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邱騰穎 Gavin T. Chiu

人資副理

03/01 08:00

人資是勞方,還是資方?|我要當HR!
今天來探討一個許多人資心中共同的痛,那就是:總是被其他同事視為「資方打手」……。究竟人資是勞方還是資方?如何看待這則經典大哉問呢?
【人資的立場矛盾源自勞資雙方的競合】
以前在勞工系學習的時候,有一本聖經等級的教科書,書名叫「勞資關係:平衡效率與公平」,至今仍是勞工領域及高普考勞工行政的必讀入門書籍(推薦有志擔任人資者閱讀)。書名取得很有藝術,白話說,勞資關係就是教如何同時顧及雇主(營運效率)與勞工(勞動權益)的需求,達到雙贏局面的一門學問。
身為工作者的您肯定在想:怎麼可能?
相信我,人資也常常是這麼自我懷疑。
一方面,雇主與勞工擁有共同利益,就是努力提升企業盈餘,進而共享經營成果;但另一方面,員工的薪酬福利同時也是企業的人事成本,成本愈高對營收的影響就愈大,兩方面之間要如何均衡,考驗勞資雙方的智慧。
當兩方面無法取得均衡時,雇主認為人資處理人事事務,應該著眼於如何達到企業經營利益最大化;勞工認為身為人資,應該幫忙員工向雇主反映問題跟爭取權益。因此,人資簡直是一塊不可口的夾心餅乾。
【人資的雙重法律身分】
從客觀的角度來看,首先,人資當然是「勞方」,人資也受到雇主所聘用,付出勞務換取報酬(領老闆的薪水做事);也要投保勞保、提撥勞退;公司內部一切人事制度也都與其他員工共同遵守。
但是與此同時,人資某種程度也是「資方」,因為法律課予人資有關雇主的責任。根據勞動基準法第2條第1項第2款,雇主是指「僱用勞工之事業主、事業經營之負責人或代表事業主處理有關勞工事務之人」,其中人資就屬於「代表事業主處理有關勞工事務之人」,因此,人資在其職責範圍內,適用勞基法中對於雇主的義務要求。
綜合以上,人資明明也是勞工,卻要一起承擔雇主的責任。更別說,人資也不被容許加入企業工會,較難獲得集體勞動權的保障(主管人員是工會法明文禁止加入;基層人資人員則是因為身分而不會被工會所接納。即使可以加入,老闆不會原諒您、工會會員也不會信任您)。
【見樹又見林,轉換心境】
一路讀下來,人資不就很可憐、很不值得入行嗎?究竟人資應該如何理解自身的立場或角色?在執行職務時的思考點,到底要站在雇主的角度,還是勞工的角度?或許,讓我們跳脫人資的框架,從廣義的專業工作者觀點切入,比較能夠獲得解答。
事實上,如果想在企業環境工作,把事情做對、做好,並有所成就或深受重用,無論任何職務,都應該把自己的思考邏輯提升到雇主的決策高度。這就是常見的「要時時從老闆 / 主管的角度看事情」。換言之,從老闆 / 主管的角度看事情,才有機會做出老闆 / 主管希望看到的成果。
以上的工作技巧,也同樣適用在人資這項職務上。偏偏,人資的職責就是貫徹雇主在人力資源管理上的決策與制度,所以視不同雇主對人力資源管理的哲學,以及每位員工對事物看法的差異,有時的確不免會站在勞方的對(立)面。
也因為如此,當人資最有挑戰、也是最有成就感之處,即是在貫徹雇主的人力資源管理決策與制度時,能夠融入人性關懷、顧及員工權益。
現今的人力資源管理者,已進階至「策略夥伴」(Business Partner) 的層次,就如同顧問一般,提供雇主人資決策方向建議。人資可以致力在基於企業營運效益的前提下,建議雇主採取促進員工福祉的人力資源管理制度措施,也說服員工接受、信賴公司所推行的政策,例如:提供優於法令的婚育友善假別日數、設計彈性工作制度、導入員工協助方案等,不只能讓員工安心工作、兼顧工作與生活平衡、提升歸屬感與生產力,也能讓雇主品牌增值,有利企業招募人才及優化ESG表現,進而提升企業競爭力,最終反映出好的營收成果。
如此,才有機會讓人資化解內心的自我矛盾,發揮專業價值,並協助企業邁向所謂「平衡效率與公平」的勞資關係。
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企業管理員工要關注哪些勞動法令?
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1小時前

AI難題:為什麼ChatGPT無法正確數出 Strawberry 中的 r?OpenAI o1如何解決?
在使用AI如ChatGPT或Claude時,你是否曾嘗試過問一個簡單的問題:「Strawberry這個單字中有幾個r?」令人驚訝的是,許多AI會給出錯誤的答案:2個,而實際上是3個。為什麼會出現這樣的錯誤?本文將探討AI難題「Strawberry問題」,以及OpenAI全新推理模型o1是如何解決這一挑戰的。
▍AI難題:Strawberry草莓問題
當你問ChatGPT或Claude關於「Strawberry中有幾個r」時,這些AI模型大多數都會回答錯誤,通常給出「2個」這樣的答案,儘管正確答案應該是「3個」。這是因為大多數大型語言模型(LLM)在訓練過程中,是基於一個「標記」來進行語言理解,AI將整個「Strawberry」視為一個單位,並不會逐字拆解這個單詞中的字母,因此無法正確判斷出其中的r數。
這類問題之所以被稱為「Strawberry問題」,是因為它看似簡單卻讓多數AI無法應對。這暴露出大型語言模型在處理細微語言結構時的局限性。對使用者來說,這類錯誤不僅令人失望,還可能帶來錯誤資訊的風險,尤其是在涉及精確問題的場景下。
▍OpenAI o1的出現:推理能力的新突破
為了解決「Strawberry問題」,OpenAI推出了全新的推理模型o1。這個模型具有一個關鍵的突破:擁有「思維鏈」推理能力。與傳統的LLM不同,o1不僅僅是基於預訓練的標記來回答問題,它會根據問題進行逐步推理和拆解,從而得出更準確的答案。
以「Strawberry問題」為例,OpenAI o1能夠分析出單詞中的每個字母,並正確回答其中有3個r。這種推理能力源於OpenAI在o1訓練中引入的強化學習(Reinforcement Learning, RL)技術。該技術讓AI在面對問題時,能夠反覆推敲,進行逐步解構,並且學會自我反思,從而修正自己理解錯誤的部分。
▍推理模型的應用與限制
OpenAI的o1模型在多項特定任務上表現卓越,特別是在競爭性編程、數學推理以及科學計算等領域。例如,根據OpenAI的報告,o1模型在國際數學奧林匹克資格考試中的得分達到了83%,遠超過此前GPT-4o的13%成績。此外,o1在Codeforces競爭性程式設計問題中排名第89位,這些成績展示了推理模型在解決特定高難度任務上的潛力。
不過,儘管o1在推理能力上優於傳統的LLM,但它也並非完美。例如,o1的推理步驟較多,因此在回答速度上相較於其他模型會有所延遲。OpenAI產品經理Joanne Jang也提醒大眾,雖然o1的確展現了進步,但它並非一個奇蹟般的「超級AI」,許多任務仍然有待提升,尤其是針對複雜任務的持續學習與進步。
▍未來展望:推理AI的發展方向
儘管o1模型在某些領域展示了其強大的推理能力,但這並不意味著AI的全面進化。事實上,AI的進步仍需長期的技術投入和研究突破,才能在更多領域中實現真正的實質性提升。尤其是在語言理解和複雜任務推理方面,AI如何實現更接近人類水平的判斷力,仍然是科學家們需要解決的重要課題。
對於普通使用者來說,理解AI的局限性,以及新技術的潛在可能性,將有助於更好地利用這些工具,並設定合理的期望。
「Strawberry草莓問題」揭示了目前多數AI模型在處理細節問題上的局限性,也反映了推理AI的潛在價值。OpenAI o1推理模型雖然展現了令人期待的解題能力,但其發展仍有空間。隨著技術的進步,我們期待AI能更好地處理複雜問題,並在未來的各種應用中發揮更大的作用。
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