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從學習到獨立 中市勞工局陪伴身心障礙者展現職場能力

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Admin 十二月 3, 2025 0

12 月 3 日是「國際身心障礙者日」。為協助身心障礙者順利投入職場、提升自立生活能力,台中市政府勞工局提供完善的職業重建服務,從就業諮詢、職業評量,到實際進入工作場域的多元支持,涵蓋支持性就業、庇護性就業、職務再設計與職業訓練等面向,協助身心障礙者穩定就業並融入社會。

勞工局指出,目前台中市共設有 8 家不同領域的庇護工場,類型涵蓋「餐飲烘焙」、「清潔服務」、「觀光休閒」、「印刷」及「房屋修繕」等五大類,提供具有工作意願但仍需磨練職能的身心障礙者一個安全、循序漸進的訓練環境。透過高密度的職能訓練,不僅強化社會適應能力,也逐步培養進入一般職場所需的技能。

庇護工場透過專業訓練學習並建立工作SOP

輕度身心障礙者小恩即是其中之一。勞工局表示,自高職畢業後,小恩在勞工局職業重建服務的協助下進入「瑪利媽媽清潔高手工作隊—先鋒隊」庇護工場,展開個別化訓練。剛進入工場時,小恩在工作流程記憶、人際互動與安全意識上都需加強。為協助他逐步累積能力,庇護就服員透過職務再設計製作「水桶定位圖」、「廁所清潔流程圖」等視覺輔具,以「分段操作—同步練習—品質檢核」方式陪伴他反覆練習,幫助他將流程內化、減少遺漏、提升品質。

在人際互動方面,勞工局就業服務站的就服員以檢核表和情境演練引導他學習與同事溝通,逐步建立社交能力與自信心。經過專業團隊的持續協助,如今的小恩已成功轉銜至一般職場,擔任自來水總管理處駐點清潔員,能獨力完成各樓層清潔工作,也會主動調整手機鈴聲,確保即時接收工作任務,與同事相處融洽、合作順暢,展現亮眼的工作表現。

工作認真,對於小細節也不馬虎

勞工局長林淑媛表示,市府長期致力推動身心障礙者就業促進政策,依每位障礙者的特質與需求,提供不同階段、量身訂做的職業重建服務。近三年已有 24 位庇護員工順利跨出關鍵一步,成功轉銜到一般職場,展現政策成效。

此外,為協助企業更了解身心障礙者的工作特質,勞工局積極媒合企業參與庇護工場的職場體驗,由企業實際觀察障礙者的工作適性;庇護就服員也會提供專業分析,並依企業需求調整障礙者的工作方式,使雙方能無縫接軌,提升成功進用的機會。

經訓練後可獨立進行清潔打掃工作

勞工局呼籲,希望社會大眾不再單純以「愛心」或「公益」視角看待身心障礙者產品與服務,而是看見他們在支持與資源陪伴下,同樣能在勞動市場穩健發光。市府也在台灣大道市政大樓、沙鹿勞工服務中心、陽明市政大樓與東區勞工服務中心設置職業重建窗口,提供年滿 15 歲且具有就業意願的身心障礙朋友專業評估與個別化協助。有需求者可洽詢 04-22289111 分機 35400,由專人提供相關服務。

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大型語言模型現「視覺幻覺」 學者憂 AI 可靠性挑戰應用

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。

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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。

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