爭議。 另一個不容忽視的難題是深度學習模型的「黑箱」特質與透明度不足。即使是系統開發者,往往也難以確切解釋 AI 是如何推導出特定結論的。在醫療健康診斷、保險理賠評估或金融爭議處理等需要高度問責與精確性的領域中,這項缺陷尤為致命。若 AI 系統拒絕了客戶的理賠申請或作出了不利的決策,企業卻無法向大眾與監管機構提供清晰的邏輯解釋,這將嚴重摧毀消費者信任。因此,「可解釋性 AI」(Explainable AI)的發展與應用,對於推動技術落地至關重要。此外,在日常營運中,員工若在未經授權的情況下使用面向公眾的生成式 AI 工具,極易在不知不覺中輸入企業機密或客戶的敏感數據,這凸顯了防範數據隱私與商業機密外洩的迫切性。 面對上述挑戰,企業必須摒棄僵化的政策,轉而建立一套動態且跨部門的 AI 管治框架。AI 的應用早已超越單一資訊科技部門的範疇,企業應籌組涵蓋技術、法務、合規、人力資源及業務代表的專責委員會,共同制定符合企業核心價值觀的 AI 使用政策。同時,企業必須實施分級風險評估機制,針對不同應用場景採取差異化管理。例如,用於撰寫一般行銷文案的低風險系統可採常規監管;但涉及客戶信用評分、自動化醫療決策等高風險領域,則必須強制進行嚴格的「偏見審計」,並確保人類在決策流程中保留最終決定權。 在技術部署與企業文化層面,企業應積極引入私有化與企業級的 AI 解決方案,透過安全的隔離環境處理敏感數據,從根本上阻絕資料外洩的風險。然而,技術的防護仍需配合持續的內部審查與教育訓練。由於 AI 模型會隨著時間推移產生「數據漂移」(Data Drift)導致預測失準,企業必須定期對系統進行回溯測試。更重要的是,管治不僅是限制,更是賦能。企業應致力培養全體員工的數位素養,教導他們識別輸入敏感資訊的風險,並學會批判性地評估 AI 生成的結果,而非盲目信賴。 總結而言,在數位轉型的浪潮中,AI 的管治與道德標準絕非阻礙創新的絆腳石,而是企業實現永續發展(Sustainability)的堅實護城河。一間能夠負責任地運用 AI、嚴格保障數據隱私並確保算法公平性的企業,將能在未來競爭激烈的市場中贏得深厚的社會信任與品牌價值。唯有將「道德設計(Ethics by Design)」的理念深深植根於 AI 應用的每一個環節,企業方能在這場持續進化的技術革命中穩健前行。

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