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負責建立並維護企業與政府、媒體、社區及其他利益相關者之間的良好關係,確保資訊透明且溝通順暢。包含政策監測、危機應對、形象塑造與資源整合,協助組織在法規環境中穩健運作,提升信任度與社會影響力。這項技能能有效促進企業決策與外部環境的銜接,避免誤解與衝突,對推動業務發展與品牌價值至關重要。
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創新未來學校

企業教育訓練 | 行銷企劃 | 數位行銷 | 生成式AI應用 | WBSA | NPDP | PMP證照

2024/12/17

▍人工智慧如何協助 公部門 提升效能
從自動化行政工作到全天候提供公共服務,AI正在為政府帶來全新的效能革命!🚀
⚡ 生產力提升:澳洲昆士蘭如何利用AI加速應對生物安全與災害?
⏱️ 快速回應:挪威用AI系統Frida大幅改善福利服務的效率。
🔍 強化監督:AI如何幫助巴西政府監控公共採購詐欺風險?
當然,AI在公部門的應用也面臨挑戰——偏見、透明度、隱私問題不容忽視!👀
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SuEric

資深經理

2023/10/13

檢察官當社區主委被吼「下台」怒告鄰居錄影爆料洩個資!結果出爐
台北地檢署檢察官劉承武2020年擔任新北市住處社區主委,卻因公共設施點交等事務遭部分住戶質疑處理不當,同年7月管委會開會時,20多名住戶大吼:「劉承武下台!」其中鄰居許男用手機錄影,劉男大聲回嗆:「不准直播。」事後許男將衝突影片提供給週刊報導,劉承武怒提自訴,控告許男觸犯《個資法》、《刑法》強制罪。高等法院維持一審見解,今仍判許男無罪。
劉承武除了是資深檢察官,也是犯罪被害人人權服務協會副理事長,經常公開針貶公共事務,他的女兒劉忻怡外型出眾,是電視台主播。
對於社區糾紛,劉承武提告指稱當時管委會在開會,住戶許男卻擅自錄影,身為主席的他4度制止無效,許男仍繼續錄影,事後擅自將影片提供給《鏡週刊》報導,還受訪揭露他的姓名、家庭、職業、財務狀況及社會活動等個人資料,觸犯《個資法》,另外,許男一邊錄影,一邊走到他面前50公分處,擋住他的視線,是以強暴手段妨害他跟與會人員對望的權利,涉犯《刑法》強制罪。
審理時,許男主張會議地點在社區交誼廳,是公開場合,任何人都可以自由進出,應無必要保護隱私權,「因為我們對於劉承武擔任主任委員處理事情的過程,以及他對於公共設施缺失與建商的協商有疑慮,讓身為住戶的我感到非常危險,怕這些公共設施就這樣隨便點交掉,該處理的缺失都沒有處理,為保障社區住戶的權益我才會錄影,且以當時情況,住戶已經沒有其他的方法阻止公共設施點交,只能透過公開影像引起輿論重視,以保障我們的財產,我沒違法」。
高院認為週刊記者早已聽聞劉承武的姓名、職業、女兒是電視台主播,而且這些資訊可上網輕易搜尋到,難以認定是許男將劉承武個資洩漏給記者,此外,報導內容主要是揭露該社區部分住戶質疑劉承武身為檢察官,在擔任社區管委會主任委員期間,有不當執行公共設施點交及擅自採購社區設備、出租外牆情形,許男錄影、受訪目的是希望社區公共事務引起輿論重視,保障住戶權益,因此在必要範圍內利用劉承武個人資料,並未違反《個資法》。(引自 https://tw.nextapple.com/local/20230824/3FBF1283D5A0516BE427577DB53481B4
壹蘋果新聞網)
上週寫到為了蒐集證據,拍攝他人之窗戶、窗檯外緣,原自以為所拍攝為開放空間,惟因拍攝範圍涵蓋他人生活活動範圍,以致被告侵害個人隱私,本案與前一案件有些異曲同工,惟結論卻迥然不同,報導中住戶同樣為保存證據,於是將會議中擔任主委的檢察官全程錄影,且將影片提供予媒體報導,並揭露主委的姓名、家庭、職業、財務狀況及社會活動等個人資料,拍攝的住戶被這位檢察官主張侵害個資而提告,但法院認為:
非公務機關(即指公務機關以外之自然人、法人或其他團體)對於有關病歷、醫療、基因、性生活、健康檢查及犯罪前科等個人資料(下稱特種個人資料),除非有法定之例外情形,原則上不得任意蒐集、處理或利用。….;至對於一般個人資料,於符合前述相關法定條件之情況下,則得為蒐集、處理或利用,最高法院109年度台上字第4844號判決意旨參照。換言之,自訴人之一般個人資料,如為增進公共利益所必要,非公務機關得基於特定目的而蒐集,且得於蒐集之特定目的必要範圍內加以利用。
被告公布與點交公共設施有關之管委會會議中關於自訴人之影音予媒體記者,目的係為指出自訴人處理宏普社區公共事務之妥適性而引起輿論重視,以保障該社區住戶之權益,認係為增進公共利益所必要,實未為其他不當利用,堪認被告基於上開特定目的,且於必要範圍內利用該等自訴人個人資料。
自訴人之姓名、職業、家庭成員之資訊本屬社群網路上輕易可查知之相關資訊,難認係被告提供證人劉修銘所致;至被告蒐集、處理及利用自訴人上開經濟狀況、社會活動之個人資料之行為,其目的在留存此公共事務之討論過程,並促使媒體關注此事以增進其社區之公共利益,業如前敘,故被告主觀上自不具備損害自訴人隱私(人格)權利益之意圖,亦屬明確。
法官認為縱使住戶拍了這位檢察官的相關影像,並放置於網路,供不特定人瀏覽,惟此住戶之目的係基於保障社區住戶的權益,指出這位檢察官處理公共事務之妥適與否,藉以引起輿論重視,該蒐集目的與公共利益有關,而且此住戶並未具體揭露這位檢察官其他諸如購屋時間、坪數或位置等無關公共利益的資訊,顯然也未逾越其蒐集此個人資料的特定目的,至於這位檢察官的姓名、職業、家庭成員等相關資訊,在社群網路上本就來可輕易查知,實在難認為是因住戶具有損害這位檢察官隱私的意圖,而提供給媒體,違反個人資料保護法,自應為無罪之諭知,劉檢察官您說是嗎?
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04/20 08:00

AI學不完、工具看不懂?上班族的 AI 焦慮,不一定是壞事
當 AI 從科技新聞走進日常工作,愈來愈多上班族開始感受到一種新的職場壓力:明知道 AI 很重要,卻不知道該從哪裡開始學;想跟上趨勢,又怕自己學得太慢、用得不夠好。
這種焦慮,其實正成為許多職場工作者的共同心情。
只是,面對 AI,真正該解決的也許不是「我還不夠強」,而是「我能不能找到適合自己的學習節奏」。AI 時代需要的,不是每個人都變成技術專家,而是學會如何把工具變成工作助力。
為什麼 AI 讓上班族特別容易焦慮?
AI 帶來的焦慮,並不只是因為工具難學,而是它同時牽動了上班族對未來工作的想像與不安。
一方面,企業開始重視 AI 能力,市場也不斷強調 AI 素養的重要性;另一方面,多數上班族本來就已經被工作、績效、會議與生活壓得喘不過氣,很難再騰出完整時間從頭學習。當「學 AI」被視為一種不能不做的事,壓力自然就放大了。
更現實的是,AI 更新速度太快。今天大家在學聊天機器人,明天又開始討論簡報生成、自動化流程、影音製作與研究整理工具。資訊愈多,反而愈容易讓人陷入一種無力感:工具這麼多,我到底該先學哪個?
多數人的焦慮,來自怕自己跟不上
不少上班族對 AI 的不安,並不完全是因為不會使用,而是擔心自己來不及。
社群平台上,常常充滿別人用 AI 提升效率、快速完成工作的案例。看久了,很容易產生一種錯覺:是不是大家都已經很熟,只有自己還停在原地?
但事實上,很多人也都還在摸索。只是社群習慣呈現成果,不會呈現卡關與試錯的過程。你看到的是別人整理好的答案,卻沒有看見他們前面花了多少時間摸索。
所以,AI 焦慮某種程度上不是能力問題,而是比較帶來的壓力。當你把焦點放在「別人會多少」,就很容易忽略自己其實只是還沒找到最適合的起點。
AI 時代,不是學最多的人最有優勢
很多人一提到 AI,就會直覺認為自己必須懂很多工具、追很多新知、熟悉很多名詞,才算有競爭力。
但對大多數上班族來說,真正重要的從來不是「知道多少」,而是「能不能用得上」。
企業不一定在意你有沒有追到最新工具名稱,卻會在意你能不能把 AI 轉化成實際成果。例如更快整理資料、更有效率地產出內容、更清楚地撰寫提案、更順暢地處理日常溝通。換句話說,AI 能力不一定等於技術深度,更常是工作應用能力。
也因此,上班族其實不需要一開始就什麼都學。比起追著工具跑,更重要的是先回頭看:自己工作中最常卡住、最耗時、最需要優化的是哪一段流程。
面對 AI 學習焦慮,先從工作痛點開始
如果一開始就從熱門工具出發,很容易學到一半就失去方向。因為你可能知道工具很多功能,卻不知道它和自己的工作到底有什麼關係。
比較有效的方法,是直接從工作痛點出發。
例如,常常要寫文案的人,可以先學 AI 的發想、改寫與摘要能力;經常需要開會的人,可以先學如何用 AI 協助整理會議重點;常常做報告、寫企劃的人,也可以先練習讓 AI 協助架構內容、整理重點與修飾表達。
當 AI 能立刻幫你解決一個具體問題,學習就不再只是跟風,而會變成一種有感的工作升級。這時候,焦慮也會慢慢被掌控感取代。
不用一次學很多,先學會一件小事就好
很多上班族之所以遲遲沒有開始,不是因為沒意願,而是把目標設得太大。
像是「我要學會 AI 工作流」「我要變成 AI 高手」「我要跟上所有新工具」,這類目標聽起來很積極,實際上卻容易讓人更有壓力。因為目標太大,就會讓第一步變得很難跨出去。
相反地,真正適合忙碌工作者的方式,往往是從小處開始。今天先試著用 AI 幫忙整理一份資料,明天讓它協助修改一段文字,下週再試著建立一兩個常用的 prompt。這些看似很小,但只要能穩定累積,就會逐漸變成你的新工作習慣。
在 AI 時代,真正拉開差距的,常常不是誰學得最快,而是誰能持續地用。
接受一件事:你本來就不需要什麼都會
AI 工具不會停止更新,這代表幾乎沒有人能夠真的「全部學完」。
所以,上班族最需要建立的,不是無所不會的壓力,而是選擇的能力。你要知道哪些值得學、哪些與自己工作最有關、哪些能真正帶來效率提升。
例如,行銷人員需要的 AI 應用,可能和人資、業務、專案經理完全不同。每個職務的需求不同,本來就不需要用同一套標準衡量自己。
與其因為自己不懂某個熱門工具而焦慮,不如先問:這個工具和我的工作有關嗎?它能不能幫我解決實際問題?如果答案是否定的,那麼暫時不學,也不代表你落後。
AI 焦慮未必是壞事,關鍵在怎麼看待它
從另一個角度看,AI 焦慮其實也反映了一件事:你在意自己的成長,也在意自己是否能適應新的工作環境。
這不一定是壞事。
真正需要避免的,不是焦慮本身,而是被焦慮困住,最後既沒有開始,也沒有找到方法。只要把那份不安轉成比較務實的行動,例如先解決一個工作問題、先熟悉一種工具場景、先建立一個小小的使用習慣,它就有機會變成推動成長的力量。
對上班族來說,AI 不是一場非贏不可的競賽,而是一段新的工作適應期。你不用一開始就表現得很厲害,只要願意開始,就已經比停在原地更重要。
結語:與其害怕被 AI 取代,不如學會和 AI 一起工作
AI 正在改變職場,這件事已經很明確。只是,面對改變,最好的方法從來不是放大恐懼,而是重新調整自己的學習方式。
你不用什麼都懂,也不用急著證明自己很會用 AI。更重要的是,從自己的工作出發,找到最需要被優化的一個環節,然後讓 AI 成為你的協作工具。
未來更有競爭力的人,不一定是最懂 AI 的人,而是最能把 AI 融入工作、持續學習、持續調整的人。
所以,當你也感到 AI 學習焦慮時,也許可以先提醒自己:
你不是落後,只是在適應一個變化很快的新時代。
而所有真正有用的成長,都是從願意開始的那一步開始。
看更多
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