人工智慧發展對就業之影響與因應的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

為演算法服務的免洗人力：平台資本主義時代的勞動與剝削

為了解決人工智慧發展對就業之影響與因應的問題，作者PhilJones 這樣論述：

演算法為人類的需求服務， 但它的運作卻建立在將人類視為免洗人力的剝削。   覺得Google、臉書變得越來越聰明，不僅馬上就能找到正確資訊、掌握即時動態，還會判別釣魚網站、過濾不舒服的內容？ 事實是，演算法裡頭藏了真人：要有人教導機器學習，它才能變得「聰明」。 正如亞瑪遜的貝佐斯所言，人工智慧，其實是「人工的人工智慧」。   人工智慧帶來人機混合的新工作模式。由自駕車、無人商店、語音客服開啟的趨勢，已經蔓延至翻譯、會計、金融、管理、醫療等更專業的領域。平台資本主義拆解原本的專職工作，將機器無法處理的部分，化成零散的微工作，拋給人力群包平台的接案者。 巨型平台規避傳統勞資關係，減少專

業人力成本。在平台接案的微工作者沒有權益保障，也沒有固定薪水，甚至連為哪家公司工作、工作的目的是什麼都不清楚，成為案主呼之即來、揮之即去的免洗人力。 群包平台大灌「自由接案」的迷湯，但其實就是微工作者必須自行承擔所有風險。你不知道何時可以接到下一件案子，報酬會有多少，你成為工資的狩獵採集者，為的只是要一圓科技大亨移民火星的狂想。 在全自動機器人與智慧助理的喧鬧之下，瓊斯清晰而仔細地揭露使得我們的數位社會得以成真的工作者究竟身在何方。對於這個通常看不到的低薪、超時工作且毫無保障的世界，本書為必讀導覽。 ——斯尼切克（Nick Srnicek），《平台資本主義》（Platform Capita

lism）作者   讓瓊斯為你導覽數位化資本主義最醜惡的陰暗面。在此，科技巨頭監控工作者的一舉一動，把他們的鍵盤敲擊與滑鼠點選聲轉化為獲利，而在我們持續加班的同時，「工作」本身卻是分崩離析。為了在慘澹的未來降臨到每個人身上之前預先阻止它，瓊斯寫下了這篇優美的戰鬥宣言。 ——賈非（Sarah Jaffe），《工作不會回報你的愛：對工作的奉獻，如何剝削我們、耗盡我們的心神，並使我們孤獨》（Work Won’t Love You Back: How Devotion to Our Jobs Keeps Us Exploited, Exhausted, and Alone）作者   在這本節奏明快的精

彩著作中，瓊斯探討了數位經濟工作者的隱身之地。在此，全世界的過剩勞工為了不到兩美元的時薪標注影像、管理網站內容與教導運算法辨識寵物。《為演算法服務的免洗人力》同時也探究一種新的可能性：一無所有的微工作者該如何團結，帶領要求自由空閒與物質保障的全球運動。 ——貝納納夫（Aaron Benanav），《自動化與工作的未來》（Automation and the Future of Work）作者   帶領讀者前往不為人知的人工智慧生產之地：在後危機的資本主義中，越來越多貧民窟、監獄與難民營中的人們受到高度剝削，靠著不穩定的微工作勉強餬口。瓊斯強調危機迫在眉睫，這種零散化的微工作會威脅所有人的生計，

但他也指出，微工作也可能帶領我們走向一個超越薪資勞動的世界——只要我們勇於爭取。 ——穆勒（Gavin Mueller），《砸毀工作機器》（Breaking Things at Work）作者   瓊斯可謂後加速主義的帶領者。 ——佛斯特（John Foster），「戰場」新聞論壇（Battleground）   令人震驚……在讀過這本書後，你無法再用和以前相同的方式看待電腦，或是那些吹捧電腦乃是我們集體救贖之道的人們。 ——布斯尼克（Katjo Buissink），《馬克思與哲學書評》（Marx and Philosophy Review of Books）

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AI科技對金融產業的機會與挑戰之個案研究

為了解決人工智慧發展對就業之影響與因應的問題，作者康家維 這樣論述：

近幾年全世界颳起了一陣AI的旋風，各個產業紛紛投入AI的研究與應用，金融產業也不例外。因應數位科技崛起，金管會於2015年起陸續推動「打造數位化金融環境3.0」相關政策，開放高度管制的金融產業進行數位科技的運用，而AI科技已經帶來提高效率與節省成本的效益。然而，面對AI與數位科技興起的改革，甚至是消費模式的改變，在龐大的商業利益背後，相對也隱含著機會與挑戰。為了理解金融產業運用AI與數位科技的機會與挑戰，本研究透過質性研究方式進行，藉由文獻分析法進行個案比較。個案選擇以《今周刊》、《財訊》與《遠見》於2019~2021年的銀行績優評比最多次數的銀行，分別是國泰世華銀行與中國信託銀行等兩家銀行

。從兩家銀行發展AI技術的資源、人力資源佈局、發展特色與策略佈局等效益條件，以及金融科技人才的培養、數位金融交易等風險條件，藉此分析AI科技對金融產業的機會與挑戰。本研究共有三點結論，一、AI政策影響金融業的AI科技發展。二、集團資源影響銀行發展AI科技的績效。三、銀行發展AI科技的挑戰以數位金融科技人才與交易風險為主。因此，數位金融科技日新月異，金融工具以更多元的方向發展，風險管控與資訊安全成為金融產業發展AI科技重要的課題。就前述的結論來看，本研究對於數位金融發展的建議則是，一、強化數位金融趨勢下的知識型組織管理機制。二、逐步開放的數位政策中，找到平衡傳統業務與人力的經營策略。

產業技能人才需求分析 ILOSH110-M307

為了解決人工智慧發展對就業之影響與因應的問題，作者薛曉珊,周韶珍,馬財專,吳東陽,吳祐誠,黃冠傑 這樣論述：

　　隨著大數據、人工智慧技術的快速發展及數位轉型浪潮下，產業對人才的需求也快速增長，尤其在2019年COVID-19疫情後，更加速企業數位轉型。關鍵技術的發展方向主要以物聯網、人工智慧、大數據為潮流，除為產業創造新的技術外，更對就業機會產生極大的影響。另一方面，面對工業4.0帶來的科技發展，新的職能相應而生，使勞動市場上需求端與供給端產生了職務與技能的變化，如何藉由數位工具分析提供更精準的勞動市場資訊及預測，是現今各國就業服務單位推展的趨勢。為了更快速即時貼近產業需求，透過視覺化方法呈現數據資料越來越重要。各國對於勞動資料的統計方式及應用工具有很大變革，如大數據和人工智慧已被使用在徵才網站

、專利和科學論文數據庫等其他來源收集數據，以提供新興技術和技能需求的詳細訊息。   　　本研究透過文獻分析、求職網站職缺資料數據研析，透過資訊工具將求職網站之行業與職業標準分類進行適當歸類與轉化，並建置互動式視覺化網頁，呈現相關資料分析後結果，以作為提供國內相關人才發展及培訓之參考資訊。考量我國現況與借鏡國外經驗，本研究提出建議如下：1、運用技能需求資訊，提供職業訓練課程規劃參考；2、依使用者身分及需求，提供整合性政府資源；3、因應未來工作趨勢與新興職業興起，定期檢視更新我國職業標準分類。