職場裡，我們應該都遇過這樣的同事：事情出了差錯，第一反應不是釐清原因、解決問題，而是先想辦法證明「這不是我的責任」。
常見的狀況包括：直接把過失推給其他同事；
強調自己沒有收到指示或資訊；
拖延回覆，讓事情的經過逐漸變得模糊；
選擇性交代資訊，只呈現對自己有利的部分；
等到問題擴大後，再把責任歸咎於流程或他人的疏失。面對同事這類行為，多數人第一時間感受到的，往往是憤怒、委屈。
但如果我們先暫時把情緒放到一旁，仔細觀察這些行為的共同模式，會發現背後其實有一些心理學概念可以解釋。甩鍋有時不只是單純的品格問題，也可能包含保護自尊、逃避羞愧感，以及避免負面後果的心理防衛。甩鍋不只是品格問題，也可能是一種心理防衛
認知失調：為了維持「我沒有錯」的自我形象
心理學上，人在面對自己犯錯時，內心可能產生一種不舒服的張力，稱為「認知失調」。➱...
這幾年，世界同時出現了兩種看似互相矛盾的焦慮。一方面，各國擔心少子化與高齡化。年輕人口減少、退休人口增加，未來可能沒有足夠的勞動力支撐企業營運、醫療照護、退休制度與整體經濟。
另一方面，人工智慧快速發展，企業開始用AI處理文字、客服、設計、分析、程式、翻譯與行政工作。許多人擔心的卻是：未來還有沒有足夠的工作留給人類？一邊是「沒有人做事」，另一邊是「沒有工作可做」。
這兩件事放在一起，讓我們不禁思考著：既然未來人力會減少，而AI又能接手部分工作，那麼AI是否正好可以填補少子化造成的勞動缺口，甚至成為人口結構崩塌的救星？
這個推論並沒有錯。但它只說對了一半。少子化帶來的，不只是企業缺人
生育率下降已經成為廣泛的全球趨勢，但並不是每個國家都處於相同的人口階段。
依據聯合國人口基金公布的2025年估計，全球平均總生育率約為每名女性2.2名子女，已有超過一半的國家與地區，生育率低於約2.1的世代替代水準。另一方面，部分非洲及南亞國家的年輕人口仍在增加，面臨的反而是如何創造足夠的教育與就業機會。因此，未來的全球勞動市場可能同時存在兩種問題：有些國家缺少年輕勞動力
有些國家則擁有大量年輕人口，卻缺少足夠的工作。經濟合作暨發展組織（OECD）推估，2023年到2060年，OECD會員國的工作年齡人口平均將減少約8%；其中約四分之一的國家，減幅可能超過30%。同一期間，65歲以上人口相對於工作年齡人口的比率，預估將由2023年的31%升至52%，醫療與退休相關公共支出則可能增加相當於GDP的3%。
換句話說，少子化真正造成的問題不是單純「少幾個員工」，而是：更少的工作人口，要支撐更多高齡人口，以及一套原本建立在人口持續成長基礎上的社會制度。
AI能緩解哪些缺工，又有哪些問題無法解決？
從這個角度來看，AI確實來得正是時候。
工作人口減少時，最務實的因應之道，是提高每一名工作者的產出，降低維持相同服務所需要的人力。AI能處理資料整理、文件撰寫、排程、翻譯、客服初步分流、庫存管理、影像判讀與品質檢查。它不必完全取代一個職位，只要吃下部分重複性任務，就能讓較少的人力撐住原有服務量。
OECD的調查印證了這一點：約24%的韓國企業認為AI曾協助減輕人力短缺；在近兩年遭遇缺工的中小企業裡，更有27%表示生成式AI有助於彌補人力不足。但OECD也提醒，AI終究只是缺工對策的一部分，無法單獨扛起整體勞動力缺口。
AI能做什麼？
AI對少子化社會的價值，不在於憑空增加勞動人口，而是減少部分工作所需的時間與人力，讓有限的工作者可以將精力集中在專業判斷、現場操作與人際互動等更需要由人完成的任務。
具體而言，AI主要可以從以下四個層面減輕人力壓力：AI可提供的幫助
具體作用減少重複性工作
自動處理資料整理、文件初稿、紀錄、翻譯、客服分流及其他例行行政工作，降低維持相同服務所需的工時。改善流程與資源配置
協助預測需求、安排班表與路線、管理庫存及辨識異常，減少等待、重複確認與資源錯置。補強知識與經驗傳承
將資深員工累積的流程、標準與處理經驗整理成可查詢的知識系統，協助新人學習並縮短接手時間。協助現有人力持續工作
透過語音輸入、即時查詢、智慧設備與自動化工具，降低文書、記憶、操作及部分體力負擔，協助中高齡者延長職涯。世界經濟論壇《2025年未來就業報告》也呈現了相似的變化：一方面，出納、行政助理及部分文書職位的需求可能下降；另一方面，照護、教育、營建、物流與其他第一線工作仍可能持續成長。這說明AI能減少的，主要是某些工作中的重複性任務與人力需求，卻不代表所有缺工都能因此獲得解決。AI無法單獨解決哪些缺工問題？
缺工並不全是因為工作太多或效率太低。有些產業缺人，是因為需要長期專業訓練、現場操作與人際互動；有些則與低薪、輪班、過勞及工作風險有關。這些結構性問題，即使導入AI，也不會自然消失。AI無法單獨解決的問題
原因需要現場操作與人際互動的工作
護理、照護、教育、維修及許多第一線服務，需要身體操作、臨場判斷、溝通與信任，無法只靠系統完成。專業資格與技能落差
AI可以輔助學習與查詢，卻不能讓行政人員立即成為護理師、照服員或技術人員，正式訓練與實務經驗仍不可取代。工作條件造成的長期缺工
如果職位長期低薪、輪班、過勞或風險偏高，AI只能減少部分工作負擔，無法取代薪資、工時與職場環境的改善。整體勞動人口持續減少
AI可以提高每名工作者的產出，卻不能增加家庭、消費者、納稅人口與實際提供服務的人數，也無法完全填補地區與產業間的人力落差。因此，AI對少子化缺工最精確的作用，不是「補回人口」，而是：降低完成部分工作所需的人力，讓較少的工作人口仍能維持一定程度的產出與服務。以長期照護為例：AI能減輕負擔，卻不能取代照護人力
長期照護，是最能說明AI能力與界線的例子。
AI可以協助照服員用語音完成紀錄、整理照護資料、安排訪視路線、預測人力需求、提醒用藥，並透過感測設備提早發現跌倒或其他異常狀況。這些工具能減少行政與資訊處理的時間，讓照護人員把精力留給真正需要照顧的人。
但長照工作中，仍有許多環節必須由人完成。例如：扶抱、移位、翻身、餵食與清潔
觀察長者細微的身體與情緒變化
在突發狀況中做出現場判斷
安撫焦慮、失智或情緒不穩定的長者這些工作牽涉身體接觸、情緒理解、倫理判斷與責任承擔，也仰賴長期建立的信任。AI...
AI正在改變職場，這已經不是需要爭辯的問題。
當AI可以在幾秒內完成翻譯、整理文件與回答客戶問題，企業自然會想使用；工作量因此下降後，重新檢討流程與人力配置，也不能一概視為錯誤。企業有維持競爭力、控制成本與創造獲利的責任，而要求員工學習AI、整理知識庫與測試系統，某種程度上也是轉型過程中難以避免的工作。
但真正值得追問的是：當企業不斷要求員工證明「還有多少工作可以交給AI」，高階主管是否也應該證明，自己有能力利用AI創造新的收入、服務與工作？如果AI轉型的所有問題，最後都變成基層員工與中階主管的責任——員工負責交出知識，中階主管負責提出漂亮的成效數字，高層最後只負責決定還可以減少多少人——那麼，這究竟是一場企業轉型，還是一項由下而上完成的成本削減計畫？員工被要求改變，高層也不能停留在原地
談到AI衝擊時，最常聽到的建議幾乎都指向員工：趕快學習AI、不要抗拒改變、找出自己不容易被取代的價值。
這些建議並沒有錯。世界經濟論壇《2025年未來就業報告》調查了全球一千多家大型雇主，涵蓋超過一千四百萬名員工，結果顯示，77%的雇主計畫在2025至2030年間培訓員工、提升其技能；同時有41%的雇主預計，隨著AI能夠自動完成更多任務，將縮減部分人力。
也就是說，培訓員工與減少員工，本來就可能發生在同一場轉型裡，兩者不必然互相矛盾。
但如果員工被要求重新學習、改變工作方法，甚至親手建立可能取代部分工作的AI系統，高階主管也不應只是沿用過去的管理思維，把新科技轉換成一張「可以裁減多少人」的計算表。AI時代同樣在考驗管理階層：除了要求員工提高生產力，管理者是否有能力替這些新增的生產力找到新的用途？這才是高層在AI時代真正不能迴避的責任。真正的AI轉型，不應只有「少用多少人」
國際勞工組織的研究指出，全球約有四分之一的就業落在生成式AI可能影響的範圍內，但對大多數職業而言，更可能出現的是工作內容被改變，而不是整個職業立即消失。最後會走向「工作增強」還是「工作取代」，並不只由科技能力決定，也取決於企業如何重新設計工作，以及轉型過程中是否存在制度與對話。
近期已經有一些具體案例，顯示企業如果過早把AI能力直接換算成可裁減的人數，最後可能發現，自己刪掉的並不只是例行工作，也包括AI仍然無法補足的經驗與判斷。
(一)...
這是一項由「社團法人舊鞋救命國際基督關懷協會」發起的物資募集活動。
在東非部分偏鄉地區，許多孩子因為家庭貧困，沒有鞋子可穿，只能長期赤腳行走，因此容易受到寄生蟲「沙蚤」感染。嚴重時，甚至可能及生命。若未及時處理，感染情況可能會越來越嚴重，甚至危及生命。
如果家中也有保存狀況良好的舊鞋，不妨考慮參與這次的「舊鞋救命」募集活動。對我們而言或許只是一雙不再穿的鞋，但對遠方的孩子來說，可能是一份重要的保護。
http://youtube.com/watch?v=wkAZmFasCm8&time_continue=1&source_ve_path=NzY3NTg&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fbestgoldenyears.com%2F&embeds_referring_origin=https%3A%2F%2Fbestgoldenyears.com
募集資訊
【主辦單位】舊鞋救命...
過去談AI對職場的影響，很容易停留在「員工感到焦慮」這種偏心理層面的描述。但如果攤開這一兩年實際發生的變化，就會發現這些焦慮並不是憑空而來。
有些部門真的被大幅縮編，部分職位甚至整批消失；而許多仍然留在崗位上的員工，除了被要求整理工作知識、建立AI資料庫與反覆測試系統，還必須將「AI能處理多少工作」列為績效指標。換句話說，他們不只要教AI做自己的工作，還必須在KPI的要求下，持續補充資料、修正錯誤、完善知識庫，努力提高AI可取代人工處理的比例。
這篇文章所要討論的，正是這個更貼近職場現實的情狀。裁員數字，不再只是零星案例
根據人力顧問公司Challenger,...
當年同班的兩個人，十年後在同學會上重逢，卻像是差了一輩子。時間沒有偏心，十年就是十年，誰也沒有多拿一天。那麼，是什麼決定了一個人老得快，還是老得慢？
答案其實藏在兩個層面裡：一個是「實質」的，一個是「心境」的。實質，包含外貌、身體狀態、體態維持與穿著打扮；
心境，則包含一個人是否還願意學習、是否仍有興趣、生活重心與目標。而更值得注意的是，這兩者從來不是各自獨立運作，而是彼此餵養，也彼此消耗的一組循環。實質層面：看得見的保養，是長期累積的結果
外貌與身體的老化速度，並非完全由基因決定的既定命運。飲食、睡眠、運動習慣，日積月累地寫進一個人的皮膚、體態與精神狀態裡。實質層面的經營，大致可以拆成幾個重點：體態：駝背、肌肉流失、走路姿勢鬆垮，往往比皺紋更早洩漏一個人的「真實年齡」；規律的肌力訓練與伸展，是最基本也最有效的投資。
身體保養：睡眠品質、飲食結構、慢性壓力的管理，直接影響皮膚與器官的老化速度。
穿著打扮：不只是為了好看，更是一種對自己的態度宣示——還在乎、還願意花時間經營自己，這種在乎本身就是一種抗老的力量。研究發現
醫學研究其實也印證了這個現象。杜克大學（Duke...
職場裡，我們應該都遇過這樣的同事：事情出了差錯，第一反應不是釐清原因、解決問題，而是先想辦法證明「這不是我的責任」。
常見的狀況包括：直接把過失推給其他同事；
強調自己沒有收到指示或資訊；
拖延回覆，讓事情的經過逐漸變得模糊；
選擇性交代資訊，只呈現對自己有利的部分；
等到問題擴大後，再把責任歸咎於流程或他人的疏失。面對同事這類行為，多數人第一時間感受到的，往往是憤怒、委屈。
但如果我們先暫時把情緒放到一旁，仔細觀察這些行為的共同模式，會發現背後其實有一些心理學概念可以解釋。甩鍋有時不只是單純的品格問題，也可能包含保護自尊、逃避羞愧感，以及避免負面後果的心理防衛。甩鍋不只是品格問題，也可能是一種心理防衛
認知失調：為了維持「我沒有錯」的自我形象
心理學上，人在面對自己犯錯時，內心可能產生一種不舒服的張力，稱為「認知失調」。➱...
這幾年，世界同時出現了兩種看似互相矛盾的焦慮。一方面，各國擔心少子化與高齡化。年輕人口減少、退休人口增加，未來可能沒有足夠的勞動力支撐企業營運、醫療照護、退休制度與整體經濟。
另一方面，人工智慧快速發展，企業開始用AI處理文字、客服、設計、分析、程式、翻譯與行政工作。許多人擔心的卻是：未來還有沒有足夠的工作留給人類？一邊是「沒有人做事」，另一邊是「沒有工作可做」。
這兩件事放在一起，讓我們不禁思考著：既然未來人力會減少，而AI又能接手部分工作，那麼AI是否正好可以填補少子化造成的勞動缺口，甚至成為人口結構崩塌的救星？
這個推論並沒有錯。但它只說對了一半。少子化帶來的，不只是企業缺人
生育率下降已經成為廣泛的全球趨勢，但並不是每個國家都處於相同的人口階段。
依據聯合國人口基金公布的2025年估計，全球平均總生育率約為每名女性2.2名子女，已有超過一半的國家與地區，生育率低於約2.1的世代替代水準。另一方面，部分非洲及南亞國家的年輕人口仍在增加，面臨的反而是如何創造足夠的教育與就業機會。因此，未來的全球勞動市場可能同時存在兩種問題：有些國家缺少年輕勞動力
有些國家則擁有大量年輕人口，卻缺少足夠的工作。經濟合作暨發展組織（OECD）推估，2023年到2060年，OECD會員國的工作年齡人口平均將減少約8%；其中約四分之一的國家，減幅可能超過30%。同一期間，65歲以上人口相對於工作年齡人口的比率，預估將由2023年的31%升至52%，醫療與退休相關公共支出則可能增加相當於GDP的3%。
換句話說，少子化真正造成的問題不是單純「少幾個員工」，而是：更少的工作人口，要支撐更多高齡人口，以及一套原本建立在人口持續成長基礎上的社會制度。
AI能緩解哪些缺工，又有哪些問題無法解決？
從這個角度來看，AI確實來得正是時候。
工作人口減少時，最務實的因應之道，是提高每一名工作者的產出，降低維持相同服務所需要的人力。AI能處理資料整理、文件撰寫、排程、翻譯、客服初步分流、庫存管理、影像判讀與品質檢查。它不必完全取代一個職位，只要吃下部分重複性任務，就能讓較少的人力撐住原有服務量。
OECD的調查印證了這一點：約24%的韓國企業認為AI曾協助減輕人力短缺；在近兩年遭遇缺工的中小企業裡，更有27%表示生成式AI有助於彌補人力不足。但OECD也提醒，AI終究只是缺工對策的一部分，無法單獨扛起整體勞動力缺口。
AI能做什麼？
AI對少子化社會的價值，不在於憑空增加勞動人口，而是減少部分工作所需的時間與人力，讓有限的工作者可以將精力集中在專業判斷、現場操作與人際互動等更需要由人完成的任務。
具體而言，AI主要可以從以下四個層面減輕人力壓力：AI可提供的幫助
具體作用減少重複性工作
自動處理資料整理、文件初稿、紀錄、翻譯、客服分流及其他例行行政工作，降低維持相同服務所需的工時。改善流程與資源配置
協助預測需求、安排班表與路線、管理庫存及辨識異常，減少等待、重複確認與資源錯置。補強知識與經驗傳承
將資深員工累積的流程、標準與處理經驗整理成可查詢的知識系統，協助新人學習並縮短接手時間。協助現有人力持續工作
透過語音輸入、即時查詢、智慧設備與自動化工具，降低文書、記憶、操作及部分體力負擔，協助中高齡者延長職涯。世界經濟論壇《2025年未來就業報告》也呈現了相似的變化：一方面，出納、行政助理及部分文書職位的需求可能下降；另一方面，照護、教育、營建、物流與其他第一線工作仍可能持續成長。這說明AI能減少的，主要是某些工作中的重複性任務與人力需求，卻不代表所有缺工都能因此獲得解決。AI無法單獨解決哪些缺工問題？
缺工並不全是因為工作太多或效率太低。有些產業缺人，是因為需要長期專業訓練、現場操作與人際互動；有些則與低薪、輪班、過勞及工作風險有關。這些結構性問題，即使導入AI，也不會自然消失。AI無法單獨解決的問題
原因需要現場操作與人際互動的工作
護理、照護、教育、維修及許多第一線服務，需要身體操作、臨場判斷、溝通與信任，無法只靠系統完成。專業資格與技能落差
AI可以輔助學習與查詢，卻不能讓行政人員立即成為護理師、照服員或技術人員，正式訓練與實務經驗仍不可取代。工作條件造成的長期缺工
如果職位長期低薪、輪班、過勞或風險偏高，AI只能減少部分工作負擔，無法取代薪資、工時與職場環境的改善。整體勞動人口持續減少
AI可以提高每名工作者的產出，卻不能增加家庭、消費者、納稅人口與實際提供服務的人數，也無法完全填補地區與產業間的人力落差。因此，AI對少子化缺工最精確的作用，不是「補回人口」，而是：降低完成部分工作所需的人力，讓較少的工作人口仍能維持一定程度的產出與服務。以長期照護為例：AI能減輕負擔，卻不能取代照護人力
長期照護，是最能說明AI能力與界線的例子。
AI可以協助照服員用語音完成紀錄、整理照護資料、安排訪視路線、預測人力需求、提醒用藥，並透過感測設備提早發現跌倒或其他異常狀況。這些工具能減少行政與資訊處理的時間，讓照護人員把精力留給真正需要照顧的人。
但長照工作中，仍有許多環節必須由人完成。例如：扶抱、移位、翻身、餵食與清潔
觀察長者細微的身體與情緒變化
在突發狀況中做出現場判斷
安撫焦慮、失智或情緒不穩定的長者這些工作牽涉身體接觸、情緒理解、倫理判斷與責任承擔，也仰賴長期建立的信任。AI...
AI正在改變職場，這已經不是需要爭辯的問題。
當AI可以在幾秒內完成翻譯、整理文件與回答客戶問題，企業自然會想使用；工作量因此下降後，重新檢討流程與人力配置，也不能一概視為錯誤。企業有維持競爭力、控制成本與創造獲利的責任，而要求員工學習AI、整理知識庫與測試系統，某種程度上也是轉型過程中難以避免的工作。
但真正值得追問的是：當企業不斷要求員工證明「還有多少工作可以交給AI」，高階主管是否也應該證明，自己有能力利用AI創造新的收入、服務與工作？如果AI轉型的所有問題，最後都變成基層員工與中階主管的責任——員工負責交出知識，中階主管負責提出漂亮的成效數字，高層最後只負責決定還可以減少多少人——那麼，這究竟是一場企業轉型，還是一項由下而上完成的成本削減計畫？員工被要求改變，高層也不能停留在原地
談到AI衝擊時，最常聽到的建議幾乎都指向員工：趕快學習AI、不要抗拒改變、找出自己不容易被取代的價值。
這些建議並沒有錯。世界經濟論壇《2025年未來就業報告》調查了全球一千多家大型雇主，涵蓋超過一千四百萬名員工，結果顯示，77%的雇主計畫在2025至2030年間培訓員工、提升其技能；同時有41%的雇主預計，隨著AI能夠自動完成更多任務，將縮減部分人力。
也就是說，培訓員工與減少員工，本來就可能發生在同一場轉型裡，兩者不必然互相矛盾。
但如果員工被要求重新學習、改變工作方法，甚至親手建立可能取代部分工作的AI系統，高階主管也不應只是沿用過去的管理思維，把新科技轉換成一張「可以裁減多少人」的計算表。AI時代同樣在考驗管理階層：除了要求員工提高生產力，管理者是否有能力替這些新增的生產力找到新的用途？這才是高層在AI時代真正不能迴避的責任。真正的AI轉型，不應只有「少用多少人」
國際勞工組織的研究指出，全球約有四分之一的就業落在生成式AI可能影響的範圍內，但對大多數職業而言，更可能出現的是工作內容被改變，而不是整個職業立即消失。最後會走向「工作增強」還是「工作取代」，並不只由科技能力決定，也取決於企業如何重新設計工作，以及轉型過程中是否存在制度與對話。
近期已經有一些具體案例，顯示企業如果過早把AI能力直接換算成可裁減的人數，最後可能發現，自己刪掉的並不只是例行工作，也包括AI仍然無法補足的經驗與判斷。
(一)...
這是一項由「社團法人舊鞋救命國際基督關懷協會」發起的物資募集活動。
在東非部分偏鄉地區，許多孩子因為家庭貧困，沒有鞋子可穿，只能長期赤腳行走，因此容易受到寄生蟲「沙蚤」感染。嚴重時，甚至可能及生命。若未及時處理，感染情況可能會越來越嚴重，甚至危及生命。
如果家中也有保存狀況良好的舊鞋，不妨考慮參與這次的「舊鞋救命」募集活動。對我們而言或許只是一雙不再穿的鞋，但對遠方的孩子來說，可能是一份重要的保護。
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過去談AI對職場的影響，很容易停留在「員工感到焦慮」這種偏心理層面的描述。但如果攤開這一兩年實際發生的變化，就會發現這些焦慮並不是憑空而來。
有些部門真的被大幅縮編，部分職位甚至整批消失；而許多仍然留在崗位上的員工，除了被要求整理工作知識、建立AI資料庫與反覆測試系統，還必須將「AI能處理多少工作」列為績效指標。換句話說，他們不只要教AI做自己的工作，還必須在KPI的要求下，持續補充資料、修正錯誤、完善知識庫，努力提高AI可取代人工處理的比例。
這篇文章所要討論的，正是這個更貼近職場現實的情狀。裁員數字，不再只是零星案例
根據人力顧問公司Challenger,...
當年同班的兩個人，十年後在同學會上重逢，卻像是差了一輩子。時間沒有偏心，十年就是十年，誰也沒有多拿一天。那麼，是什麼決定了一個人老得快，還是老得慢？
答案其實藏在兩個層面裡：一個是「實質」的，一個是「心境」的。實質，包含外貌、身體狀態、體態維持與穿著打扮；
心境，則包含一個人是否還願意學習、是否仍有興趣、生活重心與目標。而更值得注意的是，這兩者從來不是各自獨立運作，而是彼此餵養，也彼此消耗的一組循環。實質層面：看得見的保養，是長期累積的結果
外貌與身體的老化速度，並非完全由基因決定的既定命運。飲食、睡眠、運動習慣，日積月累地寫進一個人的皮膚、體態與精神狀態裡。實質層面的經營，大致可以拆成幾個重點：體態：駝背、肌肉流失、走路姿勢鬆垮，往往比皺紋更早洩漏一個人的「真實年齡」；規律的肌力訓練與伸展，是最基本也最有效的投資。
身體保養：睡眠品質、飲食結構、慢性壓力的管理，直接影響皮膚與器官的老化速度。
穿著打扮：不只是為了好看，更是一種對自己的態度宣示——還在乎、還願意花時間經營自己，這種在乎本身就是一種抗老的力量。研究發現
醫學研究其實也印證了這個現象。杜克大學（Duke...