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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

2025/01/23

[新聞]證交所發布「範疇3溫室氣體盤查作業參考指引及常見問答集」,助力企業接軌國際永續揭露趨勢
為協助上市櫃公司接軌 IFRS 永續揭露準則,證交所正式發布「範疇 3 溫室氣體盤查作業參考指引及常見問答集」,以作為上市櫃公司執行溫室氣體盤查工作之參考。為符合 IFRS S2「氣候相關揭露」中應揭露溫室氣體排放之要求,本參考指引以「溫室氣體盤查議定書(GHG Protocol)企業準則」及「GHG Protocol 範疇 3 計算指引」為主體進行編寫,並主要聚焦於企業範疇 3 盤查工作的操作方法,協助上市櫃公司更確實的完成範疇 3 盤查。
指引內容概述了溫室氣體範疇 3 盤查的主要原則,包括排放源辨識、數據整合與基準年管理,同時解析了 15 類範疇 3 排放來源的量化方法,例如供應鏈、產品使用階段排放,以及員工通勤與商務旅行等。此外,指引文件也比較了 GHG Protocol 與 ISO 14064-1 的範疇 3 分類差異,並提供與 IFRS S2 接軌的應用指引,協助企業提升資訊揭露的準確性與透明度。由於範疇 3 盤
查從公司價值鏈中的活動展開,與企業所屬產業特性、活動內容,及營運所在地區等息息相關,企業須考量其自身活動特性與投入資源的合理性以進行調整。
範疇 3 常見問答集內容涵蓋:盤查步驟、邊界設定、計算與資料蒐集之常見問題,並提供敏感資訊之處理及數據不足時之應對建議,以協助企業執行盤查。問答集所蒐集和彙整的相關問題,主要來自於證交所 2024 年舉辦之溫室氣體盤查實作工作坊與上市櫃公司交流之實務提問,暨證交所透過問卷調查,深入瞭解接軌 IFRS 永續揭露準則之第一階段上市公司對於範疇 3 盤查的困難點。相關文件資源連結如下:
「範疇 3 溫室氣體盤查作業參考指引及常見問答集」
「範疇 3 溫室氣體盤查作業常見問答集」
「範疇 3 溫室氣體盤查作業參考指引及常見問答集」懶人包
「溫室氣體盤查實作工作坊」影音
為進一步推動企業範疇 3 的盤查能力,證交所 2025 年亦將持續與櫃買中心共同辦理工作坊,讓參與者透過實際演練,學習範疇 3 數據蒐集、計算、係數資料來源與管理的具體方法,進而提升盤查能力。透過實務案例的操作,更能幫助企業理解盤查過程中會遭遇的問題,並促進企業間的交流,證交所亦將持續蒐集企業回饋意見及優化相關資源,以協助上市櫃公司完成溫室氣
體盤查相關工作。
證交所再次提醒,依據「上市櫃公司永續發展路徑圖」及「上市櫃公司永續發展行動方案」要求進行範疇 1、範疇 2 溫室氣體盤查及設定減碳目標之時程規劃,今年資本額達 100 億元以上的公司及鋼鐵、水泥業公司,應完成合併報告公司之盤查作業,並設定減碳目標、策略及具體行動計畫;資本額達 50 億元以上的公司,則應完成個體公司盤查。溫室氣體之盤查及減量資訊並
應於股東會年報及永續報告書中依規揭露。證交所將持續辦理相關永續發展推動工作,助力我國達成淨零減碳目標。
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13小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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