隨著生成式人工智慧在職場快速普及，原本被視為提升效率的工具，卻開始在實際工作中產生額外負擔。根據《ITPro》報導，許多員工反而需要花費大量時間修正AI生成的錯誤或不完整內容，形成新的工作挑戰。記者林育如／編譯

隨著生成式人工智慧在職場快速普及，原本被視為提升效率的工具，卻開始在實際工作中產生額外負擔。根據《ITPro》報導，許多員工反而需要花費大量時間修正AI生成的錯誤或不完整內容，形成新的工作挑戰。

[caption id="attachment_215580" align="alignnone" width="775"] 許多員工反而需要花費大量時間修正AI生成的錯誤或不完整內容，形成新的工作挑戰。（圖／AI生成）[/caption]

報導指出，這類由AI產出的內容常被形容為「AI workslop」，意指表面看似完成、格式完整，但實際上充滿錯誤、遺漏或不精確資訊的工作成果。員工在使用後，往往需要重新查證資料、修正內容，甚至重寫整份文件。

調查顯示，平均每位員工每週約需花費4至5小時，用於修正這些AI生成的內容，相當於接近半個工作日被消耗在補救工作上。雖然多數受訪者仍認為AI有助於提升整體效率，但也同時承認，修正AI錯誤已成為日常工作的一部分。

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此外，部分受訪者指出，AI輸出的品質不穩定，使得工作流程反而變得更複雜。特別是在需要高準確度的文件撰寫、資料整理與商業分析中，錯誤內容若未及時發現，甚至可能影響決策品質或對外溝通。

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ITPro指出，這種現象反映出企業在導入生成式AI時，往往過度依賴工具本身，而忽略了審核與驗證機制的重要性。當AI被直接用於產出工作內容，但缺乏人工把關時，效率提升與修正成本之間的平衡可能被打破。

專家認為，問題並非AI技術本身，而是使用方式與管理制度尚未成熟。在缺乏明確流程與標準的情況下，AI輸出容易被直接採用，進而增加後續修正負擔。

隨著AI逐步深入各類工作場景，如何在「效率提升」與「錯誤控制」之間取得平衡，已成為企業導入生成式AI時必須面對的重要課題。

資料來源：ITPro

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一項最新調查指出，在企業強化資安防護的同時，前線工程師卻正面臨「工作效率」與「資安規範」之間的拉扯，甚至有不少人坦言，為了完成工作任務，曾直接繞過公司安全控制機制。記者林育如／編譯

一項最新調查指出，在企業強化資安防護的同時，前線工程師卻正面臨「工作效率」與「資安規範」之間的拉扯，甚至有不少人坦言，為了完成工作任務，曾直接繞過公司安全控制機制。

[caption id="attachment_214838" align="alignnone" width="798"] 資安再嚴也沒用？工程師：工作時都在「繞過規則」。（圖／AI生成）[/caption]

根據《ITPro》報導的研究顯示，在受訪的IT與工程專業人士中，有相當比例承認曾在工作過程中略過或規避資安流程，包括存取限制、身份驗證與系統防護機制，只為加快作業速度與提升工作效率。

調查指出，企業普遍強調資安重要性，紛紛導入多層防護機制與嚴格權限控管，但在實際工作現場，這些措施卻常被視為「拖慢效率的障礙」。不少工程師反映，頻繁驗證、層層審批與複雜流程，反而影響開發與維運速度。

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在「效率優先」的壓力下，部分工程師坦言，一旦資安規範與工作進度衝突，就會選擇尋找替代方式繞過限制，以確保任務能準時完成。這使得企業在追求資安升級的同時，也面臨效率與安全之間的直接衝突。

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值得注意的是，類似的行為其實並不限於工程師。在一般職場中，也可能出現為了方便而簡化流程的情況，例如使用未經授權的工具、重複使用密碼，或跳過部分系統安全設定；甚至在日常生活中，許多人也會為了效率而略過更新提醒或快速同意條款。專家指出，這反映出一種共同現象：當「效率」與「安全性」發生衝突時，多數人往往會優先選擇更快、更方便的做法。

研究進一步指出，雖然企業積極推動「零信任架構」與強化資安政策，但若工具過於分散、流程設計不夠貼近實務需求，反而可能降低整體防護效果，甚至增加使用者繞過規則的誘因。

資安專家分析，這種現象反映出企業在設計資安系統時，往往偏重「安全性」，卻忽略「工作效率與使用體驗」的平衡。一旦制度過於僵化，員工可能在效率壓力下自行尋找漏洞或捷徑，形成潛在資安風險。

整體而言，這項調查凸顯一個核心矛盾：企業一方面要求強化資安防護，另一方面又要求提升工作效率，但兩者若缺乏平衡設計，最終可能導致安全規範在實務上被「默默繞過」，反而削弱原本的防護目的。

資料來源：ITPro

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「努力工作」長期以來被視為職場成功的基本條件，但在當代企業環境中，單純投入時間與勞力，已無法保證績效與升遷。隨著工作型態改變與數位工具普及，企業逐漸將評價標準從「做了多少」轉向「產出了什麼」。如今國內外多項研究也指出，影響職場表現的關鍵，不在於努力程度，而在於是否具備高效工作的能力與策略。記者孟圓琦／綜合報導

「努力工作」長期以來被視為職場成功的基本條件，但在當代企業環境中，單純投入時間與勞力，已無法保證績效與升遷。隨著工作型態改變與數位工具普及，企業逐漸將評價標準從「做了多少」轉向「產出了什麼」。如今國內外多項研究也指出，影響職場表現的關鍵，不在於努力程度，而在於是否具備高效工作的能力與策略。

[caption id="attachment_212946" align="alignnone" width="1376"] 影響職場表現的關鍵，不在於努力程度，而在於是否具備高效工作的能力與策略。（圖／AI生成）[/caption]

忙碌不等於高產出！揭開瞎忙真相

職場中最常見的迷思之一，是將「忙碌」誤認為「高效率、高產出」，但這其實是當代工作者最普遍的認知陷阱。儘管多數員工對自身效率感到自信，但數據卻揭示了殘酷的落差：根據 SurveyMonkey 的研究顯示，高達 64% 的員工不認為多工會拖累表現，然而現實數據卻指出，當工作被不斷切割與干擾、頻繁在不同任務間切換，可能導致整體生產力暴跌 40%，注意力成本將顯著提高，反而降低整體表現。

「產出與影響力」才是影響升遷關鍵

企業對績效的衡量標準，正逐漸從「投入時間」轉向「創造價值」。根據 Gallup 在最新《全球職場現況報告》中指出，全球員工投入度僅約 20%，而低投入所造成的生產力損失高達 10 兆美元。這項數據反映一個關鍵現象：企業並不缺努力的人，而是缺「真正產出成果的人」。此外，研究也顯示，具備高投入與高敬業度團隊的獲利能力可提升約 21%。這其中也意味著，能創造實際影響力的員工，才是企業願意投入資源培養與升遷的對象。

聚焦「高價值任務」才是聰明工作法

在資源有限的情況下，「做對的事」比「做很多事」更重要。專家指出，高績效員工往往具備清晰的優先順序，能辨識哪些任務真正影響結果。相反地，若時間被低價值工作填滿，即使再努力，也難以提升績效，這種能力在現代職場尤為關鍵。按 Gallup 研究指出，當員工缺乏明確目標與方向時，容易陷入低效率與倦怠，進而影響整體表現，畢竟不可預測、不穩定和無法控制的工作安排，對所有類型的員工來說都是一個挑戰。

「降低無效消耗」提升專注力 讓成果被看見

在競爭激烈的現代職場，許多人的職涯瓶頸並非源於能力不足，而是陷入了頻繁會議、即時訊息與多工切換的「無效消耗」陷阱。研究指出，當環境缺乏結構化規劃時，團隊效率會呈斷崖式下降。這也促使當代企業開始反思「工作設計」的重要性——透過減少非必要會議、優化協作路徑，將最寶貴的專注力歸還給核心任務。然而，在埋頭苦幹之餘，績效的最終認定往往取決於「成果是否被看見」。國外專家強調，優秀的工作者必須具備將「價值具體化」的能力，這並非流於表面的邀功，而是能精準陳述工作對組織的實質影響力。隨著企業愈發重視跨部門溝通，「會做事」與「說清成果」之間的落差，已成為升遷與否的關鍵指標。

在強調效率的當代戰場，單純的勤奮已不足以產生差異化。真正能拉開職涯差距的關鍵在於：能否精準過濾無效消耗，並將有限的時間投入在「對」的事情上。升遷的核心邏輯從來不只是看「你做了多少」，而是看「你做的事情，究竟具備多大的重要性」。

參考資料：

• Our survey found what’s helping and hurting your productivity
  https://www.surveymonkey.com/curiosity/our-survey-found-whats-helping-and-hurting-your-productivity/?utm_source=chatgpt.com
• State of the Global Workplace 2026
  https://www.gallup.com/workplace/349484/state-of-the-global-workplace.aspx?utm_source=chatgpt.com
• Work Schedules Fail Millions of U.S. Employees
  https://news.gallup.com/poll/690881/work-schedules-fail-millions-employees.aspx?utm_source=chatgpt.com

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編譯／莊閔棻 人工智慧（AI）因為可以提高效率、差異化、自動化和降低成本，因此被許多組織視為許多不確定性的解決 …

編譯／莊閔棻

人工智慧（AI）因為可以提高效率、差異化、自動化和降低成本，因此被許多組織視為許多不確定性的解決方案。到目前為止，AI幾乎完全在雲端運行。 但是，隨著邊緣感應器24小時不間斷地生成越來越多樣化的數據，使實時運算變得更重要，導致更多 AI 部署轉向邊緣計算。作為一種分佈式運算概念，邊緣運算將AI整合到邊緣設備，並容許在數據來源附近實時處理和分析數據。

對於2022年來說， 邊緣AI為機場、商店、醫院等帶來了更高的效率、自動化，甚至還降低了成本，使得邊緣AI被加速採用。而晶片公司輝達預計，到了2023 年，以下5種邊緣 AI技術將會增長。

1. 高投資報酬率的邊緣AI

投資報酬率始終是企業採購技術的重要考慮因素。幾年前，AI通常被視為是實驗性的，但根據 IBM 的研究，如今，有35% 的公司表示在其業務中使用了AI，另有 42% 的公司表示他們正在探索AI。 而邊緣AI尤其有助於提高效率和降低成本，使其成為吸引新投資的引人注目的地方。

舉例來說，為了減少偷竊和人為錯誤造成的損失，超市和大型商店正大力投資自助結帳AI；工業檢查用AI也是好例子，透過AI，將可以更快速的檢測，並找到人工無法找到的各種缺陷，從而減少誤報或漏報。這些邊緣計算都擁有高投資報酬率，並且都可以迅速看到投資回報。因此，預計到了2023年將會被更普遍採用。

• 人機協作

從配送機器人、貨物擺放機器人，再到生產線機器人手臂，與人類一起工作的機器正變得越來越普遍。高德納諮詢公司表示，由於AI機器人在技術、社交互動、和仿擬人類能力上的進步，儘管目前每天與AI機器人打交道的人，比例還不到 10%，但預計到 2030 年，這數字將大幅增加到80%。為了實現這一未來，人機協作將是2023 年需要關注的重點領域之一。

• 邊緣AI的安全性應用

與人機協作趨勢相關的是AI的安全性。目前，這主要首先出現在自動駕駛汽車中，但也有越來越多的公司正在尋求藉AI為工業環境添加主動和靈活的安全措施。AI不但能在事件觸發時立即阻止設備造成任何傷害或損壞，還可以事先預測事件的發生，並主動發送有關未來潛在安全事件的警報，在事件發生之前進行預防，從而大大減少工業環境中的安全事故和停機時間。到了2023 年，這一發展也將勢不可擋。

• 邊緣AI的網路安全

網路攻擊在 2021 年爆增了 50%，之後一直都沒有放緩，這使其成為 IT 組織的首要關注點。而邊緣計算，尤其是與 AI 結合時，可能會加劇這個情況。因為這將在傳統數據中心及防火牆外創建更大的攻擊點，從而增加許多組織的網路安全風險。

全球有數十億台設備和感應器都將連接到網路，使IT 組織既要保護邊緣設備免受直接攻擊，又要考慮網路和雲端安全。因此，到 2023 年，人們將致力於將 AI 應用到網路安全中。

• 將數位分身連接到邊緣AI

所謂的「數位分身」指的是，物理真實世界的資產、流程或環境的數位版本。這樣的技術讓很多公司可以透過虛擬環境來優化生產環境。隨著物聯網感應器和數據的爆炸式增長，物理世界和邊緣計算被連結起來，而透過將物理世界的實時數據和其數位分身的同步，企業就可以獲得對其環境的實時洞察，並能做出更快、更明智的決策。預計，到了 2023 年，該領域的生態系統提供商和客戶採用率將出現大幅增長。

雖然 2023 年的經濟環境仍不確定，但對於希望推動自動化和效率的企業而言，邊緣AI肯定會成為一個強勢的投資領域。

參考資料：Nvidia

這篇文章 2023 年值得關注的 5 大「邊緣人工智慧」趨勢 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。