2025年7月19日 星期六

2025 07 19 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 環境部部長彭啓明18日表示,若台美關稅談判不佳,恐衝擊我國減碳目標。為了達到2050淨零碳排,我國除了在《氣候變遷因應法》明定2050目標之外2025年1月間於第3次氣候變遷對策委員會,拍板台灣NDC3.0目標為:2032年減碳32%±2%、2035年減碳38%±2%。彭啓明提及,未來將調整部內業務,環境部監資司更名為「AI司」,除了修正廢棄物清理法及「資源循環推動法」,未來將推動台灣的總量管制碳排放交易(ETS),預估2026年上路。

 

2025 07 19 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 環境部部長彭啓明18日表示,若台美關稅談判不佳,恐衝擊我國減碳目標。為了達到2050淨零碳排,我國除了在《氣候變遷因應法》明定2050目標之外2025年1月間於第3次氣候變遷對策委員會,拍板台灣NDC3.0目標為:2032年減碳32%±2%、2035年減碳38%±2%。彭啓明提及,未來將調整部內業務,環境部監資司更名為「AI司」,除了修正廢棄物清理法及「資源循環推動法」,未來將推動台灣的總量管制碳排放交易(ETS),預估2026年上路。

 

環長:關稅談判恐衝擊減碳目標

林良齊/台北報導 的故事 中時新聞網

環境部部長彭啓明18日表示,若台美關稅談判不佳,恐衝擊我國減碳目標。(本報資料照片)


美國總統川普4月初公布我國對等關稅為32%,雖然宣布暫緩實施,我方稅率也還在談判,但之後就會上路。環境部長彭啓明18日出席「邁向淨零減汙共利雙贏策略的新方向研討會」致詞時表示,目前正在討論2035年第三期國家自定減碳目標(NDC3.0),並規畫2032年達32%±2%、2035年達38%±2%,但若台美關稅談判不佳,±2%區間調整,恐會變成±3%。

 為了達到2050淨零碳排,我國除了在《氣候變遷因應法》明定2050目標之外,也要求行政部門應規畫各期階段管制目標,而第三期階段管制目標為2030年28%±2%,

賴清德總統2025年1月間於第3次氣候變遷對策委員會,拍板台灣NDC3.0目標為:2032年減碳32%±2%、2035年減碳38%±2%。

彭啓明表示,由於川普上任帶來不確定性,原本2030年減碳目標為24%±1%,後來提高目標及因應川普上任修正為28%±2%,如果關稅談判結果不好的話,可能會變成±3%。至於減碳重要關鍵之一為電力排碳係數下降,依照規畫,將在2030年再生能源達30%、減少燃煤發電等方式降低,但擔心各界對再生能源看法不一,恐怕會成為顯著阻礙。

 彭啓明提及,未來將調整部內業務,環境部監資司更名為「AI司」,除了修正廢棄物清理法及「資源循環推動法」,未來將推動台灣的總量管制碳排放交易(ETS),預估2026年上路。

 環境權保障基金會研究員湯琳翔認為,因為美國關稅變成±3%的說法,只是在為減碳不力打預防針,減碳成績不能因為關稅變差,是否能夠落實的關鍵為減碳行動計畫、減碳旗艦計畫能否被具體落實。

 湯琳翔也提及,再生能源發展確實為減碳重中之重,但近日接連發生高雄大樹光電案遭撤、丹娜絲颱風重創地面型光電,呼籲應透過事前審議妥為把關,而不是放任業者自行開發。


2025年7月17日 星期四

2025 07 17 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 資料分析 選擇適合的分析方法: o 描述性統計: 計算 平均值、中位數、標準差、變異數 等來描述資 料的分佈情況。 o 推論性統計: 進行 假設檢定 (t 檢定、卡方檢定)、相關分析、迴 歸分析等, 從樣本推論到母體。 o 資料探勘: 1.使用分群分析 (K-means )、 2 .分類分析 (決策樹、隨機森 林)、 3.關聯分析 (Apriori 演算法) 等技術。 o 機器學習: 應用 監督式學習 與非監督式學習 技術,如 1.線性迴歸、 2.支援向量機 (SVM)、 3.神經網路、 4 .深度學習等。

 

2025 07 17 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 資料分析 選擇適合的分析方法: o 描述性統計: 計算 平均值、中位數、標準差、變異數 等來描述資 料的分佈情況。 o 推論性統計: 進行 假設檢定 (t 檢定、卡方檢定)、相關分析、迴 歸分析等, 從樣本推論到母體。 o 資料探勘: 1.使用分群分析 (K-means )、 2 .分類分析 (決策樹、隨機森 林)、 3.關聯分析 (Apriori 演算法) 等技術。 o 機器學習: 應用 監督式學習 與非監督式學習 技術,如 1.線性迴歸、 2.支援向量機 (SVM)、 3.神經網路、 4 .深度學習等。

 資料分析 

 選擇適合的分析方法: 

 o 描述性統計:

   計算   平均值、中位數、標準差、變異數   等來描述資 料的分佈情況。

 o 推論性統計:

    進行   假設檢定 (t 檢定、卡方檢定)、相關分析、迴 歸分析等,

    從樣本推論到母體。 


 o 資料探勘:

      1.使用分群分析   (K-means )

      2 .分類分析         (決策樹、隨機森 林)、

      3.關聯分析          (Apriori 演算法) 等技術。

 o 機器學習:

     應用    監督式學習   非監督式學習    技術,如

    1.線性迴歸、 

    2.支援向量機 (SVM)、

    3.神經網路、

    4 .深度學習等。

   結果驗證與檢查: 


    o 交叉驗證:檢查  模型  的   穩定性  與 泛化  能力。

    o 模型評估:

       使用指標 (如準確率、精確率、召回率、F1 分數等) 

       來  檢驗  分析結果  的   準確性  與  效果



2025年7月16日 星期三

2025 07 16 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 促進永續發展 1. 環境影響管理: 2. 數位包容: 3. 員工 AI 培訓: 重視公平性及以人為本的價值觀 1. 公平性原則: 2. 人類監督:人在指揮 (HIC):人在迴圈內 (HITL):人在迴圈上 (HOTL):3. 救濟機制:

 

2025 07 16 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 促進永續發展 1. 環境影響管理: 2. 數位包容: 3. 員工 AI 培訓: 重視公平性及以人為本的價值觀 1. 公平性原則: 2. 人類監督:人在指揮 (HIC):人在迴圈內 (HITL):人在迴圈上 (HOTL):3. 救濟機制:

 促進永續發展 


 1. 環境影響管理:

     o 優化 AI 運算效率,降低能耗。

     o 使用節能硬體與伺服器,減少資源消耗。 

 2. 數位包容: 

     o 透過 AI 技術降低數位落差,提供公平的數位金融服務。 

     o 設計面向弱勢群體的 AI 服務,降低數位焦慮。 

 3. 員工 AI 培訓: 

    o 幫助員工適應  AI 技術發展,    降低自動化  對  工作權益  的影響。 

    o 提供 AI 相關   教育訓練,提高  數位轉型   適應能力。


重視公平性及以人為本的價值觀 

 1. 公平性原則: 

    o AI 運用不應造成   歧視 或 偏見,應確保決策  合理性 與 準確性。 

    o AI 決策過程須定期審查,驗證其公平性,

       避免對特定群體造成系 統性不利影響。

 2. 人類監督:

  o 人在指揮 (HIC):人類全面控制 AI 運用。 

  o 人在迴圈內 (HITL):AI 提供建議,但最終決策由人類執行。 

  o 人在迴圈上 (HOTL):AI 進行自動決策,僅在異常情況下由人類 干預

 3. 救濟機制: 

 o AI 決策  應提供適當的  申訴  或   糾正錯誤機制,以保障消費者權益。


2025年7月11日 星期五

2025 07 12 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 AI 應用規劃師職能基準 主要職責 T1 評估與 分析 AI 技 術 工作任務 T1.2 掌握目標並確立需求 職能 級別 4級 職能內涵 (K=knowledge 知識) K01 AI 技術基本原理 K02 AI應用場景知識 K07 企業管理知識 K08 專案管理知識職能內涵 (S=skills 技能) S04 需求分析能力 S05 問題解決能力 S06 協調溝通能力 S07 專案管理能力(含時間管理、資源分配、風險應對與KPI監控等)

 

2025 07 12 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 AI 應用規劃師職能基準 主要職責 T1 評估與 分析 AI 技 術 工作任務 T1.2 掌握目標並確立需求 職能 級別 4級 職能內涵 (K=knowledge 知識) K01 AI 技術基本原理 K02 AI應用場景知識 K07 企業管理知識 K08 專案管理知識職能內涵 (S=skills 技能) S04 需求分析能力 S05 問題解決能力 S06 協調溝通能力 S07 專案管理能力(含時間管理、資源分配、風險應對與KPI監控等)

AI 應用規劃師職能基準


主要職責 

T1 評估與 分析 AI 技 術


工作任務 

T1.2 掌握目標並確立需求


工作產出 

O1.2.1 需求訪談紀錄文件


行為指標

1.2.1 依據單位營運目標,掌握   高階決策者  意見

         蒐集  跨部門   產品、流程、或執行痛點

         聚焦AI應用發展需求。


職能 級別 

4級


職能內涵 (K=knowledge 知識) 

K01 AI 技術基本原理

K02 AI應用場景知識

K07 企業管理知識

K08 專案管理知識


職能內涵 (S=skills 技能)

S04 需求分析能力

S05 問題解決能力

S06 協調溝通能力

S07 專案管理能力(含時間管理、資源分配、風險應對與KPI監控等)






2025 07 11 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 AI 應用規劃師職能基準 職類別 :科學、技術、工程、數學/數學及科學 職業別 :資訊及通訊專業人員/軟體開發及程式設計師 行業別 :出版影音及資通訊業/資訊服務業職類別代碼 :SMS 職業別代碼 : 2512行業別代碼 : J63 基準級別 :5

 

2025 07 11 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 AI 應用規劃師職能基準 職類別 :科學、技術、工程、數學/數學及科學 職業別 :資訊及通訊專業人員/軟體開發及程式設計師 行業別 :出版影音及資通訊業/資訊服務業職類別代碼 :SMS 職業別代碼 : 2512行業別代碼 : J63 基準級別 :5

 AI 應用規劃師職能基準


職能基準代碼 : SMS2512-002v1

職業                 : AI 應用規劃師

職類別              :科學、技術、工程、數學/數學及科學 

職業別              :資訊及通訊專業人員/軟體開發及程式設計師 

行業別              :出版影音及資通訊業/資訊服務業

職類別代碼      :SMS

職業別代碼      : 2512

行業別代碼      : J63

工作描述          :  了解 AI 工具的   特性  及  具備使用經驗,以協助  企業  規劃

                             推動 AI   技術  或 工具  導入,根據企業部門業務需求,

                             評估  並  選擇  適合的    A I 工具  或  解決方 案,

                             應用於  內部流程  或  產品生命週期

                            1. 整合   跨部門團隊,

                            2.共同   制定 與 執行  AI 導入計畫,

                            3.進行開發、

                            4.部署及後續優化。

基準級別         :5 


2025年7月10日 星期四

2025 07 10 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 考科 2:資料處理與分析概論-參考樣題 下列何者 不是用於 資料的相關性分析(Correlation Analysis)? 繪製下列何種圖表,資料集內至少需要 包含 兩個變量?

 

2025 07 10 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 考科 2:資料處理與分析概論-參考樣題 下列何者 不是用於 資料的相關性分析(Correlation Analysis)? 繪製下列何種圖表,資料集內至少需要 包含 兩個變量?

 考科 2:資料處理與分析概論-參考樣題


1. 下列何項 非  資料前   處理的步驟?

 (A) 資料清理(Cleaning)

 (B) 資料操弄(Manipulation)

 (C) 資料建模(Modeling) 

(D) 資料變形(Reshaping) 


A

 2. 假設 Facebook 公司給您 1000 位用戶的基本資料,如:姓名、性別、年 齡、

    學校、居住地,最可能是 R 語言中 的何種 資料結構?

(A) 資料框架(Data frame) 

(B) 串列(List) 

(C) 向量(Vector) 

(D) 矩陣(Matrix) 


3. 使用下列何種方法,可以知道資料之中  有偏差甚大  的  離群值存在?

(A) 將該欄位資料繪製成盒鬚圖(Box plot) 

(B) 將資料以直方圖(Histogram)表示 

(C) 計算平均值與中位數的差異 

(D) 以上皆是 


4. 下列何者 不是 資料倉儲的特性?

(A) 主題導向的(Subject-oriented) 

(B) 經過整合的(Integrated) 

(C) 不會流失的(Non-volatile)

 (D) 屬於 OLTP 系統 


5. 下列何者為  資料遺缺  的狀況?

 (A) 完全隨機誤差(Missing Completely at Random,MCAR)

 (B) 隨機誤差(Missing at Random,MAR)

 (C) 非隨機誤差(Not Missing at Random,NMAR)

 (D) 以上皆是 


C

 6. 繪製下列何種圖表,資料集內至少需要 包含 兩個變量

 (A) 直方圖(Histogram)

 (B) 圓餅圖(Pie chart) 

 (C) 散佈圖(Scatter plot)

 (D) 盒鬚圖(Box plot) 


7. 下列何者  不是用於  資料的相關性分析(Correlation Analysis)? 

(A) 卡方檢定

 (B) 相關係數 

(C) 共變異數

 (D) 四分位數



2025年7月7日 星期一

2025 07 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 建立AI審核機制 1. 規劃審核範圍和目標 •2. 收集審核所需準備資料 •3. 審核執行 4. 監控改進計畫

 

2025 07 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 建立AI審核機制 1. 規劃審核範圍和目標 •2. 收集審核所需準備資料 •3. 審核執行 4. 監控改進計畫

 建立AI審核機制


為了使  AI專案 在  規劃期   能解決   對應問題  且  不會帶來   潛在風險

上線營運後  能確保其   表現 與  風險因素    受良好監督,

採取AI審核   對  AI專案      來說非常重要


AI審核需要

1.分析AI演 算法如何運作、

2.AI是否按預期運作以及

3.運作過程中是否產生其他對社會危害。


因此,完 整之AI審核計畫  涉及對

人工智慧系統的設計、開發、部署和運行進行全面檢查,

以確 保 其 符合    道德、法律  和技術標準


1. 規劃審核範圍和目標 •

訂立AI專案的AI審核具體目標: 

常見包含資料存放、演算法偏 見、資安議題等。 

•確定AI審核的範圍與週期:

需 審核之系統、應用程式和流程, 並規劃審核的固定週期。 

•確定AI審核的項目:

基礎審核 項目包含數據安全隱私、模型可 解釋性與透明度、是否存在偏 見、

模型效能表現、模型是否符 合法律與規範及模型對使用者可 能帶來的潛在影響。

可參考1.5 章AI應用挑戰相關之議題。


2. 收集審核所需準備資料 •

收集有關審核範疇相關的系統檔案, 

1系統規格書、

2數據資料、

3訓練方法 和

4算法說明。 

獲取運行數據和使用紀錄,以及期間 內使用者回報之AI系統問題。


3. 審核執行


 •審查資料: 

1. 檢查數據處理過程,確保   數據 收集、儲存和使用  符合隱私和 安全標準

 2. 評估算法的   公平性和透明性, 檢查是否存在偏見和歧視。 

3. 分析系統的可解釋性,確保  決 策過程   透明度  與 可追溯性。

•測試驗證: 

1.使用測試驗證AI系統的   性能 和可靠性。 

2. 進   行   模擬 和壓力 測試,檢查系 統  在不同情境下   的表現


4. 監控改進計畫

撰寫AI審核報告,總結發現的問題和 風險。

針對發生問題提出改進建議, 並建立問題改善監控機制,

確保問題 解決且後續皆符合標準。