104學習

104人力銀行 / 104人力銀行_一零四資訊科技股份有限公司 / 品牌公關 / 符合度分析
品牌公關 104人力銀行_一零四資訊科技股份有限公司
履歷符合度:
登入計算

性格適合度:

職缺要求技能

未具備

PowerPoint

測驗

Outlook

測驗

人工智慧

測驗

內容行銷

Insights

人力資源

測驗

AI科技

測驗
已具備

數據分析

測驗

PostgreSQL

測驗
有已符合的經歷忘了填寫嗎?記得定期 更新履歷

學習推薦

Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

5小時前

[證照][稽核]高階國際人工智慧稽核師Advanced AI Audit Certification(AAIA)考證分享
高階國際人工智慧稽核師證照是國際組織ISACA在2025年新推出的一項國際認證
高階國際人工智慧稽核師全名為Advanced in AI Audit™ (AAIA™) certification
是國際第一個以稽核、審計角度的AI考試
但並不是任何人都能取證,要先具備取證資格
取證資格簡單說就是要先具備基本的證照身分資格
簡單說除了持有CISA(國際電腦稽核師)或CIA(國際內部稽核師)外
或是部分國家的會計師證照
- US CPA(美國註冊會計師)
- ACCA
- FCCA
- Canadian CPA(加拿大註冊會計師)
- Australian CPA、FCPA(CPA Australia 認證執業會計師、澳洲註冊會計師)
- Japanese CPA(日本註冊會計師)
具有以上其中一種證照才具備取證資格
而這些條件是取證資格,報名考試本身是不受資格限制的
只要支付考試報名費都可以考試,但要申請取得證書就要符合取證資格才行
而根據考試簡章,考試成績可以保留五年
也就是說若尚不具備取證資格,可以在考到後五年內取得資格後再申請證書
其他考試詳細請見官網、簡章:https://www.isaca.org/credentialing/aaia
接著分享我個人的備考方式及建議大家的方式
除了官方的備考手冊、題庫外
我建議一定要先具備AI學科理論面的基礎知識
所以推薦可以先考到iPAS AI應用規劃師證照
iPAS AI應用規劃師證照的備考前面文章有介紹過,網路上也有非常多的人分享,這邊就不贅述了
接著可以先購買官方的題庫自行測驗看看
若感覺測驗的結果不太好,那再購買官方的備考手冊來看
以稽核角度的AI證照與一般AI證照不同的地方在於,AI證照的重點多數在於怎麼導 AI、用 AI,但AAIA主要是怎麼查 AI、管 AI
且國際證照考試的特點在於雖然是單選題,但每個選項看起來都對,答案是要選出最好的選項
所以備考重點在具備基礎知識外,要了解站在稽核角度看AI的時候會有哪些重點要注意
官方的備考手冊就是在幫助大家更了解稽核角度看AI的重點方向
所以是否要購買官方的備考手冊就自行衡量看看囉!
那到底稽核角度看AI的方向會有哪些呢?
若以精確率、召回率的題目來舉例
iPAS會出的題目可能是:若希望同時兼顧精確率與召回率,應用哪一個指標?
AAIA會出的題目則可能是:某銀行導入一套信用卡詐欺偵測模型,最近稽核在審查該模型的風險控制效果。管理單位提供以下資訊:
- 模型整體 Accuracy 約為 99%。
- 在過去三個月中,詐欺交易佔所有交易的 0.2%。
- 模型的 Precision 約為 40%,Recall 約為 30%。
作為稽核人員,下列哪一項判斷最適當? A. 因為 Accuracy 很高,可認為該模型已足以顯著降低詐欺風險。B. 由於 Recall 偏低,應關注可能漏報的詐欺交易風險,並評估是否需增加事後監控與人工複核流程。C. Precision 偏低代表無詐欺的交易幾乎不會被誤判,無須額外控制。D. 只要未發生重大詐欺事件,表示現有模型與控制已足夠。
AAIA對於低偏見、個人隱私等是非常重視的,只要有類似的內容出現在選項中,多數都是正確答案。
另外我遇到的考點還有要知道何謂高分差、低偏見
監督式與非監督式差異、深度學習、強化學習
AI治理的目的、權責
AI專案在RACI 矩陣中的角色及權責
若發生AI隱私洩漏的事件時,稽核師應給予什麼樣的建議?
以上大概是我印象中記得的考試內容與方向
AAIA考試說難也不算難,我認為對於AI基礎及稽核審計知識有具備一定的了解,要在短時間備考後通過應該不是難事
若沒有這兩項基礎知識,那麼建議可以先考iPAS AI應用規劃師等較低成本的方式先學習,畢竟國際考試不便宜啊!
稽核審計方面ISO 42001的一些觀念也會有所幫助
祝福大家能夠盡早成為高階人工智慧稽核師!
看更多
0 0 52 0
104學習

產品

7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》
看更多
0 0 329 0
詹翔霖

商學院兼任副教授

05/03 23:28

老員工為何不希望新員工出頭?一場無聲的職場心理博弈
老員工為何不希望新員工出頭?一場無聲的職場心理博弈
4月初新進的10名員工,在短短不到一個月內離職了9人,企業管理者百思不得其解:待遇不算差、伙食有提升、住宿也改善,問題到底出在哪裡?
直到與一位準備離職的年輕員工深入交談後,答案逐漸浮現,原因並不在制度,而在人。
這名25歲、背井離鄉的年輕人,本來已經做好進工廠工作的心理準備,但在老員工長期的「潛移默化」下,他開始懷疑自己的選擇,老員工口中的工廠,是壓抑的、沒有未來的、不公平的;而「趁年輕去闖」則被不斷強化。
這種影響,看似只是抱怨,實際上是一種典型的職場心理現象。
一、相對剝奪感:我不好,也不希望你太好
在心理學中,有一個概念叫做「相對剝奪感」;就是當老員工在同一環境中待久了,容易產生停滯感與不滿,但又缺乏改變現狀的能力或勇氣。
於是,他們會產生一種潛意識心理..
如果新人快速適應、甚至未來發展比自己好,會放大自己的失敗感。
為了減輕這種心理不適,他們可能會透過「貶低環境」來影響新人選擇,讓對方也離開,從而維持一種心理上的平衡。
二、認知失調:我留下來,必須合理化
另一個重要理論是「認知失調」。簡單說,人會傾向讓自己的選擇看起來是合理的。
老員工一邊抱怨工廠不好,一邊卻沒有離開,這本身就是一種矛盾,為了讓這個矛盾合理化,他們會不自覺地強化負面敘事,例如:
• 「這裡根本沒前途」
• 「留下來的人都會後悔」
但有趣的是,他們自己並沒有真的離開,這其實是一種心理防衛機制
用說服別人離開,來證明自己“想離開但沒離開”是合理的。
三、社會比較與地位焦慮
人在群體中,會不斷進行比較。老員工往往在團隊中建立了一定的「熟練優勢」或「地位感」。
但新人一旦努力、上進,甚至可能更快學會技能,就會威脅到這種地位。
這時候,部分人會出現「地位焦慮」,並採取間接方式維持優勢,例如:
• 打擊新人信心
• 放大工作的負面
• 傳遞「留下來是錯誤選擇」的訊號
本質上,是一種隱性的競爭排除機制。
四、負面情緒的傳染效應
情緒是會傳染的,尤其是在封閉或重複性高的工作環境中。
當老員工長期表達不滿時,會形成一種「情緒場」,讓新人在短時間內就吸收到大量負面資訊。對於尚未建立穩定判斷的新員工而言,這些聲音往往比制度更有影響力。
久而久之,新人不是因為現實條件離開,而是因為「對未來的想像」而離開。
五、問題的本質:不是待遇,而是敘事權
這個案例揭示了一個關鍵點:
真正影響員工去留的,不只是薪資與環境,而是「大家怎麼談論這份工作」。
當企業內部的主流敘事是負面的,再好的條件也會被稀釋;反之,正向的文化可以放大普通條件的吸引力。
老員工不一定真的「惡意」想阻止新人發展,但在多種心理機制交織下,他們的言行確實可能產生這樣的結果。
這不是單純的人品問題,而是一種可預期的人性反應。
對企業而言,與其只關注制度改善,不如更重視:
• 現場氛圍與語言
• 意見領袖(老員工)的影響力
• 新人初期的心理建設
因為最終決定新人留下或離開的,往往不是現實,而是他們「相信的未來」。
看更多
0 0 31 0
職涯診所

05/03 20:43

0 0 265 0
104學習

產品

04/30 16:36

AI 提示詞又變了?GPT-5.5 告訴上班族:別再只寫步驟,改寫「交付標準」
你是不是也有這種經驗:明明把 AI 指令寫得很長,結果產出的內容卻還是「看起來完整、實際上不好用」?
例如請 AI 寫企劃案,它照著步驟列出市場分析、目標客群、痛點、解法與推廣方式,但讀完仍覺得像範本;請 AI 整理資料,它能列表、摘要、下結論,卻不一定知道哪些資訊需要查證、哪些內容不能說得太滿。
問題可能不是你不會下指令,而是你的指令還停留在「要求 AI 照流程做事」的階段。
OpenAI 在 GPT-5.5 的官方提示詞指南中提到,新版模型更適合「更短、結果導向」的提示詞,而不是過度詳細、流程導向的舊式 prompt。換句話說,未來跟 AI 協作,不只是告訴它第一步、第二步要做什麼,而是要讓它知道:最後什麼樣的成果才算合格。
從「照步驟做」到「交出好成果」
過去很多人學提示詞,常見方法是把任務拆成一長串步驟:先分析背景,再列出問題,再產出架構,再補充範例,最後整理結論。
這種寫法在早期模型中很有幫助,因為 AI 需要更明確的操作路徑,才比較不會偏題。但 GPT-5.5 的新方向是:模型已經更能根據清楚目標自行選擇有效路徑,因此提示詞不一定要寫成冗長 SOP。
對上班族來說,這代表一個重要轉變:不要只規定 AI 怎麼做,而要定義什麼叫做好。
例如,不只是說「幫我寫一篇文章」,而是說清楚文章要給誰看、要解決什麼問題、哪些數據不能編造、哪些資訊需要來源、最後字數與語氣如何控制。
不只是說「幫我做競品分析」,而是定義比較維度、資料來源、決策用途,以及哪些結論不能超出證據範圍。
不只是說「幫我整理會議紀錄」,而是要求它分出決議事項、待辦負責人、未解問題與下次會議前需要補齊的資訊。
GPT-5.4 重規則,GPT-5.5 重結果
如果簡單比較 GPT-5.4 和 GPT-5.5 的提示詞思維,可以這樣理解:
GPT-5.4 比較強調把流程、格式、工具規則與完成條件寫清楚,適合長任務、多步驟、工具使用與明確輸出格式的工作流。
GPT-5.5 則更進一步,提醒使用者不要直接把舊 prompt 全部搬過來,而是要重新思考:這個任務真正需要的交付標準是什麼?哪些規則是必要的?哪些流程其實可以交給模型自行判斷?
換句話說,GPT-5.4 像是要求你寫好工作流程;GPT-5.5 則更像是在提醒你寫好驗收標準。
對職場工作者來說,這代表一件事:提示詞不只是操作說明,而是一份交付規格書。
好的 AI 指令,要先定義「成功長什麼樣子」
很多人用 AI 失敗,不是因為 AI 不夠聰明,而是因為需求太模糊。
例如:
「幫我寫一篇 LinkedIn 貼文」
這句話可以產生內容,但結果很難穩定。因為 AI 不知道你要的是個人觀點、產業觀察、品牌經營、徵才宣傳,還是導流文章。
比較好的寫法是:
「請幫我寫一篇 LinkedIn 貼文,目標讀者是 30–45 歲的職場工作者,主題是 AI 如何改變工作習慣。內容要有明確觀點,避免誇大 AI 取代人類,語氣專業但不生硬,長度控制在 500 字內,最後帶出一個提問,鼓勵留言討論。」
這種寫法沒有規定 AI 每一步怎麼做,卻清楚定義了成果標準。這正是 GPT-5.5 更適合的提示詞方向。
少用「永遠」「絕對」,多用判斷規則
許多提示詞會大量使用「永遠」「絕不」「必須」「只能」這類絕對指令。但在實際工作中,任務往往不是非黑即白,而是需要依情境判斷。
例如,不要只寫:
「你必須每次都搜尋資料。」
可以改成:
「當內容涉及最新政策、數據、價格、人物說法或產品功能時,請查證來源;若是一般概念解釋,可以直接回答。」
不要只寫:
「你絕對不能問我問題。」
可以改成:
「如果缺少資訊但仍能合理產出初稿,請先基於假設完成,並在文末列出需要我補充的資訊;只有在缺少關鍵資料會導致結果無法使用時,才向我提問。」
這樣的寫法更符合真實工作情境,也能讓 AI 在效率與正確性之間做出更好的判斷。
可信度不只靠「請附來源」
很多人為了避免 AI 幻覺,會在指令最後加一句:「請附上資料來源。」這有幫助,但還不夠。
更好的做法,是說清楚哪些內容需要來源、什麼情況可以停止查證、什麼情況必須繼續找資料。
例如:
「請先做一次廣泛搜尋,若前幾個可信來源已足以支持核心答案,就停止搜尋並回答。只有在缺少必要數字、日期、人物說法、官方文件或比較資料時,才繼續搜尋。」
這可以避免兩種問題:一種是 AI 沒查證就回答;另一種是 AI 查太多,把不相關資料也塞進內容,讓文章失焦。
對內容工作者、行銷企劃、研究人員來說,這是很實用的 AI 協作方式。
語氣之外,也要定義「協作方式」
如果你要用 AI 做客服、學習助理、職涯顧問或內部知識助理,不能只要求「語氣溫暖」或「口吻專業」。
真正重要的是:它要怎麼跟使用者合作?
例如一個學習助理,不只要親切鼓勵,還要知道當使用者資料不足時,是要先推薦熱門課程,還是先引導補履歷;當使用者焦慮時,是要先安撫情緒,還是直接提供具體下一步;當使用者問得很模糊時,是要立刻追問,還是先給一版可執行建議。
真正有用的 AI 助理,不是只有口氣像人,而是工作方式符合使用者情境。
上班族可直接套用的新版 AI 指令模板
以下是一個符合 GPT-5.5 思維的通用指令模板,也適合用在 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具:
請完成以下任務:
【填入你的任務】
目標:
【說明你最後想得到什麼成果】
使用情境:
【說明這份內容要給誰看、用在哪裡、要幫助什麼決策】
成功標準:
- 必須回答核心問題
- 內容要能直接用於實際工作
- 重要數字、人物說法、政策、產品功能或引用需有可驗證來源
- 若資料不足,請標註不確定,不要自行編造
- 若能基於合理假設完成,請先完成初稿,並列出假設條件
限制條件:
- 不要使用空泛形容詞或過度行銷語
- 不要為了完整而加入無關背景
- 不要編造不存在的案例、研究、公司說法或數據
輸出格式:
【例如:表格/文章/簡報大綱/主管摘要/Email 草稿】
【指定字數、語氣、段落結構】
停止條件:
當核心問題已回答,且重要事實已有足夠依據時,請停止補充,直接產出結果。
這份模板的重點不是把 prompt 變長,而是把「交付標準」說清楚。
AI 指令能力,其實是工作定義能力
AI 工具越進步,越不代表人類只要丟一句話就好。相反地,它更考驗我們能不能把問題說清楚、把成果定義清楚、把限制條件交代清楚。
未來真正會用 AI 的人,不一定是最會寫華麗提示詞的人,而是最知道「我要什麼成果、什麼不能出錯、什麼叫做完成」的人。
GPT-5.5 的提示詞指南,給職場工作者一個很實用的提醒:不要只把 AI 當成照指令工作的助理,而要把它當成需要明確交付標準的協作者。
當你的指令從「請照這些步驟做」升級成「請達成這個結果,並符合這些標準」,AI 才更有機會產出真正能用、可信、可交付的工作成果。
看更多
0 0 950 0