上班就是受僱?試用就是僱用?
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受雇還是派遣工?試用期間不用保勞保?提早離職要不要付違約金?跳槽得賠錢?進入職場,你得要了解自己的權利!
作者:張烽益(台灣勞動與社會政策研究協會執行長、台灣勞工陣線研究員)
很多學生從校園畢業,不管是到在就業博覽會上或是求職網站上登錄,還是學長姐的人脈介紹,在丟出上百份履歷表之後,透過重重的面試,總算等到公司的通知,可以上班了。
從踏進公司的大門那一刻開始,就進入人生的另一個階段,也就是進入了勞動契約的僱用關係狀態,這種社會關係有別於過去的在學校的師生關係或是家庭的親屬關係,進入勞資之間的僱用關係,是一種社會關係上的「質變」,也就是進入一種勞動力與薪資報酬之間交換的正式關係,而且還受到國家公法的介入保障範圍。
受僱、派遣,還是承攬?
進入企業職場工作,就等於是被該企業所僱用嗎?過去是絕大多數是如此,不過當今勞資關係的多元發展,各種勞動派遣、自然人承攬、或是以合夥甚至是合作社方式共同勞動,都並非受《勞基法》所保障的範圍。
實務上,目前台灣許多電子、電信等產業,在面試時都是由該企業主管面試,不過在面試過通知錄取時,卻是由人力派遣業者通知求職者直接到該企業報到上班,到企業報到當天才知道,你是受僱於人力派遣公司的情事。求職者必須確認到底雇主是那一方,以免一旦發生勞資爭議,連要向哪一方爭取權益都無所適從。
由於目前台灣並無規範勞動派遣的法令,因此,許多企業以勞動派遣來當作試用新進員工的功能,等到一年之後在於派遣勞工當中挑選成為正式員工;或是當成定期契約工來調節短期或急性的產能需求。有能力的大企業將雇主責任轉嫁給小勞動派遣公司,然後小型勞動派遣公司又以書面契約讓派遣勞工自願自動地消滅僱用關係,以免除雇主責任,於是《勞基法》的雇主責任就在神祕的三角關係中被消失了。
派遣工的雇主是誰?
以2018年1月初,英業達爆出一百多名派遣工被裁員事件為例,就能看出勞動派遣模式如何普及地被電子業者運用。替惠普(HP)代工生產筆電的英業達集團從去年底就開始放無薪假,年初驚傳將裁員一百多人。後來英業達說明,這一百多人是2017年9月開始雇用的派遣工,當時是為了專案的生產,因此英業達表示是勞動派遣契約到期後終止,這一百多人與英業達無關。
當然,也有以「自然人承攬」業務的方式來規避雇主責任。過去一般承攬業務都是以法人組織承接,例如營造公司承攬公共工程、廣告設計公司承攬商品廣告影片拍攝等等,這些承攬者之下都會僱用許多員工來執行業務,因此這些員工是在受僱狀態勞動,受到《勞基法》等法令保障。不過,現在有越來越多企業要求企業內所屬員工簽訂「自然人承攬契約」,以「假承攬、真僱用」的方式躲避雇主責任,這都是初入職場的求職者必須注意的。
試用期間,員工同樣受《勞基法》保障
新到職員工即使是真的「直接受僱」於企業,通常企業會與員工之間約定一到三個月不等的「試用期」,作為勞資雙方磨合試探的階段。不過試用期間,還是受到《勞基法》的保障,因此那種「試用期間沒有保勞保」、「試用期間工作不滿七天就離職沒有薪資」、「試用期間薪資低於基本工資」等等說法,都是違法的。
試用期後不續聘,企業要支付資遣費嗎?
勞動部在1997年《勞基法》施行細則修正時,將原有的「試用期間不得超過40日」的規定刪除了,之後勞動部以解釋函指出,「勞資雙方依工作特性,在不違背契約誠信原則下,自由約定合理之試用期,尚非法所不容。」因此,雖然《勞基法》當中,沒有試用期的文字,不過還是允許勞資雙方自由約定試用期限,不過,勞動部接下來說,試用期當中或是試用期屆滿的時候,雇主要終止契約的話,還是要依照《勞基法》第11、12、16及17條的規定辦理,也就是說必須符合相關解雇要件,必須給付資遣費,也要預先告知。
也就是說,目前依據《勞基法》資遣費的計算,2005年後的年資,每一年應給付0.5個月平均薪資的資遣費,以試用期三個月為例,如果試用期滿,就要給付資遣費8分之1 的月薪,薪資2.4萬元,必須給付3千元資遣費。
不過,法院的見解,並不認同勞動部上述解釋函的看法。高等法院91年勞上易27號就認為,試用期間因仍屬正式勞動契約的「前階試驗、審查階段」,所以勞資雙方可以隨時終止契約,而且無須《勞基法》的法定終止事由。因此也不需給付資遣費。同時學界也認為「試用勞動」的特質,勞資雙方都在試驗階段,要終止契約的話,企業舉證的強度不需要像《勞基法》11、12條那麼強。例如,《勞基法》第11條第五款勞工要「確不能勝任」才能終止契約,不過針對試用期勞工,則只要「大致不能勝任」就可終止契約。
違反「最低服務年限」,勞工要賠違約金嗎?
新到職員工很可能都會被要求簽訂必須任職滿一定期限,否則就要賠錢的「最低服務年限」的違約金約定。這種約定很普遍,例如很多航空公司對於新進的機師與空服員都有此約定,華航就與機師簽定20年的最低服務年限,長榮航空則與空服員簽定3年,許多判例法院認定為合法:「簽20年約只幹8年多機師判賠華航439萬」、「空難後離職違約?法院判空服員賠復航11萬」。
另外也會因為有些工作必須製作制服,例如銀行員、專櫃小姐等,如果沒有服務一定期間必須賠償制服製作成本。這關鍵主要在於企業對於新進人員是否有提供培訓,而且違約金與企業培訓成本相符合,這個約定才會認定是合法的。
目前《勞基法》第15-1條當中禁止懲罰性的違約金,除非要符合兩個要件:「雇主為勞工進行專業技術培訓,並提供該項培訓費用者」、「雇主為使勞工遵守最低服務年限之約定,提供其合理補償者」不過,如果是不可歸責於勞工的事由(例如企業裁員倒閉),勞工並不用支付違約金。
如果是試用期間或屆滿,勞工主動離職,曾經簽訂「最低服務年限」約定,勞工要賠償違約金嗎?依照試用期是勞資雙方的「前階試驗、審查階段」的見解,勞資雙方都在觀察彼此是否合適,因此勞資雙方都具有保留終止契約的權利,所以,勞工如果在試用期間或屆滿主動提出離職,並不受到「最低服務年限」的限制,不用支付違約金,也不用受到「競業禁止」條款的規定。
什麼?跳槽要賠錢?
新到職員工除了可能會簽訂前述的「最低服務年限」約定之外,可能還會被要求簽定「競業禁止」條款,也就是說,禁止勞工離職之後至相同性質的行業工作,否則必須負擔賠償費用。一般而言,在台灣的高科技產業最普遍,這是企業為了防堵期研發成果,其巨大的商業利益可能會被高階研發人員的跳槽治競爭對手,而毀於一旦,因此,都對掌握營業秘密的高階工程師或經理人簽定此條款。
不過,過去由於簽訂情形太過浮濫,限制了許多勞工自由選擇職業的憲法賦於的基本權。例如2010年鴻海發生向離職者求償敗訴的事件「封殺跳槽員工,鴻海敗訴,競業禁止條款太苛,垃圾車司機都不能做」因此,《勞基法》在2016年修法新增了第9-1條,明訂了四個離職後競業禁止的要件:「雇主有應受保護之正當營業利益」、「勞工擔任之職位或職務,能接觸或使用雇主之營業秘密」、「競業禁止之期間、區域、職業活動之範圍及就業對象,未逾合理範疇」、「雇主對勞工因不從事競業行為所受損失有合理補償」。所以說,重點是勞工是否有接觸到營業秘密,而且雇主是否有合理的補償方案,畢竟競業禁止是嚴重妨礙到勞工的職業選擇自由,所以必須要相當的正當理由。另外《勞基法》同條也規定,競業禁止只能約定兩年,超過兩年的都一律縮減為兩年。
我的工作合約,是不是「定期契約」?
新到職勞工,還必須注意所簽訂的契約是定期契約還是不定期契約,一般企業招聘員工時,應該都會聲明。一般勞工當然都希望能夠在一家公司持續穩定就業,也就是簽定不定期契約,而且勞動契約終止才會有資遣費,不過如果是定期契約就沒有資遣費的問題,因為勞資雙方在受僱時,就已經事先知悉僅有工作一定期限,因此,期限一到就自動解除契約,並不是非自願離職,雇主自然沒有資遣費的給付責任。
不過,定期契約也不是任何工作都能夠簽定的,因為《勞基法》明定僅有:定期性、短期性、季節性與特定性這四類工作能夠簽訂定期契約,所以只要是常態性、持續性的工作,例如銀行的收銀人員、半導體廠的研發工程師,除非是事有臨時性的緊急需要,否則都很以定期契約來任用。
而且依據《勞基法》第九條,一旦定期契約到期,老闆沒有反對讓你繼續做下去的話,那就自動成為不定期契約。另外,如果定期契約到期之後,老闆馬上在跟你簽訂另一個定期契約,只要兩契約中間沒有超過30天,法律上都會被視為是一個連續性的不定期契約。
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責任編輯:丁肇九
核稿編輯:翁世航
AI 賽局 AWS 保持優勢的秘密!Anthropic 被亞馬遜投資 40 億美金後 Claude 3 模型對上雲企業有何效益?
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在全球擁有數十萬用戶的雲端服務領導業者 AWS 推出之生成式AI平台「Amazon Bedrock」推出滿一周年之際,耳熟能詳的 AI 模型如 Stable Diffusion 、 Claude 、 Mistral 、 Llama 陸續登上 Bedrock 。另一方面, AWS 近期完成對 Anthropic 的 40 億美元投資案,這些佈局背後用意,如何讓 AWS 在長期的 AI 軍備競賽當中,保持領先地位?
打造三層 AI 蛋糕,中層 Amazon Bedrock 累積超過一萬家客戶
關於這幾年 AWS 在 AI 有哪些具體的投入? Mark Relph, Director of Generative AI Go-To-Market, Amazon Bedrock 用了一個比喻,他說:「可以想像我們正在打造一個三層的蛋糕,每一層各有不同目的及功能項目。」
Mark 逐一解釋, 最底層的基礎設施,也就是運算、網絡、架構層,舉例來説, AWS 積極發展兩款用來訓練生成式 AI 的訂製晶片,分別是 AWS Trainium 及 AWS Inferentia ,幫助更多客戶獲得具成本亦得運算能力。另外一個是 AWS 推出全託管的機器學習( ML )服務 Amazon SageMaker ,它讓 AI 開發人員和數據科學家的得以快速建構大型語言模型(LLMs)和其他基礎模型(FMs)。
中間層則是模型層, AWS 透過 Amazon Bedrock ,讓用戶可以透過單一 API 建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能,搭配安全、隱私與負責任的 AI ,幫助企業使用熟悉的 AWS 服務,將生成式 AI 功能安全整合並部署到應用程式之中。蛋糕的最上一層則是應用層,針對各種應用程式內建 AI 功能,一方面幫助開發人員生成程式處理的工具,另一方面則針對商業應用,受惠企業以更有效率打造 AI 助手。
其中, Amazon Bedrock 之所以受到各界關注, Mark 解釋,「因為這是一項屬於無伺服器的全託管服務,開發者不用管理管理任何 IT 基礎設備,可以直接透過 API 嘗試使用 Amazon Bedrock 上面的生成式 AI 模型,接著把模型安全整合到對應的應用程式當中。」
目前累積超過一萬家活躍客戶使用 Amazon Bedrock ,這個雲端 AI 模型平台之所以有這麼高的黏著度,很重要的一個因素就是「集結」多個重要 AI 模型。攤開名單,包含 Stable Diffusion 、 Mistral 、 Llama 、 AWS 自家的 Amazon Titan ,以及 AI 新創公司 Anthropic 推出的 Claude 3 系列模型(包含 Sonnet 、 Haiku 、 Opus ),這些模型提供給客戶多種選擇,讓客戶找到最適合自己的基礎模型,應用場景包含但不限於常見一些
用來生成文本、圖像、音訊或是執行對話、摘要總結、文字處理作業等的應用。
AWS 投資 Anthropic 聯手力推 Claude 3 ,讓 AI 模型「混搭」效率大
今年 3 月,亞馬遜宣布完成對 Anthropic 的 40 億美元投資,談到雙方合作契機, Mark 解釋, AWS 與 Anthropic 有共同的目標,就是提供客戶一個快速、安全及負責任地探索生成式 AI 。拆解雙方的進一步合作細節,目前可知 Anthropic 會採用 AWS 的 Trainium 及 Inferentia 晶片,建構、訓練及部署其 AI 模型,而 AWS 也會在 Amazon Bedrock 開放、存取 Anthropic 最先進的 AI 模型權限。
而 Anthropic 打造的 Claude 3 Opus ,除了登上 Amazon Bedrock 供更多人使用之外, Claude 3 Opus 之所以備受矚目,另一原因是 Claude 3 Opus 在今年 3 月在專門盲測大型語言模型( LLM )能力的 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上(資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/162023),成功「篡位」拿下冠軍寶座。
根據 Anthropic 測試,處理複雜的開放式問題, Claude 3 Opus 的準確率比 Claude 2.1 提高約兩倍,而且跟其他模型進行特殊知識表現比較,像是研究生水準專家推理、基礎數學等,理解力和熟練度都更為優異。除了有 Claude 3 Opus 的加持, Amazon Bedrock 持續受到歡迎的因素, Mark 給了另一個角度的詮釋。
「我們發現越來越多企業在不同的 AI 模型之間切換,例如用一個模型做文字檔案摘要,接著需要用另一個模型做問題推理及解決,所以他們傾向把模型『串連』在一起,來解決複雜的業務問題。 Amazon Bedrock 正可滿足這樣情境的基礎建設環境,秉持以客戶為中心並從解決問題的角度出發,也是為什麼 Amazon Bedrock 引起客戶共鳴的關鍵,」 Mark 補充道。
除了建置好用的雲端平台環境,從 2023 年開始, AWS 還成立「生成式 AI 創新中心」投入一億美元預算,用來聯結 AWS 平台上的 AI 和機器學習專家與全球客戶,協助構想、設計和推出新的生成式 AI 產品、服務和流程。 AWS 與 Anthropic 內部的合作,也是透過生成式 AI 創新中心的資源,讓更多客戶受惠 Claude 3 系列模型,將 AI 真正普及到各行各業。
把通才 AI 變成公司的專才秘書,負責任 AI 確保企業數據足夠安全
不論是潛力新創公司、領先的成功企業、或是政府組織,前仆後繼成為 Amazon Bedrock 的用戶, AWS 也看到不同產業的生成式 AI 使用情境實際落地。 Mark 提到幾個案例,例如客服部門有 Claude 3 加持,讓人與人的對話過程即時掌握顧客需求,客服同仁可以從 AI 工具獲得文字提示,當下就能完整歸納出給客戶的解答,不僅可減少通話時間又提升對話價值。
除此之外,生成式 AI 還可以在製造業(例如:分析維修手冊提供下次機台需要進修時間)、醫療業(例如:提供該位顧客返家後用藥須注意事項)、金融業(例如:針對該客戶的貸款狀況、提交的財務文件快速指出下一階段業務內容)等領域有所貢獻。
但從上述的情境當中可發現,這類回答往往需要更專業、更適合的答案,而且不能輕易「糊弄」提問者。對此, Cathy Lai, Lead, Service Specialist Team, AWS Taiwan 就提到, Amazon Bedrock 內建負責任 AI(responsible AI) 及 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 檢索增強生成功能,可以把大型語言模型從「通才」訓練成「專才」。
不過要把 AI 訓練成專才,當然需要企業內部的知識資料庫內容,包含訓練手冊、技術文件、關鍵數據等資料,藉此讓 RAG 模型內的資訊擷取元件,從新資料來源提取資訊。從而提供給 LLM 使用新的知識及其訓練資料來建立更好的回應,將資料轉換為數值表示並將其儲存在向量資料庫中。此程序建立一個生成式 AI 模型可以理解的知識庫,並使用數學向量計算和表示來計算及確立相關性。因此大語言模型就能更具專業內容和具邏輯性的回答。但企業內部重要資料攸關營業機密,要放到 AI 平台進行模型訓練當然更關注安全性。
對此, Mark 以嚴肅口吻回答,「隱私和安全性。始終是 AWS 最關注也最在意的項目。」目前 Amazon Bedrock 導入防護機制,可設定閾值的內容篩選條件,以篩選涉及仇恨、辱罵、犯罪活動以及提示攻擊等有害內容。同時 Amazon Bedrock 也提供 Guardrails 功能有效實施客製化的安全措施,可以限制大語言模型不提供可能造成財物損失的投資建議等訊息。另外防護機制也會偵測使用者輸入內容和 FM 回應中的個人身分識別資訊(PII)等敏感內容,以保護隱私權。「最後要強調,每家企業的資料不會傳回給 AI 模型供應商,同時 AWS 也絕對不會隨意拿取客戶的資料。」 Cathy 補充道。
展望未來, AWS 會努力尋找用更簡單的方式,給非資工背景的人享受到 AI 效益,甚至自主創建專屬的 AI 應用。 Mark 提到他們有一個「PartyRock」網站(https://partyrock.aws/),底層就是由 Amazon Bedrock 驅動,讓一般大眾在網站根據自身需求(例如希望幫自己的 YouTube 頻道寫腳本)來客製化自己的 AI 應用程式。「可以肯定的是, AWS 將確保提供最好的 AI 工具給我們的客戶,這是永遠不變的承諾!」 Mark 表示。
爲了提供大衆體驗 Claude 3 及其他部分 Amazon Bedrock 平台大語言模型(LLM)的機會,現在就邀請大家限時免費體驗,每一個在本 AWS 網頁開設的測試帳戶現在不需要綁定信用卡、且享有 24 小時內完全免費,讓你輕鬆一鍵創造實驗環境!