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參數調整
指在工作中根據需求或環境變化，對系統、工具或流程中的設定值進行優化，以達到更佳效能或結果。這項技能強調靈活應變和細節掌控，能提升工作效率、降低錯誤率，並確保產品或服務品質穩定。具備此能力的人，通常能快速找出瓶頸並調整策略，對團隊和企業帶來實質效益。
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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
人工智慧工程素養能力認證
人工智慧素養認證認證幫助受試者提升AI相關知識與技能。透過多元化的測試方式，可全面評估AI素養水平，包括AI倫理、AI基本技術與應用等方面。
財團法人資訊工業策進會
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。
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Infrastructure Automation Certification
Infrastructure Automation Certification證照專為具備基礎設施自動化技能的專業人士設計，涵蓋自動化工具的使用、腳本撰寫及系統配置管理，提升企業IT環境的效率與穩定性。持有此證照代表具備運用自動化技術優化部署流程、降低人為錯誤及加速系統維護的能力，有助於在快速變動的數位時代中提升職場競爭力。
HashiCorp
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)
Generative AI Studio
線上課程約8小時
本課程將介紹 Vertex AI 上的 Generative AI Studio，說明如何用此產品設計生成式 AI 模型的原型及自訂生成式 AI 模型，以利您在應用程式中使用模型的功能。課程中，您可以透過 Generative AI Studio 示範教學逐步認識 Generative AI Studio，並瞭解產品功能、選項與使用方式。課程最後，您可以在實作研究室應用所學，並進行測驗來評估學習成果。
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課程目標：
● 說明 Generative AI Studio 的功能。
● 介紹 Generative AI Studio 的選項。
● 使用 Generative AI 語言工具。
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Midjourney 角色一致性大突破！換髮型、證件照、創意場景輕鬆搞定｜使用教學、參數調整一次看！
你是否曾為 AI 生成圖像時角色不連貫的問題煩惱？Midjourney 最新推出的「角色一致性」功能，徹底解決角色形象無法保持一致的困境！不論是改變髮型、製作證件照，還是將角色放入不同的創意場景，這項新功能都能完美實現，提升創作效率，助你快速打造專業級視覺內容。
▍Midjourney「角色一致性」功能介紹
隨著 AI 技術日新月異，Midjourney 持續領先創意圖像生成領域，而最新推出的「角色一致性」功能更是一次革命性更新。這項功能可以幫助創作者在多個場景中，保持角色外觀和特徵的一致性，不再出現形象前後不符的尷尬問題。
無論是創作漫畫、動畫，還是製作證件照和換裝測試，「角色一致性」功能都能大大提高效率，讓每個角色更加鮮明且連貫。
▍角色一致性功能能解決哪些痛點？
● 跨場景角色形象連貫
過去的 AI 圖像生成工具難以在多個場景中保留同一角色的形象，容易導致故事情節斷裂或角色失真。而 Midjourney 的新功能，讓角色可以毫無違和地出現在不同的背景和情境中，例如草地、酒館、華麗舞廳等。
● 快速換裝與換髮型
想為角色換上新造型？只需調整參數，便能讓角色以一致的臉部特徵呈現多樣化的穿搭和髮型風格，特別適合用於角色設計、時尚測試等需求。
● 專業證件照製作
無論是設計角色證件照，還是為真實人物製作虛擬形象，Midjourney 的參照功能都能讓角色維持高精準度的面部特徵，同時支持不同背景或服裝的調整。
▍如何使用 Midjourney 的角色一致性功能？
Step 1: 選擇角色參考圖像
準備一張具有明顯特徵的角色圖片，建議使用 Midjourney 自己生成的圖像，因為使用真人照片可能會導致部分特徵失真。
Step 2: 設定 prompt
● 在輸入 prompt 時，加入 --cref URL 參數，並提供參考圖像的連結。例如：
A girl draws on the grass --cref https://example.com/image1.jpg
● 如果需要混合多張參考圖像，也可以輸入多個 URL，例如：
--cref URL1 URL2
▍Step 3: 調整參照強度
透過加入 --cw（Character Weight）參數，調整參照圖像的特徵影響力：
● 預設為 100（全特徵參考，如臉部、髮型、著裝）。
● 設為 0（僅參考臉部，適合換裝、換髮型等創作需求）。
▍Midjourney V6 的未來發展
目前這項功能適用於 Midjourney V6 和 Niji6 型號，V6 尚處於 alpha 測試階段，未來的 Beta 版可能會進一步優化。官方也暗示，未來將提供更多定制化功能，幫助用戶在角色創作中實現更多細節掌控。
Midjourney 的「角色一致性」功能無疑是 AI 創作領域的一次突破，不僅解決了角色連貫性問題，還為換髮型、證件照製作等應用場景提供了更多可能性。無論你是漫畫家、設計師，還是對 AI 創作感興趣的愛好者，這項功能都能助你打造更加專業、連貫的作品。
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如何用AI分析主管性格？用DISC模型改善向上溝通，應對不同類型上司
用AI分析主管的溝通風格可行嗎？本文介紹如何運用DISC性格模型，判斷主管偏好的溝通方式，並調整彙報、回饋與向上管理策略，讓職場溝通更順暢。節錄自《AI職場溝通力》。
文／紀菲
本文目錄（點擊可快速前往）
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司用AI工具分析主管DISC性格及應用步驟一：蒐集資訊步驟二：利用AI進行分析與回饋步驟三：理解上司的性格步驟四：調整彙報方式步驟五：應用並觀察步驟六：持續改進想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司
在職場上，我們會遇到各種各樣的上司：有的喜歡直來直往，有的喜歡拐彎抹角；有的熱情如火，有的冷靜如水。要想和這些上司打好交道，首先得懂他們！
我有個朋友叫Sam，他在一家公司做專案助理。他的上司王總是個典型的「工作狂」，對工作要求極高。Sam剛就職那陣子，每次彙報工作都小心翼翼地，生怕出一點差錯。但王總似乎總是不太滿意，Sam為此頭疼不已。
有一天，Sam在為一個重要的項目彙報做準備，他知道這將是一次大考。於是，他加班到深夜，把彙報資料做得盡善盡美。第二天，他信心滿滿地走進會議室，結果王總聽了不到5分鐘，就皺起眉頭說：「這些細節我都知道了，直接說重點！」Sam當場就傻眼了，他辛辛苦苦準備的內容就這麼被一句話帶過了。
你看，如果我們不能準確把握上司的性格和溝通風格，那麼我們的努力很可能就會付之東流。
在探索和瞭解他人方面，人類的智慧是無窮的。學者們提出了多種性格分類方法，這些方法可以幫助我們更好地理解他人，更好地與他人溝通。而在職場溝通中，我想給大家介紹一個非常實用的性格分析工具—DISC性格分類模型。這個模型把人的性格分成4種類型：D型（Dominance，支配型）、I型（Influence，影響型）、S型（Steadiness，穩健型）和C型（Compliance，服從型），如下圖所示：
我們可以簡單地這樣記：D老大、I小太陽、S暖寶寶和C小偵探。
D老大：就是那種走路帶風、說一不二的上司。他們目標明確，行動迅速，喜歡掌控全域、直截了當，不喜歡拖泥帶水。
I小太陽：這種人熱情開朗，總是笑容滿面。他們喜歡和人打交道，善於帶動團隊氛圍，鼓勵發揮創意和自由表達。
S暖寶寶：這種人性格溫和，耐心細緻。他們總是默默付出，為團隊提供溫暖和支持，這類上司則更注重團隊的和諧與穩定。
C小偵探：他們邏輯性強，注重細節，總是能發現別人忽略的問題，是團隊中的「糾錯專家」。他們追求完美，對工作品質有極高的要求。
說到這4種性格的人，我腦海裡立刻浮現出《西遊記》。孫悟空就是D老大，戰鬥力「爆表」，喜歡獨當一面；豬八戒就是I小太陽，總能逗大家開心；沙僧則是S暖寶寶，默默付出，不求回報；唐僧就像C小偵探，追求完美、講究細節，如下頁圖所示。
那我們如何應對這幾種性格的上司呢？
遇到D老大，你就得直接點，別繞圈子，有什麼說什麼，別拖拖拉拉的，他們喜歡有決斷力的下屬。
遇到I小太陽，你就得熱情點，多誇誇他們。他們喜歡被人關注和認可，所以你的回饋要及時。
遇到S暖寶寶，你就得耐心點，多聽聽他們的想法。他們雖然話不多，但心裡都有數。
遇到C小偵探，你就得嚴謹點，別出錯。他們眼睛裡容不得一粒沙子，所以你的報告不但要詳細，還需要有深度。
你可能會說：「我知道不同的人有不同的性格，但我不擅長分析別人的性格啊，這可怎麼辦？」不用擔心，有AI幫你，它就像一位高情商的人際管理專家。
用AI工具分析主管DISC性格及應用
比如Adam，他以前總是搞不懂上司的心思。但自從他使用了AI性格分析工具後，一切都發生了翻天覆地的變化。
那Adam具體是怎麼做的呢？
步驟一：蒐集資訊
Adam開始蒐集上司在溝通方面的資訊，包括：上司在團隊郵件中的回覆、上司在會議上的發言、上司寫的報告或工作指導文件。
步驟二：利用AI進行分析與回饋
他將蒐集到的資訊提供給AI，讓AI透過自然語言處理技術來分析上司的語言風格和行為模式。
比如，他可以這樣問AI：
「我們現在面臨的挑戰非常嚴峻。專案進度已經比原計畫落後了整整兩週，這對我們整個季度的業績都有影響。我需要大家立即行動起來，展現出我們團隊的執行力和決心。首先，我要求專案經理立即提供一個詳細的趕工計畫，包括每天的具體任務和預計完成時間。其次，我需要所有團隊成員對自己的工作負責，確保每一步都精確無誤。我們沒有時間再犯錯誤。我不希望再聽到任何關於問題的討論，我需要的是解決方案。如果你遇到障礙，給我一個明確的計畫，告訴我你打算如何解決它。我們的目標是在下個月底前完成這個專案，不要有任何藉口。最後，我需要看到資料，看到進度。每個部門的負責人都要向我報告你們部門的進展情況，以及你們如何確保按時完成任務。我期待大家的表現，讓我們行動起來！」這是我的上司在會議上的發言，請基於這段發言幫我分析上司的DISC性格。
AI回答：
基於您提供的上司在會議上的發言，我們可以嘗試對他的DISC性格進行分析。DISC性格分類模型是一個廣泛使用的性格分析工具，它根據四個主要面向來評估一個人的性格傾向：D（支配型）、I（影響型）、S（穩健型）和C（服從型）。從發言中，我們可以觀察到以下特點：D（支配型）：●強調專案的緊迫性和重要性；●要求立即行動，展現出對結果和效率的重視；●不希望聽到問題，而是直接見到解決方案；●設定明確的目標和期望，即在下個月底前完成專案。I（影響型）：●在這段發言中，上司並沒有特別展現出強烈的影響型特徵，如熱情或鼓勵性的言辭。S（穩健型）：●雖然上司強調了專案的緊迫性，但他並沒有表現出典型的穩健型特徵，如耐心、合作或考慮他人的情感。C（服從型）：●要求專案經理提供詳細的趕工計畫，並需要每個部門報告進展情況；●強調工作推動精確無誤，這反映他對細節和準確性的關注。
基於上述分析，我們可以推斷這位上司的性格傾向於D（支配型）和C（服從型）。他展現出強烈的任務導向性，要求迅速行動、設定明確目標，並關注細節和準確性。他不太注重情感因素或團隊合作等軟性方面，而是更關注結果和效率。
需要注意的是，這種分析是基於一段特定的發言進行的，而人的性格是複雜的，可能在不同情境下展現出不同的特點。因此，這種分析應該被視為一種初步和大致的評估。
在反覆提供不同資訊和AI進行分析討論後，Adam判斷上司很可能是D型。
步驟三：理解上司的性格
Adam又問AI：針對D型上司，如何溝通更有效率？
AI回答：
針對D型上司，要實現高效率溝通，可以考慮以下幾點策略：1.直接和簡潔。D型上司通常喜歡直接、簡潔的溝通方式。因此，在彙報工作、提出問題或尋求回饋時，你應儘量避免冗長和複雜的表述，直接陳述要點，用資料和事實支持你的觀點。2.突出結果和解決方案。D型上司往往關注結果和行動。在與D型上司溝通時，應優先展示你已經取得的成果或計畫達成的目標，並針對問題準備好相應的解決方案，不要只是抱怨或尋求同情。3.尊重上司的時間。D型上司通常時間觀念很強，不喜歡浪費時間。因此，在與其溝通前要確保你的請求或問題是緊急且重要的。同時，在會議或討論中，你應儘量保持高效率和專注，避免進行無關緊要的閒聊。4.保持積極和自信。D型上司通常欣賞下屬積極、自信的態度。在與其溝通時，要表現出你的專業性和自信，同時避免發表過於消極或自我否定的言論。即使你面臨困難或挑戰，也要展現出你正在積極尋找解決方案的態度。5.提供明確和具體的回饋。當D型上司向你提出要求或建議時，你要給予明確和具體的回饋。這有助於他們瞭解你的進展情況和需要的支援。同時，如果你對他們的要求有任何疑問，也要及時提出並尋求澄清。6.瞭解並適應上司的溝通風格。瞭解並適應上司的溝通風格可以幫助你更有效地與他們溝通。透過觀察他們的行為、語言和溝通習慣，你可以逐漸理解他們的期望和需求，並據此調整自己的溝通方式。7.尋求共同點。在溝通中，嘗試找到與D型上司的共同點。這有助於建立聯繫和信任，並使他們更願意聽取你的意見和建議。綜上，要記住，高效率溝通是一個雙向的過程。在努力適應D型上司之溝通風格的同時，也要保持自己的專業性和自信，勇於提出自己的觀點和建議。
步驟四：調整彙報方式
根據AI的回饋，Adam開始調整自己的彙報方式。他學會了在彙報前總結關鍵點，確保每個要點都簡潔有力；他避免進行冗長的解釋，而是直接提供結果和必要的資料支持。在提出問題時，他會同時提供幾個解決方案，並闡述每個方案的利弊。
步驟五：應用並觀察
在下一次與上司的一對一會議中，Adam採用了新的彙報方式。他直接彙報了項目的關鍵成果，並提出了幾個明確的後續行動計畫。Adam注意到上司對他的彙報反應積極，沒有像以前那樣頻繁打斷他，而是認真聽完了他的彙報，並給予了建設性的回饋。
步驟六：持續改進
Adam意識到溝通是一個持續的過程，他決定繼續使用AI來監測上司的反應，並根據需要調整自己的溝通策略。
時間一晃就過去了好幾個月，Adam在這段時間裡截然不同。他和上司的溝通越來越順暢，這讓自己在職場上的形象煥然一新。上司看他這麼能幹，不僅經常找他商量事情，還把更多的重擔交給了他，對他既信任又看重。
想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
那我們可以蒐集哪些資訊提供給AI，讓AI幫助我們分析上司的性格呢？我幫你整理了一下，具體如下：
郵件：上司在郵件中呈現的語言風格、決策指令和溝通方式都是分析上司性格的關鍵線索。
會議發言：如果可能，蒐集上司在會議中的發言，包括開場白、提出的問題、做出的會議總結等。
工作文件：例如主管撰寫的工作報告、專案計畫書或績效評估報告等文件，能夠體現上司的專業風格和性格傾向。
決策案例：記錄上司在特定情境下做的決策，包括決策的速度、風格和偏好等。
回饋和評價：上司在工作中給予的回饋和評價，尤其是上司提出的批評和建議。
日常交流內容：在日常工作中，上司與同事的非正式交流內容，如休息時的聊天內容。
演講：上司公開演講的影片也能為分析上司的性格提供線索。
任務分配方式：上司分配任務的方式也能反映其性格特徵。
最後，溫馨提示一下，人的性格複雜多變，不是一兩個詞就能概括的。比如，一個人平時看起來挺果斷，做事雷厲風行，但處理一些講究細節的問題時，他又能慢得下來。所以，借助AI分析上司的性格時，別指望一次就能分析得徹底，可以多分析幾次，嘗試不同的AI工具。
跟上司打交道，別急著給他們貼標籤，我們得多觀察，多瞭解他們的性格，然後據此調整我們說話做事的方式。要是覺得與上司的溝通不太順暢，就要及時改變溝通策略，在不斷調整的過程中，我們和上司的溝通肯定能越來越順暢。
節錄自：商周出版《AI職場溝通力：讓你在彙報、面試、提案中一開口就說服人．AI時代不被淘汰的職場溝通學》／紀菲 著
4個不該再用AI工具做報告的真相！推薦AI Agent生成簡報，自動化任務：找資料、圖表分析、PPT設計
文 /職迷不霧
用 AI 工具像 Gamma 、 ChatGPT 做報告是多數人的推薦💻 雖然可以快速生成簡報 PPT ，但內容和資料的品質真的有符合你的標準嗎？是不是還要花很多時間編輯？終於，全球首款 AI 代理 Manus 來了👏 你有更專業的選擇！這篇文章要用 AI 簡報工具的 4 大真相來對比 AI Agent 厲害的自動化任務
4 個不該再用 AI 工具做報告的真相（點擊快速抵達）
真相1. AI 簡報工具內容完整度不足
真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低
真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的
真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印
剛好迷編我這週要做競業分析，我就用一樣的指令，同時請 AI 簡報工具與 AI Agent 幫我製作簡報 請幫這個IG：https://www.instagram.com/career_noloss?igsh=eHI0cnYwd2JqaXo1&utm_source=qr 做競業IG分析，比較對象要有3個IG帳號 先來看看第一個血淋淋的比較👇👇👇
真相1. AI 簡報工具內容完整度不足
為了讓看報告的人可以快速理解，通常簡報一開始的目錄與前言說明是很重要的！可以很明顯的看到 AI 簡報工具（左）只有粗淺的一段話介紹，而 AI Agent（右） 能寫出有邏輯的目錄，還幫我自動生成研究背景、研究目標與方法🔍，沒想到只要我一句簡單的話，然後附上 IG 連結，他就可以寫得這麼詳細！在沒有讓他接管登入我 IG 帳號的情況下，可以做到這種程度真的很厲害呢👏
而且我確認過了， AI Agent 找出來的資料都是最新、正確的數據！
同時我也測試了其他 AI 簡報工具...超殘酷......有些甚至沒有讀取 IG 網址的能力😭😭😭
點擊快速回目錄⤴
真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低
這一頁是在分析我經營的職迷不霧 IG 與其他競業 IG 的比較，AI 簡報工具（左）用 AI 繪圖生成了一張意義不明的照片，看似漂亮實則沒有幫助👎。在簡報中，放圖片是為了幫助讀者理解和加強記憶，是文字很重要的視覺輔助，別為了填滿空白而塞進與主題無關的圖片～這樣會讓簡報扣分喔～反觀，AI Agent（右）不僅圖文相符，還畫出了可參考的數據圖表，我一眼就能看出重點👀：四個帳號的比較分析、內容特性差異與綜合洞察
這是 Manus 在簡報中自動幫我生成不同款式的圖表，資料給的很完整，就是我需要的！資訊也都正確，我可以直接拿來用不用改！
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真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的
聊天機器人剛問世的時候，許多人都在擔心作家、文案寫手會被取代，但透過這一年間人們的大量使用，已經有專家盤點出用 ChatGPT 寫文的特徵，比如：重複出現相同的句型、過多不必要的連接詞、立場太過於中立...等等，這些缺陷就是我們常說的「 AI 味」 🤖。就算不是專家，只要每天在社群刷貼文的人，或多或少都能識別出某些貼文是 AI 寫的還是真人寫的。
而目前 AI 簡報工具也存在這樣的問題，以優劣分析這頁來說，就看到固定格式的句型「專業度高」、「實用性強」、「更新頻率高」，雖然 AI Agent 也是有一點點這種感覺，但至少看得出來他有在換句話說了，比如：，還會加上一點人類會說的字詞「可能」、「找出」...等等，讓文法看起來不那麼生硬✏️，不過迷編還是建議要自己再做潤飾調整喔～
點擊快速回目錄⤴
真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印
請 AI 幫忙做報告就是要省時省力，但往往 AI 簡報工具將檔案轉換成 PPT 格式後就嚴重跑版，甚至還有些投影片直接變成一張無法編輯的 JPG 圖片😭 最後反而花了更多時間做修修改改。改用 AI Agent 之後，輸出 PPT 跑版的問題減少很多，簡報中的 icon 圖示、色塊、頁碼都還可以再自己編輯調整，重點是沒。有。浮。水。印！
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看完 AI 工具和 AI Agent 的殘酷比較後，對 AI 代理的認識是不是又更進一步了呢😊 如果你對迷編使用的 AI Agent 很感興趣，可以試試 Manus AI ～ 現在就拿它來做報告吧！如果今天的文章有幫助到你，點這裡追蹤職迷不霧💗 我們是分享 AI & 職場成長內容的 IG ，幫助你天天偷學一點！加薪多一點！
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Kuse 生成報告內容
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文 / 職迷不霧
1. Kuse 生成報告內容
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3. Slidesgo 做簡報PPT、設計模板
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4. inFin 練習報告、講稿逐字稿
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為什麼AI生成內容不好用？3訣竅讓AI產出更精準，下對指令贏一半
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文／加納敏彦
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【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」【訣竅2】拆解為「多道步驟」【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
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【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」
首先第一個訣竅，就是要提供「具體指令」。儘管AI已經吸收了龐大資訊，但還是得依照我們的指令內容來輸出內容。AI必須先理解指令語意，再從龐大資訊中根據機率產出後續文字。
因此，「具體指令」能幫助AI產生清楚認知，較容易獲得符合需求的結果。現在就來舉例說明一下。
含糊抽象的指令範例：請說明ChatGPT。
具體明確的指令範例：請上網查詢ChatGPT，以500字左右的篇幅說明最新資訊。這是要在公司內部會議發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在思考「具體指令」時，可以參考在工作中整理或傳達資訊時常用的「六何法」（5W1H）。
When（何時）最新資訊Where（何地）上網查詢Who（何人）不懂IT和AI的大人What（何事）ChatGPTWhy（為何）要在公司內部會議上說明How（如何）以500字左右來簡單說明
透過六何法來思考，就能完成相當具體的指令。不需要每次都加入所有元素也無妨，像「When」（何時）和「Where」（何地），這些往往也很少會用到。
在向AI下達指令時，特別重要的就是「Why」（為何）。隨著AI的進步， AI理解指令語意的能力也越來越強。因此，如果可以在指令中輸入「為何下達這種指令」的理由，說明自己的意圖， AI會更好掌握你的用意，更容易產出符合要求的結果。
另外在下指令時，可以把AI視為「工作夥伴」，像與人溝通那樣精確說明，甚至想成是在指揮下屬或祕書也行。向人傳達指示時，具體敘述會比含糊其辭更有效用。當你越熟悉如何對AI下指令，越能提升指揮人的能力，可說是一舉兩得。
【訣竅2】拆解為「多道步驟」
下個重要訣竅，就是將指令拆成不同步驟來執行。如果在一次的指令中塞入過多資訊， AI可能也無法同時處理到好。AI雖然聰明，但並不表示一次就能完美滿足所有要求。將指令拆成多道步驟，每項指令專心處理單一作業，便能在各項作業中獲得更精準的輸出內容。
舉例來說，可將指令拆成兩個步驟來進行：
步驟1的範例：請上網搜尋有關ChatGPT的資訊，並正確說明最新情報。
步驟2的範例：以這些說明為基礎，整理成大約500字的文字報告。這是要在公司內部會議上發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在這個範例中，步驟1在專心搜尋正確資訊，步驟2則是將資訊整理得簡單易懂。像這樣拆成多道步驟，能同時提升精確性和易懂程度。大家可以試著思考「能不能拆解給AI的指令」，讓各項指令專注處理單一作業，就能大幅提升AI的輸出品質。
【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
最後一個訣竅，就是不要一開始就期待完美結果，而是要耐心反覆修正。其實這個心態十分重要。與其為了設計理想指令而過度思考，不如直接先試著下指令，再逐步反覆修正。通常這樣的做法，反而能更快獲得最佳結果。
AI第一次輸出的內容，可能會與你的期待和意圖稍有落差，但千萬不能因此放棄，或是擅自認定「AI派不上用場」。只要繼續追加指令或是要求修改， AI就能在幾秒鐘內改進。假設你如前述那樣拆成兩個步驟，AI的說明卻還是不夠淺顯易懂時，可以像下述這樣要求AI修改：請以更適合初學者的方式來簡單說明。
如果對象是真人，提出修改時必須顧慮對方的心情，但對AI就不需要顧忌，可以隨興且明確地提出「希望如何修改」的需求。
「具體指令」、「拆解步驟」、「反覆修改」—— 透過這三大訣竅， AI能成為你的工作夥伴，與你一起攜手創造（共創）成果。
節錄自：采實文化《【圖解】工作救星！上班族必學的AI活用大全：從寫作、影片到虛擬分身，8大領域 × 39種場景 × 23款工具，讓AI成為你的職場好幫手！》／加納敏彦 著
主管 vs. AI 誰的負面回饋更讓員工覺得羞愧？
原標題：當 AI 開始「罵人」：機器負評，比主管更傷人嗎？
AI越來越多地介入績效評估，這看似公平客觀，但負面回饋的影響卻不容忽視。一項《Behavioral Sciences》期刊的研究揭示，相較於來自主管的批評，AI雖貌似公正，卻可能更深刻動搖員工的自信。研究基於回饋歷程模型（Feedback Process Model）探討了情緒和認知兩條不同路徑如何影響員工表現。AI批評削弱自我效能感，而主管則引發羞愧。這提醒企業在導入AI回饋時，應強化建設性語言和人性化管理。同時，在與AI共事過程中，員工需學會理性解讀反饋並將其轉化為改善行動，以保持健康心態和現代職場競爭力。
文： 小婉家族研究生 李佳真 | 工商心理實驗室
POV: 你剛完成一份工作報告，卻看到公司的 AI 系統傳送的通知：「本月表現落在部門後段，成果未達標準。」
你的感覺怎麼樣？會感到羞愧嗎？還是覺得「反正是機器講的，沒差」？近年，越來越多企業利用人工智慧（AI）來評估員工績效、給予即時回饋。AI 的「公平客觀」讓人期待，但當它給出負面評價時，員工的感受會比收到主管負面回饋時好受嗎？一篇在《Behavioral Sciences》期刊發表的研究指出，AI 的負面回饋雖然看似客觀，卻可能比主管的批評更容易動搖員工的自信。
理論基礎：回饋歷程模型（Feedback Process Model）
研究以 Ilgen 等人（1979） 的「回饋歷程模型」為基礎。這個模型認為，人在接收回饋時會經歷情緒反應（emotional reaction） 與 認知反應（cognitive reaction）兩個階段，而這些心理歷程會影響最終的行為表現。
研究團隊據此提出兩條「雙路徑」假說：
- 情緒路徑：主管的負面回饋較容易引發羞愧（shame），導致退縮行為
- 認知路徑：AI 的負面回饋更容易削弱員工的自我效能感（self-efficacy），同樣導致退縮。
簡而言之，研究團隊假設人類的批評會讓人覺得丟臉，而 AI 的批評則會讓人對自己的信心下降，兩者都會導致員工的退縮行為（退縮行為指的是員工為了逃避或表達對工作環境不滿所採取的行動。 這些行為的程度從輕微到嚴重不等，包括：上班遲到、請假、缺勤，最嚴重者甚至辭職）。
研究設計與結果
為了驗證這兩條心理機制，研究者在中國與美國共進行三項實驗，總樣本數達 772 名全職員工。在每個實驗中，受試者都被設定為公司員工，並收到一份表現評估報告，有的報告來自「主管」，有的則來自「AI 系統」。報告內容相同，研究者會測量他們的羞愧、自我效能感，以及是否產生退縮傾向（例如想請假或辭職）。
最後研究結果驗證了假設，主管的負評會引發更強烈的羞愧感；AI 的負評則會顯著削弱自我效能，兩者皆會促進員工的退縮行為。換句話說，不論批評來自人或機器，都可能讓員工想遠離工作，但背後的心理機制不同。
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AI 知識的調節效果
研究還進一步發現，員工的 AI 知識（AI knowledge） 會改變他們的反應。對 AI 理解較低的員工會比較容易因為來自主管的批評感到羞愧；對 AI理解較高的員工則更因為 AI 的負評而感到受傷，因為他們更容易相信 AI 的判斷。
實務啟示：AI 回饋不只是數據問題
這項研究提醒企業，AI 並非中立的「完美主管」，當它被用來提供績效回饋時，若缺乏人性化設計與溝通機制，反而可能削弱員工信心，引發退縮。因此，企業在導入 AI 回饋系統時，應注意以下幾點：
1. 讓 AI 的語言更具建設性與鼓勵性
2. 由主管補充情感性回應，維持人際溫度
3. 考量員工對 AI 的熟悉程度，調整介入方式。
對個人而言，理解 AI 的判斷並非最終真理、學會將負面回饋轉化為具體改進方向，才是在這個時代與 AI 和平共處、保護自身心理健康的不二法門。
—
小婉家族研究生 Regina
改寫自：
Li, X., Huang, M., Liu, J., Fan, Y., & Cui, M. (2025). The impact of AI negative feedback vs. leader negative feedback on employee withdrawal behavior: A dual-path study of emotion and cognition. Behavioral Sciences, 15(2), 152. https://doi.org/10.3390/bs15020152
AI 使用聲明：使用 ChatGPT 潤飾文字
圖片：Canva
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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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新聞中的法律／AI帶來法律與倫理新課題
2025-03-10 經濟日報記者江睿智 由聯合新聞網授權轉載
※ 註：本文由達文西個資暨高科技法律事務所長葉奇鑫口述，記者江睿智整理
生成式AI快速發展，將改變世界。在AI應用發展同時，亦衍生許多法律與倫理新課題。世界各國正討論AI法草案及框架，台灣亦預告AI基本法草案，歐盟AI法草案已發展出風險分級監理策略，將來有望成為台灣AI監理基本框架。
AI帶來法律與倫理新課題，例如，AI變臉很容易，如何預防AI詐騙；未來AI完成著作是否有著作權；以及AI可能造成歧視。
延伸閱讀：AI狂熱有增無減！3.2萬個工作創新高 AI寫履歷，Z世代求TP值，資深世代要亮點
以就業歧視來講，現已有不少案例，例如2016年美國勞動部指控Palantir涉及自2010起長達18個月期間，在AI履歷審查、面試等關卡淘汰掉亞裔求職者，儘管他們資格與白人求職者相當。
2014年亞馬遜機器學習團隊開發審核求職者履歷自動化系統，但發現因模型訓練所提供資料多為男性聘雇紀錄，導致「女性」一詞出現時系統就會扣分，後來公司棄用該系統。
這凸顯出，AI訓練資料都是真實，演算法也是中性，但訓練出來的AI卻帶有偏見。人資的AI是被列為高風險，凡是AI來判斷人類的系統，都不建議使用，包括人資AI面試。
隨著AI發展，世界各國正討論AI法草案及框架。歐盟是採風險導向之監理政策，將使用AI風險分級，主要分四級：不可接受風險、高風險、有限風險、低風險／極小風險。
針對不可接受風險，則禁止使用AI；若是高風險，可用AI，但須在政府監管、認證下使用；有限風險等級，則要有透明化義務，例如客服必須揭露是AI服務，並且提供拒絕權；低風險和極小風險則無義務之規範。
何謂不可接受風險，依歐盟規範，有四方面。一、透過影響人類潛意識、操控人類行為、且可能對人類身心造成傷害；二、利用人類年齡、身心障礙等方面弱點，操縱其行為，且可能對人類身心造成傷害；三、直接或間接被公務機關用於社會評量目的，且可能對特定個人或族群造成不公正影響；四、在公共場所為執法目的執行即時遠程生物特徵辨識。
高風險則有八項。一是對自然人生物特徵辨識；二是關鍵基礎設施的管理與運作；三、教育和職業訓練；四、聘雇及員工管理；五、重要私部門服務和公共服務取得；六、刑事執法；七、移民、難民和邊境管制；八、司法和民主進程。
像是私部門AI面試，就必須取得歐盟CE認證才可進行。此外很多企業會想以「刷臉」取代員工出勤紀錄「刷卡」究竟可不可以？且在AI時代下，收集員工指紋、臉部資料，是可以進行AI訓練，惟這些都是很敏感的個資。
國內企業也曾提出此議題，最後國發會決議是認為，臉部是員工個資，若員工不同意，就不能用。但職場上老闆相對強勢下，那個員工敢不簽同意函？在歐盟，即便是員工同意、並且有員工的同意函，刷臉取代刷卡，還是很有可能被註銷。
台灣預告「AI基本法」草案，還只是AI監管工作分配表，其中明定數發部應參考國際標準或規範發展AI資訊安全保護、風險分級與管理，推動與國際介接之AI風險與管理。以目前國際發展，歐盟將AI風險分成四級，也可望會是將來台灣採用的框架。
AI生成簡報別直接拿上台！5招擺脫「AI腔」，把報告變自己的
用AI生成的簡報「看起來很OK」，但千萬別直接上台報告！作者教你最後檢核內容，包括檢查數據、邏輯通順，以及調整簡報節奏、丟掉「AI腔」，把AI生成的簡報變成自己的樣子。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
本文目錄（點擊可快速前往）
上台之前的簡報磨合練習檢核篇：錯誤內容的最後一道防線1. 檢查所有數據是否有明確出處2. 檢查內容是否符合MECE（不重疊、不遺漏）原則3. 檢查簡報前後邏輯是否通順調整篇：讓簡報變成自己的樣子1. 丟掉「AI腔」，讓簡報和自己語氣同步2. 調整簡報節奏與訊息密度
上台之前的簡報磨合練習
經過前面的大量努力，我們已經得到一份完全符合需求、視覺精緻、插圖到位、邏輯完整的簡報。這時候，千萬不要因為「看起來很OK」就直接拿去上台。我們還需要再花一點時間和這份AI簡報「磨合」，讓內容真正成為你的專屬語言。
編按：為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容，作者建議先定義簡報需求，做資料蒐集及資料彙整之後，透過投影片大綱規劃模組，生成完整投影片大綱，再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀：AI生成簡報工具怎麼選？Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦
檢核篇：錯誤內容的最後一道防線
1. 檢查所有數據是否有明確出處
無論事前再怎麼防範，只要有AI經手就有可能有幻覺的存在。所以我通常是到了這個階段，才會手動檢查過一遍所有AI可能造成的幻覺。避免花費了大量力氣檢查資料，最後卻幾乎都沒用上的情形。
這個階段的概念就是寧可錯殺、不能放過。任何引用圖表、案例、研究報告，只要找不到明確出處的內容，最好就是直接刪除或更換！
重點檢查對象
產品規格與功能：不能講錯規格或給予出格的承諾。
時間相關的描述：要額外確認過時間軸是否符合。
數據或研究報告：一定要有具體的日期、規範。
2. 檢查內容是否符合MECE（不重疊、不遺漏）原則
AI在生成內容時，有時會把同一件事情在不同段落中重複引用：比如說在業績回報時就已經提及「成績下跌是因為競品降價競爭」，結果後續在「競品近期策略」的單元中又講了差不多的內容，這時候聽眾就需要困惑兩段資訊的不同之處，反而更疲憊。
或者AI是受限於文字輸出上限，導致沒能把所有該提到的內容都放在簡報中。可能會漏掉執行時程、KPI、前提假設這類的必放資訊。
檢查方式
拿出「簡報關鍵內容清單」，對比是否有漏掉清單上的內容？
試講的時候特別注意，是否有重複提到前面提過的內容？
3. 檢查簡報前後邏輯是否通順
最後，我們要檢查整個簡報是否能夠流暢的串連起來。AI生成投影片內容，並不會去思考投影片之間如何串接，所以容易出現「每一頁拆開看起來都合理，但講起來就是卡卡的」的狀況。
這是我每次上台前會花80%時間反覆練習的環節：「能否在切換到下一頁之前，就替下一頁的內容做一個預告。」
我的原則很簡單：每一張投影片的出現，都應該是回應上一頁提出的問題、或自然推進觀眾的思考。如果有一頁你不知道為什麼要放在這裡，或是不知道它回答了什麼問題，那這頁很可能就是冗餘或邏輯斷層。
調整篇：讓簡報變成自己的樣子
1. 丟掉「AI腔」，讓簡報和自己語氣同步
正因為AI能把資訊寫得很完整，所以常常寫得「不像人」。有時明明是你的簡報，念起來卻像是別人替你講話：語氣太正式、句子太長、每一段都在說理而不是說話。這就所謂的「AI腔 」。
簡報上常見的AI腔：
過度裝飾：「高度情境化的喚醒訊息，在用戶旅程的關鍵節點持續傳遞價值。」
連續兩句講同樣的意思：「這能大幅減少分心的情況，提升你的工作效率。」
通用的固定句法：「本報告中，我們將探討 … 的影響因素……」
過於強烈的情緒意圖：「夥伴們，讓我們一起掀起這波科技浪潮吧！」
添加人味的調整方式：
刻意用比較直接的語氣，來讓人感受到這份簡報有「手作感」。
加入一些迷因梗圖、互動問答、或者是有趣的案例。
上傳自己過往簡報，請AI將你的簡報語氣轉化為提示詞。
限定標題和內文的字數，迫使AI必須精煉語言。
將常用的固定句法設為禁止提到的字詞，強迫AI必須重新組織語言。
2. 調整簡報節奏與訊息密度
AI在設計投影片的時候，並沒有辦法很直觀的想像聽眾的心理與注意力變化。所以大部分時候AI產出的投影片內容都是滿滿當當的，如果我們直接沿用就會讓整場簡報訊息過載、講者跟聽眾都會疲憊。
調整訊息密度的方法：
針對重要的環節，將內容拆分成多張投影片並透過遮罩淡化。
刻意添加提問頁、金句頁、章節頁、複習頁，讓觀眾的大腦喘息。
適當加入額外的多媒體（影片、音樂）或者是實體互動打斷注意力週期。
正向的內容和負面的內容交互安排，透過情緒波動維持專注。
節錄自：旗標《超有料！職場第一實用的 AI 簡報術：用對工具讓生產力全面進化！》／廖韋評 著
Google搜尋「AI模式」繁中版登場！複雜問題、語音、圖片都能搜
Google於10月8日正式宣布在台灣推出Google搜尋「AI模式」繁體中文版，可以用AI回答長度較傳統搜尋長3倍的複雜問題，並且支援語音和圖片搜尋，功能已陸續在台灣開放。Google搜尋「AI模式」不同版本怎麼用？
文／《104職場力》整理
本文目錄（點擊可快速前往）
Google搜尋「AI模式」怎麼用？Google搜尋AI模式：長度3倍的複雜問題也OK！AI模式不限文字！語音、圖片都能搜尋
Google搜尋「AI模式」怎麼用？
Google搜尋正式推出繁中版AI模式
想要使用Google搜尋AI模式，網頁版可以前往「Google首頁」點選「AI模式」，或於搜尋時切換到搜尋結果左上方的「AI模式」功能；手機版則可以Google應用程式，點選「AI模式」圖示啟用。
Google首頁：立即前往
Google應用程式：Android下載、iOS下載
Google搜尋AI模式：長度3倍的複雜問題也OK！
Google指出，透過先進Gemini模型的客製化版本，「AI模式」可以回答複雜或層次很多的問題，這些問題過去可能需要多次搜尋才能獲得解答。
數據顯示早期測試者的查詢長度幾乎是傳統搜尋的3倍，可見「AI模式」適合處理複雜問題，像是比較產品、規劃旅行，或理解複雜操作指南等任務。
例如提問：「規劃一趟適合帶小孩、到台南3天2夜的家庭旅遊，希望要有歷史景點，同時推薦一些不會太辣的在地美食」
透過「AI模式」可以獲得由AI驅動的完整解答，整理出包含每天景點及午晚餐的行程規劃、交通及住宿提醒，同時還會附上相關網頁連結讓使用者能深入探索。在AI模式提供查詢結果之後，使用者也可以提出追問，進行深入探討。
透過Google搜尋「AI模式」，可以快速處理產品比較、旅行規劃等複雜問題
Google指出，AI模式運用了「查詢展開」（query fan-out）技術，將問題拆解成多個子主題，並送出大量的查詢。讓「搜尋」能更深入地探索網路，找到高度相關的優質內容。使用者能存取高品質的網路內容，還能運用知識圖譜和數十億種產品的購物資料等即時、最新的資訊來源。
AI模式不限文字！語音、圖片都能搜尋
此外，AI模式不只限於文字，使用者可以透過語音，或是拍攝上傳圖片來提問。更適合處理冗長、詳細的問題。
語音提問：在AI模式中點擊「麥克風」圖示並說出問題即可。適合在正在路上等不方便打字的狀態，使用者不需停下腳步就能進行搜尋。
圖片提問：拍下或上傳照片並提問，例如：「這是什麼植物？請告訴我如何換盆和照顧它的說明。」AI模式會辨識植物並提供詳細步驟說明，同時附上相關文章連結。使用者還可以接著追問：「把它放在家裡的哪個位置，才能長得最好？」
Google應用程式使用畫面，使用者可直接語音輸入或拍照上傳開始提問
使用者可以在Android或iOS裝置上打開Google應用程式，點擊「Google智慧鏡頭」拍攝照片，或者點擊上傳照片開始圖片提問功能。
Google指出，AI模式讓網路探索、獲取靈感和深入研究變得更容易。AI模式根植於Google核心的品質與排名系統，並且採用新的方法來提升資訊的真實性，會盡可能顯示AI驅動的應答，但在沒有高度信心的情況下，使用者將會看到傳統的網頁搜尋結果。
因此還是要提醒大家，在使用AI模式時，仍需注意判斷AI提供的資訊是否有誤，以確保資訊真實性。
（資料來源：Google）
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
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
本文導覽：
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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APP開發的產品經理(PM)要懂得核心術語2：質量保證、用戶體驗、性能優化與部署運維
在APP開發中，除了理解開發方法論和技術架構，產品經理還需熟悉質量保證、用戶體驗設計、性能優化以及部署與運維相關的術語。以下將詳細介紹這些關鍵術語。
【質量保證與測試】
10. 單元測試（Unit Testing）
單元測試是對軟件中的最小可測試單元（如函數或方法）進行測試，確保其功能正確。通過自動化單元測試，開發者可以及早發現並修復代碼中的錯誤，提高代碼質量和穩定性。
11. 回歸測試（Regression Testing）
回歸測試是在軟件修改後進行的測試，目的是確保新變更未引入新的錯誤。這通常包括重複執行之前的測試用例，驗證系統在更新後依然保持預期的功能和性能。
12. 持續集成（CI, Continuous Integration）
持續集成是一種開發實踐，開發者頻繁地將代碼集成到主分支，並自動進行測試。這有助於及早發現和解決集成問題，縮短開發周期，提高產品質量。
【用戶體驗與界面設計】
13. Wireframe（線框圖）
線框圖是一種展示應用程序界面布局和結構的簡單草圖，通常不涉及具體設計細節。它用於早期階段的設計討論，幫助團隊確定功能和佈局的基本框架。
14. 原型（Prototype）
原型是一個更具交互性的模型，模擬最終產品的功能和用戶流程。通過原型，產品經理和設計師可以更直觀地展示產品概念，並收集用戶反饋以進行改進。
15. UI/UX（用戶界面/用戶體驗）
- UI（用戶界面）：指界面的視覺設計，包括顏色、字體、圖標等元素，目的是創造美觀且易用的界面。
- UX（用戶體驗）：關注用戶在使用產品時的整體體驗，包括易用性、滿意度和互動流程。良好的UX設計能提升用戶滿意度和產品黏性。
【性能與優化】
16. 性能指標（KPIs, Key Performance Indicators）
性能指標是用於衡量應用性能和成功的關鍵指標，如響應時間、資源使用率、錯誤率等。通過監控這些指標，產品經理可以了解應用的運行情況並進行優化。
17. 延遲（Latency）
延遲是指數據從源頭到達目的地所需的時間，直接影響應用的響應速度。低延遲能提升用戶體驗，特別是在即時應用和高頻交互場景中尤為重要。
18. 負載均衡（Load Balancing）
負載均衡是將工作負載分配到多個計算資源（如伺服器）上的技術，以提高應用的可用性和性能。通過合理的負載均衡策略，可以防止單點故障並確保系統在高流量時依然穩定運行。
【部署與運維】
19. CI/CD（持續集成/持續部署）
持續集成（CI）指開發者頻繁集成代碼並自動進行測試，而持續部署（CD）則是自動將通過測試的代碼部署到生產環境。CI/CD流水線能夠加快發布週期，提高部署的可靠性和一致性。
20. 容器化（Containerization）
容器化是使用容器技術（如Docker）來封裝應用及其依賴，實現一致的運行環境。容器化使得應用在不同環境下的部署更加簡單和可靠，並促進微服務架構的實現。
21. 雲服務（Cloud Services）
雲服務提供計算資源、存儲和其他服務的遠程服務，如AWS、Azure、Google Cloud等。利用雲服務，產品經理可以快速擴展應用的基礎設施，降低運營成本，並提高系統的靈活性和可擴展性。
【其他關鍵術語】
22. 需求文檔（Requirements Document）
需求文檔詳細描述產品功能和特性，是開發過程中的重要參考資料。它包括用戶需求、功能需求、非功能需求等，為開發團隊提供明確的指導和目標。
23. 用例（Use Case）
用例描述用戶如何與系統互動以達成特定目標的情境。通過用例分析，產品經理可以更好地理解用戶需求，設計符合用戶期望的功能和流程。
24. 回饋迴路（Feedback Loop）
回饋迴路是指收集用戶反饋並將其應用到產品改進中的過程。有效的回饋迴路能夠幫助產品不斷優化，提升用戶滿意度和市場競爭力。
通過深入理解這些術語，產品經理能夠更全面地掌握APP開發的各個環節，從質量保證到用戶體驗，再到性能優化和部署運維，從而更好地推動產品的成功。
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