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為演算法服務的免洗人力：平台資本主義時代的勞動與剝削

為了解決全聯薪資查詢的問題，作者PhilJones 這樣論述：

演算法為人類的需求服務， 但它的運作卻建立在將人類視為免洗人力的剝削。   覺得Google、臉書變得越來越聰明，不僅馬上就能找到正確資訊、掌握即時動態，還會判別釣魚網站、過濾不舒服的內容？ 事實是，演算法裡頭藏了真人：要有人教導機器學習，它才能變得「聰明」。 正如亞瑪遜的貝佐斯所言，人工智慧，其實是「人工的人工智慧」。   人工智慧帶來人機混合的新工作模式。由自駕車、無人商店、語音客服開啟的趨勢，已經蔓延至翻譯、會計、金融、管理、醫療等更專業的領域。平台資本主義拆解原本的專職工作，將機器無法處理的部分，化成零散的微工作，拋給人力群包平台的接案者。 巨型平台規避傳統勞資關係，減少專

業人力成本。在平台接案的微工作者沒有權益保障，也沒有固定薪水，甚至連為哪家公司工作、工作的目的是什麼都不清楚，成為案主呼之即來、揮之即去的免洗人力。 群包平台大灌「自由接案」的迷湯，但其實就是微工作者必須自行承擔所有風險。你不知道何時可以接到下一件案子，報酬會有多少，你成為工資的狩獵採集者，為的只是要一圓科技大亨移民火星的狂想。 在全自動機器人與智慧助理的喧鬧之下，瓊斯清晰而仔細地揭露使得我們的數位社會得以成真的工作者究竟身在何方。對於這個通常看不到的低薪、超時工作且毫無保障的世界，本書為必讀導覽。 ——斯尼切克（Nick Srnicek），《平台資本主義》（Platform Capita

lism）作者   讓瓊斯為你導覽數位化資本主義最醜惡的陰暗面。在此，科技巨頭監控工作者的一舉一動，把他們的鍵盤敲擊與滑鼠點選聲轉化為獲利，而在我們持續加班的同時，「工作」本身卻是分崩離析。為了在慘澹的未來降臨到每個人身上之前預先阻止它，瓊斯寫下了這篇優美的戰鬥宣言。 ——賈非（Sarah Jaffe），《工作不會回報你的愛：對工作的奉獻，如何剝削我們、耗盡我們的心神，並使我們孤獨》（Work Won’t Love You Back: How Devotion to Our Jobs Keeps Us Exploited, Exhausted, and Alone）作者   在這本節奏明快的精

彩著作中，瓊斯探討了數位經濟工作者的隱身之地。在此，全世界的過剩勞工為了不到兩美元的時薪標注影像、管理網站內容與教導運算法辨識寵物。《為演算法服務的免洗人力》同時也探究一種新的可能性：一無所有的微工作者該如何團結，帶領要求自由空閒與物質保障的全球運動。 ——貝納納夫（Aaron Benanav），《自動化與工作的未來》（Automation and the Future of Work）作者   帶領讀者前往不為人知的人工智慧生產之地：在後危機的資本主義中，越來越多貧民窟、監獄與難民營中的人們受到高度剝削，靠著不穩定的微工作勉強餬口。瓊斯強調危機迫在眉睫，這種零散化的微工作會威脅所有人的生計，

但他也指出，微工作也可能帶領我們走向一個超越薪資勞動的世界——只要我們勇於爭取。 ——穆勒（Gavin Mueller），《砸毀工作機器》（Breaking Things at Work）作者   瓊斯可謂後加速主義的帶領者。 ——佛斯特（John Foster），「戰場」新聞論壇（Battleground）   令人震驚……在讀過這本書後，你無法再用和以前相同的方式看待電腦，或是那些吹捧電腦乃是我們集體救贖之道的人們。 ——布斯尼克（Katjo Buissink），《馬克思與哲學書評》（Marx and Philosophy Review of Books）

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青年照顧服務員職涯發展之探討 －以中臺灣為例

為了解決全聯薪資查詢的問題，作者楊珮雯 這樣論述：

高齡化是全球的趨勢，長期照顧人力缺口是各界關注的重大議題，目前照顧服務員仍以中高齡為主力族群，教育體系已將長期照顧人才培育工作向下紮根至高中教育階段，可見青年世代為照顧服務人力迫切需要的資源。然照顧服務員職涯晉升管道未臻成熟，難以成為年輕人的職業選擇，相關科系畢業生投入意願低且流失情形嚴重。本研究旨在探討青年照顧服務員職涯發展及留任意願的關聯，採橫斷式相關性研究，使用自擬職涯發展及留任意願問卷作為研究工具，經專家效度檢定（CVI＞0.9）及內在一致性檢定（Cronbach’s α = 0.81），問卷內容包含個人變項、職涯發展量表與留任意願量表。研究對象為16至29歲任職臺灣中部地區醫

療院所及長照機構的照顧服務員，於2021年12月至2022年1月間採滾雪球方式發出144份問卷，回收有效問卷計129份，有效回收率為90%。 受試者平均年齡22.4歲，男女性別比為1：3，家人對工作普遍支持，多數由教育體系培育且領有照顧服務員單一級證照，工作性質以全職月薪佔多數，職場類型以醫療及機構住宿型長期照顧服機構為主，平均服務年資2年，薪資介於12,800-45,000 元/月，近五成受試者對薪資感到滿意。研究結果發現，在滿分為5分的評分標準下，職涯發展總平均值為3.81學習成長構面最高(3.88±0.71)及挫折衰退構面最低(3.17±0.84)，留任意願平均值為3.36。年齡、

婚姻、家人支持程度、照顧服務員資格、單一級證照、平均月收入、薪資滿意度等變項對職涯發展達顯著差異；年齡、照顧服務員資格、平均每月收入、薪資滿意度等變項對留任意願達顯著差異；職涯發展與留任意願間達正相關（r = .385；p < .01）。迴歸分析結果顯示職涯發展的適應探索及學習成長構面對整體留任有12.7%預測力，適應探索構面對組織留任有7.9%預測力，可見職涯發展感受攸關著職業期限。 長期照顧服務單位要提供青年照顧服務員更佳適應探索及學習成長的工作環境，才能提升留任意願。期望本研究結果能回應照顧服務員產業缺乏青年人力投入的困境，有助於照顧服務員專業發展、專業角色的建立及改善人力資源管理

制度，並提升長期照顧服務品質。

複雜架構極簡化：領域驅動設計(DDD)10倍程式開發速度

為了解決全聯薪資查詢的問題，作者張逸 這樣論述：

現在是你最需要了解DDD的時刻了！ 當你要把一個問題拆解處理時，DDD將會是你最大的幫手。 　　本書最大的特色就是將整個DDD分成3大類。 　　第一大類為業務服務。 　　業務服務是全域分析的基本業務單元，在統一語言的指導下完成對業務需求的抽象，既可幫助我們辨識界限上下文，又可幫助開發團隊開展領域分析建模、領域設計建模和領域實現建模。業務服務的粒度也是服務契約的粒度，由此拉近了需求分析與軟體設計的距離，甚至可以說跨越了需求分析與軟體設計的鴻溝。 　　第二大類為菱形對稱架構。 　　雖然菱形對稱架構脫胎於六邊形架構與整潔架構，但它更為簡潔，與界限上下文的搭配可謂珠聯璧合，既保證了界限上下文

作為基本架構單元的自治性，又融入了上下文映射的通訊模式，極大地豐富了設計要素的角色構造型。 　　第三大類為服務驅動設計。 　　服務驅動設計採用程序式的設計思維，卻又遵循物件導向的職責分配，能在提高設計品質的同時降低開發團隊的設計門檻，完成從領域分析模型到領域實現模型的無縫轉換，並可作為測試驅動開發的前奏，讓領域邏輯的實現變得更加穩健而高效。 本書特色 　　●將整個DDD分成3大類 　　〇破解軟體複雜度的新觀念，讓你不被程式碼糾纏人生 　　●了解問題空間和解答空間的觀念 　　〇用5個W來探索問題空間，先分析業務流程再開始設計 　　●充分了解Entity、Value Object、Servi

ce、Module、Factory、Repository、Aggregate和Domain Event 　　〇動手實作領域設計的建模、領域實現建模 　　●融合現在的設計團隊，建立領域驅動模型的戰略

音樂類型與音量對中高齡者之再認記憶與反應時間研究

為了解決全聯薪資查詢的問題，作者林嫦娥 這樣論述：

音樂帶給人們生活上的娛樂，除了享受音樂旋律與節奏帶來的愉悅感，人們也常在工作時聆聽音樂來舒緩情緒與壓力，但音樂類型與不同的音量大小會帶給人們不一樣的感受與心情，此一現象是否影響工作的專注度與績效，成為一重要之課題，因此本研究主要想了解，中高齡者於辦公室之音樂偏好與現況以及不同音樂之偏好程度與音量大小對於判讀不同資訊量時之再認記憶與反應時間是否有差異，本研究以問卷調查法與實驗法來進行，首先以問卷調查法針對 62 位年齡在 45 歲~65 歲之中高齡者進行調查，了解喜歡與不喜歡之音樂類型，結果發現在問卷調查結果 (1) 中高齡者習慣的音樂類型依序為經典流行類、純音樂/純樂器演奏及時下流行音樂；而

偏好的音樂為流行通俗音樂、民歌及鄉村民謠音樂與古典音樂；(2) 不喜歡的音樂則為嘻哈、RAP、饒舌樂 / 電子舞曲 (EDM) 電音音樂 / R&B、靈魂節奏藍調、靈魂樂；(3) 聽音樂主要是令人心情快樂、愉悅，且紓壓、陶冶性情、培養興趣；(4) 聽音樂的習慣以智慧手機為主；(5) 工作時播放音樂的主導權在於自己；(6) 而工作與音樂的關係均呈現正向肯定的態度。實驗方法則根據問卷之結果挑選喜歡與不喜歡之音樂各三首作為音樂樣本，並搭以3種音量 (40、50、60dB)，以耳罩式耳機聆聽的同時進行4種訊息數量之圖片再認任務，並將圖片呈現時間以1.5、2.5、3.5秒進行測量，針對41位45至 65

歲中高齡者進行實驗，以了解對其再認記憶與反應時間是否有差異，實驗結果發現 (1) 音樂類型對正確率與反應時間無顯著影響；(2) 音量對正確率無顯著影響，對反應時間有顯著影響；(3) 圖片呈現時間與圖片數量對正確率與反應時間均有顯著影響。