| IVOD_ID |
161438 |
| IVOD_URL |
https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/161438 |
| 日期 |
2025-05-15 |
| 會議資料.會議代碼 |
委員會-11-3-26-11 |
| 會議資料.會議代碼:str |
第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第11次全體委員會議 |
| 會議資料.屆 |
11 |
| 會議資料.會期 |
3 |
| 會議資料.會次 |
11 |
| 會議資料.種類 |
委員會 |
| 會議資料.委員會代碼[0] |
26 |
| 會議資料.委員會代碼:str[0] |
社會福利及衛生環境委員會 |
| 會議資料.標題 |
第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第11次全體委員會議 |
| 影片種類 |
Clip |
| 開始時間 |
2025-05-15T11:08:17+08:00 |
| 結束時間 |
2025-05-15T11:26:03+08:00 |
| 影片長度 |
00:17:46 |
| 支援功能[0] |
ai-transcript |
| 支援功能[1] |
gazette |
| video_url |
https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/fcea13637980d181525b8f3584f1a1e606b4d24be0a63beceb4968b4ec762561f28e73f90c575f8f5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8 |
| 委員名稱 |
林淑芬 |
| 委員發言時間 |
11:08:17 - 11:26:03 |
| 會議時間 |
2025-05-15T09:00:00+08:00 |
| 會議名稱 |
立法院第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第11次全體委員會議（事由：處理或審查114年度中央政府總預算決議有關勞動部主管預算凍結報告案76案(含報告事項59案及討論事項17案)。
【5月14日及15日二天一次會】） |
| transcript.pyannote[0].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[0].start |
5.00909375 |
| transcript.pyannote[0].end |
9.07596875 |
| transcript.pyannote[1].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[1].start |
14.39159375 |
| transcript.pyannote[1].end |
15.04971875 |
| transcript.pyannote[2].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[2].start |
15.80909375 |
| transcript.pyannote[2].end |
23.53784375 |
| transcript.pyannote[3].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[3].start |
23.68971875 |
| transcript.pyannote[3].end |
41.03721875 |
| transcript.pyannote[4].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[4].start |
41.35784375 |
| transcript.pyannote[4].end |
51.80346875 |
| transcript.pyannote[5].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[5].start |
51.83721875 |
| transcript.pyannote[5].end |
73.92659375 |
| transcript.pyannote[6].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[6].start |
74.24721875 |
| transcript.pyannote[6].end |
74.83784375 |
| transcript.pyannote[7].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[7].start |
74.90534375 |
| transcript.pyannote[7].end |
88.15221875 |
| transcript.pyannote[8].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[8].start |
87.71346875 |
| transcript.pyannote[8].end |
87.73034375 |
| transcript.pyannote[9].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[9].start |
88.16909375 |
| transcript.pyannote[9].end |
93.68721875 |
| transcript.pyannote[10].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[10].start |
95.02034375 |
| transcript.pyannote[10].end |
95.50971875 |
| transcript.pyannote[11].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[11].start |
95.39159375 |
| transcript.pyannote[11].end |
96.47159375 |
| transcript.pyannote[12].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[12].start |
98.32784375 |
| transcript.pyannote[12].end |
98.93534375 |
| transcript.pyannote[13].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[13].start |
100.23471875 |
| transcript.pyannote[13].end |
169.97909375 |
| transcript.pyannote[14].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[14].start |
171.14346875 |
| transcript.pyannote[14].end |
177.25221875 |
| transcript.pyannote[15].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[15].start |
177.52221875 |
| transcript.pyannote[15].end |
181.18409375 |
| transcript.pyannote[16].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[16].start |
180.10409375 |
| transcript.pyannote[16].end |
182.43284375 |
| transcript.pyannote[17].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[17].start |
183.71534375 |
| transcript.pyannote[17].end |
184.69409375 |
| transcript.pyannote[18].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[18].start |
186.01034375 |
| transcript.pyannote[18].end |
190.63409375 |
| transcript.pyannote[19].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[19].start |
192.64221875 |
| transcript.pyannote[19].end |
200.92784375 |
| transcript.pyannote[20].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[20].start |
201.24846875 |
| transcript.pyannote[20].end |
201.40034375 |
| transcript.pyannote[21].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[21].start |
202.05846875 |
| transcript.pyannote[21].end |
204.60659375 |
| transcript.pyannote[22].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[22].start |
204.60659375 |
| transcript.pyannote[22].end |
206.73284375 |
| transcript.pyannote[23].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[23].start |
206.63159375 |
| transcript.pyannote[23].end |
237.20909375 |
| transcript.pyannote[24].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[24].start |
237.20909375 |
| transcript.pyannote[24].end |
240.65159375 |
| transcript.pyannote[25].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[25].start |
240.65159375 |
| transcript.pyannote[25].end |
241.51221875 |
| transcript.pyannote[26].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[26].start |
241.73159375 |
| transcript.pyannote[26].end |
275.46471875 |
| transcript.pyannote[27].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[27].start |
275.93721875 |
| transcript.pyannote[27].end |
345.12471875 |
| transcript.pyannote[28].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[28].start |
345.44534375 |
| transcript.pyannote[28].end |
349.88346875 |
| transcript.pyannote[29].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[29].start |
350.15346875 |
| transcript.pyannote[29].end |
358.06784375 |
| transcript.pyannote[30].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[30].start |
350.27159375 |
| transcript.pyannote[30].end |
350.67659375 |
| transcript.pyannote[31].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[31].start |
358.45596875 |
| transcript.pyannote[31].end |
364.76721875 |
| transcript.pyannote[32].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[32].start |
368.00721875 |
| transcript.pyannote[32].end |
368.47971875 |
| transcript.pyannote[33].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[33].start |
368.93534375 |
| transcript.pyannote[33].end |
371.33159375 |
| transcript.pyannote[34].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[34].start |
370.09971875 |
| transcript.pyannote[34].end |
372.14159375 |
| transcript.pyannote[35].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[35].start |
372.14159375 |
| transcript.pyannote[35].end |
372.74909375 |
| transcript.pyannote[36].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[36].start |
372.74909375 |
| transcript.pyannote[36].end |
374.18346875 |
| transcript.pyannote[37].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[37].start |
373.06971875 |
| transcript.pyannote[37].end |
375.02721875 |
| transcript.pyannote[38].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[38].start |
374.58846875 |
| transcript.pyannote[38].end |
382.89096875 |
| transcript.pyannote[39].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[39].start |
378.01409375 |
| transcript.pyannote[39].end |
378.26721875 |
| transcript.pyannote[40].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[40].start |
383.04284375 |
| transcript.pyannote[40].end |
394.53471875 |
| transcript.pyannote[41].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[41].start |
392.66159375 |
| transcript.pyannote[41].end |
398.02784375 |
| transcript.pyannote[42].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[42].start |
399.58034375 |
| transcript.pyannote[42].end |
408.20346875 |
| transcript.pyannote[43].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[43].start |
408.92909375 |
| transcript.pyannote[43].end |
412.81034375 |
| transcript.pyannote[44].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[44].start |
413.62034375 |
| transcript.pyannote[44].end |
415.30784375 |
| transcript.pyannote[45].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[45].start |
416.70846875 |
| transcript.pyannote[45].end |
420.79221875 |
| transcript.pyannote[46].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[46].start |
420.82596875 |
| transcript.pyannote[46].end |
426.32721875 |
| transcript.pyannote[47].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[47].start |
427.12034375 |
| transcript.pyannote[47].end |
489.97971875 |
| transcript.pyannote[48].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[48].start |
490.60409375 |
| transcript.pyannote[48].end |
496.03784375 |
| transcript.pyannote[49].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[49].start |
497.08409375 |
| transcript.pyannote[49].end |
508.55909375 |
| transcript.pyannote[50].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[50].start |
505.90971875 |
| transcript.pyannote[50].end |
506.66909375 |
| transcript.pyannote[51].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[51].start |
506.70284375 |
| transcript.pyannote[51].end |
506.75346875 |
| transcript.pyannote[52].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[52].start |
507.22596875 |
| transcript.pyannote[52].end |
507.58034375 |
| transcript.pyannote[53].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[53].start |
508.39034375 |
| transcript.pyannote[53].end |
517.01346875 |
| transcript.pyannote[54].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[54].start |
517.01346875 |
| transcript.pyannote[54].end |
549.36284375 |
| transcript.pyannote[55].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[55].start |
532.89284375 |
| transcript.pyannote[55].end |
533.26409375 |
| transcript.pyannote[56].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[56].start |
549.00846875 |
| transcript.pyannote[56].end |
549.66659375 |
| transcript.pyannote[57].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[57].start |
549.76784375 |
| transcript.pyannote[57].end |
599.56596875 |
| transcript.pyannote[58].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[58].start |
599.56596875 |
| transcript.pyannote[58].end |
599.80221875 |
| transcript.pyannote[59].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[59].start |
599.78534375 |
| transcript.pyannote[59].end |
624.77721875 |
| transcript.pyannote[60].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[60].start |
624.92909375 |
| transcript.pyannote[60].end |
626.95409375 |
| transcript.pyannote[61].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[61].start |
627.32534375 |
| transcript.pyannote[61].end |
632.99534375 |
| transcript.pyannote[62].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[62].start |
633.23159375 |
| transcript.pyannote[62].end |
640.31909375 |
| transcript.pyannote[63].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[63].start |
640.94346875 |
| transcript.pyannote[63].end |
642.98534375 |
| transcript.pyannote[64].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[64].start |
643.13721875 |
| transcript.pyannote[64].end |
643.69409375 |
| transcript.pyannote[65].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[65].start |
643.96409375 |
| transcript.pyannote[65].end |
645.04409375 |
| transcript.pyannote[66].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[66].start |
645.55034375 |
| transcript.pyannote[66].end |
651.11909375 |
| transcript.pyannote[67].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[67].start |
652.16534375 |
| transcript.pyannote[67].end |
664.28159375 |
| transcript.pyannote[68].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[68].start |
664.95659375 |
| transcript.pyannote[68].end |
668.29784375 |
| transcript.pyannote[69].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[69].start |
668.92221875 |
| transcript.pyannote[69].end |
670.49159375 |
| transcript.pyannote[70].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[70].start |
670.20471875 |
| transcript.pyannote[70].end |
682.21971875 |
| transcript.pyannote[71].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[71].start |
683.31659375 |
| transcript.pyannote[71].end |
684.97034375 |
| transcript.pyannote[72].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[72].start |
684.97034375 |
| transcript.pyannote[72].end |
689.47596875 |
| transcript.pyannote[73].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[73].start |
689.77971875 |
| transcript.pyannote[73].end |
739.47659375 |
| transcript.pyannote[74].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[74].start |
740.42159375 |
| transcript.pyannote[74].end |
744.99471875 |
| transcript.pyannote[75].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[75].start |
745.75409375 |
| transcript.pyannote[75].end |
768.90659375 |
| transcript.pyannote[76].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[76].start |
769.31159375 |
| transcript.pyannote[76].end |
780.02721875 |
| transcript.pyannote[77].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[77].start |
780.24659375 |
| transcript.pyannote[77].end |
781.84971875 |
| transcript.pyannote[78].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[78].start |
783.33471875 |
| transcript.pyannote[78].end |
784.71846875 |
| transcript.pyannote[79].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[79].start |
785.35971875 |
| transcript.pyannote[79].end |
786.10221875 |
| transcript.pyannote[80].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[80].start |
786.67596875 |
| transcript.pyannote[80].end |
787.89096875 |
| transcript.pyannote[81].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[81].start |
788.43096875 |
| transcript.pyannote[81].end |
789.52784375 |
| transcript.pyannote[82].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[82].start |
790.32096875 |
| transcript.pyannote[82].end |
797.15534375 |
| transcript.pyannote[83].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[83].start |
797.25659375 |
| transcript.pyannote[83].end |
807.48284375 |
| transcript.pyannote[84].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[84].start |
808.57971875 |
| transcript.pyannote[84].end |
809.13659375 |
| transcript.pyannote[85].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[85].start |
808.73159375 |
| transcript.pyannote[85].end |
809.99721875 |
| transcript.pyannote[86].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[86].start |
809.67659375 |
| transcript.pyannote[86].end |
809.77784375 |
| transcript.pyannote[87].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[87].start |
809.81159375 |
| transcript.pyannote[87].end |
818.21534375 |
| transcript.pyannote[88].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[88].start |
815.44784375 |
| transcript.pyannote[88].end |
816.76409375 |
| transcript.pyannote[89].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[89].start |
817.86096875 |
| transcript.pyannote[89].end |
821.65784375 |
| transcript.pyannote[90].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[90].start |
818.55284375 |
| transcript.pyannote[90].end |
819.59909375 |
| transcript.pyannote[91].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[91].start |
821.03346875 |
| transcript.pyannote[91].end |
831.41159375 |
| transcript.pyannote[92].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[92].start |
831.31034375 |
| transcript.pyannote[92].end |
835.81596875 |
| transcript.pyannote[93].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[93].start |
835.81596875 |
| transcript.pyannote[93].end |
838.34721875 |
| transcript.pyannote[94].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[94].start |
838.34721875 |
| transcript.pyannote[94].end |
842.70096875 |
| transcript.pyannote[95].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[95].start |
842.70096875 |
| transcript.pyannote[95].end |
842.81909375 |
| transcript.pyannote[96].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[96].start |
842.81909375 |
| transcript.pyannote[96].end |
842.97096875 |
| transcript.pyannote[97].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[97].start |
842.97096875 |
| transcript.pyannote[97].end |
846.49784375 |
| transcript.pyannote[98].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[98].start |
844.01721875 |
| transcript.pyannote[98].end |
863.40659375 |
| transcript.pyannote[99].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[99].start |
863.52471875 |
| transcript.pyannote[99].end |
880.26471875 |
| transcript.pyannote[100].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[100].start |
881.64846875 |
| transcript.pyannote[100].end |
895.09784375 |
| transcript.pyannote[101].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[101].start |
895.55346875 |
| transcript.pyannote[101].end |
902.48909375 |
| transcript.pyannote[102].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[102].start |
903.21471875 |
| transcript.pyannote[102].end |
904.05846875 |
| transcript.pyannote[103].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[103].start |
904.59846875 |
| transcript.pyannote[103].end |
913.77846875 |
| transcript.pyannote[104].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[104].start |
914.41971875 |
| transcript.pyannote[104].end |
915.43221875 |
| transcript.pyannote[105].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[105].start |
917.60909375 |
| transcript.pyannote[105].end |
919.51596875 |
| transcript.pyannote[106].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[106].start |
920.03909375 |
| transcript.pyannote[106].end |
932.86409375 |
| transcript.pyannote[107].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[107].start |
932.79659375 |
| transcript.pyannote[107].end |
935.59784375 |
| transcript.pyannote[108].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[108].start |
935.19284375 |
| transcript.pyannote[108].end |
936.86346875 |
| transcript.pyannote[109].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[109].start |
936.37409375 |
| transcript.pyannote[109].end |
936.81284375 |
| transcript.pyannote[110].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[110].start |
936.86346875 |
| transcript.pyannote[110].end |
1002.05159375 |
| transcript.pyannote[111].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[111].start |
1002.67596875 |
| transcript.pyannote[111].end |
1004.75159375 |
| transcript.pyannote[112].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[112].start |
1006.79346875 |
| transcript.pyannote[112].end |
1015.12971875 |
| transcript.pyannote[113].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[113].start |
1013.35784375 |
| transcript.pyannote[113].end |
1019.02784375 |
| transcript.pyannote[114].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[114].start |
1019.21346875 |
| transcript.pyannote[114].end |
1021.39034375 |
| transcript.pyannote[115].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[115].start |
1021.71096875 |
| transcript.pyannote[115].end |
1023.78659375 |
| transcript.pyannote[116].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[116].start |
1023.97221875 |
| transcript.pyannote[116].end |
1040.22284375 |
| transcript.pyannote[117].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[117].start |
1041.06659375 |
| transcript.pyannote[117].end |
1046.56784375 |
| transcript.pyannote[118].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[118].start |
1046.97284375 |
| transcript.pyannote[118].end |
1061.72159375 |
| transcript.pyannote[119].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[119].start |
1061.82284375 |
| transcript.pyannote[119].end |
1067.96534375 |
| gazette.lineno |
983 |
| gazette.blocks[0][0] |
林委員淑芬：（11時8分）謝謝主席，請洪部長。 |
| gazette.blocks[1][0] |
主席：請洪部長。 |
| gazette.blocks[2][0] |
洪部長申翰：林委員好。 |
| gazette.blocks[3][0] |
林委員淑芬：部長，AI正夯喔！黃仁勳來臺灣，AI相關的股票也很夯，但是跟就業有關的AI議題也很夯，現在很多大學生……大家都覺得大學就是產業後備軍的養成所，雖然我不贊成是這樣子，但是現在所有的大學的確就變成是產業後備軍的培訓所。大學生很多都用ChatGPT或是Notion或是Gemini這種網站作為學習的輔助工具，我現在要討論的議題就是報導過的，就是AI廣泛應用在人資管理系統還有數位轉型，連企業的組織都將AI應用在營運管理和決策當中，在這種狀況裡面整個典範可能會創造出企業經營上的典範轉移。根據2024年人資F.B.I.報告，你知道嗎？2023年企業在招募人才的過程當中，從通知面試到成為新進員工到職整體平均人才招募天數花了幾天？你要不要猜猜看？你猜猜看嘛！ |
| gazette.blocks[4][0] |
洪部長申翰：兩天。 |
| gazette.blocks[5][0] |
林委員淑芬：2023年你招募一個人、選定一個人、面試他到他來上班就職是花了54.4天，平均招募一個一般的員工花48.2天，主管職的人員花更長的時間，要66.4天。這幾年都在講缺工、缺工，所以大家投遞的履歷數量變多，人資在徵才方面的工作量也變多，況且現在幾乎都是以線上徵才作業作為企業攬才的主要管道，求職的人會用AI寫履歷，現在連人資都使用AI來篩選履歷，所以我說這是人資管理上的典範轉移，這是一個很需要思考的問題，你知道在人資管理上有什麼樣比較主流的系統來應徵追蹤、以AI篩選這些人才嗎？你有聽過任何的系統或應用程式嗎？ |
| gazette.blocks[6][0] |
洪部長申翰：有，但是我說針對這個問題確實沒有比較專業的研究。 |
| gazette.blocks[7][0] |
林委員淑芬：你說有，那你講一個來聽聽看。 |
| gazette.blocks[8][0] |
洪部長申翰：這個委員可以…… |
| gazette.blocks[9][0] |
林委員淑芬：你都說有了，我就聽你講講看，因為事實上我不太知道。 |
| gazette.blocks[10][0] |
洪部長申翰：因為我們這段時間有跟一些人資在做討論，但他們也讓我們知道說……他們現在確實都用AI來做一些面試跟履歷表篩選的工具。 |
| gazette.blocks[11][0] |
林委員淑芬：對，我說那他們用什麼系統？ |
| gazette.blocks[12][0] |
洪部長申翰：我沒有特別問他們個別是用什麼系統。 |
| gazette.blocks[13][0] |
林委員淑芬：所以你沒聽過，我也沒聽過，我是為了質詢助理才去找的。你知道現在有一個ATS是人力資源的應用程式，其實是協助企業用數位的方式來管理招募以及僱用工作的軟體，許多企業為了精簡人事成本，提升招募的效率，剛剛講了平均54.4天，多沒有效率啊！不可思議，我們聽到都會覺得不可思議，部長用猜的是猜兩天啦…… |
| gazette.blocks[14][0] |
洪部長申翰：我是說如果用AI以後會大幅縮短到接近兩天。 |
| gazette.blocks[15][0] |
林委員淑芬：OK，現在導入ATS，以AI技術進行履歷的掃描和分析，可以在初步階段就初篩符合條件的應徵者，節省很多時間、節省很多人資，而且確保篩選標準的一致性，只有分數超過門檻的履歷才會送到人資的手上，進行第二階段或是下一階段，這個就是ATS，但是ATS主要是以英文履歷為主。 |
| gazette.blocks[15][1] |
但是我舉這個例子，主要不是要講ATS，我是要講AI的技術正在改變招募和人才管理的生態，所以我一直在講整個典範要轉移，可是這麼大的一個問題，大家思考的很廣喔！企業人資作業導入e化的比例在逐年成長，AI技術取代了過去的人事行政管理，包括薪酬管理、數位化的線上學習平臺，人資的管理系統會導入自動化來處理員工數據，像是員工的入職、離職、休假、申請等程序，同時人事行政管理的數位化也提供了管理階層即時的數據分析，讓管理階層有好的運用，管理階層可以更了解員工的需求和行為。AI會蒐集大量的員工數據來進行分析預測，讓企業發現管理面的潛在問題，所以相對於沒有AI的時代，它可以很精準地訂出培訓計畫、薪酬政策，符合員工的期待，提升員工的滿意度和留任率，當然更可能會讓老闆很滿意。所以我們才問說AI技術能夠取代人資作業的項目還有哪些？部長，你覺得呢？沒思考過？其實我以前也沒思考過。 |
| gazette.blocks[16][0] |
洪部長申翰：應該是說我們在跟…… |
| gazette.blocks[17][0] |
林委員淑芬：你可以讓旁邊的幕僚講，沒關係。 |
| gazette.blocks[18][0] |
洪部長申翰：因為我來我們部裡面以後，其實我們也跟滿多人資在做進一步的座談，他們都跟我們講到他們現在確實大幅地在使用更多的AI工具，滿多在跟我們討論的時候是談到訓練的問題，包括一些招募的問題，也談到可能會產生的招募偏見。 |
| gazette.blocks[19][0] |
林委員淑芬：沒關係，我要問你的是接下來人資管理上要面臨什麼挑戰？我問你最簡單的，現在有多少比例的企業已經導入AI的人資管理模式、運用AI，你有沒有做過調查和統計？你有沒有了解這些數據？大企業有多少已經在使用AI做人資的管理？ |
| gazette.blocks[20][0] |
洪部長申翰：這部分我們確實還沒有去做統計，可是我們有觀察到這個現象已經在發生。 |
| gazette.blocks[21][0] |
林委員淑芬：我有一份來自於勞動部台灣就業通的統計資料「2024AI世代求才條件大調查」讓就業通的會員、你們自己網站上的會員去填寫，回收樣本數578份，整理後有效的樣本數是533份，有3%企業已經使用AI作為面試的輔助工具來徵才，而有34.3%的企業考慮未來要使用，如果把統計範圍擴大到全臺，如果這個樣本算是精準的話，擴及到全臺的所有企業，你會發現使用普及率可能相當、相當地高，是現在進行式，已經使用AI面試工具在徵選人才。而AI這麼普遍化的使用，對於市場的挑戰會有很多面向，以就業市場來看，我要問部長，問題會是什麼？ |
| gazette.blocks[22][0] |
洪部長申翰：委員剛剛說的那個數據其實應該是在台灣就業通上面的統計，可是我自己認為實際上的數據可能甚至比在就業通上面的數據來得更高。 |
| gazette.blocks[23][0] |
林委員淑芬：對啦，但我要問你的是，這麼廣泛、這麼高比例的使用，對就業市場的挑戰是什麼？它可能會產生的問題是什麼？ |
| gazette.blocks[24][0] |
洪部長申翰：跟委員說明，我們現在有幾個議題也正在討論，第一個，這會有產生員工監控的問題，包括隱私權的問題，包括在AI的使用裡面，它可能會不斷地複製跟加深某些主流的偏見或刻板意見的問題，這些會在AI裡面發生。我們看到，如果大量用這樣子的AI工具來招募的話，看起來很方便或是時間會縮短，甚至減少很多人資資源的投入，可是它反而會複製這些事情，這是大家比較擔心的事情。 |
| gazette.blocks[25][0] |
林委員淑芬：沒錯，AI的人資管理系統提升了效率，但它存在這些弊端，其模式都是由既有資料庫的檔案所訓練的，AI的資料庫數據作為評斷的標準，雖然很有效，可是不要忘了，這麼多的數據，如果數據本身就存在著對於性別、年齡有相當的偏見和喜好，你餵它的數據本身就存在這些偏見和喜好，篩選的時候，它就會有不公平的狀況產生。所以這些偏見、喜好會排除掉不在偏好範圍內的履歷，這些履歷可能就會直接被淘汰掉了。 |
| gazette.blocks[26][0] |
洪部長申翰：是。 |
| gazette.blocks[27][0] |
林委員淑芬：所以AI是訓練了，可是你的data本身存在歧視偏見、存在特殊喜好，如果你是它歧視的、如果你是它所偏見的、如果你不是它特殊喜好的，在這種狀況裡面，在關鍵字匹配篩選的時候，好的履歷但關鍵字不符合，可能就被排除在外了。你知道他們的偏見最大、最主要的主流觀點的喜好和偏見歧視會產生在哪幾個變項嗎？ |
| gazette.blocks[28][0] |
洪部長申翰：就我知道是性別跟年齡。 |
| gazette.blocks[29][0] |
林委員淑芬：沒錯，性別跟年齡。所以面對這個問題，你們剛才回答說要訂出三個指引，因應AI時代的來臨，使用AI作為面試工具，對人資管理的影響這麼大，會對於性別、年齡的歧視這麼嚴重，請問你們訂了三個指引是什麼樣的指引？來，司長來回答沒關係。 |
| gazette.blocks[30][0] |
王司長厚誠：跟委員報告，其中一個指引是就業歧視的部分；第二個指引是隱私權保護的部分；第三個是在勞資關係裡面使用AI上的指引。 |
| gazette.blocks[31][0] |
林委員淑芬：好，我想大家想的最基本的都是一樣的，就是人資部門經常處理敏感的員工資訊，如身分證字號、薪資明細、銀行帳戶，如果缺乏嚴格的資料保護規範和防範機制，可能會被濫用而且會外流、外洩，如果你要使用AI，相對資訊安全的程度，你要課責於企業什麼責任？在美國、歐盟的法令都要求，如果使用自動聘僱決策工具，要做資訊揭露、企業招募、勞動管理、績效評估、離職預測管理、解僱上都會衍生風險。你用了這麼多的數據，每一個被蒐集資訊的人當然要有知情權、要有同意權，要告知而且取得每個人同意。所以綜合這些看法，我們要釐清AI真實使用的情形對勞動者產生的影響，還有一個不要忘了，AI的監控，企業在資料的蒐集和監測，已經可能導致過度干預員工的個人隱私，造成員工心理上的不良反應，現在新型態的遠端監測控制技術，透過追蹤員工在電腦螢幕前和鍵盤活動，計算員工投入的時間、衡量他的生產力，像是StaffCop、Teramind、Hubstaff、CleverControl還有Time Doctor，企業廣泛使用監控員工螢幕的軟體系統，追蹤員工的電腦螢幕、分析被監控的員工，以利於主管評估員工的工作效率，這一些要怎麼管理？你們想過了嗎？ |
| gazette.blocks[32][0] |
洪部長申翰：林委員，這個部分其實剛才我有說這會衍生員工監控問題的控制…… |
| gazette.blocks[33][0] |
林委員淑芬：你們剛剛的3個指引，沒有涉及到這一部分。 |
| gazette.blocks[34][0] |
洪部長申翰：是，其實就是相關監控跟數據控制所帶來隱私的部分，所以切入點會比較是…… |
| gazette.blocks[35][0] |
林委員淑芬：但是你們的3個指引都沒有關係到我剛剛講的這個問題。 |
| gazette.blocks[36][0] |
洪部長申翰：它比較是跟隱私這個部分高度相關的。 |
| gazette.blocks[37][0] |
林委員淑芬：對啊，所以你們3個指引是不夠的，還有這方面要怎麼處理？ |
| gazette.blocks[38][0] |
洪部長申翰：我們可以針對3個指引的範疇來看…… |
| gazette.blocks[39][0] |
林委員淑芬：再來，第二，AI的運用在勞資關係上被討論最多的重點是道德倫理的問題，尤其是將AI導入工作職場通常是組織的高層片面做決定，在導入前沒有跟員工討論，所以最主要還是在勞資溝通和協商上，如何成為AI導入和必須運用的路徑？我們講勞資協商，可是AI工具偏偏就是沒有勞資協商，它破壞了企業裡面最核心我們普遍認為企業的經營管理是需要更多的、更大量的勞資共管、共同協議的。可是你在組織內AI的運用，相對的弱化勞資溝通和共識，這部分破壞我們要往前進的勞資關係的協調、溝通、共識、協商，而且是走回頭路的，要怎麼因應？ |
| gazette.blocks[40][0] |
洪部長申翰：確實AI的使用在勞資關係裡面，尤其是在導入前後有沒有經過勞資協商的同意，這是接下來在勞資關係裡面一個很大的挑戰，所以也是為什麼我們有一個指引在處理這件事情的原因。 |
| gazette.blocks[41][0] |
林委員淑芬：你們的指引有處理到這個程序嗎？ |
| gazette.blocks[42][0] |
洪部長申翰：是，就是處理這件事情。 |
| gazette.blocks[43][0] |
林委員淑芬：好，我現在講你們還有一個委託研究報告，就是提到對於AI技術在勞動市場的實際應用進行研究和數據的蒐集，在法制面要建立指引，其實就職場AI的使用目前是沒有規範，你們未來要訂指引嘛！再來，在個人數據方面，我剛剛講要有知情權、要得到每一個人的同意權，然後要告知這些都是使用AI在管理的。第三個，現有的隱私保護措施是不足的，剛剛有討論過要不要有外部監督機制？剛剛講的是，你有指引但是僅限於企業內部的監督，我們需不需要引進外部的監督？我們需不需要訂出法律上的處分、罰則？沒有罰則等於有指引也沒用，指引只有道德上的規勸，沒有處罰的罰則等於形同虛設，法律配套是什麼？ |
| gazette.blocks[44][0] |
洪部長申翰：相關在法規面的部分，我們都願意一併來盤點跟檢討，就是怎麼讓這個指引…… |
| gazette.blocks[45][0] |
林委員淑芬：部長，我知道其實你也不知道啦！我也不是很知道啦！我今天的質詢是要告訴你這件事情很嚴重，衝擊到整個企業界內部的人資管理、衝擊到勞資關係、衝擊到相當相當大的勞動市場，對勞動者的偏見歧視，其實對中高齡勞工很不利，在性別上的歧視也一樣不利。所以我現在告訴你，你要開始花更多時間投入更多資源，在法制面、在執行面真的要好好思考。 |
| gazette.blocks[46][0] |
洪部長申翰：是。 |
| gazette.blocks[47][0] |
林委員淑芬：好，謝謝。 |
| gazette.blocks[48][0] |
洪部長申翰：謝謝。 |
| gazette.blocks[49][0] |
主席（劉委員建國）：好，謝謝林委員，也謝謝部長，這個確實要快速因應。 |
| gazette.blocks[49][1] |
接下來請王正旭委員詢答。 |
| gazette.agenda.page_end |
560 |
| gazette.agenda.meet_id |
委員會-11-3-26-11 |
| gazette.agenda.speakers[0] |
劉建國 |
| gazette.agenda.speakers[1] |
陳昭姿 |
| gazette.agenda.speakers[2] |
林月琴 |
| gazette.agenda.speakers[3] |
陳菁徽 |
| gazette.agenda.speakers[4] |
邱鎮軍 |
| gazette.agenda.speakers[5] |
王育敏 |
| gazette.agenda.speakers[6] |
黃秀芳 |
| gazette.agenda.speakers[7] |
林淑芬 |
| gazette.agenda.speakers[8] |
王正旭 |
| gazette.agenda.speakers[9] |
郭國文 |
| gazette.agenda.speakers[10] |
廖偉翔 |
| gazette.agenda.speakers[11] |
陳瑩 |
| gazette.agenda.speakers[12] |
楊曜 |
| gazette.agenda.speakers[13] |
范雲 |
| gazette.agenda.page_start |
447 |
| gazette.agenda.meetingDate[0] |
2025-05-15 |
| gazette.agenda.gazette_id |
1145001 |
| gazette.agenda.agenda_lcidc_ids[0] |
1145001_00012 |
| gazette.agenda.meet_name |
立法院第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第11次全體委員會議紀錄 |
| gazette.agenda.content |
處理或審查114年度中央政府總預算決議有關勞動部主管預算凍結報告案 76案（含報告事項59案
及討論事項17案） |
| gazette.agenda.agenda_id |
1145001_00016 |