華航罷工有感:他們最怕的,其實你另有更好的選擇
華航罷工有感:他們最怕的,其實你另有更好的選擇

編按:本文原寫於2016年護理師上街頭事件,但近日華航罷工一事成為熱議焦點,筆者感觸亦深。

因為接洽新加坡醫院來台應徵護理師,不斷地宣傳,因緣際會下,有幸認識了台灣的護理諮詢團、工會。從他們努力為醫護人員爭取權益的身影,我也想起先前在工友之家的日子。

工友之家從北京五環外皮村開始,由孫恒、王德志幾位老師一起創立,現已遍佈於中國大陸各大型、中型城市,多半位於郊區。稱他們老師,是出自於我對於他們人生經歷和創辦工友之家的尊重;他們的工作,也包括許多老師和其他幾位老師,其實一開始,就是農民工。

「我們不是一無所有,我們有智慧和雙手」
「勞動創造了這個世界,勞動者最光榮!」

改編自韓國光州事件革命戰歌的「勞動者贊(戰)歌」,是工友之家的精神歌曲。將近20年來,工友之家從每天躲城管、躲公安的街頭走唱團,到打工子弟小學、同心互惠商店、打工博物館、新工人劇團,每年有自己的打工春晚,到成立社會企業。當然,提供最多的服務,還是協助農民工,透過諮詢,瞭解自己在勞資關係裡的權益,進而能夠維護,並且爭取。

缺乏競爭力的企業該被市場淘汰,人才應有更好的舞台

勞工要團結,團結才有力量。其實這些,我都同意。但廿一世紀以來,特別在冷戰結束,共產集團崩潰後,新自由經濟主義氣焰大漲。再加上科技進步,如同國道收費員被ETC取代一樣,只是一例。訴諸於對抗的實質效用,也越來越低。

左翼團體、勞工運動的人永遠不懂,其實資方最害怕、最無法應對的,正是你用他們所相信的那一套來對付他們。

「用腳投票」,是人才,就應該要有更好的舞台。誰讓他們自己的企業無法創造出價值呢?沒有競爭力,就該被市場淘汰,這也是他們自己的信仰。

慣老闆其實不怕你罷工,甚至是跟他拼命,他們最怕的,是你另有更好的選擇。對他們來說,愛幹不幹,餓死的是你,你不幹外面多得是人排隊。但你不會餓死,外面也沒有人在排隊了。人才,都去排在真正能創造價值,並且尊重人才的企業門前了。

「效率」和「公平」並非對立

長此以往,古典的政治學認為左和右就應該是對立的。投射到經濟學上,「效率」和「公平」,就是不可兼得。但身為一個資訊人,身為一個曾經在左派團體和社會企業裡都工作過的MBA畢業生,就不應該這樣看事情。我要說,左和右並非是完全對立的,「效率」和「公平」,透過科技進步和資訊公開,是的,它們也可以兼顧。

所以,開放資訊,讓每個人知道,他們能有更好,更能發揮自己價值的選擇吧!能夠真正創造出價值而非只是血汗壓榨的企業和雇主,才能夠真正讓你發揮出自身的價值。不要再為只會斤斤計較人事成本的慣老闆打工了,勇敢走出去,找到你真正值得的那一份工作吧!

本文由林昶聿授權轉載自其Facebook。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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