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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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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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