關於 台灣智慧駕駛薪水 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

我看送餐員車禍事件

幾個重點簡單談：

1. 從法律和法律經濟分析角度看，均不構成「僱傭」契約關係。

其重點在於「外送員可否拒絕工作機會？」若可自由決定是否接單，則「僱傭契約」是不可能成立。

而法律上嚴格來說，依照台灣法律其實應該很接近「靠行契約」（常見於貨車司機與公司）的類推適用；但就如我曾談過，英美法體系下沒有類推適用，我偏向認為類似的問題發生在美國應該法官會獨立造法處理。

2. 為何會有這種契約安排？

請先參閱我以前這篇「有關加班的簡易經濟分析」（https://tinyurl.com/y5yo5orf），理解一個重點：

所謂僱傭契約其實也是一種承攬契約的變形；而之所以會出現僱傭契約，根本上來自於工作內容複雜化以及工作成果量度費用提高。

一個生產線工人、一個設備工程師、一個IT人員、一個秘書、一個法務乃至於一個總經理，在一家公司中對於「收入的實質貢獻比例」的量度費用是不一樣的。這也使得某些人員或單位比較容易使用「利潤中心制」來衡量貢獻，但某些單位就很難這樣做。

這也是說，回頭看契約安排這回事，當量度費用夠低時，選擇承攬契約（看成外包也行）的數量會高過僱傭。而這個契約安排從經濟分析角度是以實質內涵論，不要去管契約叫啥名字，那是無聊法匠在搞的。

過去不存在UberEat或Foodpanda這類服務是因為媒合的訊息費用過高。但在現今IT技術與人人有智慧型手機的侷限條件改變下，媒合費用大幅降低，因此這類服務與從業人員大增。但這件事本身並不影響外送服務工作成果量度費用不高的現實，也因此這類服務天生就傾向以承攬而非僱傭的契約安排。

3. 風險分擔與風險貼水

a. 請先參閱我這篇「颱風天外賣服務的經濟分析」（https://tinyurl.com/yygjgpow），就能知道即便是單一店家僱傭的外送員，其薪水本身也已經包含風險貼水。

而UberEat這類透過「分紅制度，且接單越多分紅率越高」的安排本身更是內涵風險貼水 -- 接單多者風險高、成本高，所以以更高分紅率貼水。

b. 本案關鍵問題是在於「保險公司拒絕理賠營業行為發生的車禍」。

但就這點保險公司也是站得住腳，因為當初承保時，保險公司是以「一般交通風險」去計算保費，而外送員機車騎士的營業行為的確超出保險契約當初的預設風險。當受保人本身行為會提高風險時，依照保險法的基本法理，保險公司的確可以拒絕履行契約。

c. 更重要的是，帶風向媒體怎麼不去問問撞死人的汽車駕駛，其保險是否理賠？侵權行為人又該怎麼依法損害賠償？肇事責任歸屬呢？這一塊明明法律已經可以處理，但媒體似乎講得好像「機車保險不理賠就天底下大家都不用賠」呢？

4. 政府介入的扭曲

政府強制改變原本就很有效率的且風險分擔合理的契約安排（不合理一開始就根本找不到送餐員），其結果必然就是這類外送平台會把本該給送餐員的風險貼水收回來以備不時之需，送餐員實質收入減少，風險貼水從真金白銀變成「某種法律承諾」。

收入減少，願意供應勞務者也將減少，送餐服務不再如此便利，可能消費者也會減少。惡性循環下，最壞的狀況就是送餐服務平台發現無利可圖，放棄臺灣市場。

太好了！失去收入的送餐員再也不用擔心風險！政府官員也少了一個潛在被罵的項目！媒體繼續找下一個可以炒作的議題！廢青繼續一方面要求大有為政府保護人民、怒叱自由市場資本家剝削底層人民；一方面又相信民主，相信市場制度下無能的個體可以拿張選票就做出正確決定。

http://yuanyu.idv.tw/2019/10/15/%e6%88%91%e7%9c%8b%e9%80%81%e9%a4%90%e5%93%a1%e8%bb%8a%e7%a6%8d%e4%ba%8b%e4%bb%b6/

孩子。未來幾年，你的工作還在嗎？不怕累、不用領薪水的同事正要取代你？？

安全區：第一、第二象限

第一象限就是高知識密集、需要人類互動專長的工作，如醫生、銀行理專、教師等，既需要智慧與經驗，多數時間也仍高度依賴人際互動交流。

第二象限同樣需具備較多知識與溝通，但有大量可常規事務和書件，AI和自動化可讓這些例行工作更具效率，會計師、初級律師和法務助理，以及不動產仲介皆在此列。不過在這兩個象限的職業，多半屬於安全區。

「法律服務的AI時代正在到來，」剛剛上任的國際通商主持律師康文彥說，以前交代律師助理或初級律師做這類工作要花費好幾天，現在只要幾小時，未來只要幾分鐘就完成了。當日常業務工作自動化，事務所資源就可以做更有效率的配置。

第一、第二象限的職場情境較複雜、仰賴許多溝通和經驗的應變，因此AI的工作比較類似白領人士的虛擬助手、資歷較淺的新同事或簡單整理文書的助理，提供幫助、建議，但還是需要人類接手下一步工作和決策。

危險區：第三象限、第四象限

相較之下，第三象限、第四象限因工作環境、場景、情境可被常規化，許多行業已嘗試用機器取代人力，以自動化提升效率。

雖然在台灣，許多機器還未加入深度學習能力，多數是依據程式操作和指令進行例行性動作，還未導入AI朝自我學習、進化、進行設定外的預測和動作發展，但在職場上，已開始影響人類工作。

例如第三象限的超商店員、倉儲作業員 、警察等，有許多例行上架、盤點、巡查、記錄等工作，因機器能力（如承重、工作時間、效率）優於人類，因此有許多環節可由機器替代。但因這些行業不少場景也需要人類應變和協調，因此人機協作更趨重要。

最危險的當數第四象限的勞力密集業，如餐廳送餐、工廠生產線上工人、火車或捷運駕駛、飯店報到櫃檯，衝擊最大。

https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5096573

孩子。未來幾年，你的工作還在嗎？不怕累、不用領薪水的同事正要取代你？？

安全區：第一、第二象限

第一象限就是高知識密集、需要人類互動專長的工作，如醫生、銀行理專、教師等，既需要智慧與經驗，多數時間也仍高度依賴人際互動交流。

第二象限同樣需具備較多知識與溝通，但有大量可常規事務和書件，AI和自動化可讓這些例行工作更具效率，會計師、初級律師和法務助理，以及不動產仲介皆在此列。不過在這兩個象限的職業，多半屬於安全區。

「法律服務的AI時代正在到來，」剛剛上任的國際通商主持律師康文彥說，以前交代律師助理或初級律師做這類工作要花費好幾天，現在只要幾小時，未來只要幾分鐘就完成了。當日常業務工作自動化，事務所資源就可以做更有效率的配置。

第一、第二象限的職場情境較複雜、仰賴許多溝通和經驗的應變，因此AI的工作比較類似白領人士的虛擬助手、資歷較淺的新同事或簡單整理文書的助理，提供幫助、建議，但還是需要人類接手下一步工作和決策。

危險區：第三象限、第四象限

相較之下，第三象限、第四象限因工作環境、場景、情境可被常規化，許多行業已嘗試用機器取代人力，以自動化提升效率。

雖然在台灣，許多機器還未加入深度學習能力，多數是依據程式操作和指令進行例行性動作，還未導入AI朝自我學習、進化、進行設定外的預測和動作發展，但在職場上，已開始影響人類工作。

例如第三象限的超商店員、倉儲作業員 、警察等，有許多例行上架、盤點、巡查、記錄等工作，因機器能力（如承重、工作時間、效率）優於人類，因此有許多環節可由機器替代。但因這些行業不少場景也需要人類應變和協調，因此人機協作更趨重要。

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以下為本段內容文稿：

歡迎來到「一天聽一點」，在一年的中間，許多學生畢業的季節，來跟大家來聊一聊「生涯」跟「職場」，似乎是很應景的話題。

但你放心喔，我要跟你聊的不是如何找工作、面試，這一類比較技術性的問題；而是在這個動盪、快速變化的時代中，我們要怎麼樣「安身立命」？

所以呢，我們企劃了三集「過好人生」的專題，要來跟大家分享，如何駕馭那未知的未來？我想不管你是剛畢業的菜鳥，或是已經在江湖上走跳的老手，都會覺得很有幫助。

而在「過好人生」系列的第一集，我要開門見山的，來幫你破解一個思考、一個問題。

那就是喔：「不管你現在幾歲，有工作還是沒有工作、薪水高還是薪水低？你對未來都會有一種淡淡的焦慮，不確定是否繼續往下走，是對的選擇嗎？」

你是不是也感受到，那些過去覺得顛撲不破的保證，全部都一點一滴的在瓦解中呢？

你的焦慮並非空穴來風，在我分享「如何面對這些焦慮」之前，我們先來看看幾個客觀的數據。

首先喔，根據「行政院國發會」最新出爐的一個報告裡，它載明喔，在不遠的未來，大概就是民國150年，我們台灣的人口會比今天少了679萬，只剩下1660萬，回到民國65年的狀態。

這意思是說，我們現在剛好站在一個分界點，接下來每往前走一步，我們的人口數據就會往後退一格；但是不同的是，這次的1660萬的人口結構，會跟以前很不一樣。

首先呢，65歲以上的人口，會從當年的60萬膨脹到730萬，是當年的12倍；但是出生的人口，卻從42.5萬降低到5.6萬，比當年的七分之一還要弱。

聽到這些數字可能沒有感覺，我直接講白話文；現在全台灣有2600多所小學，如果都沒有關門，每間學校就平均只會有25個學生。

你想想看，這樣的狀況底下，有多少教育人員要被淘汰？而周邊有多少的產業會跟著萎縮？

好！就算你不從事教職，也不想生小孩，那個時候每年能繳稅的人，只剩下810萬人，是現在1730萬納稅人口的一半。

但是卻要支應730萬人的退休年金、長照費用和醫療支出；從現在5到6個人，養一個退休人口，到1比1的cover，我們只有40年的時間。

如果講到這裡，你還是沒有感覺，我就直接告訴你，只要你現在小於58歲，你有很大的可能會領不到勞保，甚至於呢，你要繼續工作到75到80歲都是正常的。

當然你也可以說喔，晚點退休沒什麼不好，反正壽命那麼長，繼續工作當練身體。那我再告訴你一些產業的實況，你可以想一想。

所謂的「工作」，你那種覺得想要做一輩子的，它會不會存在？就算你想做，還有公司會要你嗎？

我們來舉幾個例子喔，大家都知道台灣過去一直以來是機車王國，隨便走在馬路上，你都能夠看到不管是綠牌、白牌、黃牌、紅牌…這種各式的機車，滿街趴趴走。

而這樣子高密度的機車使用，就造就了上個世紀的八零年代，台灣機車行隨便開，隨便賺錢。不過同樣的情況到了二十一世紀之後，開始了有重大的轉變。

由於電動機車的技術愈來愈成熟，無論是更時尚的外型，更便利的充電站、加上環保政策的助攻、實際價格的補貼跟補助；它都相較於傳統機車有更好的吸引力對於消費者，它帶動了近年來電動機車的換車潮。

而電動機車就像3C產品一樣，在維修的時候，不管是哪裡出問題，只要把整台電動車接上電腦，就能夠很快的診斷出故障的位置，直接換掉零件。

不再需要那種傳統機車行，老師傅的維修經驗，而且維修價格更透明、更低。在這樣的風潮底下喔，傳統機車行如果不轉型，你想想看生意還能維持幾年？你可以自己想一下。

如果你覺得機車行是「黑手」，是屬於「藍領」的產業，跟身為「白領」的你無關，那你一定不能錯過我接下來要說的例子。

「大數據」的運用，在這幾年來已經是大家都知道的事。你可曾想過所有使用習慣、生活方式、健康數據，都會透過電子化的大數據被記錄之後，所有的產業都能夠針這些數據，去鎖定他要的族群，去設計出更受歡迎的產品。

你想想看，假設你這輩子會得到什麼病，都可以透過「大數據」推算出來；汽、機車全部自動駕駛，大幅降低車禍的機率，你還需要現在包山包海的醫療保險、意外保險嗎？

還是保險公司其實只要針對你所需要、買得起又適合的保單，直接推播到你的手機裡，方便你完成購買這樣就好啦。那麼這個時候，眼下全台灣21萬的保險從業人員，又該何去何從呢？

我們都知道打敗計程車的，不是另外一家更大的計程車行，而是叫車軟體Uber、滴滴打車；而打敗出版業的，不是哪一個強大的作者或者是書商，而是沒出過任何一本實體書的「臉書」啊。

而你可能不知道的是，讓口香糖的銷售量急劇下滑的，不是另一外款零食，而是「社交軟體」。因為當人不用直接互動的時候，口氣清新的需求，也就沒那麼重要了。

在未來，你根本不知道你的敵人會在哪裡？也不知道你的公司還能活多久？就算它現在看起來很大。更何況喔，在台灣的大企業是相對少的，絕大多數都是中小企業。

而中小企業只有七年的平均壽命，它關店的比率非常非常的高；以每個人平均45年的工作時期，你至少要換7到8次的工作，這都是很正常的。

所以談到這邊，你是不是覺得心中那種隱隱約約的不安，其實是很合理的。如果你沒有這樣的焦慮，我還比較擔心你勒！

那麼面對這樣的狀況，我們該怎麼思考？首先，你要知道的是喔，如果你的想法還停留在，找到一個工作安分守己的做下去，只要穩定就好；那恭喜你，你註定被淘汰。

為什麼呢？其實我們有很多人的生涯概念，是來自於20世紀，但卻要應付急劇成長的21世紀。不知道你還有沒有印象，在上個世紀，我們對生涯規畫的理解都很單純，而且單純得很絕對！

就像是讀了醫學院就當醫生，讀了師範學院就當老師，要是你不想讀書就當工人，這種「一個蘿蔔一個坑」的概念。

但你有沒有發現喔，在我們渡過了千禧年，進入了二十一世紀之後，這種精確分工、結果確定的事情，其實早就不存在了。取而代之的是，每三到五年之間，就會有不同的熱門新工作誕生。

特別是近幾年來，最熱門的工作像是YOUTUBER、網路小編、電競選手、居家整理師…這些等等的，都已經不是各大專院校裡，找得到相關的科系的新工作、新職業啊！

而這樣子的「實際產業」，跟「學術」之間的斷層，也老早讓生涯的議題，脫離了「精確分工、確定結果」這樣的途徑。

而更弔詭的是，有一個關於「知識更新速度」的統計數據顯示，現在的大學生，進學校第一年所學的知識，在他升大二的同時，去年所學的就已經過時，形同作廢啊！

這更說明了，要現在的學生從學校畢業之後，帶著所學的專業，去找到一個長期穩定、能夠做一輩子的工作，那幾乎已經是「神話」了！

再加上喔，我們現在所處的時代，是工業革命以來，人口和科技發展最快速，而且達到高峰的階段。現代的人一天的資訊量，已經是18世紀的平凡人一輩子的資訊量。

也就是說喔，雖然我們懂得比二百年前的人，還要多很多；但尷尬的是，我們大部份的思考方式，卻沒有進步多少，還停留在工業時代那種「找個能夠做一輩子的工作」這樣的思考框架裡。

在這裡我邀請你想一想喔，要是你的思想沒有適時的，隨著時代的進步而一起前進，你又偏偏生活在變動這麼快速，對於「未來」是前不著村、又後不著店的狀況裡，那麼怎麼樣會讓人不焦慮呢？

如果你不想要繼續焦慮下去，那麼關於未來生涯的因應策略，就是你最急迫、最需要學習的部份。

但是在開始學習之前，我來說個故事，讓你對於這樣的學習，先有個正確的理解。IBM大型電腦之父「佛瑞德・布魯克斯」。

他在1986年的都柏林IFIP的研討會上，曾經發表過一個關於軟體工程的經典論文。論文名稱叫做《沒有銀彈》，之所以把論文的名稱取得這麼特別，是因為佛瑞德使用了一個隱喻。

在歐美的傳統故事裡，傳說喔可以用銀製的子彈，就可以殺死吸血鬼、狼人或者是任何怪獸；所以呢「銀製的子彈」就會被引申成「解決問題」的最有效方法。

而佛瑞德把論文取名成「沒有銀彈」，就是在強調軟體複雜的本質，並沒有任何一個技術或方法，可以像是殺死狼人的「必殺技」，並沒有那種一招斃命，一用就靈的這種途徑。

而事實上，像軟體工程這樣的挑戰，就跟現代人的生涯規劃是同樣的複雜。過去所有行業的權威，和牢不可破的真理，都在此刻會被推翻，沒有任何的「保證」可言。

因此呢，我們未來將面對的問題、還有解決這些問題的資源跟方法，都會是「史無前例」的，都必須由我們自己親手去開創。

而真正「解決問題」的高手，就像佛瑞德這樣的人，他們老早就參透了「一勞永逸」的方法其實根本不存在。

可以追求的是鍛練自己的「思考能力」，把自己打造成為能夠「靈活應變」，去適應各種的變化，而不斷的更新、持續升級的系統。

如果你還是聽不懂，非得要一個答案，那我只能說，現代生涯唯一的不變的，是「一直在變」啊！唯一的解答就是「沒有絕對」！

而你的腦袋裡那些一成不變、不動如山，企圖想要找一個工作、一個專業，就做一輩子的「舊思維」；如果再不移除，那就會像是當大家都在用智慧型手機的時候，你還堅持使用「call機」，這是一件很荒謬的事喔！

更可怕的是，這些過時的思想如果不即時更新，當生活和工作的壓力越來越大之後，它會變成一種毒素，變成一種「思想的遺毒」。

不知不覺會腐化你的心靈，讓你對生命感覺到絕望，成為自我發展的最大阻礙，這會是你要的嗎？你可以想一下。

所以在下一集的節目裡，我會一一說明，這些「思想遺毒」的具體內容是什麼？及它是在什麼時候，植入你的腦袋裡？

面對「思想」這種無形的對手，你必須先認出它、標定它；才能進一步的打敗它、超越它。

要是你希望自己能夠與時俱進，不讓未知的新科技，消滅你熟悉的工作跟生活方式，那你就一定要鎖定我們的頻道。

除此之外呢，如果你想要更精確的，認出在自己的人生裡，無論是面對工作，還是自我發展的迷思或現象。

並且透過學習掌握具體的方法、找到明確的自我定位，有效的去適應這多變的未來，那麼千萬不要錯過，我們推出的線上課程【過好人生學】。

如果你曾經在生命的任何時刻當中，問過自己：「這輩子，只能這樣嗎？」那這門課就是為你所準備的！【過好人生學】會陪伴你過出自己想要的好人生！

希望今天的分享，能夠給你一些啟發與幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道。別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺，按下去；這樣子你就不會錯過我們所製作的內容。

那麼如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話，如同今天最後跟你分享的【過好人生學】，期待你的加入；詳細的課程內容在我們影片的說明裡，都有相關的連結。

讓我們一起邁向一個更好的人生，謝謝你的收看，我們再會。