【大師開講】智慧製造應用案例 – AI運用於瑕疵檢測
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AI人工智慧
這項技能代表能運用機器學習、資料分析和自動化技術，提升工作效率與決策品質。在各行各業中，能協助處理大量數據、優化流程，甚至創造新商業模式。具備這能力的人才，更能適應數位轉型趨勢，增強競爭力，並為企業帶來創新價值。掌握相關工具與概念，成為未來職場的重要利器。
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智慧製造－透過AI實踐工業4.0
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AI 協思簡報術｜從模糊點子到精準說服的提案策略
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【AI基礎思維2】掌握AI關鍵核心技術_機器學習及深度學習
【大師開講】引領企業導入AI的思維模型
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【免費課程報名】技術開發技能 1-1 生成式 AI 如何顛覆您的工作模式 | 完課紀錄回傳履歷表
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
AI人工智慧核心能力認證
AI人工智慧在現今社會已成為不可或缺的好幫手，不論生活或產業領域都與AI息息相關， 本認證針對AI入門學習者設計開發，採級距制評分，您可藉由此認證學習，並提升個人於AI科技知能。亦可透過本認證作為個人AI知能鑑定。
明逸數位有限公司
AI-900 AI 人工智慧基礎認證
Microsoft Certified Fundamentals（簡稱 MCF），由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出，依雲端技術角色職能規劃認證類別，並透過引導式學習路徑，使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用，認證內容亦完整、準確地考核雲端技術，除作為專業技能上的有利佐證，更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。
即使是國際性的專業認證、英文證書，但是在試題上可以自由選擇語系，因此，在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題，只要通過Microsoft的認證考試，即頒發全球通用的國際性證書。
取得Microsoft Certified Fundamentals 國際性專業能力認證，除了肯定您在雲端領域具備充分且專業的知識與能力外，亦可提昇您個人的競爭力、生產力與工作效率。在工作職場上更能獲得更多的工作機會、更好的升遷契機、更高的信任度與工作滿意度。
Microsoft
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
生成式 AI 技術開發技能證書
AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
學習本課程，您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
AWS
人工智慧應用與技術 (實用級/進階級/專業級)
人工智慧應用與技術證照分為實用級、進階級及專業級，涵蓋人工智慧基礎理論、機器學習、深度學習及資料分析等核心技能。持有該證照者具備運用AI技術解決實務問題的能力，能設計並優化智能系統，提升企業數位轉型效能。證照適合希望掌握AI技術並應用於各行各業的專業人才，助力職涯發展與競爭力提升。
尚未查核發照單位
生成式AI能力認證
「生成式AI能力認證」為通識型初階能力檢核，通過者具備「知AI」的能力，可知道生成式AI的基礎知識、具備「用AI」的基本概念與邏輯，並具有基本體驗生成式AI實做的經驗，認證內容涵蓋生成式AI的基礎知識、能力強化、應用技能、倫理法律等四大面向。生成式AI能力認證旨在評估考生對生成式AI技術的全面理解和應用能力。
財團法人資訊工業策進會
精選貼文，掌握第一手知識
AI超便利？人工智慧潛在的3大負面影響
文： 小婉家族研究生：卓引祈 | 工商心理實驗室
原標題：人工智慧（AI）賦能人力資源管理：是助力還是威脅？
在當前科技迅速發展的時代，人工智慧（AI）正以前所未有的方式重塑各行各業，尤其是人力資源管理領域。然而，這一變革並非只有光明的一面。AI的引入雖能為繁瑣的工作帶來便利，卻也潛藏諸多隱患，可能對員工的心理健康與工作滿意度造成不利影響。
隨著人工智慧（AI）的興起，各行各業開始將人工智慧技術應用於工作中，並有許多相關的利弊討論。對於工作繁重、面向多元的人力資源管理者，AI的應用可以帶來許多便利。然而，使用AI時，有哪些潛在的影響可能導致人力資源管理實踐產生負面影響？
首先，從人工智慧的演算法的三大特徵，即時性、全面性、不透明性，來探討可能對員工造成潛在的負面影響。AI的即時性可能讓員工產生被監控的心理壓力以及工作和生活界線的模糊；並且因其強大的功能（全面性）可能造成員工自卑，造成工作動機感、成就感下降。而其不透明性可能進一步引發偏見、歧視，甚至是知覺分配不公平等議題。而更近一步的，當組織意圖用將員工的表現被更頻繁且細緻的以數字劃分時，可能削弱員工的內在動機，進而影響其工作表現和態度。因此使用AI雖然可以簡化部分的管理事務，協助達到更精準的管理決策，然卻可能造成員工的反彈，對人力資源管理的實踐帶來了巨大的潛在挑戰。
但也有研究顯示，以AI為基礎的人資系統能透過加強正向員工體驗，帶來更好的員工投入度。其主要是透過關注員工本身的需求，提供個性化的協助，以及提供平台促進與他人的交流。
雖然目前的研究結論對於AI在人資管理系統究竟是利大於弊，還是弊大於利有不同的看法，然而使用AI在人資管理上會造成何種結果，很大程度取決於使用者的目標及使用方法，意即我們抱持什麼最終目的在使用AI，會影響我們決定如何使用AI，以及它對員工造成的是正面的還是負面的影響。
作為管理方，若將AI作為評判或監控的工具，可能會造成員工巨大的心理壓力，適得其反。而作為人力資源的工作者，若我們一心只希望AI幫我們解決困難的工作，等於將AI視為工作的主體、判斷與創意的主體，可能會造成許多關鍵能力的喪失，無論是學習能力、洞察能力、評判能力，甚至造成內在價值感下降、缺乏動力等一連串的問題。工作需要有輕重之分，我們可以將部分的任務交給AI，但清楚知道AI只是協助者，我們仍是價值的提供者、方向的領導者。
而無論是作為員工、主管還是企業，不免需要回到源頭的問題：運用這些技術的根本目的為何？光有技術不足帶來革新，關鍵還在於是否真正在乎個人的福祉？無論是組織在乎員工的福祉，甚至是工作者在乎工作所帶給他人的意義等，若我們能清楚自己內在的價值定向，則就能用正確的心態使用AI，讓AI成為我們的助力，而非是威脅。
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小婉家族研究生：卓引祈
參考資料：
Malik, A., Budhwar, P., Mohan, H., & N. R., S. (2023). Employee experience –the missing link for engaging employees: Insights from an MNE ’s AI ‐based HR ecosystem. Human Resource Management, 62(1), 97–115. https://doi.org/10.1002/hrm.22133
Zhou, Y., Wang, L., & Chen, W. (2023). The dark side of AI-enabled HRM on employees based on AI algorithmic features. Journal of Organizational Change Management, 36(7), 1222–1241. https://doi.org/10.1108/JOCM-10-2022-0308
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精選 一句話改完整份簡報！Gemini、Copilot、Canva 三家 AI 簡報新功能怎麼選？
簡報做到一半，主管說「整份換成公司品牌色」「第 5 到 7 頁濃縮成一頁」，你是不是又要一頁一頁慢慢改？
十月底，Google、Microsoft、Canva 都在 AI 改簡報上有新動作：不用從頭重做，打一句話就能改整份現有的簡報。
先看三家各推了什麼：
Gemini in Google Slides（10/29 開始推出）
在側邊欄下一句指令，Gemini 會自己判斷要改哪幾頁，直接改在可編輯的投影片上，改完列出修改摘要。
適合：統一整份字型和配色、照另一份簡報的風格改、引用雲端硬碟的檔案補內容。
限制：目前只支援英文指令；要 Workspace 商務／企業版或 Google AI Pro、Ultra 方案。
Copilot in PowerPoint（10 月持續更新）
在 Copilot 對話框用聊天的方式改簡報，可以新增和重組投影片、換圖、套公司品牌範本。10 月新增品牌套件技能，比較長的工作關掉檔案也能在背景繼續跑。
適合：公司已經用 Microsoft 365、要符合品牌規範的正式簡報。
限制：完整功能需要 Microsoft 365 Copilot 授權；簡報太大可能超出系統上限。
Canva Brush（10/29 推出）
Canva 自家訓練的設計編輯模型，看得懂版面結構，小到改一行字、大到改整份簡報都可以，也能把簡報頁直接改成 IG 尺寸。
適合：行銷素材、提案簡報，以及同一份內容要改成不同尺寸的情況。
限制：目前開放給 Canva Pro 訂閱者，在 Canva AI 的模型選單選 Brush。
那我該用哪一個？先問自己三個問題：
1. 簡報平常放在哪裡？
Google 雲端硬碟 → Gemini；公司用 Office 和 Teams → Copilot；行銷素材都在 Canva → Brush
換工具的成本，常常比功能差異還大。
2. 要改的是「內容」還是「外觀」？
補數據、濃縮頁數 → 挑能讀到你原始檔案的工具（Gemini 讀雲端硬碟、Copilot 讀公司檔案）
換風格、改尺寸 → Canva Brush 和 Gemini 的整份套風格最順手
3. 有沒有品牌規範要守？
要對外、要對客戶 → Copilot 搭配公司品牌套件最穩；個人或小團隊 → Canva 品牌工具組也夠用
三個好用的指令寫法（英文版是給 Gemini 用的）：
・「把所有頁面的標題改成同樣的字級和顏色」
Make the titles on all slides the same font size and color.
・「把第 5 到 7 頁整理成一頁重點摘要」
Summarize slides 5–7 into a single slide.
・「依照這份檔案的內容，補充第 3 頁的數據」
Update slide 3 with more details based on [檔案名稱].
最常見的三個錯誤：
・一句話塞太多要求，改壞了也不知道是哪一步出錯
・改完沒有逐頁檢查，數字和專有名詞被 AI 改掉都沒發現
・忘了 AI 會直接改原檔：先複製一份，或記得用版本記錄還原
小練習：下面三種情況，你會先打開哪個工具？
① 業務提案要套客戶指定的品牌色，公司全面使用 Microsoft 365
② 季報簡報放在 Google 雲端硬碟，要把三頁數據濃縮成一頁
③ 活動簡報要同時改成 IG 貼文和限動尺寸
（參考答案：① Copilot ② Gemini ③ Canva Brush）
想把 AI 用進簡報、文案、視覺到影音的完整企劃流程，推薦 104 獨家課程「AI內容企劃力實戰課｜高效文案創作 × 視覺設計 × 簡報製作 × 影音生成」：
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/51189062-5156-4dec-9153-8464c6732b13
也歡迎留言分享：你最常用哪一家改簡報？「一句話改整份」真的有省到時間嗎？
資料來源：
Google Workspace Updates〈Edit entire presentations with Gemini in Google Slides〉
https://workspaceupdates.googleblog.com/2026/10/edit-entire-presentations-with-gemini-in-Google-Slides.html
Microsoft Support〈Edit with Copilot in PowerPoint〉
https://support.microsoft.com/en-us/powerpoint/edit-with-copilot-in-powerpoint
Canva Newsroom〈Introducing Canva Brush, a vision-language model for design〉
https://www.canva.com/newsroom/news/canva-brush/
（功能、方案與開放範圍以 2026 年 11 月官方說明為準，各家都是分批開放，帳號不一定馬上看得到）
AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
本文目錄（點擊可快速前往）
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
[joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3']
FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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AI進入3.0時代：智慧通膨、零點擊、人機協作如何改寫白領工作？
AI進入3.0時代，作者程世嘉指出，當智慧變得愈來愈便宜，AI代理開始替人搜尋、決策與執行任務，「智慧通膨」、零點擊與人機協作，正重新改寫白領工作的價值與企業商業模式。本文節錄自《智慧通膨下的新商機》。
文／程世嘉Sega Cheng，蕭玉品採訪整理
本文目錄（點擊可快速前往）
兩極化×零點擊×人機協作：商業思維與白領工作大革命智慧通膨，讓你的腦袋愈來愈不值錢AI 3.0時代，AI會執行、會自我進化焦慮無法解決問題，先看懂AI如何改變日常AI催生K型社會，「兩極化」加速撕裂世界
兩極化×零點擊×人機協作：商業思維與白領工作大革命
人類不是第一次體驗經濟規則的巨變。18世紀末，一台蒸汽機開始在英國的紡織工廠裡轟轟作響，沒有人預料到，這台燒煤吐霧的機器會在接下來的一百五十年間，掀翻、重塑整個人類文明。農民湧入城市、手工業者被機械取代、全新的中產階級誕生，伴隨而來的是童工、貧民窟與殖民掠奪。《經濟學人》統計過，從工業革命爆發到人類逐步適應，整整花了一百五十年，一直要到20世紀下半葉，科層社會、教育制度與現代白領的工作型態才慢慢成型。換句話說，好幾代人都成了那場巨變裡的實驗品與犧牲品。現在，AI正在做一模一樣的事，只是速度更快。
蒸汽機是人類第一次把「體力」大規模外包給機器；19世紀末普及的電力，讓「動力」變得隨手可得；而AI，是至今為止最讓人不安的第三次，因為這回被外包的是「智力」。以色列歷史學家哈拉瑞（Yuval Noah Harari）在《連結》（Nexus）一書裡指出，印刷機和原子彈都還只是人類手中的被動工具，再強大也不會自己做決定；但AI會推理、會判斷、會自主行動，甚至開始自我改善，已經跨越了「工具」的界線，正在變成一個有行為能力的行動者。
而且AI這次是拿白領開刀，從那些最高薪、最仰賴認知能力的知識工作者下手。所以諾貝爾物理學獎得主、深度學習教父辛頓（Geoffrey Hinton）和NVIDIA執行長黃仁勳（業界都叫他老黃），最近才會公開叫年輕人去當「水電工」。畢竟當你需要通馬桶的時候，機械手臂可能永遠沒辦法靈活地鑽進你家浴室。當AI教父們的職涯建議變成「學好通水管」，你就知道遊戲規則翻得有多徹底。
智慧通膨，讓你的腦袋愈來愈不值錢
由於AI愈來愈好用，又愈來愈便宜，所以我提出了「智慧通膨」這個概念。過去「智慧」是稀缺資源，企業願意付高薪給律師、顧問、工程師等精英，要的是他們腦中無法被機器取代的知識、獨立思考與判斷力。但生成式AI問世並持續進化，加上Google、OpenAI、Anthropic等大廠把AI的API（Application Programming Interface，應用程式介面）價格壓到幾乎免費，任何人打開手機就能取得媲美專業人士的智慧輸出。這時候，「智慧」這個資產，就像通膨的貨幣一樣開始貶值。以前你擁有100萬元的智慧，在市場上就是值100萬元；如今AI讓人人口袋裡都裝著100萬元，你那一份可能只剩50萬元。
更殘酷的是，AI的算力和知識儲備量，實際能夠產出的價值可能高達1,000萬元、1億元，甚至更高，那是人類肉身大腦永遠無法企及的資料量與推理速度。因此，智慧通膨正在加速淘汰「不會用AI的人」，同時也在重新定義「有價值的人」到底長什麼樣子。
Google在2026年5月的I/O大會上揭露了一個讓所有人倒抽一口氣的數字：他們每個月處理的token數，從2024年5月的9.7兆，一路爬到2025年5月的480兆，到2026年5月已經來到3.2千兆（Quadrillion, 3.2×1015），年增7倍！同時間，Google API每分鐘處理190億token，有375家Google Cloud企業客戶，過去十二個月每一家各自處理超過1兆token。這些數字翻譯成現實是「智慧」這項商品的生產規模，而它正以人類經濟史上沒見過的速度被放大。智慧通膨完全展現在這條曲線裡。
AI 3.0時代，AI會執行、會自我進化
我自己把AI的發展階段，以純商業角度分成三個階段。AI 1.0是AI根本還不太能用、頂多是個隱形配角的時代。這個時候AI還沒創造出什麼驚人的應用和商業價值，一切都還在迷霧當中，多數人甚至不知道什麼是AI。1.0是一段漫長的時代，因為AI早在1950年代就被提出，開始發展。
AI 2.0是ChatGPT橫空出世、生成式AI快速落地的時代，大約持續到2025年結束。這段期間AI進入爆發成長期，每個人都聽過AI，使用率快速提升，大型語言模型學會從海量資料中「生成」大量文字、圖片和影片。AI 2.0的商業時期非常短暫，只有三年；雖然已經在全世界開啟革命，但這段期間AI還是一個被動配合人類的軟體程式。
至於我們現在身處的是AI代理當道、而且會自我進化的AI 3.0時代。AI現在可以主動替你行動、判斷、執行任務，甚至在沒有人類介入的情況下，跟自己對話、辯證、合成新知識。它若覺得某段程式碼沒寫好，就自行改寫，改壞了再重來一次，活生生就像是一個會幫自己做器官移植的有機體。
2024年我寫第一本書《AI世界的底層邏輯與生存法則》的時候，「擴展定律」（Scaling Law）還是業界和學術界最被信奉的教條，背後的想法很簡單：餵給AI更多資料、投入更多算力訓練，AI就會更聰明。但到了2024年底，這條路徑開始遇到瓶頸：全世界的高品質訓練資料已經被搜刮過好幾輪，嚴重短缺；算力的成長也追不上需求，老黃甚至說全世界的算力還差100倍。光靠「餵更多資料」，已經無法讓模型更聰明了。
就在擴展定律看似走到盡頭時，自我進化的大門慢慢打開了。Google DeepMind提出了「嵌套學習」（Nested Learning），試圖模擬人腦的層層抽象結構，讓AI能在不必每次從頭訓練的情況下，持續學習新事物。其他大廠也都在積極解決AI的記憶問題，讓模型真正「記住」與使用者的互動脈絡，避免每次對話都失憶；2026年，甚至連飾演「惡靈古堡」女主角的蜜拉．喬娃維琪（Milla Jovovich）都看不下去，自己動手開發開源AI記憶工具MemPalace。
這些進展意味著AI的進化速度沒有放慢，反而還在加速。生成式AI問世之初，Google、OpenAI、Anthropic等巨頭一、兩個月才發布一次新模型；現在則是以每週、甚至每天的速度在迭代。Anthropic執行長阿莫代伊（Dario Amodei）在2026年的多次訪談裡更直接指出，目前所有前沿模型公司在拚的，是誰可以先「成功把軟體開發完全閉環」：讓AI進入完全自我訓練的狀態，人類不再需要插手。一旦AI跨進這個階段，模型自己就會變得愈來愈聰明，達到我們目前無法想像的智慧高度。
相較之下，人類是碳基生物，腦部結構不太會改變，適應社會變化的速度遠遠跟不上機器的迭代速度。這便是AI 3.0時代最讓人焦慮的現實。
焦慮無法解決問題，先看懂AI如何改變日常
既然我們無法阻止AI進化，就必須看懂它將如何改變人類的日常。AI 3.0的第一個具體衝擊，是能「外服內用」的AI代理在2026年全面落地，一邊帶來「零點擊時代」，一邊創造了全新的「人機協作」模式。
當AI代理搭配「模型上下文協定」（Model Context Protocol, MCP）、「A2A通訊協定」（Agent2Agent）等，開始替使用者完成搜尋產品、比價、下單的一條龍動作，傳統網站靠「流量」和「點擊」維生的商業模式就面臨瓦解。使用者再也不需要打開任何網頁、滑過任何廣告，因為AI代理在對話框裡就把一切搞定了。當你的品牌不被AI提起、推薦，就等於在網路上消失。
除了外服，AI代理也可以「內用」。2026年初紅遍全球、由奧地利開發者彼得．斯坦伯格（Peter Steinberger）釋出的開源代理框架OpenClaw（暱稱「龍蝦」），就是最具代表性的案例。OpenClaw自己是一層「代理外殼」（Agentic Harness），沒有內建模型，使用者把它裝在自己的電腦上，再接上Claude、ChatGPT、DeepSeek等任一大型語言模型當大腦，OpenClaw就會替你打開信箱回信、上網訂行程、自動進行日常工作流程，甚至串接WhatsApp、LINE、Telegram等通訊軟體，代理你跟他人對話。它在中國大陸紅到百度、騰訊、字節跳動都推出自家「克隆」（Clone）版本，光是2026年3月，北京就辦了好幾場「裝龍蝦」的線下活動，現場排隊上千人。
同時間，Anthropic推出Claude Cowork，把代理能力擴展到一般白領的桌面環境，可以直接操控電腦、整合行事曆和各種應用程式；OpenAI的ChatGPT Codex則在雲端進化，讓開發者把整個軟體專案託付給AI自主執行。
但代理時代帶來的不只是生產力解放。同一份「能自己寫程式、自己執行」的能力，反過來也成了人類社會新的攻擊面。2026年4月，Anthropic公開AI資安防禦計畫Mythos Preview與Project Glasswing；5月，OpenAI端出Daybreak，正式宣告了AI資安成為一個全新的競技場：能夠主動發現程式漏洞的模型，正在改寫整個網路世界的防禦邏輯，這部分我會在第四部詳細說明。
當AI從「給你答案」升級成「替你辦事」的時候，企業的運作邏輯也跟著從「加人做事」變成「先加AI、再視情況決定要不要加人」。這場白領的工作革命，已經正式無聲地展開。
AI催生K型社會，「兩極化」加速撕裂世界
所有技術革命都有贏家和輸家，但AI這一次拉出的距離，可能是人類史上最大的一次。我用「兩極化」來概括這個現象。2020年新冠疫情爆發後，眾家經濟學家在爭論疫後復甦的經濟型態會是V型（快速反彈）、U型（緩慢回升），還是L型（長期停滯），但維吉尼亞州威廉與瑪麗學院（College of William & Mary）經濟學教授彼得．愛華特（Peter Atwater）在社群媒體上推廣了「K」這個字母。
想像一下，K左邊的交叉點是危機發生的時刻，往右上延伸的那條線代表高收入族群，疫情期間照樣在家上班，疫情後股票資產持續翻倍；往右下墜落的那條線代表低收入族群，餐廳、娛樂、旅遊業大量裁員，生活愈來愈艱難。兩條線愈走愈遠，中間那片曾經安穩的地帶迅速被掏空。
節錄自：天下文化出版《智慧通膨下的新商機：AI時代的稀缺能力與新護城河》／程世嘉Sega Cheng、蕭玉品採訪整理 著
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AI加速技能斷層！專家揭潛在隱憂：新一代技術人才能力下滑
在AI與自動化技術席捲各行各業，本文作者、MIT博士麥特．比恩指出，人工智慧雖提升企業生產力，卻也打亂了原本仰賴「專家帶新人」的技能傳承路徑，導致新一代技術人才能力養成受限。這種「技能斷層」在全球蔓延，不僅使職場新鮮人難以勝任複雜任務，也讓企業與組織面臨長遠的人才空洞與績效風險。本文節錄自《技能密碼》。
文／麥特．比恩
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追求生產力，卻打斷技能的核心各行各業的潛在隱憂技能落差造成數兆美元損失
追求生產力，卻打斷技能的核心
現在許多職場因為科技的介入，硬生生隔開資淺員工與資深員工，也就是新人和專家。我們拚命追求生產力，卻打亂技能密碼的核心，但是挑戰、複雜性和連結三者缺一不可。如果這些元素不完整，未來我們該如何學習與智慧機器共事？
大家經常問我：「機器人會不會搶走人類的工作？」答案很簡單：「會。」
目前最完整的研究顯示，企業每添購一台機器人，大約會取代3到6個工作機會。然而，有一個問題比失業更重要：有多少工作、又有哪些工作正在改變？有一項長達40多年的研究，最後只發現一個規律：每當人類採用自動化或新技術，並沒有太多的工作消失。放到整體經濟來看，這些消失的工作根本微不足道，可能也就幾萬個而已。但是有更多工作因應新技術進行調整，這個數字恐怕是數千萬，甚至是幾億。因此這些從業者都要掌握新的工作方式，才能穩定完成任務。沒錯，學習才是目前最大的挑戰，因為工作模式改變了，這影響的是全球數十億人，而變化的速度正在加快。
回到克莉絲汀動手術的例子，看看一切會有什麼不同。她上次輪班是做傳統手術，後來經過6個月，她又把一位攝護腺病患推入手術室，不過這次迎接她的是一台巨大的機器人。機器人有4隻手臂，重達約455公斤左右，主治醫師將機器人連接到病患的身體。隨後他們脫下手術服，走到距離病患約5公尺的控制台，整場手術都是靠「遙控」。
克莉絲汀只能站在旁邊，看著主治醫師操控機器人的手臂，將病患的身體組織拉取並分離。
操作機器人的手術，有別於傳統外科手術，就像使用iPhone一樣簡單，醫師可以獨力完成整台手術。主治醫師也知道克莉絲汀需要練習，也希望給她機會，但也知道她的速度較慢，容易出錯，一旦讓她操作，就只能承擔風險。動作慢，就會拉長麻醉時間，徒增中風的風險；出錯了，出血量會更大，甚至發生更糟的結果。但是，病人的安全第一。因此這次克莉絲汀幾乎沒有機會接近病人的神經。4小時的手術，如果她能夠操作15分鐘以上，就要謝天謝地了，而且還只是切割脂肪這種非常簡單安全的環節。輪到她操作時，主治醫師只會在一旁大聲喝斥，一旦犯下大錯，主治醫師就會直接點一下觸控式螢幕，搶過來自己做，把她晾在一邊，感覺就像小時候戴著「我是笨蛋」的帽子，站在角落罰站。經過這樣的手術，她怎麼可能成為更優秀的機器人外科醫師？
結果就是，像克莉絲汀這樣的住院醫師，即使完成培訓，對機器人手術仍然缺乏信心，也沒有學到多少技術。後來，克莉絲汀成為外科醫師，第一次獨立操作機器人手術，卻在控制台上狂冒冷汗，動作斷斷續續，速度慢到不行，不小心燒壞和切除許多身體組織。手術團隊不發一語，氣氛相當凝重，人人面露難色。病人最後的失血量是她導師的10倍，原本只需要3小時的手術，硬生生拖到7小時。我在機器人手術室裡，親眼目睹一切，忍不住詢問克莉絲汀的外科主任，好奇這項新技術對醫師這一行的影響。外科主任非常憂心，雖然美國還是有精通機器人的明星外科醫師，但是絕大多數操作機器人的外科醫師手術實戰技能不足。他說：「我的意思是，這些人根本做不來。從來沒有真正操作過機器人，只有站在旁邊看別人做，看過電影，並不代表你就能當演員。」
這引發我的關注。然而，現在對機器人手術的需求正在瘋狂成長；很多醫院早就有手術機器人，還硬逼克莉絲汀這樣的新手醫師上場，反正她遲早得使用。2019年，《美國新聞與世界報導》(U.S. News & World Report)和《連線》(Wired)獨立調查此事，結果發現機器人手術培訓簡直就是「無法無天」，成果「糟糕透頂」。2022年，全球頂尖工程雜誌《科技縱覽》(IEEE Spectrum)也得出同樣的結論。許多人在接受機器人手術時，可能會遇到臨床訓練不足、手術經驗不夠，甚至對操作控制台沒信心的醫師。
光想都覺得可怕嗎？我也這麼覺得，但這只是開端。
各行各業的潛在隱憂
外科手術和其他行業沒兩樣，也是拚命引進智慧科技，彷彿站在自己建造的火箭前，全力衝向嶄新的未來。而這種趨勢從數十個職業和組織開始蔓延，再來是數百個，最後影響全球，這正是我們面對的現實。我深入研究先導入機器人的領域，大概有數十個，從這些數據來看，許多職業原本依賴專家帶新人的學習模式，但是如今已經無法繼續。
頂尖律師事務所拚命壓低成本，但對一件事毫不手軟，就是投入人工智慧等技術，「支援律師的工作流程」。現在文件審閱已經開始自動化，菜鳥律師不再做這些工作，律師事務所連工時費用都省了，資深律師反而接手更多的案子，效率更高；客戶花的錢更少，律師事務所也因為縮減人手，賺得更多。結果菜鳥律師和資深律師完全隔開了，沒機會觀摩、沒辦法參與，更別說幫忙前輩分攤工作，從中學習。最近Law.com有一篇評論，嚴肅提醒大家：「現在新一代的律師，正在錯失接受培訓與專業發展的機會。」
再看看警察的例子，警察局也在使用人工智慧的預測工具，幫忙分配巡邏區域，如此一來，是否能有更多的時間打擊犯罪？對菜鳥員警來說，現實並非如此，他們必須處理文書工作，餵養這些系統，反而沒時間跑社區，和前輩一起學習。
至於高階金融的領域，資深銀行業者加碼投資FactSet和CapIQ等工具，以人工智慧輔助市場分析與公司評價。2021年，金融業獲利1千7百億美元，但是這種自動化也改變了工作流程，導致菜鳥銀行職員大多在製作例行報告，無法和資深職員共事，就連資深職員也表示：「（資淺員工）對市場趨勢和業務情況的理解力正在明顯退化。」從這些尖端產業來看，在人類學習與機器學習的交會處，專家和新人之間的連結正在瓦解。
關於這個問題，我從全球經濟各領域蒐集優質的數據，其中有很大一部分是我個人十幾年的研究，還有其他優秀的田野調查。除了上述的例子外，其他職業也受到影響，我還在持續補充，像是高等教育、線上人力平台、晶片設計、新聞業、資料科學、刑事司法、新生兒加護病房、公共教育、音樂創作、機器人學、開放式創新、航太工程、叫車服務、長途貨運、拆彈、無人機駕駛、餐飲服務、次級物流、放射學、營建業、財富管理、零售業、汽車工程、客服中心營運等。雖然這些行業用的智慧科技不太一樣，但是都有一個共通點，就是總會干擾專家與新人的連結，屢試不爽。
這個問題很嚴重，牽涉到數兆美元。
技能落差造成數兆美元損失
我來拆解一下：產業有需求，卻找不到人才，稱為技能落差（skills gap），最近有人估算，光是全球製造業，技能落差就造成數兆美元損失，把這個數字乘以所有行業，虧損會更驚人。
過去3年來，美國經濟諮商局（Conference Board）調查企業執行長最擔憂的問題，榜首始終是吸引和培養人才。
對勞工來說，這也是頭號問題，根據2020年德勤（Deloitte）調查顯示，有45％受訪者擔心自己的技能在3年內就會不夠用。
另一項LinkedIn的調查顯示，高達94％受訪者表示，只要公司願意重視員工的職業發展，就會選擇長期留任。
然而，我們因應這個問題的方式，似乎是在開倒車。2020年，我們在技能發展投入的經費，有5千億美元都用在正式培訓，包括課堂學習、線上自學課程，或是近來的手機短影音。
只有極少的資金，用來奠定我們最寶貴的技能，也就是無所不在的非正式連結。原本資源就已經少得可憐，再加上我們對這種連結的理解太落後，導致這一點資源也白白浪費了。
為什麼會這樣？因為人工智慧的好處太誘人，這些系統放大專家的能力，帶來更好的成果。
不然你試著說服那些資深記者、技師或主管，讓那些實習生回來磨練，允許他們犯錯、拖慢效率。克莉絲汀的故事及其他無數類似的例子，跨越各個產業、技術、時期和職位，不斷提醒我們這個問題。為了追求更好的成果、更高的效率、更大的利潤，我們設計出這些智慧科技，引導人工智慧的發展，並選擇投資哪些研究。但是我們正悄悄付出代價，損失高達數兆美元。
科技、技術及技能一直在變，專家和新人的互動關係也要與時俱進，畢竟工作需要越來越複雜的技能。試想，生在古羅馬時期的梅內拉奧斯，怎麼可能像我們一樣拿著「智慧型手機」，從羅馬的市場打電話、發送郵件或傳送照片給斯特凡諾斯？但是在以前，我們至少有時間適應。關鍵就在於適應的過程，仰賴專家和新人的合作，一步步建立必要的知識，以整合新科技、新技術及新的工作關係。只不過現在這種學習，變得越來越困難。這種全面的衝擊，勢必會打破數百年來專家帶新人的模式，讓許多寶貴的技能跟著消失，因為技能發展離不開挑戰、
複雜性與連結。新一代技術人才的能力正在下滑，組織也變得空洞。在這個關鍵時刻，一不小心，無論是個人或集體，都會喪失適應未來的能力。
節錄自：商周出版《技能密碼：MIT博士教你從似懂非懂到穩定輸出，把專業變事業的職能升級攻略》／麥特．比恩 著
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2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧（AI）新創公司，正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才：前線部署工程師（Forward-Deployed Engineer，FDE）。這些軟體工程師必須既要會寫程式，又要在派駐到企業客戶組織內時，能和顧客交流，協助客戶客製化模型，加速採用AI技術，以創造更多收入。
英國金融時報（FT）報導，OpenAI今年初成立一支FDE團隊，預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示，今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模，擴大為五倍，以滿足客戶需求。
求職平台Indeed數據顯示，這種需要與客戶面對面交流的AI職缺，今年來已一飛沖天，1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。
這種人才趨勢的出現，是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業，都正日益熱衷於引進AI工具，但常不確定該如何應用AI技術，以及要怎麼利用這筆投資獲利。
Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示：「一家財星500強（Fortune 500）的銀行業者，和一家打造原生AI產品的新創公司，需求完全不同。」
數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚，形容這種方式為「從內部發現產品」，「你會希望自己打造的事物，在以簡報介紹給客戶時，促使他們說，『這東西將顛覆遊戲規則』」，前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。
Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經，招募這種人才，如今FDE已約占半數員工，並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。
AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示，一開始和客戶簽約時就部署工程師，有助建立長久而持續的關係。
雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小，但OpenAI表示，此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說：「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求，並幫助我們基於真實世界的運作，提升研究和產品陣容。」
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96%台灣專業人才已使用 AI 技能信心比例亞洲最高
2026-08-31 經濟日報記者洪安怡 由聯合新聞網授權轉載
怎麼把AI用得好，是職場下一階段的決勝關鍵。人才招聘與顧問公司華德士（Robert Walters）最新調查顯示，96%台灣專業人士已在工作中使用AI，高於亞洲整體的93%；73%受訪者有信心持續更新AI技能，更居亞洲十個受訪市場之冠。
華德士發布《未來職務洞察：AI如何重塑亞洲職場》報告，調查亞洲十個市場近5,000名專業人才及企業，包括台灣、香港、新加坡、日本、中國大陸、馬來西亞、印尼、菲律賓、泰國及越南。
結果顯示，亞洲已有93%專業人士在日常工作使用AI，超過五成雇主也已正式導入AI工具；其中台灣AI使用率達96%，另有79%認為AI將為未來職涯帶來正面影響。
隨AI加速改變工作內容，企業對人才技能轉型的需求也升高。調查顯示，超過九成台灣雇主預期，未來五年內員工需要因應AI發展重新培養或提升技能，其中18%更認為，超過半數員工都需要進行技能轉型。
亞洲整體最常見的AI應用情境，以文案及內容生成占47%最高，其次為數據分析與洞察40%、研究38%；但台灣則以「預測分析與決策支援」占62%居首，其次為文案與內容生成58%、數據分析與洞察40%，反映AI應用正由內容產出，進一步走向資訊分析及決策支援。
不過，AI深入工作流程，也讓職場焦慮從「會不會被取代」轉向「資料能不能放心交給AI」。調查指出，台灣專業人士最擔心資料遭誤用或涉及機密性問題，占54%；其次為AI產生錯誤或參與決策後的責任歸屬，占51%，兩項比例皆為亞洲10個受訪市場最高。
雇主對人才能力的要求也跟著改變，高達76%台灣雇主將「批判思考與事實查核」列為AI時代最關鍵能力，高於亞洲整體64%。
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而目前成長較快的職務主要集中在三大方向：
一是能串聯技術與實際業務需求的AI應用與導入相關職務，如AI產品經理、AI商業分析師；
二是將數據轉化為決策與成長動能的相關職務，如數據分析師、商業智慧（BI）及數位轉型相關職務；
三是因應AI應用擴大而增加的治理、風險與法遵相關職務，包括AI治理或風險管理、Responsible AI、AI法遵及資料隱私等職位。
華德士台灣總經理John Winter表示，對組織來說，下一步的關鍵不只是導入AI，而是重新思考工作設計與人才能力，並建立值得信任的AI使用方式。AI能提升效率，但如何做出正確判斷、創造真正的商業價值，最終仍取決於人。
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在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
本文導覽：
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
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教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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AI共學指南：從心法到工具、實戰應用，系統化升級學習思考力
AI工具爆炸成長，真正的競爭已不是誰用得多，而是誰用得好，懂得與AI共學的人，才是未來真正的高手。AI教育專家蔡明順親授實戰心法，帶你從「用工具」進階為「用AI成長」，一步步修煉出升級版的自己。
文／邱煜庭 由Cheers人才永續頻道授權轉載
本文導覽
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
當AI將知識取得門檻降至最低，這場學習革命的重點在誰更懂得與「AI共學」！從心法、招式到實戰與工具，AI教育專家一步步拆解，教你把AI從「工具」升級為「學習拍檔」，修煉出升級版自我。
「當AI出現後，每個人能力水平變得相近，差別就落在主動性，以及懂不懂運用AI幫助學習。」臺灣人工智慧學校校務長蔡明順指出。
所謂「AI不會取代人，只會取代不會用AI的人」，這句話揭示的未來近在眼前，特別是在學習與提升能力方面。
從蒐集資訊、整理、分析、到提取轉換成知識都能加速進行的AI時代，懂得運用AI協助學習，就能在能力上甩開其他人一截。
然而，具體要怎麼做呢？過去曾在美商Oracle甲骨文、SAP思愛普擔任過高階主管，目前投入AI教育，培育超過1萬2千位AI人才的蔡明順不藏私，大方給出他的AI學習心法、秘訣以及工具建議。
接下來，就讓我們跟著前輩的腳步，循序成為懂得活用AI的武林高手。
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣
蔡明順指出，他的學習模式已從「單向吸收」躍升為「與AI共同創造」，把AI當成共學拍檔。
這就是所謂的「元學習」（meta-learning）：學習如何學習。他從設計學習策略，到不斷優化與AI提問與知識整合流程，不僅效率提升3至5倍、跨領域學習障礙降低，更從知識獲取轉向批判思考與創造力的培養。
「就像是一個人不僅學會如何釣魚，還掌握了如何在任何水域、使用任何工具高效地學會釣任何種魚的方法。」蔡明順表示。
他以兩個實戰案例說明運用方向：
1. AI共學與效率
「在課堂上我用手機錄音錄影，專注於於理解，筆記只記錄關鍵重點。回家後再將錄音和筆記上傳到NotebookLM。」
NotebookLM能替蔡明順辨識內容、重組架構並生成完整筆記，過濾無關資訊。且其將文檔轉為Podcast的功能，更讓蔡明順無時無刻都能複習，甚至，AI還能提供模擬考題。
蔡明順表示，這套系統讓他從傳統筆記抄寫解放出來，效率提升三倍並深化了理解與應用。
2. 角色扮演與對話
他還會上傳傑出人物的傳記、訪談和新聞至AI工具中，建立「私人董事會」系統，作爲虛擬導師群。
蔡明順說明：「面對重大決策時，我會諮詢這個董事會，讓AI模擬可能的建議與思考方式。」
比如需要創業決策時，可以先思考方案再請董事會給予反饋，從多角度檢視問題。不只獲取知識，更能模擬與頂尖人物對話的過程，讓AI升級為思維的擴增器。
AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖
了解心法方向後該如何進行，蔡明順指出關鍵在「提示工程」技巧——如何用提問引導AI提供有深度的內容，成為有問必答的私人教練。細分為以下四個步驟：
鎖定目標——將學習目的寫得具體明確。
角色設定——為AI設定角色與任務，使其成為該領域的教練。
反饋循環——用思維鍊 (chain-of-thought) 持續微調提示。
統整反思——將AI提供的知識與經驗融合內化。
以下用準備一場商業簡報為例說明。
首先，確認目標是「在15分鐘內有效傳達複雜的市場數據」。
第二，以此設定AI的角色與任務，分別為數據科學家（簡化複雜數據）、故事專家（提供敘事結構）、設計顧問（建議視覺呈現）和反對者（提出尖銳的質疑）。
第三，建立思維鍊，與每個「角色」深入互動，不斷調整問題。蔡明順表示，特別有效的是讓AI分析簡報初稿，然後以「如果是賈伯斯（Steve Jobs）做這個簡報，他會如何改進？」等問題獲取靈感。
最後，便是回到個人層面，將獲取的建議經過消化後融入簡報。
蔡明順認為，以此四步驟不斷迭代，不僅簡報結構更緊湊、故事張力更強，更重要的是鍛鍊了跨域統整與精煉資訊的能力。
AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？
有了明確步驟，還需找到稱手工具，而市面上AI工具百百種，蔡明順分享他挑選時考量的三件事：學習目標複雜度、專業領域特性、個人偏好。
入門探索：ChatGPT（免費版）＋Perplexity，可迅速掃描趨勢與背景。
進階深耕：ChatGPT（付費版）、Claude、Gemini，適合長文件推理與多輪對話。
專業垂直：Cursor（程式）、ChatPDF（文獻）、NotebookLM（研究整理）。
以上為根據需求由簡到繁列出的參考。蔡明順也舉例說明他如何精準使用不同工具：「為了深入研究新興的可再生能源技術，我運用了一系列AI工具來提升學習效率。」
該工具鏈為：ChatGPT梳理概念→Grammarly精準校閱→Midjourney視覺化技術原理→Gamma一鍵排版簡報。
ChatGPT能針對太陽能、風能的最新發展進行初步探索，快速獲取相關概念和基礎知識。更能協助理解複雜術語，並整理出初步研究方向。
有了方向後，當需要閱讀大量英文報告和論文摘要，利用文法檢查工具Grammarly，能幫助修正語法或拼寫錯誤，協助更準確的理解專業文獻。
接著，能根據文字生成圖像的Midjourney則負責將概念視覺化，例如輸入對特定能源系統或技術原理的描述：「高效能鈣鈦礦太陽能電池結構示意圖」、「離岸風力發電機組運作流程」。晦澀難懂的術語瞬間變為圖像，不再難以理解。
最後，如果想將研究成果呈現給同事或合作夥伴，在利用Gamma的AI自動排版和設計功能，一鍵將文字、圖表或Midjourney生成的圖像整合到簡報中。
「整合這些工具後，我在短時間能就能進行深入研究並產出高水準內容。」蔡明順表示。
AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐
即便工具與各種方法論推陳出新，但AI尚不是無所不能。對於其局限性，蔡明順指出，AI特別適合語言、程式、商業分析等結構化知識；但對需要實際體驗、練習或高度創意的項目，如游泳、作曲仍有限。
另外，對使用AI的缺點，如助長思考惰性、資訊準確性等等也必須有所警惕。
特別是資訊準確性問題，蔡明順認為是最大風險，而他也給出建議解決方法，包含：交叉驗證資訊、使用引用功能，以及培養批判思維。
「我們應該將AI作為起點而不是終點。」蔡明順語重心長。
他表示，過去在面對照顧罹患失智症父親的挑戰時，他就意識到AI共學的幫助與侷限。
AI能提供專業的失智症知識，如疾病進程、常見症狀和基本照護技巧等等，「但當他突然情緒激動、拒絕用藥時，AI給的建議，例如溫和堅定地解釋就完全不適用。」蔡明順提到。
因此蔡明順發展出「三明治學習法」，同樣以照顧父親為例：先以AI獲取醫學知識基礎，中間層是透過與醫護、長照人員互動驗證所學，最外層則是真實情境應用，也就是實際與病患相處的親身體悟。
從中獲得最珍貴的收穫，蔡明順認為是：「AI能告訴我『該做什麼』，但只有人與人之間的真實連結才能教會我『該如何做』。」
AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
綜觀整體概念，其核心精神仍繫於人的自主性與判斷力，不該完全仰賴AI。
要確保這點，蔡明順提出結構化的學習框架。
首先，設定SMART學習目標，也就是具體(Specific)、可衡量 (Measurable)、可達成 (Achievable)、切實可行 (Realistic），以及具時限 (Time-bound)。
其次，採用「70、20、10」學習模式，除70%實踐應用，20%與AI互動學習，仍有10%透過傳統學習資源，這是為了保證資訊準確，以及培養判斷能力。
第三，建立定期複習與反思機制，以隨時調整策略。
最後則是形成學習社群，與他人分享AI共學心得，互相砥礪更能維持動力。
無論使用何種方法，人類價值與判斷仍必須在駕駛座，蔡明順認為：「學習過程始終是要由人類主導。」
（原文標題：我獨自升級：從工具選擇到情境應用，AI專家傳授共學心法、逐步拆解實戰攻略）
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AI時代「技能落差」是企業最大挑戰 技職年會倡產學共育
2026-07-15 聯合報記者柯美儀 由聯合新聞網授權轉載
人工智慧（AI）近年快速發展，產業需求持續轉變，技職教育也面臨新挑戰。台灣技職教育年會今（15）日登場，聚焦「AI時代的人才共育解方」，主辦的國際技能發展協會（Skills for U）執行長黃偉翔表示，企業目前最大挑戰是人才技能落差，須透過產官學合作，縮短AI時代人才培育與產業需求之間的距離。
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Skills for U執行長黃偉翔說，AI已快速融入民眾日常生活，從工作、學習到個人生活規畫都可見其應用，反映人類需求正帶動產業轉型，也重新定義人才能力需求。他指出，AI不只是軟體技術，更牽動AI伺服器、散熱、電源、記憶體等整體供應鏈發展，因此技職教育的人才培育必須與產業需求同步調整。
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黃偉翔指出，目前企業最大的挑戰在於技能落差，也就是求職者所具備的知識、技能與態度，與企業職缺所需能力存在落差；另一方面，學校與政府的人才培育速度，往往追不上產業快速變化的腳步，因此必須透過產官學及非營利組織共同合作，縮短人才培育與產業需求之間的距離。
黃偉翔表示，在教育部《技職教育政策綱領》的推動下，希望串聯政府、學校、企業及民間團體，共同建立技職人才培育生態系。今年年會共有超過70所學校、30多家企業、產業公協會，以及中央、地方政府與智庫代表參與，盼透過跨界交流，共同提出AI時代的人才培育解方。
教育部常務次長朱俊彰表示，技職教育現今面臨許多挑戰，產業變化快速，加上少子化衝擊，如何讓更多孩子、更多家長放心讓孩子投入技職教育體系，是教育部目前非常重要的課題。
談到AI時代的人才培育，朱俊彰表示，教育部今年5月提出「AI人才方舟計畫」，希望學生不僅學會負責任使用AI，更能運用AI解決問題，並培養AI無法取代的能力，「我們不會被AI取代，但會輸給懂得使用AI的人」。
延伸閱讀：AI力即國家競爭力！政院推「AI人才方舟計畫、指引3.0」，雙軌並進翻新產業生態
朱俊彰說，教育部正推動《技職教育政策綱領》，成立技職教育諮詢會，並與經濟部、國發會、勞動部等部會合作，同時持續協助大專校院強化師資、優化課程與改善教學環境，提升技職教育品質。
總統府副秘書長何志偉說，政府正推動AI及五大信賴產業、新十大建設，從半導體、智慧製造、機器人到無人機，每一項產業發展背後都仰賴技職人才支撐，「沒有人才，就沒有AI；沒有技職，就不會有產業」。
何志偉指出，台灣能走到今天，並非依靠少數人，而是無數在工廠、實驗室、教室及產線默默付出的工作者共同努力的成果。他提到，政府持續透過政策協助產業導入AI，例如今年4月已啟動中小微企業AI導入補助方案，最高每月可補助10萬元，並提供完整申請指引，希望協助更多企業運用AI提升競爭力。
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告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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