除了考公職,你還有其他選擇~成為會寫程式的跨界人才
除了考公職,你還有其他選擇~成為會寫程式的跨界人才
2014.04.28 |

一直以來,台灣人對考公職、進入政府機關工作,有相當大的熱忱。就算之前「18%」 的公務人員退休優惠存款被調降,在大環境不景氣之下,考公職的人數仍是居高不下,絲毫不見衰退。

另一方面,資訊產業近年來蓬勃發展。捷運上人人低頭滑手機,各種產業搶著上雲端。似乎到處都需要會寫程式的人來做個 App 或是架設網站。對於程式出身的我來說,以上兩個並行的現象太有趣了,讓我不禁想研究研究。

[![ROC-MOEX_2013_Civil_Service_High-Regular-Basic_Exam_proof_seal](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/04/ROC-MOEX_2013_Civil_Service_High-Regular-Basic_Exam_proof_seal-1024x1024.jpg)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/04/ROC-MOEX_2013_Civil_Service_High-Regular-Basic_Exam_proof_seal.jpg) 圖片來源:[Wiki](http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%AC%E5%8B%99%E4%BA%BA%E5%93%A1%E8%80%83%E8%A9%A6_(%E4%B8%AD%E8%8F%AF%E6%B0%91%E5%9C%8B))

 

永遠的窄門:公職市場

想成為公務員,多半得參加高普初考,或者是特種考試。高普初考的目的是進入中央政府部門。試題難度是高考大於普考,普考大於初考。

不過試題比較簡單並不表示初考比較容易考上。近幾年初考約七萬人報考,錄取率卻只有 1.1%。普考八萬人報考,錄取率約 1.5% 。高考由於還有學歷上的條件限制,六萬五千人報考,錄取率約是 3% 。比起大學的高入學率來說,考上公職還真的是一道窄門。

[![1](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/14.png)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/14.png)民國101年考選統計 (資料來源:[考選部](http://wwwc.moex.gov.tw/main/content/wfrmContentLink.aspx?menu_id=268))  

特種考試中,等同於高普初考的是地方政府公務人員考試。其他特殊性質的考試不在本文討論範圍內。地方特考報考人數更多,約十萬人,錄取率約是 2.75% 。每年投入以上幾種公務人員考試的人數就超過三十萬人,總共卻錄取不到七千人。由於錄取率很低,有人考了好幾年還是只能放棄。

考上公務人員之後,薪水大概是兩萬多到四萬以上,比起大學生起薪被打壓到兩萬二或是不到的水準來說是好一點。不過更多人看中的是公務人員穩定的薪水、生活品質以及社會地位。在經濟不景氣的時候,公務人員可是婚友社裡炙手可熱的搶手貨。

雖然公務員工作優點很多,但是生活穩定就代表不會有太多的起伏。公務員工作福利也需要穩定的政府支撐才行,也因此公務人員一直是執政黨鐵票。然而,考上公務人員的成本不低,除了付出的時間成本之外,坊間補習的報名費,單科價格從六千到一萬元;有些保證到你考上為止的全科班更要價兩、三萬。
 

找程式設計工作比考公職簡單

2013 年十二月,美國的「電腦科學教育週」和 Code.org 共同主辦 Hour of Code 活動。主辦單位邀請許多名人宣傳,包括 Bill Gates,Mark Zuckerberg,不過其中最大咖的非美國總統歐巴馬莫屬。Hour of Code 的目標是向超過一千萬的美國學生,宣傳程式設計的重要性。

[![2](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/22.png)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2014/04/22.png)歐巴馬倡導學習電腦 (資料來源:[Code.org](https://www.youtube.com/user/CodeOrg) )  

而在 2014 年二月,新加坡 IDA 也計劃在小學到中學期間,推廣程式設計課程。由於新加坡不斷流失移民,為填補經濟發展的動力,希望加強本國人民程式設計能力,提升國家競爭力。  

從美國和新加坡政府政策方向來看,未來國和國之間的競爭,已經即將轉型到是資訊能力的競爭。政府鼓勵更多年輕人學程式,是創造新的機會,而不是滿足於維持原有的國家競爭力。

先不看台灣如何培育人才,台灣就業市場是否需要這麼多程式設計人才?從經濟部工業局的「重點產業專業人才需求調查」報告中,可以看到程式設計相關領域未來三年內的人才需求量:

 201420152016
智慧手持裝置510055005800
雲端運算服務290044005500
數位內容190021002100
設計服務130013001400
資訊服務510054005700
總計163001870020500

以上數據以樂觀值推估

 

從上表可看出,列出的重點產業對於人才的需求是逐年成長的。除了重點產業之外,仍有其他產業的需求,因此市場需求絕對大於工業局推估的數量。但若計算每年相關科系畢業的學生數量,從入學數扣去延修率,看來勉強能滿足以上重點產業的需求。這樣看來,或許程式設計產業的競爭應該是沒有考公職這麼嚴酷。

學習程式設計也是需要投入成本。在職訓局、補習班或是更專業的單位(如資策會)皆有提供不同種類的課程。課程內容的深度也反應在學費上。程式技能學成之後,便是職場上直接會使用到的技能,而不是考試完就不需要的教材。

相較起穩定的公務人員,在薪資部份,本科系的大學畢業生起薪約是三萬左右,研究所畢業的新鮮人約在四萬二以上。除了工作環境的穩定度一定遜於公務人員,職業成長性則有明顯優勢。例如在美國,最有「錢」途的職業已經是程式設計師。
 

跨領域人才:專業知識 + 程式設計

台灣人花時間準備期望值過低的國考,很多論述認為這種風氣容易造成國家競爭力低落。如此論述的立場在於兩點,一是花時間準備考試,但是錄取率過低造成的人力資源浪費;二是過多的精英份子前進公家單位,導致產業沒有人才,競爭力自然會低落。

台灣正在面臨產業轉型,況且台灣缺乏天然資源又地小人稠,繼續耗損國土資源增進產業的發展,絕對不是一條正確的道路。投身高附加價值勞力密集的產業,才是未來可行的道路。

試想若是考公職的人有一半能轉換想法,不選擇穩定的公職,轉而投入學寫程式會變得如何?

很多其他產業的程式設計工作,必需同時具備兩個領域的知識。不但需要產業知識,也需要程式設計能力。若是相關產業背景的人才,再增加程式設計能力,便得以勝任。

從其他領域跨進程式設計領域,有計劃性的培養跨領域人才已有先例。三星在 2013 年成立「三星融合軟體學院」,招募文科學生,讓他們在半年內學習軟體基礎課程、產品、晶片和網路等相關課程。這些人學成之後以軟體工程師身份直接進入三星工作。

三星希望用這樣的制度,培養出像賈伯斯一樣,同時具備人文素養和技術能力的人才。天才可遇而不可求,但大量人才在三星工作,或許能改變三星公司目前七成是理工科背景的狀況。

至於是否會因為大量人員進入程式設計市場而排擠原有人才?我反而樂觀。軟體重點產業能能有新的活水注入,可釋出有程式設計相關背景的人才;台灣便能集中所有資訊相關的資源,將所學習的理論知識,往更專精的領域發展。國家才有可能快速的提升現有的水準,跟上甚至超越其他強國,未嘗不是一件好事。
 

找到自己的就業策略

說了這麼多,並不是鼓勵正在準備公職考試的考生們,馬上去買一本程式設計的書學寫程式。若是你苦於尋求不到出路,才投身公職考試,對程式設計也不排斥,甚至自學求知的欲望很強,我建議可以用入門的程式設計題目來考驗你的邏輯思緒,檢視你是否適合往這條路走。或許鞏固本身的強項,輔以程式設計能力讓自己成為 T 型人才,才是你的就業策略。

出自有物報告

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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