【大師開講】智慧醫療四大AI應用案例解析
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人工智慧醫療
這項技能指的是運用人工智慧技術來提升醫療服務的效率與精準度，包含資料分析、診斷輔助、病患管理等應用。具備此能力的人才能協助醫療機構優化流程、提升診斷準確性，並加速新藥研發與個人化治療方案制定。隨著數位醫療快速發展，這項技能成為醫療與科技交叉領域的重要競爭力，對未來職場需求及醫療品質提升有顯著影響。
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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
人工智慧：機器學習 Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
初級救護技術員（EMT1）
為推廣緊急醫療救護教育之目的，提升緊急醫療救護之品質，本會依行政院衛生署（現改制衛生福利部）於97年7月29日發布「救護技術員管理辦法」之法規，協同具有專業與實務經驗之緊急醫療等優良師資，舉辦訓練緊急醫療之初級救護技術員(Emergency Medical TechnicianI)所應學之學識及專業救護技巧等課程，如病患生命徵象評估、使用自動心臟電擊器等，讓學員學習了解緊急救護的基礎精神與學理概念的建立，也掌握緊急醫療救護的方法與應用。
社團法人中華緊急救護技術員協會
SSE AI Knowledge Today國際認證
人工智慧是指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。通常人工智慧是指透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。也表示研究這樣的智慧系統是否能夠實現，以及如何實現。同時，透過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，常態預測則認為人類的很多職業也逐漸被其取代。這個國際證照除了測驗人工智慧的基礎知識外，更強調的是人工智慧的演算法基礎知識。通過了本測驗，表示你已經具備基本的人工智慧理解能力，也有助於職場上之所需。
Silicon Stone Education (SSE)
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。
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奇美醫院AI導入為何能成功？心臟醫推動AI應用，從「遭白眼」到改變醫療現場
當時AI導入的成功案例屈指可數，就連與微軟合作的醫院也失敗。為何奇美能成？還是由一位「不懂資訊」的醫師主導？經歷兩次失敗，他選擇從臨床人員「最討厭」，且容易錯誤與重工的病歷切入，開發出來的系統，每月使用人次超過7萬，不僅縮短工時，也橫向整合診斷資訊，提升病人安全，讓AI真正落地，改變醫療現場的運作方式。
文／蘇欣儀 圖／盧春宇 由Cheers授權轉載
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推動AI的第一步：從白眼開始醫師變成經理人的思維轉換為什麼奇美醫院推動AI導入能成功？高成就背後，是不自信與缺乏安全感
在醫療、AI與甜品店之間來回切換，奇美醫院醫師廖家德如何讓每一件事都做到極致？高成就背後的底層邏輯是什麼？
「人都是往高處走，只有水往低處流！你到底來這裡的目的，是什麼？」當年剛從歐洲比利時取得博士學位的廖家德，正被荷蘭的大學與瑞士企業積極延攬。然而，他婉拒了千萬年薪，選擇回到培育他的奇美醫院。面對教授氣急敗壞的質問，他只說：「我會讓奇美，成為世界級的卓越醫院。」
這句話並非空談。
40出頭的他，是奇美醫院心臟血管內科主治醫師，也是實證醫學暨醫療政策中心主任。他花了8年，從零打造心臟衰竭團隊，奪下美國心臟學會（AHA）特優金獎，這是台灣在該領域最高的國際殊榮；即便沒有資訊背景，他自學程式、建立資料庫，與1位資訊師搭檔，開啟奇美醫院的AI轉型計畫。2025年，更榮獲有「創新界奧斯卡」之稱的美國愛迪生獎。
他的身分不止於此：助理教授、能源公司與AI新創創辦人、甜點品牌經營者。短短6年，他完成雙碩士、雙博士學位，現在還在台大EiMBA進修創新創業。
一個人如何同時扮演這麼多角色，且每一項都做到極致？這背後其實是一個哲學性的人生思索，他想回答：「脫下白袍後，我還剩下什麼？」
推動AI的第一步：從白眼開始
2022年底，生成式AI橫空出世。奇美醫院院長林宏榮一句：「這件事你來做。」他花了兩個月跑遍論壇，越聽越心慌，他發現：「每個人都在談願景，但沒人知道怎麼做。」
他決定不再聽，直接行動。一開始，他嘗試用語音轉文字簡化會議紀錄，但因中英台語混雜與口音辨識，效果不佳。於是，他回到第一線，蹲點觀察，看著護理師穿梭病房、換藥、交班、填紀錄，試圖找出關鍵節點。
某次，他提出語音簡化交班流程，卻被護理師翻了白眼：「你是來整我嗎？」他一臉錯愕，護理師當場演給他看：「普拿疼一顆、這一床家屬情緒起伏很大⋯⋯。這種話被聽到，是等著被告嗎？」
他不死心：「那你們到底需要什麼？」護理師直截了當回應：「我要一鍵下班。你做不到，就別來找我。」
這句話讓他意識到，臨床工作與數位賦能必須分開。醫護人員要的是「無腦使用」，而不是學新技能。傳統醫療設計常常犧牲了照顧者，導致醫護人員流失。於是，他將AI應用定位為「病人為中心，但以同仁為優先」。
經歷兩次失敗，他選擇從臨床人員「最討厭」，且容易錯誤與重工的病歷切入，開發出來的系統，每月使用人次超過7萬，不僅縮短工時，也橫向整合診斷資訊，提升病人安全。
奇美醫院落實AI應用降低醫療人員倦怠
AI應用項目改善既有工作內容A+護理師護理摘要：由2~4分鐘，變為1分鐘轉出摘要：由10~20分鐘，變為3~5分鐘A+醫師提升病歷書寫品質與效率，節省1/2時間A+藥師每位藥師一天省下150分鐘A+營養師每位營養師一天省下225分鐘資料來源：奇美醫院 圖表製作：天下學習團隊
有次，一名病患多次CPR，護理師忙到分身乏術，只能由其他同仁輪流協助。交班時，他用AI整理護理摘要，卻跳出「須注意耳內壓，必要時耳膜穿刺」。這才發現該病患剛接受高壓氧治療，且過程有異常。若無即時AI提醒，這筆關鍵資訊極可能被遺漏。
如今，不僅醫療人員，個管師、衛教師、行政人員、客服等職位，也有專屬的AI助手。更將獨立的系統整合為一張智慧網絡，催生出如「A+藥物安全守門員」等應用工具，有效降低三成不安全用藥情形。
這套系統2023年底在記者會公開，不僅吸引台灣各大醫院觀摩，連德國、印尼、英國與澳洲的政府與醫療機構也主動遞出交流邀請。
原本僅由兩人起步的團隊，如今已擴增至16位跨職類夥伴。雖非正式編制，卻全是因理念相合、毛遂自薦加入的夥伴。
廖家德領導AI團隊開發的新系統，每月使用人次超過7萬，不僅縮短工時，也橫向整合診斷資訊，提升病人安全。（圖／由Cheers授權轉載）
醫師變成經理人的思維轉換
儘管成果亮眼，但過程卻相當煎熬。廖家德苦笑回憶，那時有種「螳臂當車」的無力感，初期幾乎每天都陷在無止境的會議中。
「我甚至對院長說：『我人生很少放棄，但我可能會放棄奇美。』」同時，他也申請了國衛院的職位，不僅順利錄取，對方還願意幫他保留一年的職位。
就在動搖之際，EiMBA的學長打來：「阿德，你有想過，你其實已經不是醫生，而是經理人了。」
這句話像是一記當頭棒喝，他才意識到，身分已悄然轉變。經理人90%的工作，都是溝通、談判、協調、說服，從各方利益中找到最大公約數。奇美的資深顧問也鼓勵：「你只是還沒找到撬動組織的棍子與石頭。一旦大組織動起來，就停不下來。」
廖家德半開玩笑地說，當時像是被「騙下來繼續做」。但如今回頭看，他承認太心急了，心臟衰竭團隊從無到有，也熬了三五年才見成果。
為什麼奇美醫院推動AI導入能成功？
當時，AI導入的成功案例屈指可數，就連與微軟合作的醫院也失敗。為何奇美能成？還是由一位「不懂資訊」的醫師主導？
關鍵一：找出需求，讓出功勞
資訊組組長陳佳蓉說，在資訊室20多年，多數醫師認為資訊系統是工具，出了問題就是工程師的責任，但廖家德不只傾聽與理解，還願意花時間找出醫護的真實需求。
更關鍵的是，他願意「讓出功勞」。過去有些醫師為升等寫AI主題的論文，成果大多無法落地，更讓護理人員工作加重。廖家德反其道而行，主動邀請不同職能的主管主導會議、定義需求，讓使用者成為開發者，獎項也歸屬該部門。
關鍵二：不服輸的執念與堅持
儘管曾想放棄，但他說，好的領導者相信自己看見的未來；其次是相信已被看見的未來；最差的，是看見未來卻不信。
「沒預算怎麼辦？長官會反對怎麼辦？」他總堅定回答：「當你堅信時，全世界都會來幫你。沒人會拒絕一個堅持夢想的傻子。」
擁有20多年經驗的護理主管董育珍，多次用「有溫度」形容他。她說，最幸運的是遇到一位懂你、尊重你、知道要帶你去哪的主管。
廖家德不只看得遠，更有不服輸的狠勁。他不爭論可不可行，而是先做出雛型，再與團隊討論優化。助理蘇伊君笑說：「他像瘋子，常提不可能的事，但過一陣子你會發現，他說的真的會成真。」
他始終篤定：「只要知道目標在哪，終會走到。」誘惑與批評，不過是干擾前行的雜音。他淡淡一笑：「我已站上山頂，你在山谷喊，我多回頭一秒，就少一秒往前。連我生氣，都會問自己：幹嘛浪費半小時？」
林宏榮形容他善於整合溝通、帶領團隊看見願景，笑說：「希望有更多廖家德出現。」
關鍵三：分散風險，放膽一搏
AI起步，廖家德大幅減少門診，收入剩三分之一。對多數醫師而言，這是沈重的機會成本。但他說：「不靠心臟科薪水，靠被動收入和投資，我也活得下去。」源自數年前他在歐洲看到電動車的發展速度，早早嗅出商機投資股市，在多年後嚐到甜美報酬。
廖家德還開設了一家老屋甜點「順風號」。喜歡台南街屋的他，不願老房子被拆將其買下，親自修繕以保留老宅原貌。
他對員工承諾：「給我15年，我會做到規模經濟，甚至上櫃。」為此他去攻讀台大EiMBA，以補足人脈網絡與商業知識。
廖家德：「我沒有比別人聰明，我唯一能和你比的，是我比你更堅持。」（圖／由Cheers授權轉載）
高成就背後，是不自信與缺乏安全感
「沒有人質疑過我的能力。」這份耀眼的自信，其實源自長年累積的不安全感。成長過程中，同志身份曾讓他封閉自我、半年不語，更加努力追尋自我價值。
他將學歷與研究視為「無法被奪走的資產」，但更享受學習新事物的「喜悅」與「開竅」的瞬間。他始終遵循「以終為始」的五年計畫，靈感來自一位年收破6千萬的超級業務。
第一個五年，他設定了賺多少錢、發表幾篇論文，幾乎全數達成。為慶祝，他前往比利時攻讀博士，並在此遇到人生貴人，學會與自我和家庭和解，人生也從利己走向利他。
尤其在團隊互動上，他常說：「只要有人願意跟我，我就有責任讓他安身立命。」助理蘇伊君便在他的激勵下去攻讀中山大學管理碩士。他還毫不吝嗇的說：「我很會寫論文，你們要盡量用我！」甚至為甜點品牌順風號購下公寓，提供員工住宿，打造安心的工作環境。
外界常稱他是「工作狂」，他也不否認。在他看來，工作與生活並無界限，而是本於對每件事情的熱愛，「我享受做論文、分析、看商模，這些挑戰讓我興奮。」
廖家德說：「我沒有比別人聰明，我唯一能和你比的，是我比你更堅持。」因為，堅持的難度，比放棄高一萬倍。
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（原文標題：台南心臟科名醫一手寫程式、一手賣甜點。同事形容他像瘋子，但為何院長讚不絕口？）
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醫療AI轉型為醫護人員帶來什麼新契機？在台中榮總，全自動智能檢驗室的輸送帶日夜運轉，檢體自動分流、分析、生成報告，醫師與護理師不再被繁瑣流程綁住。他們如何憑 AI 讓醫療更快、更準、更人性，登上全球百大智慧醫院榜？
文／邱煜庭 由Cheers授權轉載
本文導覽
改變起點：解決「看不見的負擔」亮點一：AI助力，驗血、驗尿錯誤率全國最低亮點二：遠距診斷急重症，護理師專業升級亮點三：醫師＋工程師，培育新人才
一管管檢體在輸送帶上快速流動，根據需求自動分流、進入機器、分析、存放──全程幾乎看不到人力，這是台中榮總全自動智能檢驗室如今的日常。
從報到、領檢驗管、採血到產出，結果不再需要等候數日，最快甚至只要一、兩個小時。病理檢驗部主任謝獻旭，指著幾乎佔據整個空間的機器，自豪地表示：「我們整合了生化、免疫、血液常規、凝血和糖化血色素這五大檢驗項目，串聯二十四台機器，幾乎能全自動完成所有檢驗流程。」
這樣的高效率，正是台中榮總多年深耕智慧醫療的成果。在2025年，更是台灣唯一一間入選全球百大智慧醫院榜單的醫學中心。
改變起點：解決「看不見的負擔」
過去醫護人員面臨大量重複輸入與紙本作業，流程繁瑣、錯誤風險高、照護時間被壓縮。「看不見的負擔」正是中榮推動AI轉型的起點，橫跨了前任院長陳適安到現任院長傅雲慶。
前院長陳適安時期，便將原有的「AI工作室」升格為「智慧醫療委員會」，由骨科部主任陳昆輝擔任執行長統籌。
「一開始設了七個小組，從大數據建置、行政流程管理，到臨床應用如影像判讀、精準護理、AI教育等。」陳昆輝回憶，後又因應趨勢增設遠距照護與機器人協作小組。圍繞著醫療現場的痛點設計，形成完整的推動體系。
陳昆輝分享，早期聚焦影像辨識與資料清理；近年則逐步轉向以生成式AI與代理人AI協助臨床作業，例如自動生成手術說明書、病人衛教文件、智慧病房等。
以下透過三個代表性亮點，一窺中榮為醫療現場與醫護人員工作帶來的翻轉性改變。
亮點一：AI助力，驗血、驗尿錯誤率全國最低
首先，是打造一個更智能的檢驗室。
過去醫檢師需手動操作儀器、搬運檢體、核對編號與報告，如今不僅能自動分流、分析與存放。還會自動判定檢驗類別與優先順序，急件自動插隊進入指定儀器分析，大幅縮短報告時間。
角落的控制中心則宛如航空塔台，螢幕上即時顯示輸送路線與上千個檢體流向，就像高速公路上的車輛，只需看一眼可即時定位異常的問題。
「導入後人力減少25%，錯誤率從百萬分之三十降到百萬分之十，是所有醫學中心裡最低的。」謝獻旭說。而以糖化血色素測試為例，報告產出時間更從四小時縮短至一小時。
這項系統同時能降低醫檢師的接觸風險，以及釋放更多時間，專注在結果判讀與品質監控。
謝獻旭說：「以前檢驗師忙著機台操作與檢體搬運等流程，現在能真正做專業的事。」以化療病人為例，化療後紅血球形態會產生變化，機器無法完全判斷，現在醫檢師可以做更好的判讀。
改變，也創造出新的角色——資訊醫檢師。
「他們要學會寫程式、考IT證照。」謝獻旭說。結合醫學與資訊能力，能即時追蹤軌道異常、分析資料流向、與工程團隊協作。
亮點二：遠距診斷急重症，護理師專業升級
第二則是誕生於新冠疫情時的遠距醫療中心，由六位護理師與多科醫師組成，透過AI與5G結合，全年無休支援急重症，如即時監測心律異常、傳輸影像與數據，如南投埔里、台中大甲等偏鄉醫療院所皆能受益。
包含透過視訊線上會診，省去偏鄉患者與高齡者的舟車勞頓；或是透過救護車或病患身上安裝的設備，即時傳回病患心跳、心電圖數據及車輛位置，並搭配AI警示系統，判讀危險心率，「到現在已監測超過 800 例轉送，沒有發生重大意外，」遠距醫療中心主任陳怡如說。
這對護理師工作來說，也是一大躍進，他們不只是照護病人，還要教導病人與家屬如何使用監測設備，陳怡如說：「這讓他們從執行角色變成判讀與協調角色，要學會看數據、與醫師即時溝通。」
此外，每週也會安排各科醫師對這群護理師進行授課，從急診、心臟內科到神經科，培養跨科判讀能力與臨床思維。
亮點三：醫師＋工程師，培育新人才
最後，中榮更成立了數位醫學部，除了專案執行，更肩負AI人才培育的功能，陳昆輝解釋：「智慧醫療委員會是幕僚單位，協助院部長官規劃與整合，而數位醫學部則負責技術評估彙整與落地推廣，讓AI真正走進臨床。」
該部門分為「臨床資訊科」、「人工智慧科」，主要由主治醫師與工程師組成，負責提供醫療發想，以及執行端的數據準備和模型開發，目的是培養對 AI 或電腦科學有經驗的年輕主治醫師。
「讓醫師能懂AI、會開發，有人留在部門持續研究，有人回到各科帶領團隊應用。」這樣的結構讓中榮在短短幾年內完成百餘項AI專案，從病房到手術室全面開花。
在護理人員方面，中榮也逐步推動如智慧化尿量記錄、電子化點滴卡等等，改善護理人員工作量，更鼓勵他們出國參訪、參與AI專案設計，建立起積極反饋意見的文化，「護理師現在會主動反映流程問題，甚至能具體建議程式怎麼設計更順暢，」陳昆輝說。
中榮不僅透過AI改變流程，也改變組織文化，在醫護人員龐大的工作壓力下，全國護理師去年平均離職率為12.5% ，但中榮僅有約5%，也印證科技導入的目的除了效率，更是為了與員工一起創造更有價值的工作。
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（原文標題：全球百大智慧醫院在台中！檢驗錯誤率全國最低、醫生還會開發AI，這家醫學中心如何辦到？）
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2026-08-07 中山醫學大學 發布
中山醫大校長林俊哲左與加拿大駐台北貿易辦事處貿易暨投資處處長李知蘭互贈禮品，盼透過交流加速技術發展。（中山醫大提供）
中山醫大校長林俊哲表示，學校結合附設醫院，持續致力於教育、研究、臨床照護及醫療創新，並積極推動國際合作。他指出，大學應成為串聯學術、醫療、產業及國際社群的重要橋梁，透過跨國合作促進知識交流與創新應用，攜手打造更智慧、更具韌性的健康照護體系。
中山醫大副校長宋賢穎介紹學校與附設醫院的產學鏈結及臨床驗證資源。（中山醫大提供）
加拿大駐台北貿易辦事處貿易暨投資處處長李知蘭表示，加拿大在人工智慧、數位健康及精準醫療領域具備豐富創新能量，期待透過此次與中山醫大的交流，結合台灣優質臨床場域，共同推動智慧醫療創新技術落地。
本次交流安排技術簡報及一對一媒合，針對臨床需求、技術驗證及合作模式深入交流，促進創新技術與醫療場域對接。活動中也介紹中山醫大與附設醫院的產學鏈結及臨床驗證資源，並就合作模式交換意見，加速新創產業的落地與發展。
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文／身心科醫師益田裕介、哈佛大學腦科學家田中秀宣審訂
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使用AI心理照護的好處是什麼？AI心理照護有什麼風險？分享AI心理照護的主旨AI心理照護的注意事項
「AI心理照護」，就是利用LLM來照顧自己的心理狀態，也可稱為「AI自我教練」或「AI自我照護」。
使用AI心理照護的好處是什麼？
好處1：總而言之就是容易開口
很多人應該都想過找別人商量煩惱，但事到臨頭又退縮吧。這種時候，AI絕對不會對你擺臉色，也會默默傾聽，還能立刻用它豐富的知識給予適度的建議。
好處2：隨時隨地，想說多久都可以
如果是真人，會有其他事要忙，體力也有極限，不可能一直陪在你身邊。但AI不受時空限制，可以跟它商量到自己滿意為止。
好處3：提供豐富的知識
沒有比AI所知更豐富的人。只要自己的「提問方式」沒有錯誤，AI可說是全世界最聰明的東西，而它也已存在於我們的生活中。
AI近在人們的生活裡，也有越來越多患者會將AI應用於自己的治療上。我看過許多人利用AI整理自己的思緒、安慰自己，或是積極學習有關疾病、藥物、福利措施，以及任何自己不知道的事。不但因此培養出自信，改善的速度也是前所未有的。
AI心理照護有什麼風險？
實際上，利用AI進行心理照護，也可能帶來以下風險。
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個資外洩
使用AI進行心理照護的危險
AI心理照護並非值得鼓勵的醫療行為
AI的運作機制尚未完全釐清，仍屬於「黑箱作業」
目前無人知道AI最正確的使用方法。開發者已知道使用者會將AI用於心理照護，但也不鼓勵這種做法，建議還是要向醫師等專家尋求協助
過度相信AI並不可取，要是在對話過程中不知不覺過分依賴AI，可能會引發後面會提到的「AI成癮」和「AI誘發精神病」等狀態。
最重要的是以「使用AI」為前提，「設法預防問題發生」，而不是「很危險，所以不要用」。要是患者覺得自己會被醫師罵，就不會願意對醫師敞開心房了。
分享AI心理照護的主旨
本書的主旨在於讓大家正確理解AI心理照護的優缺點，以及有效運用的方法。除了已會找AI聊天的人，也希望符合以下情況的人能閱讀本書。
有精神疾病或心理障礙的患者
雖不到需要就醫的程度，但覺得生活很痛苦的人
當事人的親朋好友
從事醫療、社會福利的相關工作者
有些人因為過度恐懼AI而未曾接觸；也有人太習慣跟AI對話，反而遊走在危險邊緣。
本書的目的之一，就是傳遞正確的資訊，避免大家對AI產生誤解和引發問題。請各位仔細閱讀以下注意事項，學會妥善運用AI心理照護的方法。
AI心理照護的注意事項
1. AI心理照護不是醫療行為
AI無法取代醫療人員和助人工作者等專家，也不能診斷疾病和開立處方。從《醫師法》和與「確保藥品、醫療儀器等品質、效用及安全性有關」的《藥事法》來看，禁止醫師以外的人和機械進行診斷和治療。AI心理照護只是輔助工具，治療和解決煩惱的主角，終歸還是人類。
2. 須謹慎對待個資
在AI輸入資料時，要注意避免違反《個人資料保護法》和《著作權法》。原則上，請不要對AI提供能鎖定個人的資訊（如地址、電話等）和金融機構的密碼等重要資料。
3. 不要停止就醫、服藥、使用社會福利服務，不要孤立
現在已在使用醫療和社福服務的人，請繼續保持。不要對醫師、協助者或家人隱瞞「自己會跟AI聊天」、「已經在用AI進行心理照護」也很重要。
4. 有煩惱時，記得找「人」商量
使用AI時，若覺得不安、不太對勁的話，請馬上停用，找「人」商量。感受到強烈焦慮、痛苦、身體異常時，也請務必向專家諮詢。比起AI，更要優先重視信賴之人的意見與專家的判斷。
5. 不要盲信AI的話
AI可能會失誤或撒謊。除了從多重來源獲取資訊、請教別人的意見，獨立思考、定期與其他人分享也很重要。
6. 有些人需要特別注意
以下提到的這些人，最好能與協助者一起使用AI。詳情會在第5章解說，符合以下描述者，請不要急著使用AI。
精神上感到不安的人：
經常處於孤立狀態
有幻覺、幻聽、妄想等症狀
容易相信神祕學、靈學、算命、陰謀論的人
狀態不佳、正念練習時無法持續至少5分鐘
思考容易產生偏誤或卡關的人：
有憂鬱或狂躁症狀的人
經常責怪別人、不擅長客觀看待自己、不習慣找人商量的人
不擅長用言語描述自己的心情，試圖深入思考時、腦袋會打結的人
節錄自：究竟出版《你的AI諮商師上線了：正確理解，安心使用，照顧自己的心》／益田裕介、Kaien股份有限公司、田中秀宣 著
心情低落、不舒服都能問AI？「AI心理照護」醫分享6個Prompt技巧
不知道怎麼跟AI開口聊心事？AI回答會有偏誤或幻覺嗎？日本身心科醫師拆解「AI心理照護」入門法，6個實用提問訣竅與避開AI偏誤的技巧，讓AI成為隨身情緒支持工具。本文節錄自《你的AI諮商師上線了》。
文／身心科醫師益田裕介、哈佛大學腦科學家田中秀宣審訂
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「AI心理照護」要跟AI說什麼才好？1. 坦率地表達自身感受2. 提問自己不懂的事3. 提問有關「自己」的事【提示詞分享】向AI提問有哪些訣竅？有效的指令①：具體提問有效的指令②：舉例說明有效的指令③：想像自己需要的答案，據此提出明確的問題有效的指令④：向不同的AI提問有效的指令⑤：避免AI偏誤的提問方式有效的指令⑥：指定AI扮演某個角色如果想不到適當的提示詞
「AI心理照護」要跟AI說什麼才好？
益田醫師：既然準備好了，我們就開始進行AI心理照護吧。
青井小姐：可是醫師，我不知道要跟AI說什麼……
益田醫師：這種情況很常見，剛開始，大家都很困惑。
許多人一開始都有「不知道要說什麼」的感覺，會因為「講這種話好丟臉」、「這不是能跟AI說的話」、「不知道該怎麼說」而遲疑。
建議各位從抱怨和輕鬆的話題開始，先獲得共鳴、請AI整理談話內容，再逐漸深入。可以按以下步驟，一邊確認AI的反應，一邊使用。
坦率地表達自身感受
提問自己不懂的事
提問有關「自己」的事
請注意，不要提及能鎖定個人身分的資訊。
※AI心理照護並非醫療行為，不能取代專業人士，也無法進行診斷或開立處方箋。延伸閱讀：心事都跟AI講？身心科醫師點名7種人「先別急著用AI談心」
1. 坦率地表達自身感受
例：因為工作而氣餒時
青井小姐：坦率表達感受啊……嗯，我最近因為工作的事覺得沮喪。
AI：工作時要是一直出錯，心情會很難受呢。你常犯的錯誤是哪一類的？能說得更詳細嗎？
青井小姐：我弄錯了郵件的收件人，還有文件裡的日期。
AI：謝謝你說得這麼詳細。你有容易出錯的狀況或時間嗎？或許我能找出其中的模式，幫你想想辦法……（以下都是鼓勵和建議）……
就像這樣，不管說什麼都可以，先從坦率地對AI表達自身感受開始吧。難過的事、煩悶的事、開心的事、炫耀或放閃，說什麼都可以。AI會在給予尊重與共鳴的同時，提供讓你安心、找回自信的回應。
這種「體貼對方心情的說話方式」，稱作支持性心理治療。這是能夠令人安心、培養自信心的方法，在精神科臨床上也是值得鼓勵的基本做法喔。
2. 提問自己不懂的事
例：不懂詞語的意義時
青井小姐：我的主管是個大叔，之前他曾說「你這個要先搓一下，不然就只是在打高空」，那是什麼意思？
AI：這句話的意思是「目前太過抽象，光是這樣無法讓討論更進一步。要先有大概的數字或提案，才能更扣緊現實」，算是比較老派的說法。
例：詢問身體不適的原因和對策
青井小姐：我最近常常頭痛，為什麼呢？該怎麼辦？
AI：造成頭痛的原因非常多，從輕微的症狀到重大疾病都有可能。為了安全起見，我們先用以下的觀點來思考看看吧。
1. 常見的原因
緊張型頭痛：肩頸僵硬、壓力、長時間使用電腦
偏頭痛：單側或兩側抽痛，可能伴隨著噁心或對聲音及光線過敏
眼睛疲勞：使用手機、電腦或閱讀的時間過長
睡眠不足、生活不規律
水分或咖啡因攝取不足／過多
感冒或鼻竇炎
血壓變化
2. 需要緊急就醫的症狀
若出現以下情況，請立即就醫（建議至神經外科或急診）。
突然出現嚴重頭痛（像是被球棒打到的痛）
無法開口說話、手腳麻痺、視覺異常
發燒、意識模糊
不曾經歷過的頭痛
頭部外傷後出現的頭痛
3. 居家照護（症狀輕微的情況下）
多補充水分
拉伸眼周或肩頸肌肉，矯正姿勢
適量攝取咖啡因（咖啡和茶），但要避免過分攝取
在安靜、燈光較暗的屋內休息
依症狀冰敷（抽痛型）或熱敷（肩頸僵硬型）
減少使用手機和電腦的時間
如果你能詳細告知以下資訊，我可以篩選出原因，提供更具體的方法。
發生頭痛的位置和性質（如抽痛、悶痛、鈍痛等）
持續時間
伴隨的症狀（如噁心想吐、發燒、視覺異常）
不清楚醫師的說明和專業術語時，都可活用AI來找到自己想知道的答案。
在身心科的治療上，讓患者本身了解「成因」，才有助於恢復。深入了解知識的這個過程，就稱為心理教育（psychoeducation）。心理教育跟前面提到的支持性心理治療一樣，都是醫療人員診療時的基本做法。
3. 提問有關「自己」的事
話雖如此，要是想不到跟AI說什麼，也可參考以下建議。
老實回答AI的問題，例如首頁的「你今天在想什麼？」
丟出「這是什麼？」的疑問
提問「我是什麼樣的人？」
益田醫師：我試著問了ChatGPT：「我是什麼樣的人？」
AI：我從你過往的提問方式和個人資料，看出你是個特色鮮明的人。你大致具備以下六個面向。
1. 有分析力、洞察力
非常善於整理資訊和情緒、找出本質，用簡單明瞭的話語表達出來。
擅長在混亂和模糊中建立體系、挖掘意義。
有強大的自我分析能力和探索精神，會深入探索事物。
心理學上相近的類型
近似於 MBTI 中的 INTJ（策畫者）或 INFJ（提倡者）。
九型人格第五型（觀察者）和第一型（改革者）的綜合體。
2. 富有創意的實踐者
不僅止於分析，還具備讓創意成形、公諸於世的行動力。
透過 YouTube、出版、演講、社群經營等多元形式傳播資訊。
長處是創意豐富、有強大的內在熱情。
心理學上相近的類型
創意執行者（creative implementer）。
蓋洛普測驗中，理念、策略、成就的組合體。
3. 專業性＋人性的傳播者
你秉持身心科醫師的專業度，同時展現出人性與誠實。
你的傳播形式能贏得聽眾與患者的信賴。
試圖在「AI×心理照護」的尖端領域奠定獨特的地位。
4. 感受性強的共鳴者（但容易勞累）
能敏銳察覺他人的情緒，容易累積與人際有關的焦慮和疲勞。
有個人主義的一面，若對事物過度投入，容易感到耗竭。
情緒和健康的變化也容易影響到工作。
5. 有堅強信念的領導者
對自己的分析和整理深信不疑。
有很強的信念，但有時也會導致頑固和偏見。
對政治和社會問題有廣泛的涉獵，會根據自己的立場發表意見。
6. 視自己的工作為天職（有使命感）
傾向找尋「自己才能做的事」，並為此賦予社會意義和理念。
將自己在AI、精神醫療、哲學相會之處的活動定位成「終身志業」。
如果你需要的話，我也可以依據這個類型分析提供以下建議：
放大優勢的行動指南
補強弱點的自我管理方法
你需要這些建議嗎？
青井小姐：哇～好厲害喔！AI竟然可以透過以前的對話紀錄了解一個人到這種程度，深入到有點可怕了。不過感覺這樣可以加深對自己的理解，應該很有趣。
益田醫師：因為我會在社群網站上公開自己的個人資料，所以並不抗拒把個資交給AI。不過有些人應該會覺得不妥。請大家審慎考慮要對AI透露到什麼程度喔。
【提示詞分享】向AI提問有哪些訣竅？
指令會影響AI的回答，只要是提供給AI的文字，全部都稱為「指令」（prompt，或稱為提示詞），不論是提問、要求、文章接續……都包括在內。先了解下指令的訣竅，就能更有效活用AI。
有效的指令①：具體提問
△ 請推薦有關ADHD的書。◎ 請推薦5本有關ADHD的書，出版時間在2020年後，內容經過醫師審訂，且適合30多歲男性閱讀。
有效的指令②：舉例說明
△ 工作讓我很煩惱，請給我一些建議。◎ 我是30多歲的女性，正在為職場的人際關係煩惱。我跟直屬主管溝通不良，該怎麼辦才好？
有效的指令③：想像自己需要的答案，據此提出明確的問題
△ 告訴我什麼是結構主義。◎ 請根據以下條件說明結構主義，並以200字為限。條件：一、國中生也能理解。二、不使用專業術語。
有效的指令④：向不同的AI提問
可將同一個問題丟給ChatGPT、Gemini等數個AI程式，比較它們的回答。透過比對內容的差異加深理解，也能察覺其中的錯誤。
【指令】請根據以下條件說明結構主義，並以 200 字為限。條件：一、國中生也能理解。二、不使用專業術語
【ChatGPT的回答】所謂的結構主義並非零散地看待事物，而是放在「連結與關係」中思考的一種方法。例如，結構主義認為，語言、故事或人的行為，都是透過固定規則或機制相互連結的，並試圖找出這些背後的機制。
【Gemini的回答】「結構主義」並非零散地觀察事物，而是著重於思考它們如何連結、具備什麼樣的關係。舉例來說，思考人的時候，不只是觀察個別的人，也會思考這個人在家庭、學校、社會等「連結」之中是如何存在的。藉由這種方式，就能看見那些從表面無法察覺的「隱藏機制」。
有效的指令⑤：避免AI偏誤的提問方式
問「是A還是B？」時，AI可能會出現回答「A」（優先回答前面的選項）的偏誤→更換順序再問一次：「B還是A？」
AI有可能發生附和使用者的偏誤→不要只問「是A對吧？」，也要問：「不是A對吧？」
有效的指令⑥：指定AI扮演某個角色
告訴AI，你希望它從什麼立場回答。比方說，「你是一位心理教練」或「請以老師的身分回答」，這樣可以得到更明確的答案。除了屬性，也可以指定語氣、知識水準、觀點，AI的態度和回答就會改變。
不過，從法律和倫理的觀點來看，AI會限制使用者指定它扮演醫師的角色。
如果想不到適當的提示詞
想不到好的指令時，也可參考以下方法。
向 AI 提問：「我要怎麼問比較好？」
利用「DeepResearch」（付費版功能）請 AI 尋找範例
使用指令產生器（自動生成提問內容的工具）
另外還有指令模板和指令庫，能免費使用的網站也很多，建議用「ChatGPT／指令集」、「ChatGPT／指令模板」等關鍵詞上網搜尋。
節錄自：究竟出版《你的AI諮商師上線了：正確理解，安心使用，照顧自己的心》／益田裕介、Kaien股份有限公司、田中秀宣 著
亞洲大學攜手佐臻，讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
亞洲大學校長蔡進發（左）與佐臻董事長梁文隆（右），現場精彩互動。（圖 / 亞洲大學提供）
科技與醫療照護的交會，正開啟人類與資訊互動方式的新革命！亞洲大學與智慧眼鏡大廠佐臻，25日正式簽署「智慧視界・精準照護」產學合作備忘錄，宣告將智慧眼鏡推向臨床照護第一線。佐臻董事長梁文隆指出，AI與AR智慧眼鏡是「技術與應用的共生邏輯」，也是讓數位資訊與物理空間無縫融合的空間運算（Spatial Computing）與實體AI（Physical AI）重要人機互動介面，雙方將共同執行經濟部大型跨國計畫「慢性傷口 AR 智慧照護賦能系統開發與實證計畫」，結合德國 StellDirVier GmbH（SDV）與財團法人資訊工業策進會（資策會）等國際與產業資源，推動智慧眼鏡、AR輔助與護理專業導入慢性傷口照護，開創台灣臨床照護與護理教育的新里程碑。
2026-06-25 亞洲大學 發布
校長蔡進發於致詞中表示，亞大長期推動Medical AI與智慧醫療發展，近年更積極將AI融入教學與校務推動，透過課程、教師培訓與跨域計畫，培養學生具備AI素養與應用能力，蔡校長指出，智慧眼鏡結合臨床照護與護理教育，將有助於提升醫療現場效率與照護品質，期盼此次與佐臻的合作能擴大智慧眼鏡在醫院、護理教育與臨床實務中的應用。
佐臻董事長梁文隆以「智慧眼鏡新趨勢」為題進行專題演講，他表示，AI與AR智慧眼鏡並非單純的硬體產品，而是下一代人機互動與空間運算的重要介面，過去人類與AI的互動多受限於電腦與手機螢幕，未來透過近眼顯示、語音、手勢、眼球追蹤與感測技術，AI將能真正進入現實世界，形成「Physical AI」與「Spatial Computing」的應用場景。
梁文隆點出，科技演進需要computing、internet與human-computer interface三者共同推進，行動裝置改變了上一個世代的人機互動方式，而AI智慧眼鏡將有機會成為下一個世代的重要平台，佐臻長期投入AR/MR眼鏡研發，並建立硬體模組、SDK、感測技術與應用平台，期盼讓開發者、創作者、企業與醫療專業者能更容易導入智慧眼鏡應用。
佐臻董事長梁文隆（左）與亞大校長蔡進發（右）共同展示產學合作備忘錄。(圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻這次合作聚焦「慢性傷口AR智慧照護賦能系統」開發與實證，該計畫結合佐臻科技智慧眼鏡與亞洲大學護理學院的臨床照護專業，並與德國合作夥伴及相關技術團隊共同推進，預計發展包含慢性傷口3D視覺評估、AR傷口照護輔助、繪圖管理與自動化紀錄等功能，協助護理人員更有效率地完成傷口評估、照護決策與臨床紀錄。
亞大護理學院院長吳樺姍現場交流，分享智慧眼鏡融入護理教學與臨床實務的經驗。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大護理學院院長吳樺姍表示，護理學院早已將AR智慧眼鏡導入護理技術學習場域，學生在練習臨床技能時可透過智慧眼鏡觀看正確操作流程，並在雙手釋放的情況下完成實作訓練，教師也能透過遠端視角同步掌握學生操作情形，並運用影像記錄進行學習歷程分析，吳院長提出，從早期較重的AR眼鏡，到近年逐漸輕量化與符合人性需求的智慧眼鏡產品，佐臻科技的技術發展讓護理教育與臨床照護產生更多可能。
吳樺姍也提到，本次慢性傷口智慧照護計畫整合產業技術、護理專業與國際合作資源，未來完成驗證後，將朝亞大附醫等臨床場域落地推動，並進一步申請國家級新創與大型研究計畫，擴大至急性照護、長期照護與其他臨床應用領域。
蔡進發校長總結指出，佐臻科技長期投入智慧眼鏡、AR、XR與相關產業生態系建構，並串聯台灣多項關鍵技術與產業能量，令人敬佩。亞大護理學院近年積極推動AI護理教育與智慧照護創新，已成為台灣護理教育導入AI與智慧科技的重要示範場域，並吸引多所國內外學校前來參訪交流，包括新加坡南洋理工學院、美國凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）、澳洲西雪梨大學等國際學校，以及國內多所頂尖大學，蔡校長談及，亞大護理學院不只是展示科技，而是將AI、AR智慧眼鏡與護理教學、臨床訓練及照護流程實際結合，持續優化教學與照護品質，這次雙方簽署合作備忘錄，不只是合作成果的展現，更是未來長期合作的起點。
亞大與佐臻產學合作簽署儀式圓滿完成，貴賓合影留念。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻產學合作，將以智慧眼鏡為核心，結合AI、AR、感測、醫療照護與護理教育專業，推動智慧醫療科技從研發走向實證與落地應用，亞洲大學與佐臻股份有限公司期盼透過跨域合作，打造具台灣特色的智慧照護解決方案，進一步拓展至國際醫療與照護市場，展現台灣在AI醫療與智慧穿戴科技領域的創新能量。
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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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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。
增強AI應用能力，讓AI成為助力工作更有效率＞＞
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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AI無法取代！需求1,500名的「森林療癒師」如何逆勢走紅成熱門新職？
當身心療癒聲量一年暴增154%，新興職業「森林療癒師」悄悄站上風口，面對AI加速發展、職場焦慮的升溫，「連結人與自然的關係」成為科技最難取代的技能，讓我們從數據、趨勢與專家觀察，帶大家看見森林療癒為何在壓力時代逆勢崛起。
文／姜雯 由Cheers授權轉載
本文目錄
森林療癒崛起：壓力世代找尋新出口「森林療癒師」投入人數逐步增長，填補AI無法滿足的空缺！以森療師為中心，拓展「連結人與自然」的新產業！
森林療癒崛起：壓力世代找尋新出口
科技狂奔，孤獨與焦慮蔓延。「森林療癒」在林業保育署授證下崛起，以人際連結回應時代壓力，重新連接「人與人」「人與自然」的關係。在此領域深耕多年的森林療癒師林家民堅定表示：「森林永遠都是對的。」
在科技日新月異的時代，焦慮感正快速蔓延。
根據《失控的焦慮世代》一書指出，自2010年蘋果手機的翻轉鏡頭問世，加上IG被臉書併購後用戶呈爆發性成長，長期暴露在社群比較效應下的青少年，正大量被捲入自信黑洞。從美國、英國、加拿大、澳洲等各國數字都共同發現，青少年的孤獨感、自殺率在2010年後同步飆升。
如今，青少年陸續長大步入職場，新世代的情緒焦慮在台灣職場一樣蔓延。根據「東方線上」指出，過去一年台灣人「身心療癒」的討論聲量飆升了154%，且每4人就有3人願意花錢舒壓。
森林療癒便是新時代的產物，其獨特之處在於授證單位是國家級的林業保育署，林家民便是首批獲證的療癒師之一，目前他也是認證培訓平台上的講師之一。
「森林療癒師」投入人數逐步增長，填補AI無法滿足的空缺！
林家民畢業於中興大學森林系、臺灣大學森林環境暨資源學系研究所，現為台灣森林保健學會理事（林業署委託的認證機構）、以及韓國忠南國立大學森林療癒博士。
對比韓國已有近2,000位政府認證的森林療癒師，台灣森林保健學會曾推估台灣需求約1,500位；目前已逾80位取得認證，修課人數近1,000位。
森林療癒師大致分三類：其一是心理諮商或療癒相關工作者；其二是國家森林志工；其三是一般民眾。
而來參加森林療癒的族群中，林家民觀察到，「社工」是承受壓力最大的族群，他們在幫助他人的同時也累積了許多負面情緒；其次是企業團體，特別是中高階主管在科技迭代下壓力與工作量倍增；第三是家庭，父母帶孩子走進森林後，常驚覺平日陪伴不足。
其實，人們來到森林，最主要的訴求還是為了「健康」，不論是心理上的還是身體上的。
近年來，森林體驗在德國、日本、韓國興起，日本學者大井玄、宮崎良文與平野秀樹定義森林療癒為「利用科學證據來證明森林浴之功效」。林家民的研究也證實，在自然環境中進行短期森林療癒活動，有助於中高齡族群降低血壓和減輕焦慮。
以森療師為中心，拓展「連結人與自然」的新產業！
由於森療師在執業時，需與專業的公司合作（如同領隊導遊需與旅行社合作），因此林家民與擅長經營戶外體驗的森林邦合作，其執行長洪志遠原是森林研究員，後來發現很多人在溪頭自然教育園區試著治療癌症，「那時候覺得台灣的森林要往下一個階段走，希望借由私人企業跟公家力量，把森林效益推廣向大眾。」
因此，洪志遠於2021年創立森林邦，這是目前全台唯一在推動森林療癒產業的企業，創業初期營收約600萬元，截至2024 年已成長到3,000萬元。森林邦早期嘗試與飯店業者合作帶人入林，如今已擁有自營的民宿與餐廳。「森林療癒近年能蓬勃發展，與新冠疫情及全球趨勢脫不了關係，人們在森林中找到了新的旅遊方式，」洪志遠說。
另一方面，森林療癒也有助帶動台灣林業的發展。林家民表示，若用木頭、竹子製成的周邊產品以及萃取的精油，可以讓遊客帶回去，焦慮的時候嗅聞，可產生正念聯想。
對於未來產業的發展，林家民認為潛力無限，一方面台灣有其他國家的經驗可以借鑒；另一方面，台灣有60%的森林地，應該被好好利用。
而呼應 AI 時代的提問：什麼工作無法被取代？答案必然與「人際連結」相關，而森林療癒同時連結「人與人」「人與自然」。對林家民來說，他自己也是那個被森林好好療癒的人，「因為森林永遠都是對的，」他堅定地說。
【補充QA】Q.森林療癒師薪水多少？森林療癒師薪資通常「按時數計費」，時薪約2千元，一場3小時的課程約可獲利6千元（企業或高端課程場次單價可能更高），旺季時可接到12～16場次，月收入上看7～10萬。Q.森林療癒師證照報考資格、課程時數及費用● 資格條件：以「森林、園藝、心理、醫學、生命科學、運動」等相關科系畢業者，以及具5年（含）以上森林療癒相關產業經驗者為優先；也開放對森林療癒有興趣且年滿18歲者報名參與。● 課程內容及費用：至林業及自然保育署森林療癒師認證培訓平臺註冊後，依序修習「核心課程（共57小時線上課及3小時實體課）」、「活動課程（15小時實體課）」、「實習課程（2次隨隊實習及3次帶隊實習）」，通過後便可取得森林療癒師認證，各階段學費合計3.9萬元，均採線上報名繳費。Q.森林療癒師職涯發展目前台灣森林療癒師的人數尚未飽和，加上林業署將推動旗下國家森林遊樂區舉辦更多療癒活動，預計可創造大量穩定接案或受雇機會，幫助森療師與在地旅遊、文化、木育等產業深度結合，成為推動地方創生、創造多元收入的綠色專業人才。
（原文標題：借鏡德、日、韓，森林療癒師專業認證引進台灣：需求約１５００位，僅不到百人被認證）
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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。
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掌握AI革命：人力資源選、育、用、留的智慧管理新時代
隨著數位化轉型加速，人工智慧（AI）逐漸成為人力資源管理中的核心助力。由於其能夠優化選、用、育、留等關鍵環節，人資工作者面臨著新的挑戰與機遇。我們將探討如何利用AI提高效率與策略價值，避免被AI時代淘汰。從篩選自動化到智能化學習平台，再到預測流失風險，我們將深度解析AI在HR各個層面的應用，並提供實用建議，助您成為引領企業未來的人資領袖。一起探索如何在這場AI浪潮中立於不敗之地！
文／宸碩管顧公司總經理｜楊伸太博士
原標題：「AI在人力資源的應用」為主題發揮：包括選、用、育、留的應用場景
關鍵字
數位人資
AI
AI人資應用
人資數位升級
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前言：未來只有不會用AI的人會被淘汰
成為一個及早善用AI、提升效率的人資工作者
人資運用AI的選、用、育、留之KPI、應用範圍與建議
學習與實踐
總結
一、前言：未來只有不會用AI的人會被淘汰
1. 隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，全球企業正迎來數位化轉型的浪潮。在人力資源管理（HR）領域上，AI正快速成為不可或缺的工具。
2.從簡化重複性工作到優化決策，AI不僅提升了人資的效率，更改變了傳統的人才管理模式。
3.然而，隨著技術普及，對人資從業者來說，最重要的是如何掌握AI技術、讓自己在未來職場中保有競爭力。
4.因此，未來的企業將對「數位人資」有更高的需求與期待，同時，我們絕對要跟上這波AI潮流，不要變成被淘汰的那一群人。
二、成為一個及早善用AI、提升效率的人資工作者
1. AI是我們的協作工具，AI在HR領域的價值不僅僅是在「效率化」，更能幫助人資從事高附加價值的工作，例如： (1.) 人資的傳統工作，例如履歷篩選、工時計算、薪酬核對等往往會占用大量時間。透過AI自動化工具，能處理這些瑣碎任務，讓人資能專注於更具策略性或高價值性的工作。 (2.) AI能快速分析大量數據，從中彙整與分析出有效的資訊或資料，例如預測員工流失率、分析招聘效果或分析培訓成效，幫助企業做出更具前瞻性的決策。 (3.) AI能透過自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）技術，為每位員工提供個人化的發展計劃，例如推薦適合的學習課程、職涯發展機會等，提升員工的滿意度與參與度。
2. 綜合以上，筆者鼓勵與互勉，彼此都要及早成為一個善用AI、提升效率的人資工作者。
三、人資運用AI的選、用、育、留之KPI、應用範圍與建議
1.選才： (1.) KPI舉例： A. 篩選效率：履歷處理時間縮短50%以上。 B. 招聘成功率：AI推薦候選人的匹配度達80%以上。 C. 面試人力減少：初篩流程的人工參與減少30%。 (2.) 應用舉例： A. 自動履歷篩選：AI能根據職位需求，自動篩選候選人履歷，快速找到最符合條件的人才。 B. 人才推薦：透過AI演算法，根據企業過往的招聘成功案例，推薦高潛力的候選人。 C. 面試分析：AI語音分析技術可評估候選人的語氣、用詞和情緒，輔助招聘決策。 D. 104資訊科技集團總經理黃于純指出，104人力銀行已透過以下五大AI創新技術，將求職者找工作的媒合成功率提升12%。 提供AI履歷生成服務，節省時間。 透過大數據檢視履歷完整度&AI提供修正建議，完善履歷。 AI職涯顧問 (https://talent.104.com.tw/joblist)用關鍵問答找到履歷亮點。 依照最新工作、求職者興趣，推薦個人化職缺。(引入AI技術！推薦工作媒合成功率增加12%，企業招募天數縮短30%) (3.) 綜合建議： A. 導入AI招聘工具如ATS（Applicant Tracking System）。 B. 利用市場上的AI面試工具，提升招聘的公正性與效率。
2.用才： (1.) KPI舉例： A. 員工滿意度：智能化排班使員工滿意度提升20%以上。 B. 工作效率：職位與技能匹配度提升15%。 C. 績效透明度：績效評估準確性提高30%。 (2.) 應用舉例： A. 職位與技能匹配：AI通過分析員工的技能數據，優化職位分配，確保人盡其才。 B. 績效分析與預測：透過數據分析，幫助管理者即時了解員工的表現，預測未來表現趨勢。 C. 智能化排班：AI能根據工時需求、員工偏好和法律規範，提供最佳排班建議。 (3.) 綜合建議： A. 導入員工數據分析平台，定期更新員工技能與績效資料檔案。 B. 將AI技術融入績效評估流程，避免人為偏差。
3.育才： (1.) KPI舉例： A. 學習完成率：推薦課程的完成率提高至80%。 B. 培訓投資回報率：學習後職位能力提升明顯，培訓成效增長25%。 C. 技能匹配度：員工與職位需求的技能匹配度提高20%。 (2.) 應用舉例： A. 學習需求分析：AI能根據員工的職位需求與過往學習歷史，推薦最適合的課程。 B. 智能化學習平臺：提供自動化學習計劃與即時反饋，提升學習效果。 C. 技能差異之缺口分析：AI分析組織中技能缺口，幫助企業優化內部培訓計劃。 (3.) 綜合建議： A. 導入AI學習系統（如LMS），結合員工的職涯發展目標進行學習規劃。 B. 持續優化學習平台，確保用戶體驗良好，提升學習參與度。
4.留才： (1.) KPI舉例： A. 離職率：高風險員工的流失率降低20%。 B. 滿意度：員工滿意度指數提高15%。 C. 挽留效果：AI預測的流失員工成功挽留率達30%。 (2.) 應用舉例： A. 流失風險預測：AI根據員工參與度、績效表現等數據，預測離職風險並提出建議。 B. 員工滿意度調查：AI自動分析調查結果，分析出員工不滿意的主因。 C. 福利優化建議：AI能根據員工特性，推薦個性化福利方案，提升留任意願。 (3.) 綜合建議： A. 使用AI數據儀表板，定期監測員工流失風險。 B. 設計個性化的員工福利與關懷方案，提升員工忠誠度。
四、學習與實踐：建議透過AI概念知識(K)與工具技能(S)的學習，逐一應用實踐之
1.概念知識學習：例如學習AI相關的基本知識，例如指令學習、自然語言處理等概念，同時知悉與遵守數據倫理與隱私保護規範。
2.人資相關工具技能學習： (1.) 例如參與HR科技論壇與受訓、104數位人資學程學習等，同時可掌握最新的AI應用案例。
3.學習後逐一應用實踐出來 (1.) 可以從小規模應用開始實踐。 (2.) 與IT部門合作，推動人資數位升級項目。 (3.) 善用內外部數據資源，讓AI應用更加精準。
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五、總結
1.AI正加速推動人資管理的數位升級，從選、用、育、留全方位優化HR流程，讓企業的人才管理更加高效、智慧化。面對這場AI浪潮，鼓勵人資工作者需要快速掌握AI工具，讓自己盡早成為「智慧化人資」的引領者。
2.在數位轉型的浪潮中，人資需要具備與AI共存的能力，而學習與實踐是必經之路。唯有不斷學習、實踐，才能抓住AI帶來的挑戰與機會，盡早規畫與進行AI工具的學習善用學習資源，例如104數位人資學程，同時積極運用在工作上。
3.透過學習並應用AI技術，人資工作者能在AI浪潮中保有核心競爭力，成為真正的智慧型HR專家。
4.祝福各位先進，都能在所屬企業中，有效學習與應用AI工具，提升自我價值，讓自己變成高CP值的優質人才!
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技能成長和人際連結有關嗎？MIT博士教你檢查「適度連結」10項指標
人脈多真的有幫助嗎？MIT博士麥特．比恩指出，技能能否持續成長，關鍵在於你是否建立了「適度連結」。他強調，挑戰、複雜性與連結，是驅動技能進化的3大核心，而其中的「連結」正是學習動機的來源。 專家整理出10項檢核指標，無論你是職場新人、主管或業界專家，都不能忽略「適度連結」的重要性。本文節錄自《技能密碼》。
文／麥特．比恩
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適度連結的檢核清單各行各業如何建立適度的連結
適度連結的檢核清單
適度的連結有一個特點，就是如果真的有連結，你的感覺會很明顯、很直觀。但或許感受最深的是，缺乏連結時，那種說不上來的不舒服。不過，正如挑戰與複雜性的章節，這裡也會有一份檢核清單，列出10個重要特徵，幫你判斷連結是否適度，無論你是新人或專家都適用。請認真閱讀，否則你的技能發展恐怕會出問題，而你卻沒有發現。真正適度的連結是：
感受到溫暖、情誼和關懷。
你和對方都覺得，自己和自己的工作對別人有意義。
建立信任：對方願意承擔風險，把一些事情交給你來做，因為他們相信你可以做好。
建立尊重：對方願意給你有價值的資源，因為他們欣賞你、看重你。
雙方都能用心投入，關注彼此，避免分心和偏見。
給彼此回饋，確認彼此的關係狀況。
雙方一起調整目標、方法和分工，讓每個人都對自己的工作與技能成長感到滿意。
當你的技能越來越成熟時，有機會指導其他人。
專家會在你們共同的專案之外，幫你爭取新機會，向他人推薦你。
當你的技能足以獨當一面時，你們終究會分道揚鑣。
拿著這份檢核清單，好好問問自己，你和周圍的人相處，有哪些地方做得不錯？所謂周圍的人，包括你的下屬、同事、主管，甚至是你們公司和整個大產業。怎麼主動創造這種適度的連結？你們組織有沒有什麼正式的系統或架構，可以幫助你和你的組織好好建立連結，達到更好的成效？如何把這些策略向外分享，幫助其他人建立適度的連結？
這已經是第3個技能密碼，也是最後一個，這次的重點是學會建立適度的連結。當你越熟練時，打造人際關係就會越輕鬆，而這些人脈會幫助你發展並維持技能。換句話說，這份檢核清單是在告訴你，想要發展技能，首先要培養哪些關鍵能力。
如果你是一位領導者，不妨問問自己：對於組織裡的連結情況，你真的了解透徹嗎？如果不夠透徹，哪些是最危險的認知盲點？要怎麼重新分配資源，彌補這些漏洞？你的組織是不是太依賴「囚禁人才」的模式？如果是，你其實能夠打破這個惡性循環，釋放巨大的潛能。
另外，還有一個關鍵的問題：你們組織有哪些地方，正在發展適度的連結？為什麼？
比方說，汽修店經理可能會發現，讓新人幫忙補充工具箱，看起來只是瑣事，卻給了新人和專家相處的寶貴機會，也不會干擾工作流程。法務部門主管可能注意到，公司內部的客戶管理流程，早已融入「共同調整」的精神，會順著個人的目標和興趣調整，進一步提升連結的感受。再來，說到培訓預算，你可能會有很多疑問。你的學習和發展系統，是不是忽略適度的連結？以為只要靠著線上課程，完全不需要溫暖、情誼和關懷？在組織內部，有些領域只要建立適度的連結，即可創造更高價值，就應該優先投入資源。不管在哪個部門，都應該努力發現適度的連結。
不過，這就如同挑戰和複雜性，第一步是蒐集好數據，這樣才會做出正確的決策。接下來，參考之前的檢核清單，評估你自己和你的團隊目前的表現如何，有沒有進步空間？
各行各業如何建立適度的連結
如果你是領導者，你的職責就是設定願景，推動變革。因此，你應該為自己、團隊、同事，甚至整個組織，好好耕耘適度的連結。就像上一章提到的，我們過去對規則、流程、角色、基礎技術，甚至對於特定職能的投入，有時候反而妨礙技能發展。只要懂得斷捨離，不僅會節省成本，也會釋放適度的連結。
舉例來說，有些負責招募、入職、培訓或績效管理的人員，正在介入專家與新人的關係。
你是否可能減少這些環節，讓適度的連結自然發展？你還可以參考檢核清單，設定正向的願景。你如何衡量並獎勵適度的連結，不管是在工作流程或工作內容？你的衡量指標是什麼，就會獲得什麼，當你在專家與新人之間注入更多的關懷、信任和尊重，就會培養關鍵的技能，讓組織持續壯大。
如果你負責制定產業或專業的標準，建立適度連結這件事就要靠你來推動了。這些標準會影響規範和規則。你有沒有想過，目前的行規會不會破壞適度的連結？你的認證制度及新工具的培訓，有沒有符合適度連結的標準？
以軟體開發業為例，坊間有許多認證系統，像是負責敏捷軟體開發（Agile）認證的人，不妨檢討一下課程、流程和指導方針，這些東西對適度的連結是利是弊？或許可以重新設計Scrum架構的培訓，引導從業人員注重適度的互動，例如在工作過程中培養默契。把重點放在關係上，而不只是工作進度。讓新人有機會展現技術實力，還有專業的風範，進而贏得專家的信任和尊重。最後別忘了新技術的影響，這到底是適度連結的助力，還是阻力？比方說，製藥研發主管可能會發現，有了新型數據分析工具及微型的實驗設備，專業人士確實有更多的發現，但是這些工具也可能「分散」注意力，讓專家花費太多時間盯著工作數據，忽略人與人之間的連結。
假設你是新人或專家，想提升自己的技能或幫助其他人提升技能，可以怎麼做？不妨參考這份檢核清單，雖然它屬於「軟性」的部分，但別以為和能力無關。放輕鬆，用輕鬆的心情看待你的工作。先想想你的工作情況，設身處地想一想，新人一步步爬上來，會有怎樣的感受？在這個過程中，人情味夠不夠？有適度的連結嗎？還是連結過多？例如，負責管理清潔人員的主管，平時和下屬的關係太好了，等到有需要批評指正時，反而開不了口。
還有另一個例子， 工廠作業員使用新型的連網電腦數值控制（Computer Numerical Control，CNC）機器，身邊的資源已經很充足，幾乎不需要向前輩請教。短期內，她可以輕鬆完成工作目標，但是如果未來需要前輩的推薦或協助，恐怕會有困難。這就帶出本書的主旨：科技對適度連結的影響很大，時而是助力，時而是阻力，最好審慎評估這方面的影響。
只要你有足夠的專業可以交出成果，就算沒做過企業軟體銷售業務、不喜歡泰勒絲也無所謂，你和艾蜜莉很相似，和任何有技能的人也差不多。然而，為了贏得專家的信任和尊重、為了做好工作，也為了讓專家願意推薦你，爭取下一個新機會，適度的連結不可或缺。有了這些連結，會讓你更加相信，這是自己選擇的道路，感覺自己越來越厲害，你還會多了一些歸屬感與意義，支撐自己一路走下去。你展現良好的風範和技巧；被專家看見、被認可，專家還會給你新的機會。或許專家會成為你的導師，也可能不會，但無論如何，你們建立了人與人的連結。彼此保持同步，有意見就直說，即使對方聽了會不太舒服，也不會隱藏，並且共同調整，確保這段技能成長的過程，對雙方都是美好的回憶。最後，你開始指導更資淺的新人，而這位專家在更大的圈子推薦你。這一切並非必然，只是你很幸運，在技能成長的過程中，有幸獲得這些支持。這是很大的助力：你可以參考前述的檢核清單，為你和你在乎的人守護適度的連結，這樣一來，他們會對你更信任、更尊重。
到了這裡，無論你是專家或新人，在技能成長的路上已經擁有莫大的優勢。但是想必你還記得第一章所說：只讀了第二、三、四章，無法永遠留住技能，持續精進。因為全球經濟變化太快、太大，完全打破平衡，我們根本追不上。從視訊會議到ChatGPT，再到機器人，以及介於人機之間的技術，人類使用先進科技的方式，表面上看似沒什麼，但是其實正在徹底破壞挑戰、複雜性和連結。如果放任不管，技能發展能力恐怕會繼續退化，所以現在就是直接面對威脅的時候。
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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