【記者葉柏成／新北報導】基督教芥菜種會首度開辦「兒童及少年福利機構專業人員─保育輔導人員訓練班」，歷經396小時理論與實務課程，首屆10名學員今〈31〉日完成訓練並取得結業證書。這群來自科技業、軍旅等不同領域的學員，即將投入兒少安置服務第一線，陪伴因家庭失能、受虐或重大變故而離開原生家庭的孩子，希望成為他們生命中的穩定力量。
結業典禮在芥菜種會三重教育訓練中心舉行。芥菜種會執行長李肇家表示，訓練班的設立源自第一線照顧人力不足，也延續芥菜種會多年投入兒少照顧的理念，希望透過系統化培育，培養兼具專業知識與同理心的照顧者。每個孩子都有不同生命故事，需要願意理解、穩定陪伴的大人，未來也將持續把「照顧者學校」推展到更多縣市。
他指出，安置機構近年面臨照顧需求愈來愈複雜、專業人力卻持續不足的挑戰，因此規畫完整培訓，內容涵蓋兒少發展、創傷知情、情緒支持、助人技巧、特殊教育及行為輔導等課程，並安排實務演練，協助學員快速銜接服務現場。
依衛福部統計，截至2025年底，全台共有4639名兒少因家庭照顧功能失常、遭受不當對待或家庭重大變故等因素接受家外安置，其中新北市有522人，居全國第二，包含110名安置於機構。面對孩子在生活照顧、情緒復原、人際互動與自立能力培養等需求，第一線保育輔導人員的重要性也日益凸顯。
出席結業典禮的社會局兒童及少年福利科督導簡怡全表示，安置兒少多曾歷經家庭變故與創傷，除了生活照顧，更需要情緒支持、自立準備與關係建立，因此期待透過專業培訓，讓更多有志投入社福工作的民眾順利進入服務體系，補足第一線照顧人力，也讓更多孩子在成長路上獲得長期而穩定的陪伴。
此次結業的10名學員，多數來自不同職場，選擇轉換跑道投入兒少服務。曾任科技業設備工程師十多年的胡善照，就是其中之一。長年輪班與高壓工作，讓他開始思考人生是否還有其他可能，在家人鼓勵下決定投入安置機構，目前擔任夜班生輔員。
胡善照坦言，剛開始面對孩子激烈情緒與衝突時，自己也曾不知如何應對，但透過創傷知情、善意溝通等課程，他開始理解，許多看似失控的行為，其實反映的是孩子曾經歷的創傷與不安。「助人需要熱忱，但接住孩子更需要專業。」他說，孩子的人生起點或許不同，但只要有人願意陪伴，就有機會改變未來。
另一名學員石家豪，曾在軍中服務七年，退伍後希望投入更具社會意義的工作，因此進入兒少安置機構服務，並利用在職時間完成培訓。他分享，現在每天除了照顧孩子生活起居，也陪伴他們面對課業、人際與情緒問題。最大的改變，是學會先理解孩子，而不是急著糾正行為。
「以前看到的是孩子當下的情緒，現在會試著理解情緒背後發生了什麼。」石家豪說，一頓熱騰騰的早餐、一段耐心傾聽的對話，對大人而言只是日常，對孩子來說，卻可能是重新建立信任的重要開始。
商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著人工智慧技術快速發展，OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大型語言模型（LLMs）已進化為多模態 AI，不僅能處理文字，還能分析圖像，甚至從文字描述生成圖片。然而，學術界對此一進步也提出擔憂，指出這些模型存在「視覺幻覺」（Visual Hallucinations）問題，即 AI 在圖像處理過程中可能生成看似合理但實際錯誤或荒謬的輸出。 根據知名學術期刊《Communications of the ACM》的報導，諾丁漢大學（University of Nottingham）電腦視覺副教授 Michael Pound 指出，LLMs 經過大量文本與影像資料訓練，由於缺乏對「真理」的明確規範，其輸出往往僅具統計學上的合理性，而非真實。加州柏克萊人工智慧研究實驗室（University of California Berkeley Artificial Intelligence Research lab, BAIR）的博士後研究員 David Chan 也提到，儘管人類也會有類似錯誤，但大眾期望 AI 模型的表現應優於人類。 「視覺幻覺」對自動駕駛車與安全監控影像分析等關鍵應用領域構成嚴重挑戰，可能損害大眾對 AI 的信任度。例如，當背景資訊與圖像內容矛盾時，幻覺現象會更頻繁。Michael Pound 舉例說明，醫學影像分析若受其他病患資料影響，AI 可能因此忽略圖像中實際存在的疾病跡象。他強調，對於盲人輔助科技等使用者無法自行驗證輸出的情境，AI 模型的精確度至關重要，任何錯誤都可能帶來風險。 研究人員正積極探討視覺幻覺的根本成因，認為這與生成式 AI 模型作為仰賴機率的「預測引擎」本質息息相關。目前，除了針對特定任務的影像資料進行模型微調（fine-tuning），並在如自動駕駛車中導入光達（LiDAR）等多餘感測器以彌補錯誤外，現有的後驗證（post-hoc verification）方法也面臨效率低落的問題，因為它需要額外的 AI 模型來檢查輸出，過程緩慢且僅能拒絕錯誤回應，無法直接修正。 為提升驗證效率，新的「REVERSE 框架」被提出，它能在 AI 生成回應的過程中同步檢查幻覺。此框架透過訓練模型將詞語分類為「自信」或「不自信」，並在生成影像描述時給予每個詞彙信心評分，從而實現即時修正。David Chan 形容這是一種「推論技巧」，能讓部署中的系統根據預期的錯誤率來進行應對。未來研究則將聚焦於從源頭防止 AI 模型產生幻覺，並探索視覺推理（visual reasoning）而非純文本推理，透過讓模型分析圖像的幾何與外觀，來提高其精準度、理解基礎及可解釋性。
圖／本報資料庫 商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著生成式人工智慧（AI）工具的普及，許多企業起初不設限制地採購與導入 AI 系統。然而，這波熱潮如今卻讓企業開始正視其背後潛藏的法律風險，特別是在訴訟或調查過程中，AI 系統資料的保存問題日益凸顯。 在昨日舉行的法律科技會議 ILTACON 首日議程中，與會者便將焦點放在 AI 採購後的資料保存挑戰。ILTACON 是一個專為法律專業人士舉辦的年度技術會議，旨在探討法律領域的科技應用與趨勢。會中指出，如同大學生在派對上恣意拿取飲料，許多企業在面對 AI 浪潮時，也曾不加思索地大量引進新工具與系統。 隨著 AI 系統逐漸成為企業日常營運的一部分，相關的法律風險浮出檯面。企業必須開始思考如何妥善儲存 AI 系統產生的資料，以應對未來可能的法律訴訟或內部調查。例如，若有合成媒體（synthetic media）作為證據提交，透過正確儲存後設資料（metadata，即描述資料本身的資訊，如創建時間、來源、格式等），將有助於辨識其真偽。 為因應這項需求，市場上的供應商也正逐步推出相關工具，協助企業蒐集、保存並分析 AI 系統中的資料，例如 Thomson Reuters、律商聯訊（Lexis）等公司都提供此類服務，產品包含 Thomson、CoCounsel、Lexis+、Protégé 等。Reveal、Newcode 和 Relativity 等科技公司亦投入開發相關解決方案。
《圖說》國會民主研習戰鬥營學員們激烈攻防辯論戰。 【民眾網諸葛志一台中報導】立法院115年度國會民主研習戰鬥營於24日至25日在立法院民主議政園區辦理，來自全國各大專校院的青年學員齊聚臺中霧峰，立法院民主議政園區在原臺灣省議會議事堂，透過國會議事、人工智慧、媒體傳播、國際政治及議題攻防等多元課程，實際走進議事殿堂，深入認識國會運作及民主政治精神。 立法院中南部服務中心主任邱俊龍表示，立法院民主議政園區目前具體發展定位為落實「民主教育會展中心」的推動，今年立法院也編列預算辦理原省議會議事堂相關設備及公共服務設施之全面整修，結合園區歷史建築、議事設備、民主教育及情境模擬，立法院民主議政園區將成為「全國第一座議事教育實境模擬場域」。 《圖說》立法委員廖偉翔（右）、臺中市政府副秘書長林谷龍（中）與學員們交流。 今年民主戰鬥營最具特色的課程，是將成果發表及辯論攻防移至原臺灣省議會議事堂辦理。學員實際坐進議席、使用議事設備，分別扮演民意代表及相關議事角色，從議題分析、論述建構、政見發表到質詢答辯，完整體驗議事運作及公共政策辯論過程。 本屆戰鬥營亦開創傳承與菁英制的青年培育模式，發掘具有公共參與熱忱、民主素養、政策思辨、表達能力及領導潛力的優秀青年，逐步建立國會民主研習戰鬥營菁英人才資料庫名單，形成國會民主教育青年人才網絡。 《圖說》立法院國會民主研習戰鬥營在立法院民主議政園區舉行。 立法院中南部服務中心表示，透過近期活化整建，民主議政園區已成為全國舉辦民主教育營隊的選擇熱點。除了大專青年培育，近年也積極推動友善兒少及分齡民主教育。立法院中南部服務中心持續與鄰近大專校院合作，訓練青年志工，並共同設計適合不同年齡層的民主與議事教育課程。目前已逐步發展「小小議長營」、「青春議事槌」及「國會民主研習戰鬥營」等系列品牌，從國小、高中一路延伸至大專青年，建立不同學習階段的民主教育路徑，讓民主素養從兒童及青少年階段向下扎根。 立法院中南部服務中心表示，民主議政園區承載臺灣省議會數十年的議政歷史，未來將持續以民主教育會展中心為發展方向，使珍貴的民主歷史記憶轉化為青年教育及公共參與資源，讓民主議政園區不僅成為保存臺灣民主歷史的重要基地，更成為培養新世代公民領袖及實踐民主價值的教育場域。 《圖說》立法院中南部服務中心主任邱俊龍為學員們加油打氣。
