※ 引述《eric1129 (小艾o)》之铭言：
: 两个都有破百 但后者还是比较高
: 通勤时间差异
: 后者要两个半小时来回
: 现职骑车来回半个小时
: 主要是因为现职非常稳定
: 后者未来不确定性相对高
我觉得喜欢教学就去啊。
前者工作的本质是组织的行政支援部门，本来强项就不是发展潜力或报酬，
你是老板本就希望固定开支像软件订阅费一样用到暴而且金额不会太高吧？
至于后者则偏业务或推广。
如果不是没办法适应变动，那在有兴趣又不甘无聊的情况下为何不去试试？
离家太远，但薪水会增加，整体也已破百万，那就用薪水租靠近公司的房子囉~
更何况，什么叫作“稳定的”工作？ 稳的是工作内容、环境、升迁管道，还是待遇？
我看想稳定的只有待遇吧？ 不然就不会嫌无聊和升迁无路了。
因此整篇看下来，真正在意点很简单，那就是稳稳破百万薪水的机会成本吧？
这样我只能说：你现在就是遇上金手铐，或者“金融业三十症候群”的困境了。
没有既有潜力，有暴发力、薪水又高，还保证稳定的工作。
这叫既要又要，太贪心了。组织从 CEO 到最基层打杂职缺都不是这样运作的。
目标不明确的贪心者最后很容易什么都没拿到。
再说，以这波 AI 浪潮来看，
其本质是人类试图用数学计算一切语料之间的关系后，
拿成果来应对世间一切能用任何语言表达的事物。
这种模式与过去“用途明确的工具应对少数具体情境”的模式大不相同，
其本身的设计、应用方法、应用情境和环境都是高度不确定且不断变化，
进而连带影响教学推学者的工作内容，
因此在硅谷为首的科技产业仍坚定投入这条路的情况下，
好好做应该能吃这行饭一段时间，而不只是在做波段的生意。
若再退一步讲，就算哪天这套不红了，你也老了，懒得再到处跑，
那还可以再凭知识回头协助行政支援单位管理 AI 设施，这样不是很好吗？