要因應自動化與人工智慧帶來的影響,核心策略是提升技能與適應力、推動企業轉型與創新、並完善政府與社會的支援機制,以確保工作穩定、經濟競爭力與社會公平。透過強化教育與再培訓、推動智慧製造與數位轉型、並提升就業服務與勞動權益保障,台灣得以在全球經濟結構變動中穩健前行。
這個議題之所以重要,是因為台灣面臨人口老化與勞動力結構變動,製造業高度仰賴自動化與人工智慧;若不推動技能提升與轉型支援,工作機會可能受影響、所得不平等可能擴大、經濟競爭力亦可能下降。相對地,系統性的再培訓、企業創新投資與政府協同作為,能促使勞工取得新技能、企業提升效率,社會亦能維持穩定與長期成長。
在台灣的現況與因應方向方面,政府與產業界正推動智慧製造、AI應用與技能培訓計畫,鼓勵企業進行自動化改造並提供培訓與轉職支援;學界與職業訓練機構加強數位、資料分析及科技素養課程,建立終身學習機制;就業服務單位深化職能再培訓的諮詢與就業媒合,並提供創新與創業支援。個人層面則需持續提升數位素養、跨領域技能與生涯規劃能力。
文章目錄
- 在台灣的就業結構轉型中全面推動終身學習與技能再培訓的實務路徑
- 對自動化與人工智慧的工作設計與風險控管:資料治理、倫理審核與安全標準的落地做法
- 公私協力創新生態與在地就業機會:政府政策、企業投資與勞工培訓的協同實施方案
- 常見問答
- 重點複習
在台灣的就業結構轉型中全面推動終身學習與技能再培訓的實務路徑
在台灣的就業結構轉型背景下,政府、企業與教育機構需共同推動全面的 終身學習與 技能再培訓。數位化與綠色轉型提升了對高階技能與跨域能力的需求,年輕世代與在職人員皆需要持續學習以維持競爭力。為實現長遠就業韌性,重點在於建立以 需求為導向的技能地圖、完善 學分與證照互認,以及以 產業為核心的模組化學習路徑。透過 混成教學、在職學習與 案例導向訓練,可以讓學習成果直接對接工作任務,提升就業與升遷機會。
- 需求為導向的技能地圖與年度就業展望,連結企業、職業訓練機構與高等教育。
- 學分與證照互認,讓學習成果能在不同機構間互認。
- 模組化與微證照設計,因地制宜提供短期、可累積的學習單元。
- 混成教學與在職學習,降低時間與空間成本,提升學習彈性。
透過公私協力、資源整合與評估機制等實務路徑,臺灣可以加速技能再培訓的落地。以下策略分為制度設計與實務落地兩大面向,便於企業、學校與地方政府協同推動:
- 公私協力的技能連結平臺,整合就業服務、企業招聘需求與學校課程,提供透明的就業與培訓配對。
- 再培訓基金與激勵機制,例如對企業或團隊的培訓支出提供補助或稅制優惠,降低轉型成本。
- 在職學習評估與認證機制,以工作成果與學習成果做評估,建立可驗證的微證照檔案。
- 地方培訓資源與就業服務網絡,在地方聚落建置訓練基地與職訓諮詢點,促進就業轉介。
- 跨域技能組合培養,包括數位能力、專案管理、語言與跨文化能力,增強跨產業就業彈性。
對自動化與人工智慧的工作設計與風險控管:資料治理、倫理審核與安全標準的落地做法
在台灣企業實施自動化與人工智慧的工作設計,必須以資料治理與風險控管為核心。 以 PDPA 與國際資訊安全標準為基礎,建立資料流、資料品質與存取控制,讓自動化在實務層面可控、可追溯。為落地實務,需把倫理審核與安全標準嵌入開發與運營週期,並在組織內建立清晰的職責與流程,以確保在流程自動化與 AI 決策下的透明度與可問責性。以下是「落地做法」的重點方向,適用於台灣各產業的實務情境:
- 組織治理與角色分工:成立跨部門資料治理委員會,明確資料負責人與審核責任,建立變更與審核紀錄。
- 資料品質與去識別化:實施資料清洗、缺值處理、去識別化與資料標準化,確保輸入品質與法規符合性。
- 最小權限與存取管控:以角色為基礎的權限控管,實施強化認證、審計日誌與資料存取追溯。
- 資料與模型的版本控管:建立資料血練、模型版本、訓練與推理的可追溯機制,以及變更影響評估。
- 倫理審核嵌入開發流程:在需求評估、設計、測試與部署各階段納入倫理影響評估與偏見檢測,確保AI決策的公平性與透明性。
- 安全標準實作:採用 ISO/IEC 27001、ISO/IEC 27701 等國際標準,結合本地 PDPA 要求落地資安控管與個資保護。
風險控管與倫理審核的長期執行,是確保自動化與 AI 可持續發展的關鍵。 為此,建立系統性的倫理審核流程、風險指標與應急機制,讓企業在快速迭代中仍能保持合規與社會責任。透過系統化的風險評估、持續監控與外部審查,能提前識別偏差、避免不良影響,並以可審計的證據支撐決策。以下列出落實要點與可操作的檢核項目,幫助企業在台灣的實務情境中穩步前進:
- 倫理審核與影響評估:在新功能上線前執行倫理影響評估,包含偏見、隱私、安全、社會影響等面向。
- 風險指標與監控:設定模型信賴度、偏見指標、異常檢測等 KRI 指標,建立實時或週期性監控。
- 變更與版本審計:變更管理、模型重訓紀錄、資料源與處理流程的審計痕跡,確保可追溯。
- 供應鏈與第三方控管:對外包服務、雲端資源與外部資料來源建立合約條款及監控機制,進行安全評估。
- 教育訓練與組織文化:定期培訓員工對資料隱私、倫理與資安的認知,強化風險意識與遵循標準。
- 可審計證據與報告:生成可提供給主管單位與審計機構的證據集,提升透明度與信任度。
公私協力創新生態與在地就業機會:政府政策、企業投資與勞工培訓的協同實施方案
在台灣,公私協力創新生態能將政府政策、企業投資與勞工培訓的資源有效串接,促成更穩定的就業機會與地方經濟成長。透過跨部會協調、在地產業聚落的深度連結,以及以需求為導向的人才培育模式,能快速將研究與技術成果轉化為實作案例,並為企業提供穩定的人力供給。
- 建立跨部會協同機制,整合教育、勞動、產業、科技資源,減少重覆投資與決策時間
- 推動在地創新育成基地與產業園區的共建,提供租金補貼、設備共用與早期投資激勵
- 調整扶持措施以對接企業的實際用人需求,提升學校與訓練機構的課程設計與時效性
- 強化校企合作課程與實習機會,讓學生在畢業前就具備市場可用技能
- 建立公開的就業與創新成效資料平台,方便地方政府、企業與求職者做決策
為確保長期成效,需建立以數據驅動的評估機制,定期檢視培訓成果與就業轉換率,同時結合地方特有產業需求調整課程內容。企業投資與勞工培訓的協同實施,應以可衡量的指標為依據,推動長期人才池的穩定供給,並透過在地社群與公私協力網絡,促成地方創新循環。
- 設置共同的評估指標,如培訓完成率、就業留任率、產業貢獻度等,並每半年更新一次
- 鼓勵企業長期投入人才培養,提供稅制或研究補助等激勵,並與院校共同設計課程
- 強化師資培訓與在地技能輔導,提升培訓品質與教學方法的多元化
- 建立地方政府、企業與院校的長期合作諮詢機制,確保政策執行的連續性與敏捷性
常見問答
1. 問:在台灣,如何因應自動化與人工智慧帶來的勞動市場變化?
答:鑑於台灣以製造業為核心與人口快速老化的現實,首要是技能轉型、終身學習與人機協作。政府推動在職訓練與再就業支援,企業應投資員工培訓、強化資料分析、雲端與AI基礎能力,讓自動化成為提升生產力與創新力的工具,而非單純取代人力。
2.問:個人、企業與政府應該如何協同,確保就業穩定與長期競爭力?
答:建立長期學習路徑,善用政府提供的再教育資源與轉型基金,提升跨域技能與認證。企業要設計人機共事的工作流程、提供在職轉型機會與跨部門培訓,政府則推出可負擔的培訓課程與就業諮詢,形成穩定的就業網絡與創新生態。
重點複習
面對自動化與人工智慧在台灣日趨深刻的影響,唯有持續提升技能與在地創新,才能把風險化為機遇。政府與企業應攜手推動在職訓練與再教育,協助勞工順利轉職,並以中小企業為核心推動智慧製造與雲端服務。為了長久發展,還需加強法規與倫理指引,保障資料安全與就業公平,讓台灣在全球競爭中穩健前行。

中央大學數學碩士,董老師從2011年開始網路創業,教導網路行銷,並從2023年起專注AI領域,特別是AI輔助創作。本網站所刊載之文章內容由人工智慧(AI)技術自動生成,僅供參考與學習用途。雖我們盡力審核資訊正確性,但無法保證內容的完整性、準確性或即時性且不構成法律、醫療或財務建議。若您發現本網站有任何錯誤、過時或具爭議之資訊,歡迎透過下列聯絡方式告知,我們將儘速審核並處理。如果你發現文章內容有誤:點擊這裡舉報。一旦修正成功,每篇文章我們將獎勵100元消費點數給您。如果AI文章內容將貴公司的資訊寫錯,文章下架請求請來信(商務合作、客座文章、站內廣告與業配文亦同):[email protected]






