這是HR最好的時代 – 當技術不再是門檻,「人」的價值才真正被看見

最近讀完OpenAI內部報告跟BCG的分析,心裡有種「原來如此」的感覺

從ERP、平衡計分卡、數位轉型,到今天的AI——每隔幾年就有一波號稱「改變遊戲規則」的浪潮。但說穿了,每一次我都看到同樣的事情上演:技術預算砸得很兇,組織準備度趨近於零。

換湯不換藥,劇本二十年沒變過。

BCG提出一個「10-20-70法則」,說AI轉型應該10%放演算法、20%技術建設、70%投在人與流程。坦白講,這跟我在早年顧問公司那些年的經驗如出一轍。我們內部常說:專案成敗,三分技術、七分change management。但多數企業還是本末倒置——70%砸工具,剩下的才來煩惱「人怎麼辦」。搞到最後,系統上線了,人的思維/能力沒跟上,整個專案不上不下。

報告裡有個數據也讓我蠻驚訝的:AI的前沿企業使用者的AI使用量是一般人的6倍,技術任務上差距更誇張,拉到17倍。這已經不是效率問題了,這是競爭力的結構性斷層。贏家全拿的味道越來越濃。我現在服務的中小企業主常問:該不該導入AI?我都反問他們:你打算用AI「省錢」還是「賺錢」?

領先企業早就把八成以上的AI預算拿去重塑業務、開發新產品,不是只想著降本增效那一套。因此,光靠防守思維,這場仗贏不了。

還有一個數據我覺得挺值得玩味:非技術部門的coding相關活動,半年內成長了36%。這意味著什麼?AI正在打破「誰能做什麼」的界線,過去涇渭分明的分工開始模糊了。逆分工時代來臨,以前做人才盤點,我們看的是職能缺口。現在一定要多問一句:這個人能不能用AI,去搞定過去要跨好幾個部門才能處理的事?

講真的,這也在重新定義我們HR的飯碗。傳統的JD、職等架構、KPI,都是建立在「人做人的事、機器做機器的事」這個前提上。當這條線開始鬆動,我們要回答的問題也變了——不是「這職缺要什麼技能」,而是「這個角色在人機協作的年代,該長什麼樣子」。

報告還戳破一個現實:只有26%的企業真正從AI創造價值。亞太企業去年平均跑了24個GenAI實驗,結果只有3個上線。因此問題從來不是技術不成熟,而是上面沒想清楚要幹嘛、中間沒有落地藍圖、底下的組織配套沒跟上。雷聲大雨點小,最後不了了之。

但反過來想,這三件事恰好是HR可以切進去的戰場。

回頭看過去這十五年在人資圈打滾的經歷,HR從「人事行政」走到「人才策略夥伴」,現在AI又推著我們再轉一次彎。我自己的體會是:未來的HR不能只是配合轉型,而是要站到前面去帶。哪些工作該人做、該AI做、怎麼搭配?AI時代的人才標準怎麼訂?怎麼讓團隊從「怕被取代」變成「願意試試看」? 這些問題,技術部門答不上來,財務部門算不出數字。說到底,只有搞懂人的HR能接這個球。

當演算法和TOKEN越來越像水電一樣普及,真正的差異化反而回到最老的問題:你的組織準備好了嗎?

這是HR最好的時代。因為當技術不再是門檻,「人」的價值才真正被看見。

繞了一大圈,核心還是那句老話——事在人為。

此篇文章由協會 理事-郭鎮榕 授權提供

20260122-01

【AI 賦能:重塑你的個人學習力】

AI 浪潮不僅席捲產業,更深刻地改變了我們獲取知識的方式。在「人才發展」的道路上,未來的競爭優勢不再是你從學校學習了多少知識,或從工作中累積了多少經驗,而是你能多快「理解並應用新知識」。

今天我們不談高深的技術,談一個對每個人影響最深遠的主題:個人自學與知識管理革命。

▍學習演化史:從「苦讀」到「秒懂」

回顧學習方式的演變,我們正在經歷第三次典範轉移:

1.0 紙本時代(苦讀): 依靠學校與圖書館。我們花費大量時間閱讀厚重書籍,從中慢慢淬鍊出理解。

2.0 網路時代(搜尋): Google 大神降臨。資訊獲取變快了,但資訊散落在世界各地,我們仍需耗時篩選、整理、閱讀,才能拼湊出知識全貌。

3.0 AI 時代(結構化): 現在,AI 工具(特別是 Google 的 NotebookLM)帶來了質變。它不只能快速搜尋,更能在極短時間內將龐雜資訊「結構化」,變成易讀、易懂的知識晶片,讓我們能專注於理解、記憶與應用。

▍唯一的障礙:你的學習習慣升級了嗎?

工具已經準備好了,現在學習唯一的障礙,只剩下我們是否願意改變習慣。

過去碰到不懂的名詞,我們習慣「Google 一下」;現在,我們需要有意識地培養新習慣:看到不懂的主題,就讓 AI 為你生成結構化知識。 (Google 搜尋也已升級為 AI 搜尋,這正是趨勢訊號)。

▍實戰演練:用 NotebookLM 打造個人第二大腦

NotebookLM 就像你的專屬 AI 研究助理。簡單四步驟,開啟高效學習之旅:

Step 1. 建立專案: 打開 NotebookLM,為你想學習的主題建立一個新的筆記本。

Step 2. 餵養素材: 在網路上搜尋相關資訊(網頁、PDF、Google 文件皆可),並將這些「來源」匯入筆記本。

Step 3. 一鍵整合: 選取所有來源,讓 AI 開始消化吸收。

Step 4. 多元產出: 這是最精彩的一步!點選工作室,依據你的學習風格選擇輸出格式:

* 想要快速抓重點?選擇「簡報」。

* 通勤時學習?選擇「語音摘要」。

* 視覺系學習者?選擇「影片摘要」。

* 準備考試或複習?選擇「學習卡」。

顧問觀點: 在 AI 時代,保持好奇心,並學會駕馭工具來輔助學習,將是不同領域人才最重要的核心能力。今天就試著用新方法,學習一個新知識吧!

此篇文章由協會 副理事長-邱立基 授權提供

20251204-01

新思維:人機混搭的領導力升級

儘管生成式AI已普及,我遇到的許多人仍未掌握其真正潛力。我們習慣以線性思維提問,限制了AI的創造力。我的核心觀點是:我們必須將AI從單純提升生產力的**「數位助理」(co-pilot),升級為能共同創作、雙向對話的「協思伙伴」(co-thinker)**。這不僅是技術進化,更是我們與科技關係的深層重塑。


個人思維升級:從工具使用者到思維伙伴

要駕馭AI浪潮,個人必須:

  1. 打破提問慣性,培養「AI溝通力」:訓練自己跟AI溝通時”不厭其煩”的提供”完整上下文”以及各式輔助資訊,精準設計提示,讓AI成為共同創造者。
  2. 積極實驗,擺脫「旁觀者陷阱」:布萊恩.索利斯(Brian Solis)指出,愈頻繁與AI共同思考,技能進步愈快。保持高度好奇,勇於試錯。
  3. 聚焦高價值,釋放人力:將重複、繁瑣的「髒活」(dirty work)委派給AI,將精力集中於真正能創造更大價值的事務。
  4. 發揮人類獨特價值,理解AI局限:情緒智慧、同理心與批判性思維是AI難以取代的關鍵。

企業策略轉型:打造「人機混搭」競爭力

企業若想在AI優先世界中取得豐碩成果,需全面重塑:

  1. 重塑「人機協作」策略:必須擁有「心態轉變」,將AI從自動化工具提升為「數位隊友」。
  2. 明確人類角色:人類應扮演好訓練師、解釋者、維持者三種關鍵角色,擴大機器能力。
  3. 設計動態商業流程:流程需考量AI的動態協作模式,包含任務分析、互動協定、回饋意見循環。
  4. 領導力推動與全面培訓:
    • AI增能策略:將AI定位為助力,聚焦人類創造力以及情緒價值。
    • 績效重塑:以員工「產出」為導向,而非工作時間,鼓勵AI應用。
    • 投資主管:中階主管是轉型關鍵,成功導入AI人機協作的組織,都十分重視中階主管的AI技能和人機協作的管理思維。
    • 鼓勵實驗:營造試錯文化,獎勵創新行為。
    • 領導者以身作則:主管應親自與AI共同思考,軟體銀行創辦人孫正義與Coursera執行長傑夫.馬金奧卡達便是典範。
    • AI轉型應由管理階層帶領,而非僅交由IT部門。
  5. 將AI作為決策智囊「共同思考」:AI能提供新穎觀點與策略思維,但最終決策仍需人類的直覺、遠見與承擔責任。

台灣現況:轉型刻不容緩

台灣多數人尚未廣泛使用AI,但所有產業正遭遇缺工問題。透過AI提升員工單位的生產力已是當務之急。政府應務實合作,訓練內部可控的AI模型,提升治理效率,而非投入巨資從零開發大型基礎模型,以免資源浪費。

「人機混搭」的新常態已然來臨。領導力的未來,在於如何有效駕馭這股力量。我誠摯邀請大家,以開放心態,積極學習、實驗並整合AI於日常工作與決策中,定義您在AI優先世界中的競爭力。 您準備好了嗎?

此篇文章由協會理事 郭鎮榕CJ 授權提供

20251123-10

《興櫃公司的高層議題與顧問建議》

日前與一家興櫃公司的董事長洽談,董事長希望外部顧問協助解決三方面的議題:績效管理、訓練成效及AI應用。

在聽完董事長的說明後,顧問提出以下六個方面的建議:

  1. 公司高層可決定各部門及專案的KPI,建議檢視績效管理辦法及績效評核表,確保流程及評核方式的適切性。
  2. 績效管理是從行為、過程及結果等方面來要求員工,但影響員工績效的因素有很多,建議以「系統思考工作坊」來診斷公司的制度、能力及文化,並透過「核心議題訪談」來分析不同利害關係人的觀點,進而提出「制度/能力/文化發展藍圖」。
  3. 文化與管理類的培訓以客製化的內訓為主,才能最大化培訓成效;產業趨勢、最新技術等領域則可透過外訓、研討會來確保相關人員的與時俱進。
  4. 文化與管理類課程可與管顧公司合作設計符合公司文化與風格的內訓課程,並逐步交由內部講師授課。
  5. 專業課程可由管顧公司提供講師培訓 (Train-the-Trainer) 課程,培養各部門的主管或資深人員來設計專業課程,並擔任課程講師。
  6. HR部門應先辦理AI賦能培訓,請各部門於培訓後1~3個月後提出部門應用情境與成果,可透過成果發表會的型式來進行跨部門的交流與激盪。

這家公司董事長提出的議題也是許多快速發展企業會面臨的議題,特分享顧問的建議,希望對面臨類似議題的公司也能有所幫助。

此篇文章由協會 副理事長-邱立基 授權提供

20251123-6

AI應用分享會心得分享

8/8下午一群不同領域的顧問在CJ的帶領下第二次聚會,除了由CJ分享過去三個月AI的最新發展,也邀請所有與會者分享過去三個月各自的AI應用經驗與心得,是一場跨領域的交流分享會,也是面對AI浪潮的一種高效學習方式。

個人目前在工作及生活上最常用到AI的場合有:資訊蒐集、簡報製作、旅遊規劃、日語學習等。在會中分享了自己目前在不同情境下偏好使用的AI工具,也在此與線上讀者分享:

  1. 常用主題的資訊蒐集 (如:公司基本資料調查):ChatGPT客製化GPT。
  2. 內+外部資訊蒐集 (如:未來學與系統思考中冰山模型的比較): Perplexity的空間。
  3. 特定範圍內資訊的分析 (如:同業永續報告書的分析):NotebookLM。
  4. 不熟悉主題簡介 (如:旅遊景點介紹):Gamma的AI生成功能、Manus。
  5. 熟悉主題的簡報製作 (如:AI分享會簡報):Canva。
  6. 貼文或投影片主旨句的示意圖:ChatGPT的文生圖功能。
  7. 投影片資訊的圖解:Napkin。
  8. 日語家教 (中翻日、日翻中): ChatGPT客製化GPT、Line中的AI小幫手。
  9. 助理型任務 (如:規劃旅遊行程、比較一本書的兩個版本):Manus。

會中我們也決定未來將改為兩個月聚會一次,以因應AI技術與產品的快速推進。個人未來兩個月的行動計畫如下,將於下次分享會中跟與會者分享執行經驗:

  1. 繼續資料蒐集、簡報製作方面的AI應用,希望能找到另一條路徑:從大量既有資訊自動生成簡報。
  2. 嘗試使用Felo、Genspark、Make、Gemini及Google AI Studio;並以Google AI 產品生成有地圖的市區參訪點規劃。
  3. 訂閱Chat GPT,使用其Agent功能設計3個工作上的應用。
  4. 繼續音樂方面的AI學習,希望能生成簡譜及10首喜歡的歌曲。
  5. 以生成的歌曲搭配旅遊或家人的相片製作5部音樂影片 (可嘗試以AI Agent完成)。

此篇文章由協會 副理事長-邱立基 授權提供

AI人工智慧生成的作品有著作權嗎?

文章出處:

前言

自從人工智慧( Artificial Intelligence, AI)高速發展以來,許多領域皆有 AI 參與的消息,甚至是「無中生有」出一些新作品,包含最近正夯的ChatGPT也是。

人工智慧的發展,除了輔助人類的工作效率提升外,也漸漸產生更多法律層面的問題,像是侵害他人的智慧財產權(著作權、專利權、商標權)、營利商用行為……等等。

今天我們來聊聊其中一個常見的問題:AI產出的作品(包含文章、畫作跟音樂等),能擁有著作權嗎?

一、著作權保障誰?保障哪些權利?

1.1 如何定義著作

根據我國《著作權法》第 3 條第 1 項第 1 款規定:「著作:指屬於文學、科學、藝術或其他學術範圍之創作。」

在這些大方向的範圍裡,《著作權法》第 5 條第 1 項載明:

「本法所稱著作,例示如下︰

一、語文著作。

二、音樂著作。

三、戲劇、舞蹈著作。

四、美術著作。

五、攝影著作。

六、圖形著作。

七、視聽著作。

八、錄音著作。

九、建築著作。

十、電腦程式著作。」

細部規範由同條第 2 項規定:「前項各款著作例示內容,由主管機關訂定之。」

內政部於民國 81 年 6 月 10 日公告台(81)內著字第8184002號函文,列出細項:

(一)語文著作:包括詩、詞、散文、小說、劇本、學術論述、演講及其他之語文著作。

(二)音樂著作:包括曲譜、歌詞及其他之音樂著作。

(三)戲劇、舞蹈著作:包括舞蹈、默劇、歌劇、話劇及其他之戲劇、舞蹈著作。

(四)美術著作:包括繪畫、版畫、漫畫、連環圖(卡通)、素描、法書(書法)、字型繪畫、雕塑、美術工藝品及其他之美術著作。

(五)攝影著作:包括照片、幻燈片及其他以攝影之製作方法所創作之著作。

(六)圖形著作:包括地圖、圖表、科技或工程設計圖及其他之圖形著作。

(七)視聽著作:包括電影、錄影、碟影、電腦螢幕上顯示之影像及其他藉機械或設備表現系列影像,不論有無附隨聲音而能附著任何媒介物上之著作。

(八)錄音著作:包括任何藉機械或設備表現系列聲音而能附著於任何媒介物上之著作。但附隨於視聽著作之聲音不屬之。

(九)建築著作:包括建築設計圖、建築模型、建築物及其他之建築著作。

(十)電腦程式著作:包括直接或間接使電腦產生一定結果為目的所組成指令組合之著作。

所以就目前為止,法律認定的「著作創作」共有十項,在這些範圍內的創作,都屬於著作的一部分。

有原則通常就有例外,下列五項不屬於著作權的標的:

(1) 憲法、法律、命令或公文。

(2) 中央或地方機關就前款著作作成之翻譯物或編輯物。

(3) 標語及通用之符號、名詞、公式、數表、表格、簿冊或時曆。

(4) 單純為傳達事實之新聞報導所作成之語文著作。

(5) 依法令舉行之各類考試試題及其備用試題。

此外,著作權保護的是「該著作之表達,而不及於其所表達之思想、程序、製程、系統、操作方法、概念、原理、發現。」

因為保護的是「如何表達」,而非保護思想,即便是同樣的概念,只要表達出來的創意、結果不一樣,就會是不同的著作。

例如,請兩位畫家分別就「蘋果樹」來創作繪畫,就完成的蘋果樹畫來說,畫家的表達=畫作,會有繪畫著作權,但是蘋果樹這個概念原理,不在受保護的範圍之內。

1.2 誰能受著作權保護

知道了著作的範圍後,來說說著作權的【保護對象】。

我國《著作權法》第 1 條即規定:「為保障著作人著作權益,調和社會公共利益,促進國家文化發展,特制定本法。本法未規定者,適用其他法律之規定。」

可以就法條清楚看到,著作權法的保障,是保護【著作權人】的權利。

著作權人又有自然人與法人的區別。此外,著作權還包括了「著作人格權」與「著作財產權 」。

1.3 著作人格權

其中「著作人格權」不會因為時間的經過而消滅,也就是說,即便著作人死亡,或是公司法人資格消滅,此著作的「著作人格權」會永久存續。

著作人格權可以簡單理解為:

(1)具有公開發表的權利(以發行、播送、上映、口述、演出、展示或其他方法向公眾公開提示著作內容。)

(2)公開發表時,有自由選擇要不要公布或標註姓名的權利。

(3)因為著作人格權是永久的,所以享有禁止他人以歪曲、割裂、竄改或其他方法改變其著作之內容、形式或名目致損害其名譽的權利。

(4)雖然是永久,但是著作人格權本身不能轉讓或繼承。

(5)如果是花錢請他人創作,可以事先以契約約定著作人是出資人,而由出資人享有著作人格權。

1.4 著作財產權

「著作財產權 」比較不一樣,保護的是『著作的財產利益』,保障的期間是著作人生存期間,以及直到死亡後的 50 年。

如果是別名著作,或是不具名著作,「著作財產權 」的存續期間是公開發表後 50 年,但是可以證明著作人死亡已經超過 50 年的話,其著作財產權消滅。

著作財產權包含了:重製權、公開口述權、公開播送權、公開上映權、公開演出權、公開傳輸權、改作權、散布權、公開展示權、發行權、公開發表權……等。

以上各項權利最直接相關的,就是商業上的營利使用,可以說,只要是『用來販售』的行為,都是很容易在不經意間就侵害著作財產權的,

總結來說,著作權法規雖然複雜,但是核心宗旨的保障是保護【著作權人】的權利,換句話說,著作的誕生只能由自然人或法人來創作。

※相關法令:《著作權法》。

二、AI 生成的作品有著作權嗎?

2.1 AI 生成的作品具有原創性嗎?

前段了解我國《著作權法》的規範、保障範圍、保障對象後,來談談經由 AI 產生的作品會不會擁有著作權。

首先,受《著作權法》保障的作品,需要符合的要件有:

(1)具有獨立原創性。

(2)屬於文學、科學、藝術或其他學術範圍的創作。

(3)能具體以文字、語言、形像或其他媒介物加以表現。

所以,符合這些領域範圍的創作,通常是人類精神上的創意。

現階段的科技技術,的確有不只一個平台,能夠提供先以文字關鍵字輸出後,快速自動生成繪畫作品。

但是這些作品的背後,是無數個數據資料堆疊出來的,這些數據的來源可能就是別人的原創作品,當我們只需要輸入關鍵文字、給幾個想要的場景元素,就能利用別人的原創作品混合產生一個所謂的『新』作品,還能夠說是有獨立原創性嗎?

除了原創性外,尚需要人類精神上的創意。意即,這個作品的靈感來源、創作模式、創作草稿,都應該由我們精神上的想法來親手推動作品的誕生。

因此,若是由吸收大量資料而匯集而成的數據庫產生的自動生成作品,在法律上應較難符合《著作權法》的保障。

反過來說,如果一個作品裡還是有著大量的原創要素,AI 工具只是「輔助」創作使用的話,也不能說是因為用了 AI 工具,就不受《著作權法》保障喔。

2.2 AI 可以取得著作權嗎?

著作權屬於著作人擁有,目前的《著作權法》法規還是保障『人』的創作為主,包含自然人與法人,前面提到AI 自動生成的作品比較難有著作權保障,甚至AI能否為著作權的權利主體,都還是一個大問題。

※相關法令:《著作權法》。

三、可以拿 AI 生成的作品來營利嗎?

有些人可能會問,既然 AI 生成的作品大多可能不受《著作權法》保護,那麼我可以拿來使用營利嗎?

如同前段說過,其實現在很容易就會在不經意間侵害了他人的權利,著作的種類很多,各個領域的作品都有可能受到著作權保護。

即便是在網路平台生成的作品,也有可能因為該數據庫媒合的資料比例,較多的使用了同一位原作者的作品,若該平台並沒有得到原作者的授權就擅自上傳了作品供會員「使用」,這樣就是明顯的侵權行為,

所以就商品本身來說,如果設計來源不清楚就以商業目的販售,還是有潛在的侵權機率存在。

不過,若著作在【合理使用】的範圍內,即便受《著作權法》保護,也不會構成著作權的侵害,判斷標準有以下四項:

(1)利用之目的及性質,包括係為商業目的或非營利教育目的。

(2)著作之性質。

(3)所利用之質量及其在整個著作所占之比例。

(4)利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響。

以上四項判斷標準應逐一檢視並綜合評價,倘評價後為合理使用,縱有以商業目的而為利用,也不必然構成侵權,藉以兼顧著作權益及公共利益間之調和。

否則,一旦侵權,就《著作權法》的罰則來說,是有刑責規範,甚至有可能處有期徒刑抓去關的,千萬不能輕忽這個問題。

※相關法令:《著作權法》第 65 條。