公務員之死引公憤!遇到職場霸凌怎麼辦?4招避開有毒職場⋯定義、申訴撇步一次看
公務員之死引公憤!遇到職場霸凌怎麼辦?4招避開有毒職場⋯定義、申訴撇步一次看

勞動部勞動力發展署近期爆出職場霸凌,導致北分署一名39歲吳姓員工於11月4日在辦公室內輕生。

身處暴風中心的前任分署長謝宜容被指認涉及辱罵式高壓管理,且時常情緒失控,更在悲劇走漏前夕,要求下屬對外封口,試圖淡化事件影響,並聲稱有靈媒與亡者對話,表示其平和安詳,引發同仁反感。

該事件連燒數日後,勞動部現將謝宜容2大過免職,就連勞動部長何佩珊也請辭負責。 但在公部門之外的私營企業,如謝宜容般的「毒性主管」仍難免存在,身為一般上班族的人,該如何避免職場霸凌一再發生?又該如何自保?

先界定什麼是「職場霸凌」

依台灣現行法規,《職業安全衛生法》並未明確定義職場霸凌,而是以更廣泛的「職場不法侵害」來涵蓋相關行為,在新竹地方法院100年度竹勞小字第4號民事判決中,法官高敏俐提到定義如下:

關鍵1:是否具有持續性?

發生在工作場所中,藉由權力濫用與不公平的處罰,所造成持續性的冒犯、威脅、冷落、孤立或侮辱行為,使被霸凌者感到受挫、被威脅、羞辱、被孤立及受傷,進而折損其自信,帶來沉重的身心壓力之行為。

對此《法律白話文運動》報導指出,法院的實務見解認為:

職場霸凌之要素,應包括刻意傷害的敵對行為(或稱負面行為)、不斷重複的發生及造成受凌者生理、心理等傷害之情形。」

也就是說,強調霸凌行為要有「持續性」,以及和身心傷害間有因果關係。

關鍵2:是否造成身心壓力或人格羞辱?

而除了持續性原則以外,台灣北地方法院104年度重勞訴字第10號民事判決中也提及:

「職場霸凌態樣繁雜,職場霸凌也可能發生在部屬對上司或同儕間,重點在於受霸凌者本身是否受有身心壓力,或有人格遭到否定之羞辱感受。」

綜合上述說法,可大致歸納出: 勞工在職場上,受到其他個人或群體,藉由權力濫用或職務優勢,持續對被霸凌者造成冒犯、威脅而產生精神或身體上的傷害,就可在法律上被認定為職場霸凌。

職場霸凌示意圖.jpg
職場霸凌示意圖。

如何申訴?追哨會被降職嗎?

按勞動部執行職務遭受不法侵害預防指引,雇主應針對職場不法侵害事件,建立標準處置流程,明定申訴或通報管道及後續處理機制,提供當事人通報單。而若公司沒有相關機制,勞工可向全國勞工主管機關提出申訴。

另外,為了保護霸凌吹哨者,《職業安全衛生法》也明文規定公司不能解僱申訴員工,也不能任意調動職位或是做出其他不利處分,否則可能會被處以3萬以上、15萬以下的罰鍰,甚至員工也可以因為身心受創,依法向公司求償。

要注意的是,若霸凌者行為涉及故意或過失,不法侵害他人權利者,或不法侵害他人之身體、健康、名譽應負損害賠償責任, 民事上損害賠償的請求權為兩年 ;若霸凌者涉犯刑事,例如傷害罪、恐嚇危安罪、公然污辱罪及誹謗罪, 須於6個月內提出告訴。

4步驟為受害者撐腰

1111人力銀行網路事業部總經理張篆楷表示表示,面對職場霸凌時,如何有效關照自身內心並理性處理,才是保持心理健康的關鍵。

至於要如何幫助職場霸凌受害者走出困境?張篆楷提出了四大步驟:

步驟1:識別情緒

面對霸凌行為時,首先應該理性分析霸凌者的言語或行為,辨別其是否出自情緒化反應?是否針對個人的攻擊?避免因一時的情緒化的反應而做出過度判斷。

步驟2:嘗試溝通

若情況允許,可選擇適當的時間與霸凌者進行溝通,坦誠表達自己的感受。這樣的對話有助於釐清誤會,並有助於改變不當行為。

步驟3:向上通報

若已經完成上述2步驟且溝通無效,或感覺無法承受心理壓力,應該尋求上司、HR部門或專業心理輔導協助,讓專業人士提供建議與支持,千萬不要在孤立無援的情況下接受霸凌者的無理要求。

步驟4:找到樹洞

在通報處理之後,讓職場負面情緒停損的另一關鍵,是為公/私領域畫下界線。下班之後,務必放鬆身心,減輕職場帶來的壓力,增強自我調節的能力。

識別4大徵兆!遠離有毒職場

除此之外,如果能在入職之前就先識別「有毒環境」,會是更為理想的狀態!那麼,又該如何在面試階段察覺有毒的工作環境?對此,1111人力高階獵才中心總經理林奇葳提醒,若面試過程中發現以下四大徵兆,應該提高警覺,避免慣用PUA手法的主管:

徵兆1:貶低求職者

林奇葳表示,面試者問問題的方式是判斷的重要指標。如果面試官提問時語氣苛刻、帶有攻擊性,或者問一些挑戰性強、目的性不明甚至帶有貶低的問題,讓你感到不舒服,這可能是未來主管的行為模式。

這類問題通常是對個人的質疑或低估,可能反映出他們對員工的期望過高,並且不容忍錯誤。

徵兆2:期望過高

若面試官不斷強調員工必須具備極高的壓力承受能力,並且強調「只能成功,不能失敗」的要求,這樣的觀點通常暗示他們對下屬的要求極為苛刻,不接受任何失敗或錯誤,並期待下屬為其解決困難任務。

徵兆3:控制狂

此外,過於控制和規範的管理風格也可能是霸凌的徵兆。如果主管強調「員工必須完全依照我的方式行事」,這可能顯示出過度專制的管理風格,缺乏對員工自主性和創造力的尊重。這類管理者通常容易在無意識中進行言語或心理上的壓迫。

徵兆4:追求零錯誤

最後,對失敗和過去經歷的態度也很值得關注。當面試官強調錯誤是「不可接受的」,或者將錯誤視為個人失敗而非學習的機會,這樣的態度通常會導致員工在工作中感到不安,甚至對錯誤產生恐懼,無法在錯誤中成長。
 
總結來說,當面試過程中出現不適當的言語或行為時,聽從自己的直覺是非常重要的。如果感覺面試過程讓你感到不適或被質疑,可以適當地詢問關於公司文化、團隊協作及主管風格等問題,觀察面試官如何回應。

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資料來源:1111人力銀行司法院判決書系統勞動部法律白話文運動

責任編輯:李先泰

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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