AI讓求職變簡單，卻讓信任變更難

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2026/03/19 第872期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份   科技新知 AI讓求職變簡單，卻讓信任變更難 從經驗法則到科技俯瞰 東京都的科技防災新視野 印度冷鏈市場現狀、競爭格局與臺灣產業鏈機會 NotebookLM 能做什麼？核心功能與產品特色整理 AI讓求職變簡單，卻讓信任變更難 FIND研究員：魏心�q 全球勞動力短缺加速人工智慧（AI）在職場上普及，從求職、面試到工作現場皆掀起變革。許多求職者都會利用AI生成履歷、模擬面試，甚至在面試中使用AI協助面試，而企業則導入AI來協助篩選人才與提升營運效率。然而，AI雖能有效減輕人力負擔、降低倦怠並提升生產力，但也引發誠信、信任與職涯安全感，最終形成勞資雙方同時依賴又戒慎恐懼的矛盾現象，這無疑一場對勞資雙方的挑戰。 AI讓求職更快也更複雜 近年來，AI的快速發展及便利性讓其成為求職者的重要利器，越來越多人使用ChatGPT、Copilot等生成式AI撰寫履歷與自傳，或透過AI模擬面試情境，以提升面試表現。然而，根據Checkr的調查顯示，人資主管已普遍察覺履歷中的「AI痕跡」日益明顯，企業也開始擔憂過度修飾導致求職資料與實際能力不符，影響初步篩選的準確性。而隨著線上面試成為主流，甚至出現由AI協助面試的情況，普通的求職面試逐漸演變成「求職者藉由AI提升勝率、企業加強機制防堵作弊」的技術攻防戰。這種互動模式，使雙方在便利之外，也面臨信任基礎被削弱的挑戰，逐漸形塑出一套新的、充滿張力的數位面試生態。 然而，在企業對求職者使用AI心存疑慮的同時，另一個矛盾現象也正同步發生——企業本身同樣大量依賴AI來強化招聘流程。許多公司積極導入AI進行履歷篩選、自動化管理招募流程，甚至以利用AI協助評分面試者，以降低人力負擔並提升效率。雖然AI面試具備流程一致性與客觀評估等優勢，但也可能讓求職者感到自己的能力被系統低估或誤解，而面試官們也察覺到AI在評估過程中確實存在低估求職者潛力的情況。為了在科技與人性之間取得平衡，部分企業開始調整做法，逐步提高人工審查或實體面談的比例，試圖挽回逐漸流失的信任與互動感。 圖1：在人類技能與經驗之外看見潛力這件事上，人類招聘者比AI更被重視 資料來源：https://www.euronews.com/my-europe/2025/02/14/ai-recruitment-which-industries-trust-it-the-most-and-the-least AI輔助讓工作更輕鬆，員工也更不安 在招募端之外，AI也逐漸改變製造業與科技業的工作現場，隨著機器人與自動化技術逐步接手重複、危險或高度瑣碎的任務，包括瑕疵檢測、產線操作、文書整理與程式自動撰寫等，多數工作流程都已能透過AI應用工具來提升效率。這些工具有效減輕員工負擔，使錯誤率降低、加班時數縮短，整體作業壓力也大幅改善。 AI輔助讓員工能明顯感受到工作倦怠感減輕，但同時也出現另一層隱性的焦慮，不少勞工開始擔心自己的技能會被取代，例如行政等基本職缺可能逐漸減少，甚至擔憂未來初入職場的畢業新鮮人將缺乏累積實務經驗的機會。員工們為了維持自我競爭力，投入更多時間強化技能與進修，這也逐漸形成「AI壓力循環」。在這樣的情況下，AI一方面減少負荷，另一方面卻也成為引發不安的來源，呈現出科技導入下的雙重面貌。 AI帶來職場公平新挑戰 在這樣的壓力循環下，AI對勞工與企業都展現出明顯的雙面性。對勞工而言，不使用AI會擔心被市場淘汰，但使用AI又害怕成果被質疑缺乏真實性，形成難以擺脫的矛盾焦慮；對企業而言，AI雖提升了人才評估與流程效率，卻同時讓雇主更懷疑求職資料是否經過「AI美化」，甚至促使部分企業取消遠端面試或加強甄選機制，以防止科技協助作弊的風險。同時，AI的普及也加深了職場數位落差，熟悉工具的人迅速累積優勢，而對科技陌生的族群則更容易被邊緣化，使AI成為重新形塑職場公平性與信任關係的重要力量。 FIND觀點 在缺工與技術變革並行的當下，AI已成為職場中的關鍵力量，既帶來效率，也伴隨新的焦慮。若是要讓AI成為提升員工品質的推手而非壓力來源，企業需要以透明且負責任的方式導入AI技術，並積極鼓勵員工發展多元能力；勞工則需提升AI素養與人際溝通、創意等不可取代的能力，成為善用AI的人才，而非擔心被AI取代的人。唯有在新的分工與信任基礎下，人與AI的協作才能真正推動職場品質與勞資關係的正向發展。 參考資料來源： 1.https://www.euronews.com/my-europe/2025/02/14/ai-recruitment-which-industries-trust-it-the-most-and-the-least 2.https://www.newsweek.com/most-managers-suspect-ai-fraud-in-hiring-survey-10477225 3.https://www.newsweek.com/ai-could-be-reducing-burnout-among-workers-report-10857166 4.https://www.ukg.com/company/newsroom/frontline-workers-who-use-ai-most-are-burned-out-least 5.https://nypost.com/2025/02/20/business/chipotle-will-use-ai-to-hire-20000-workers-for-burrito-season/ 6.https://www.euronews.com/my-europe/2025/02/14/ai-recruitment-which-industries-trust-it-the-most-and-the-least 從經驗法則到科技俯瞰 東京都的科技防災新視野 FIND研究員：�革遙� 同樣位處太平洋地震帶的台灣與日本，常面臨颱風、地震、強降雨等災害的考驗，頻繁發生的災害也讓兩地的民眾共享居安思危的日常。而在東京都的21-21 Design博物館，正展出關於「下一場災難」的展覽，從叩問「哪裡是安全的地方?」開始，藉由10個提問及創新科技，展現東京都如何整合運用科技，貫穿災前準備、災中應變、災害管理與災後復原等不同階段，將日本豐富的災防經驗，轉化為創新災防科技、提升城市韌性的沃土。具體而言，將城市面對災害的「經驗法則」，透過科技賦能，構築為更智慧、更具韌性的城市治理能力，不只是台灣與日本的挑戰，更是現今所有城市共通的重要課題。 哪裡是安全的地方? 在日本，「居安思危」不只體現在實體建設中，更透過數據視覺化、AR/VR等科技輔助，讓民眾從思維層面深入瞭解不同災難情境下可能面臨的挑戰與可供利用的避難資源，並藉由年度災防演訓的機會，教育民眾能在災害發生時掌握周遭環境、防災避難的資訊及資源。以「地震列島」百年地震資料庫的資訊視覺化展品為例，整合日本百年來地震的歷史紀錄與建物受損情況與影響，讓民眾可以直觀了解地震風險，及安全的避難場域；東京都的數位孿生地圖也相當令人驚艷，運用東京都的建築、河川與交通等基礎設施的數位孿生，結合東京都面臨地震、火災、淹水等多種災害資訊的數據可視化與三維動態模擬，讓民眾不僅能預見災害可能造成的影響，使「安全的地方」從抽象概念具象化為實體，也讓避難與防災策略的規劃更具現實感，藉由「看見風險」進而提升災防意識。 以東京都重要政經樞紐-大手町、丸之內、有樂町區域(簡稱大丸有)的「Oh MY Map!」為例，其整合商業設施、公共空間、5G/sub6/Wifi通訊網絡、交通、避難所、臨時集合點、AED與醫療資源等資訊，平時可作為街區導航與空間資訊共享工具，使民眾熟悉城市環境；災時則動態規劃避難路線、顯示避難所容量及可用資源位置，協助居民迅速找到安全地點。開放API的設計允許政府、企業與第三方開發者共同維護資訊，形成公私協力與社區互助的智慧防災生態系。 圖1: 關於災害的10個提問，第一問「哪裡是安全的地方?」 資料來源: 東京都的21-21 Design博物館特展-「下一場災難」展覽 圖2: 東京都火災歷史數據熱力圖 資料來源: 東京都的21-21 Design博物館特展-「下一場災難」展覽 科技防災的實踐與想像 我們也能從展覽中，一窺日本在災前預警、災中應變、災害管理到災後復原等不同階段，如何借力創新科技實踐快速應變、資源調度、減少損失等目標。例如，東京都透過IoT監測橋梁、高樓與公共建築結構健康，即時捕捉微小裂縫或變形，災害發生時可快速生成建築損壞評估圖，供救援隊伍判斷優先進入區域；在重要區域的年度災防演訓中，也結合AR/VR讓民眾與救援人員模擬演練災害情境，不斷修正優化應變能力；特務機關NERV的防災APP結合衛星備援與全國高密度地震計，可在地震初波偵測後數秒內推送個人化警報、避難路線與醫療資源資訊，並因應大量的外國人口透過AI生成多語言廣播與基於位置的動態避難地圖，確保所有民眾都能及時掌握安全資訊；KDDI與低軌衛星服務合作(Starlink)，即便基地台在災中受損，也能透過低軌衛星通訊保持聯繫，維持災時的緊急通訊，也能提供無人機與AI影像分析應用，快速生成受災區三維地圖，標記被困者、火災點與道路中斷等資訊，提升救援效率，利用科技實現即時監測，更高效地管理與調度救援資源。 在歷史災害中累積的實戰經驗，迫使城市級防災管理的需求不斷地推進為現實可落地的應用，數位孿生、AI、IoT、5G、衛星通訊等創新技術，在一次又一次的試煉中逐步實現。例如，智慧化地震預警系統能在幾秒內判斷震源深度與烈度，並與電梯、高速行駛的新幹線、高科技工廠自動化產線等系統進行秒級連動。而未來也朝向城市級資料整合與即時可視化，快速掌握災害風險、建物受損情況與避難資源等資訊，讓政府與民眾得以快速做出避難減災的決策。而這些防災應用，具體而微地呈現日本的防災，從「經驗法則」到「科技俯瞰」的典範轉移。 圖3: 日本特務機関NERV的防災APP，可即時推播地震、淹水等災害警告 資料來源: 東京都的21-21 Design博物館特展-「下一場災難」展覽 科技俯瞰下的防災新視野 從「科技俯瞰」的視角綜觀日本的災防科技發展，防災不再只是單一技術、單一情境的應用，而是一個多層次、跨域整合的城市智慧平台。透過數位孿生的技術，綜整建築、交通、水利與能源等基礎設施的數據與影像資訊，形成三維動態模型，並結合物理引擎模擬地震、淹水、火災等不同災害的可能情境與資訊，政策制定者與AI都可以在這個「城市大腦」瞭解整個城市的風險與調度。災害發生時，AI、IoT等技術即時綜整分析感測器數據，動態生成避難地圖、損壞評估及救援任務優先排序，快速生成防災決策建議。 更重要的是，這些創新科技不只可以幫助政府決策，也能進一步服務民眾，提供多語言動態避難地圖、可視化災害模擬、AR/VR災防訓練，以及開放API的智慧防災平台，使公私部門與居民可以共同參與防災，形成資訊共享、資源共管的韌性網絡。城市管理者能更全面地掌握決策資訊，民眾也能透過科技理解自身所處風險，提前規劃避難與防災策略，讓科技也能「居安思危」，使城市能以更智慧、更精準的方式應對災害，打造具韌性與永續發展的智慧城市。 參考資料來源: 本文作者自行研究整理 印度冷鏈市場現狀、競爭格局與臺灣產業鏈機會 FIND研究員：王洪謙 印度冷鏈市場正處於高速增長與轉型階段，主要由龐大的農產品損耗和快速擴張的製藥及食品工業需求所驅動。2024年時，印度的冷鏈市場規模預估為美金106億元，在未來幾年內市場規模預計將擁有雙位數增長 ... NotebookLM 能做什麼？核心功能與產品特色整理 FIND研究員：應惟仁 隨著生成式人工智慧快速發展，研究與學習工具逐漸從單純內容的生成，轉向協助使用者理解與整理既有資料，NotebookLM即是在此背景下出現的代表性工具之一 ... •海味生蠔、豐腴秋刀、鮮甜螃蟹 啖一口北海道道東限定滋味 在日本的地圖上，北海道的道東除了是日本最東部的地區外，還是一個冬季被風雪和海洋包圍的角落。這裡雖然不像札幌那樣熱鬧，也不若小樽般浪漫，卻有一種樸實又極致且無法被取代的地方限定美食靈魂。當我啖下一口剛打開、還帶著微溫海氣的厚岸生蠔時，味蕾瞬間有被海浪拍擊和擁抱的錯覺。 •濱崎步上海開唱卻被喊卡：這場風波教你搞懂 court、snub、retaliation 一場原本應該是歌迷狂歡的演唱會，最後卻變成國際新聞頭條。日本天后濱崎步上海開唱前夕突然被「喊卡」，背後牽動的是中日關係與台海局勢。趁著這則新聞，我們順便把國際版常出現的 court、snub、retaliation 三個關鍵字一次學清楚，看看外電記者是怎麼用這些字來寫出「政治 × 演唱會」的新聞故事。

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