2025 06 16 左永安 顧問/講師/委員/秘書長/宮主/永續長/執行長/理事長 人才是企業核心的關鍵 勞動力發展署副署長黃齡玉授證及授獎 人才培育典範：113年度TTQS金牌與職前訓練評鑑五星單位共37家獲得殊榮 113年度參與TTQS評核單位共計1,835家，獲頒金牌的18家單位僅佔全年度評核單位1% 【TTQS 金牌企業機構版】 伸興工業股份有限公司 明昌國際工業股份有限公司 信織實業股份有限公司 英業達股份有限公司 財團法人切膚之愛社會福利慈善事業基金會 遠東巨城購物中心股份有限公司 【TTQS 金牌訓練機構版】 大台南總工會 中華產業人才認證學會 中華電信股份有限公司附設臺中職業訓練中心 台塑石化股份有限公司(技術訓練中心) 台灣電力股份有限公司訓練所(所本部) 台灣電力股份有限公司訓練所林口核能訓練中心 台灣電力股份有限公司訓練所高雄訓練中心 高雄中餐服務人員職業工會附設職業訓練中心 高雄市政府勞工局訓練就業中心 統一企業股份有限公司附設教育訓練中心 臺南市政府公務人力發展中心 臺南市政府勞工局 【職前訓練評鑑五星】 中華醫事科技大學 台東縣外燴服務人員職業工會 台東縣美容職業工會 台東縣勞動力援助人員職業工會 台灣省南投縣私立大榮汽車駕駛人訓練班 台灣時尚人才培訓學苑有限公司 伽碩企業有限公司附設職業訓練中心 私立群創技藝短期補習班 社團法人中華多元技藝推廣協會 社團法人中華國際職業美學協會 社團法人高雄市長青服務協會 社團法人嘉義縣聽語多重障礙福利協進會 社團法人臺東縣東臺灣產業技能訓練發展協會 花蓮縣原住民職業技能發展協會 南投縣信義鄉達瑪巒原住民重生協會 財團法人東區職業訓練中心 國立高雄師範大學 國立臺灣科技大學 群亞國際股份有限公司

 

2025 06 16 左永安 顧問/講師/委員/秘書長/宮主/永續長/執行長/理事長 人才是企業核心的關鍵 勞動力發展署副署長黃齡玉授證及授獎 人才培育典範：113年度TTQS金牌與職前訓練評鑑五星單位共37家獲得殊榮 　113年度參與TTQS評核單位共計1,835家，獲頒金牌的18家單位僅佔全年度評核單位1% 【TTQS 金牌企業機構版】 伸興工業股份有限公司 明昌國際工業股份有限公司 信織實業股份有限公司 英業達股份有限公司 財團法人切膚之愛社會福利慈善事業基金會 遠東巨城購物中心股份有限公司 【TTQS 金牌訓練機構版】 大台南總工會 中華產業人才認證學會 中華電信股份有限公司附設臺中職業訓練中心 台塑石化股份有限公司(技術訓練中心) 台灣電力股份有限公司訓練所(所本部) 台灣電力股份有限公司訓練所林口核能訓練中心 台灣電力股份有限公司訓練所高雄訓練中心 高雄中餐服務人員職業工會附設職業訓練中心 高雄市政府勞工局訓練就業中心 統一企業股份有限公司附設教育訓練中心 臺南市政府公務人力發展中心 臺南市政府勞工局 【職前訓練評鑑五星】 中華醫事科技大學 台東縣外燴服務人員職業工會 台東縣美容職業工會 台東縣勞動力援助人員職業工會 台灣省南投縣私立大榮汽車駕駛人訓練班 台灣時尚人才培訓學苑有限公司 伽碩企業有限公司附設職業訓練中心 私立群創技藝短期補習班 社團法人中華多元技藝推廣協會 社團法人中華國際職業美學協會 社團法人高雄市長青服務協會 社團法人嘉義縣聽語多重障礙福利協進會 社團法人臺東縣東臺灣產業技能訓練發展協會 花蓮縣原住民職業技能發展協會 南投縣信義鄉達瑪巒原住民重生協會 財團法人東區職業訓練中心 國立高雄師範大學 國立臺灣科技大學 群亞國際股份有限公司

 人才培育典範：

113年度TTQS金牌與職前訓練評鑑五星單位共37家獲得殊榮

• 發布單位：職能標準及技能檢定組
•  發布日期：114-04-09

為表揚對我國人力資源培訓發展具有卓越貢獻的事業單位及訓練機構，勞動部勞動力發展署於114年4月9日舉辦TTQS人才發展品質管理系統（Talent Quality-management System，下稱TTQS）金牌授證暨職前訓練評鑑五星單位授獎儀式。

113年度共有18家單位獲頒TTQS金牌，另有19家單位榮獲職前訓練評鑑五星殊榮，由勞動力發展署副署長黃齡玉授證及授獎，肯定單位與政府機關協力強化國家整體競爭力的努力成果。

　　113年度參與TTQS評核單位共計1,835家，獲頒金牌的18家單位僅佔全年度評核單位1%，展現其高度的培訓專業與制度化發展，確實協助成功提升產業人才技能，有效回應市場趨勢，協助各產業在全球化市場中搶得先機。此外，在職前訓練方面，勞動力發展署自113年起推動職前訓練實地評鑑，委由產業界及職訓相關領域組成的外部專家團隊實地訪查訓練場域，並藉訓練實施、訓練管理及訓練成效等關鍵指標檢視施訓品質，確保職前訓練貼近產業需求，協助失待業民眾在結訓後迅速銜接職場，其中只有評鑑分數在前10%者可列為五星單位，提供失待業民眾優質的參訓選擇。

　　黃齡玉表示，勞動力發展署將持續推動TTQS及職前訓練評鑑制度，藉由TTQS建立完善的培訓體系，有利培訓規劃更加周延，達到持續改善的目標；職前訓練評鑑制度則進一步聚焦於檢視與強化教學品質及成果，確保培訓體系真正落實於課程設計與實務操作。

      人才是企業核心的關鍵，未來也將積極鼓勵更多事業單位導入TTQS機制，使職業訓練往前精進，促進產業蓬勃發展。另為因應美國關稅衝擊，黃齡玉也表示勞動部已開始主動盤點各項措施，將先訪視企業、工會，了解其需求及遭遇的困難，蒐集相關意見，以利後續協助措施的提供，最後再次感謝各得獎單位的努力。

113 年度 TTQS 金牌授證暨職前訓練評鑑五星單位授獎名單 (各組依單位名稱筆畫排序) 

【TTQS 金牌企業機構版】 

伸興工業股份有限公司 

明昌國際工業股份有限公司 

信織實業股份有限公司 

英業達股份有限公司 

財團法人切膚之愛社會福利慈善事業基金會 

遠東巨城購物中心股份有限公司 

【TTQS 金牌訓練機構版】 

大台南總工會 

中華產業人才認證學會 

中華電信股份有限公司附設臺中職業訓練中心 

台塑石化股份有限公司(技術訓練中心) 

台灣電力股份有限公司訓練所(所本部) 

台灣電力股份有限公司訓練所林口核能訓練中心 

台灣電力股份有限公司訓練所高雄訓練中心 

高雄中餐服務人員職業工會附設職業訓練中心 

高雄市政府勞工局訓練就業中心 

統一企業股份有限公司附設教育訓練中心 

臺南市政府公務人力發展中心 

臺南市政府勞工局 

【職前訓練評鑑五星】 

中華醫事科技大學 

台東縣外燴服務人員職業工會 

台東縣美容職業工會 

台東縣勞動力援助人員職業工會 

台灣省南投縣私立大榮汽車駕駛人訓練班 

台灣時尚人才培訓學苑有限公司 

伽碩企業有限公司附設職業訓練中心 

私立群創技藝短期補習班 

社團法人中華多元技藝推廣協會 

社團法人中華國際職業美學協會 

社團法人高雄市長青服務協會 

社團法人嘉義縣聽語多重障礙福利協進會 

社團法人臺東縣東臺灣產業技能訓練發展協會 

花蓮縣原住民職業技能發展協會

 南投縣信義鄉達瑪巒原住民重生協會 

財團法人東區職業訓練中心 

國立高雄師範大學 

國立臺灣科技大學 

群亞國際股份有限公司

2025 06 14左永安 顧問/講師/委員/秘書長/宮主/永續長/執行長/理事長 POORO 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 

2025 06 09 只想聽音樂 主打歌曲〈我們沒有在一起〉，為三立強檔偶像劇【偷心大聖PS男】片尾曲 可是呀只有你曾陪我在最初的地方 只有你才能了解我要的夢從來不大 我們沒有在一起至少還像情侶一樣 我痛的瘋的傷的在你面前哭得最慘 我知道你也不能帶我回到那個地方 你說你現在很好而且喜歡回憶很長 我們沒有在一起至少還像家人一樣 總是遠遠關心遠遠分享

 

2025 06 09 只想聽音樂 主打歌曲〈我們沒有在一起〉，為三立強檔偶像劇【偷心大聖PS男】片尾曲 可是呀只有你曾陪我在最初的地方 只有你才能了解我要的夢從來不大 我們沒有在一起至少還像情侶一樣 我痛的瘋的傷的在你面前哭得最慘 我知道你也不能帶我回到那個地方 你說你現在很好而且喜歡回憶很長 我們沒有在一起至少還像家人一樣 總是遠遠關心遠遠分享

 作詞：黃婷     作曲：木蘭號 AKA 陳韋伶

你一直說的那個公園已經拆了 還記得盪著鞦韆日子就飛起來
漫漫的下午陽光都在臉上撒野 你那傻氣 我真是想念

那時候小小的你還沒學會嘆氣 誰又會想到他們現在喊我女王
你哈哈笑的樣子倒是一點沒變 時間走了 誰還在等呢

這杯咖啡忘了加糖 真不是我那麼傷感
世界太複雜 你說單純很難 我當然都明白

可是呀只有你曾陪我在最初的地方 只有你才能了解我要的夢從來不大
我們沒有在一起至少還像情侶一樣 我痛的瘋的傷的在你面前哭得最慘

我知道你也不能帶我回到那個地方 你說你現在很好而且喜歡回憶很長
我們沒有在一起至少還像家人一樣 總是遠遠關心遠遠分享

那條路走呀走呀走呀總要回家 兩隻手握著晃呀晃呀捨不得放
你不知道吧後來後來我都在想 跟你走吧 管它去哪呀

這杯咖啡忘了加糖 真不是我那麼傷感
世界太複雜 你說單純很難 我當然都明白

可是呀只有你曾陪我在最初的地方 只有你才能了解我要的夢從來不大
我們沒有在一起至少還像情侶一樣 我痛的瘋的傷的在你面前哭得最慘

我知道你也不能帶我回到那個地方 你說你現在很好而且喜歡回憶很長
我們沒有在一起至少還像家人一樣 總是遠遠關心遠遠分享

可是呀只有你曾陪我在最初的地方 只有你才能了解我要的夢從來不大
我們沒有在一起至少還像情侶一樣 我痛的瘋的傷的在你面前哭得最慘

我知道你也不能帶我回到那個地方 你說你現在很好而且喜歡回憶很長
我們沒有在一起至少還像家人一樣 總是遠遠關心遠遠分享

我們沒有在一起至少還像朋友一樣 你遠遠的關心 其實更長

Rene Together 劉 若英|在一起

就算最後，我們沒有在一起，至少愛，還是會在一起。

愛要的只是timing，不需要多聰明 愛[在一起]，就[在一起]！

劉若英加盟[相信音樂]首波主打「我們沒有在一起」

詢問度破表 三立強檔偶像劇【偷心大聖PS男】片尾曲 強力放送 2010年，「奶茶」劉若英回到音樂上的全新冒險，她選擇加盟「相信音樂」，

和過去有著滿滿革命情感的老朋友們在一起，追尋最初的感動。 首波主打歌曲〈我們沒有在一起〉，為三立強檔偶像劇【偷心大聖PS男】片尾曲，

配合劇情基本設定，描述一份青梅竹馬但無結果的戀情，在男女主角都到社會裡走一遭之後，

才又因緣際會，重新回來發現彼此。 琴鍵如果下得恰到好處，總可以稱職地沉澱紛亂的情緒；弦樂是抒情歌裡不可或缺的濃郁，

但絕不搶戲；單簧管悠揚的旋律線條，點綴那份純粹的兒時記憶。「我們沒有在一起至少還像朋友一樣」，

這一切都關於故事，關於遺憾與美好，失去與懷念，更關於那些無法擁有卻也揮之不去的深刻情感。 歷經戲劇千錘百鍊，在音樂裡，奶茶反而更真實。她嗓音中迷人的中頻率，總在溫婉的音符中，

自在悠遊，娓娓道來。人世紛擾，我們需要一個喚醒自己靈魂的誠懇聲音，

幫助我們回望，更幫助我們奮力向前。

2025 05 30 左永安 顧問/講師/委員/宮主/永續長/執行長/理事長 AI 應用規劃師能力鑑定 L12 生成式 AI 應用與規 劃 機器學習 - 不能忽視的過擬合與欠擬合 Overfitting vs. Underfitting Bias-Variance Tradeoff

 

2025 05 30 左永安 顧問/講師/委員/宮主/永續長/執行長/理事長 AI 應用規劃師能力鑑定 L12 生成式 AI 應用與規 劃 機器學習 - 不能忽視的過擬合與欠擬合 Overfitting vs. Underfitting Bias-Variance Tradeoff

 AI 應用規劃師能力鑑定 

  L12 生成式 AI 應用與規 劃

機器學習 - 不能忽視的過擬合與欠擬合

10程式中  2021-10-06 10:50:27

Overfitting vs. Underfitting

過度擬合的反義就是欠擬合，從字面上可以得知模型預測能力是不好的。當模型太簡單時會發生欠擬合，或是加入太多的 L1/L2 正則化限制模型預測能力，使模型在從數據集中學習時變得不靈活。一個過於簡單的模型在預測中往往具有較小的方差(variance)而導致偏差(bias)就會變大。相反的過於複雜的模型會有較的變異進而導致方差大，同時偏差會變小。偏差和方差都是機器學習中的預測誤差的方式。在一般情況下我們可以減少偏差所引起的誤差，但可能會導致增加方差引起的誤差，反之亦然。

這裡我們就要來思考機器學習模型中的 error 從何而來？模型中的 error 是判斷一個模型的好壞依據，但其實我們可以將 error 拆分成兩大部分。分別有 Bias 與 Variance 兩個部分。以實際例子來說，假設輸出 y 是輸入 x 真正的答案，而 ŷ 則是透過模型 f(x) 訓練出來的預測值，我們希望預測的結果要與真實答案越接近越好，當 ŷ≠y 時就會產生 error (誤差)。

Bias-Variance Tradeoff

方差與偏差之間存在著一些關係，我們必須從中找到一個適當的平衡點。因此我們希望透過權衡 bias error 跟 variance error 來使得總誤差達到最小。我們常會以打靶例子解釋方差與偏差之間的關聯性。假設我們發射十次，我們説一個人的打靶技術很精準。其中的精就表示這十個把面上的點彼此間距離都相當近，也就是我的方差非常低(low variance)。另外所謂的準就表示這十個點都離準心很近，也就是我們的偏差非常低(low bias)。

• Underfitting: 過於簡單的模型使得預測結果彈性不高，訓練集與測試集表現都不好。low variance (high bias)。
• Overfitting: 過於複雜的模型使得訓練集完整的被擬合，因此訓練集表現極好，但測試集表現不佳。high variance (low bias)。

Error from Bias

偏差(bias)就是模型的預測與真實值之間的差異。一般我們訓練模型是期望預測的值要與實際的答案要越接近越好。然而當一個簡單的線性模型可能無法完整地擬合到一個複雜非線性的資料集。因此如下圖所示，當一個模型訓練結果偏差過大我們可以得知該模型過於簡單。無論搜集再多的資料，線性的模型永遠無法擬合非線性的曲線。因為比較簡單的模型，他受到不同的資料的影響是比較小的。

• 簡單的模型有大的 bias，小的 variance。
• Error 來自於 bias 很大，稱為欠擬合。

Error from Variance

方差(variance)是指你的模型對於資料集的敏感程度。一個過於複雜的模型會導致輸出的變異性非常大。模型死背所有訓練集中的數據點會導致一個問題發生。當你的訓練資料有需多的隨機誤差或是離群值時，我們又把這些異常值全部擬合進模型裡面，導致學出來的模型過於複雜同時降低泛化能力，對於未知的資料預測的能力就會很差，同時造就了很高的 variance error。因此這樣的結果我們稱為過度擬合。

• 較複雜的模型有小的 bias，大的 variance。
• Error 來自於 variance 很大，稱為過度擬合。

2025 05 30 左永安 顧問/講師/委員/宮主/永續長/執行長/理事長AI 應用規劃師能力鑑定 L12 生成式 AI 應用與規 劃 L121 No code / Low code 概念 Low-Code (低代碼) No-Code (無代碼) 低代碼 Low-Code 大多是用來開發軟體的一種工具，幾乎不需要 Coding 即可構建應用程式和流程優化。無代碼解決方案的客群通常是非開發人員，而不是 IT 或開發人員。

 

2025 05 30 左永安 顧問/講師/委員/宮主/永續長/執行長/理事長AI 應用規劃師能力鑑定 L12 生成式 AI 應用與規 劃 L121 No code / Low code 概念 Low-Code (低代碼) No-Code (無代碼) 低代碼 Low-Code 大多是用來開發軟體的一種工具，幾乎不需要 Coding 即可構建應用程式和流程優化。無代碼解決方案的客群通常是非開發人員，而不是 IT 或開發人員。

  Leon June 28, 2022 — 6 minutes read

什麼是低代碼 Low-Code？

低代碼 Low-Code 大多是用來開發軟體的一種工具，幾乎不需要 Coding 即可構建應用程式和流程優化。而這些工具可以使用多種方法來自動化和抽象應用程式來進行開發，例如拖放編輯器、代碼生成、組件組裝以及模型驅動和元數據驅動的開發。

而低代碼軟體通的目標族群通常是專業開發人員、初級開發人員、技術業務，他們使用預構建的模板和其他內置功能可以達到非常高的效率。

什麼是 No-Code 無代碼？

無代碼解決方案的客群通常是非開發人員，而不是 IT 或開發人員。No-Code 使這些工具對非開發人員來說更加容易使用。因為無代碼工具可以讓非這些專業知識背景的人輕易的操作平台，團隊成員可以在不依賴 IT 的情況下建立相關的應用 Low-Code 程式。雖然如此其客製化的程度還是有限的。

但 No-Code 說穿了是一個行銷術語，代表該工具適用於非專業開發人員，從根本上說，其實沒有“無代碼”之類的東西，因為平台總是有寫代碼的地方，只是被隱藏起而已。

低代碼與無代碼的差別

主要服務	Low-Code(低代碼) 開發者	No-Code (無代碼) 商業用戶
主要目標	發展速度	使用方便
客製化	可以	使用現有模板
編碼需求	低，仍需要	無需編碼
平台	可在其他平台之間交互移動	有時只能鎖定在同一個平台
end to end 開發	所有平台都提供端到端的開發	某些平台僅提供有限的功能
目的	幫助專發人員能夠更快速開發的工具	幫助企業用戶提供自助服務的工具
應用程式複雜性	可以創建複雜的應用程式	可以創建簡單的應用程式
成本效益	對於擁有現有開發團隊的公司來說具有成本效益	對於 IT 團隊積壓且要求高的公司而言具有成本效益

2025 05 28 左永安 顧問/講師/委員/宮主/永續長/執行長/理事長 IPAS AI 應用規劃師能力鑑定 L12 生成式 AI 應用與規 劃 L121 No code / Low code 概念 L122 生成式 AI 應 用領域與工具使用 L123 生成式 AI 導 入評估規劃人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 

2025 05 28 左永安 顧問/講師/委員/宮主/永續長/執行長/理事長 IPAS AI 應用規劃師能力鑑定 L12 生成式 AI 應用與規 劃 L121 No code / Low code 概念 L122 生成式 AI 應 用領域與工具使用 L123 生成式 AI 導 入評估規劃人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

  AI 應用規劃師能力鑑定 

  L12 生成式 AI 應用與規 劃

L121 No code / Low code 概念

     L12101 No Code / Low Code 的基本概念

         No code / Low code 工具本 身的基本認知與基礎概念 

     L12102 No Code / Low Code 的優勢與限制

       No code / Low code 一般基 本的理論知識與實際在各場 域應用的情況 

L122 生成式 AI 應 用領域與工具使用

     L12201 生成式 AI 應用領域與 常見工具

         領域如文本、圖像和聲音等； 工具如 OpenAI API、ChatGPT、 Midjourney 、 

          Copilot Studio 、 VS Code for Copilot、Github Copilot、 Cursor 等

     L12202 如何善用生成式 AI 工 具 

        如 Prompt、RAG 等 

L123 生成式 AI 導 入評估規劃 

     L12301 生成式 AI 導入評估

       如技術或工具效能評估、適用 解決方案選擇、成本效益分 析、AI 代理等；

       經濟部產業發 展署《AI 導入指引》相關資料 等。

     L12302 生成式 AI 導入規劃

       如目標設置、資源分配、導入 策略、因應措施、測試等

     L12303 生成式 AI 風險管理

      如生成式 AI 倫理風險、資料 安全隱私與合規性、風險影響 等

2025 05 22 左永安 顧問/講師/委員/宮主/永續長/執行長/理事長 結構性驅力(Structural Forces)概念於去(2024)年被導入了全球風險分析並指出「氣候」、「科技」、「地緣戰略」和「人口」4種驅動因素 2025年1月15日世界經濟論壇 (World Economic Forum, WEF) 發布《2025年全球風險報告》(Global Risk Report 2025，以下簡稱GRR2025)，依據900多名學術、商業、國際組織、政府和公民團體等專業人員見解完成的《2024-2025 年全球風險認知調查》分析現況、短期(2年)、長期(10年) 的全球風險。人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 

2025 05 22 左永安 顧問/講師/委員/宮主/永續長/執行長/理事長 結構性驅力(Structural Forces)概念於去(2024)年被導入了全球風險分析並指出「氣候」、「科技」、「地緣戰略」和「人口」4種驅動因素 2025年1月15日世界經濟論壇 (World Economic Forum, WEF) 發布《2025年全球風險報告》(Global Risk Report 2025，以下簡稱GRR2025)，依據900多名學術、商業、國際組織、政府和公民團體等專業人員見解完成的《2024-2025 年全球風險認知調查》分析現況、短期(2年)、長期(10年) 的全球風險。人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 

世界經濟論壇《2025年全球風險報告》摘要整理

   發表日期：2025-02-26      作者：世界經濟論壇　　編譯整理：陳玲瑤；校潤：李惠玲、陳又瑄

2025年1月15日世界經濟論壇 (World Economic Forum, WEF)

 發布《2025年全球風險報告》(Global Risk Report 2025，以下簡稱GRR2025)，

依據900多名學術、商業、國際組織、政府和公民團體等專業人員見解完成

的《2024-2025 年全球風險認知調查》分析現況、短期(2年)、長期(10年) 

的全球風險。

以現況風險來說，

「國家間的武裝衝突」從2024年短期風險第5名，躍升為現況風險第1名；

「極端天氣事件」則名列第2位(圖1)，

   顯見受訪者對於全球正在發生的軍事衝突與氣候災難感受深刻。

   以下綜整GRR2025的全球風險問卷調查結果，並特別摘譯了環境風險的分析，

    以及介紹「結構性驅力」的風險分析概念。

圖1. 《2025年全球風險報告》的全球現況風險排名

越來越不樂觀的前景

      2024至2025年我們見證了：國家間不斷擴張與升級的衝突，氣候變遷下更劇烈的極端天氣事件，廣泛的社會與政治極端對立，以及科技進展加速了錯誤資訊與假訊息的傳播。

      因此2025年的全球前景面臨著不斷提高的地緣政治、環境、社會、經濟與科技風險，種種跡象讓人們無法樂觀地看待未來，目前似乎是冷戰(1947-1989)結束後最分裂的時期。GRR 2025指出88%的受訪者預測未來2年全球將面臨不穩定、動盪不安與暴風雨般的局勢，相較去年問卷結果多了4%。視野來到未來10年的時間尺度，則有高達92%的受訪者認為全球前景持續惡化。報告結果反映了人們對於目前的社會機制與相關的治理單位能否有效地處理現況風險抱持著懷疑的態度。

 

圖2. 2025全球短期與長期展望

 

地緣政治與經濟局勢越趨緊張

      俄羅斯入侵烏克蘭，以及中東與蘇丹的動盪情勢，讓受訪者對未來2年的情勢感到擔憂。有將近4分之一的受訪者認為「國家間的武裝衝突」是當下的首要風險。

人們對於國家安全問題感受更為強烈，各國政府也將其列為國家層級的重要議題。因此在未來2年展望中，「國家間的武裝衝突」已從去年的第5名上升至第3名(如圖3)。

隨著地緣政治的動盪，地緣經濟對抗的情勢也越趨緊繃，「地緣經濟對抗」高居現況風險第3位，短期風險排行中也從前一年的第14位上升至今年的第9位，反映了受訪者對全球經濟未來發展的擔憂。

在動盪的地緣政治與經濟情勢下，受訪者對科技進展加劇了衝突的風險也感到關切，「網路間諜與戰爭」被列為短期風險排名第5名。

「錯誤資訊與假訊息」蟬聯短期風險的榜首 (圖3)。

錯誤資訊或假訊息的散播在很多層面上讓地緣政治環境更加複雜化：它是外國勢力影響選民意向的主要手段，除了可以影響全球人民的觀感，使其對衝突地區正在發生的事感到疑慮，也可以用來抹黑其他國家的產品或服務形象。

 

圖3. 全球短期與長期風險排名

 

長期環境風險成威脅 極端天氣事件成日常

     自從2006年《全球風險報告》發布以來，環境衝擊在強度和頻率都更加顯著且呈現惡化的趨勢。在今年的報告中，幾乎所有的環境風險都進入了10年長期風險的前10名。受訪者預期「極端天氣事件」將變得更加嚴重，在長期風險排名上連續第2年位居首位。「生物多樣性喪失與生態系統崩潰」排名第2，較去年上升了1個名次。「地球系統的重大變化」與「自然資源短缺」分別列居長期風險的第3、４名，「環境污染」則排名第10。以上指標議題鋪就環境風險相當悲觀的前景。

與去年報告相比，今年整體的10年風險排名相對穩定(圖3)，「極端天氣事件」（第1位）、「自然資源短缺」（第4位）、「錯誤資訊與假訊息」（第5位）、「AI技術的不良後果」（第6位）以及「環境污染」（第10位）在排名上與去年調查結果相同，表示受訪者認為以上風險目前在風險緩解或解決方案方面成效有限。

自2014年以來，「極端天氣事件」一直穩居前6大風險之一。從2017到2020年皆位居首要風險，並且自2024年以來重新回到榜首。極端天氣事件變得越來越常見且損失越趨嚴重，過去50年來每個氣候災難事件的成本增加了近77% (已經過通脹調整)。氣候變遷驅動的極端天氣事件對全球造成了廣泛影響，而且往往對最貧困的社區影響最為劇烈。

 

世代與角色觀點的差異

報告亦指出環境風險認知存在世代間的差異，雖然極端天氣事件在每個年齡層的現況風險排行上高居1、2位，但年輕受訪者對未來10年的環境問題較年長的群體顯得更為憂慮。以「環境污染」為例，30歲以下的受訪者將污染列為未來10年長期風險的第3名，是所有年齡組別中最高。「環境污染」為人類活動產生的有害物質外洩至空氣、水源和土壤之中，導致人類健康受到威脅、財務損失和/或生態系統的破壞。

環境污染問題在不同利害關係人眼中亦有不同的權重(圖4)，公部門將「環境污染」視為10年長期風險的第10名，但企業與國際組織有不同的看法。報告中的2.3章節〈污染問題的十字路口〉說明了空氣中因化石燃料未完全燃燒所產生的懸浮微粒，溫室氣體甲烷、水中的全氟及多氟烷基物質(PFAS)、塑膠微粒、藥物污染，以及污染土地的氮與廢棄物，如何威脅人類健康與生態環境，並呼籲各國政府能盡早將污染治理凸顯於政策討論議程中。

圖4. 利害關係人對全球10年長期風險的排名

 

結構性驅力(Structural Forces)

      「結構性驅力」概念於去(2024)年被導入了全球風險分析並指出「氣候」、「科技」、「地緣戰略」和「人口」4種驅動因素，詳細說明請見圖5。這些結構性驅力為系統性元素，其長期變化及互動關係皆影響著全球大局，並潛在攸關著全球風險體現為實際衝擊的速度與規模。

「氣候」、「科技」、「地緣戰略」和「人口」將持續建構未來10年及更長期的全球風險樣態。

特別是「氣候變遷」，其發展更具多向性(multi-directional)，可能會帶來截然不同的未來景況。另外，有些驅力可能會更快地影響大局，例如地緣政治變化可能會進一步加劇大國間的分歧，而科技的快速發展則可能促成新發現並迅速地改變現有系統。正如今年全球風險報告的分析，結構性驅力對全球風險樣態的影響已經開始展現。

 

 

圖5. 結構性驅力說明

 

決定性的十年：合作是全球穩定的關鍵 治理是環境風險的解方

隨著加深的分歧與碎片化重塑了地緣政治與經濟局勢，全球有效合作的需求比以往任何時候都顯得更加迫切。然而，根據64%的專家預測，未來的全球秩序將以大國和中等國家之間的競爭為主，這使得追求國際和平與永續世界的多邊主義(multilateralism)面臨重大的挑戰與侷限。未來10年將是領導者們面對複雜、互相牽動風險的關鍵時刻，並且需要解決現有治理結構的侷限性。為了防止世界動盪情形持續惡化，各國應該優先進行對話並培養重新合作的條件。

針對環境污染風險能採取的立即治理行動則包括改善國家與國際層級的監測、回報與評估系統，以應對新興污染物及其他環境議題帶來的健康風險。強化法治規範架構，仍為有效減緩環境污染風險對健康與生態衝擊的有效方法之一。

最後，大量投資污染防治與科技解方亦能同時減緩污染與刺激經濟市場，例如溫室氣體甲烷捕捉技術的投資。如果各國政府能夠透過經濟獎勵將這些污染防治技術整合進工業製程，公私領域的合作將可解鎖大量資金，將環境污染挑戰轉化為機會。

 

 更多資訊及原文下載：https://www.weforum.org/publications/global-risks-report-2025/

延伸閱讀：世界經濟論壇《2024全球風險報告》摘要