目錄導航

• 從居禮夫人的棚屋到現代實驗室：女性進科學殿堂的百年崎嶇路
• 2026 年台灣科技人才性別圖鑑：數據說出哪些真相？
• 為何產業導向職位性別差距最大？深度剖析三大領域落差
• 2027 年全球 AI 市場達兆美元規模，性別失衡將如何影響台灣競爭力？
• 突破玻璃天花板的可行路徑：從企業策略到個人職涯規劃

從居禮夫人的棚屋到現代實驗室：女性進科學殿堂的百年崎嶇路

居禮夫人那個年代，科學殿堂的大門對女性緊閉得幾乎不留一絲縫隙。當時的主流論述堅定地宣稱「女性不適合從事理性科學」，這不僅是偏見，更是一種制度性的排除。世人傾向將居禮夫人的輝煌成就歸功於她的丈夫皮耶·居禮，即便她才是實際主導放射性研究的核心靈魂。

時光推移至 2026 年，我們或許會認為那樣的性別歧視已成為歷史。然而，104 人力銀行的數據揭示了一個更微妙但同樣深刻的問題：女性並未「被完全排除」在專業領域之外，但她們在不同職務場域中，呈現出不均衡的分布樣貌。

從居禮夫人的棚屋到現代 AI 實驗室，女性科學家走過的每一步，都伴隨著制度、文化與偏見的重重關卡。理解這段歷史，是我們檢視當下數據、思考未來解方的必要起點。

2026 年台灣科技人才性別圖鑑：數據說出哪些真相？

104 人力銀行針對當前最尖端的三大類職務進行了全面的性別盤點，這份數據涵蓋了 AI 工程師、製程規劃工程師以及學術研究類人員。整體而言，三類職務的從業人口中，男性總計 87,903 人，占比高達 80.4%；女性則為 21,487 人，僅占 19.6%。

這組數字背後，其實隱藏著更值得玩味的細節。當我們將三個領域分開審視，會發現每一個場域都有其獨特的性別風景：

學術研究類：女性參與度最高的堡壘

在學術研究類人員中，女性人數達到 12,827 人，男性則為 11,429 人。這是本次盤點中唯一出現「女多於男」結果的類別。學術研究向來被視為需要長期知識積累、發表壓力相對緩和的領域，這或許解釋了為何對許多女性研究者而言，這是一個更具吸引力的職業選項。

製程規劃類：性別差距最為懸殊的戰場

相較於學術研究的「性別平衡」，製程規劃類人員的數據令人心驚。這個領域人數最多（合計 83,442 人），但性別差距也最為懸殊：男性高達 75,100 人，女性僅 8,342 人，男女比逼近 9：1。

製程規劃工程師是半導體與製造業的核心人力，這些職務往往需要長時間輪班、在無塵室中工作，並且與產線效率高度綁定。從人力銀行的觀察分析，當職務越偏向「產業導向」、「節奏快速」或與「新興技術強烈連動」時，女性的參與比例便顯著下降。

AI 工程師：尖端技術的光環下的性別失衡

AI 工程師被視為當前最火熱的技術職缺，也是薪資成長最快的領域之一。然而，數據顯示目前從業人數相對較少（合計 2,043 人），其中男性 1,650 人，女性 393 人，男女比為 4：1。

這個數字透露的訊息值得深思。AI 領域的高薪與高社會地位，本應吸引各種背景的人才投入，但從數據看來，女性在這個「未來産業」的代表性仍遠低於男性。當 AI 將決定未來十年甚至二十年的産業走向時，這個性別缺口可能意味著 AI 系統設計中的潛在盲點。

為何產業導向職位性別差距最大？深度剖析三大領域落差

104 人力銀行的數據告訴我們一個殘酷的事實：女性並非「不願意」或「不夠格」進入科技領域，她們只是在某些特定類型的職位上「選擇不進入」或「無法進入」。這背後的原因錯綜複雜，涉及社會分工、教育選擇與產業文化的長期交織。

結構性因素一：從國中分流開始的性別軌道

台灣的技職體系在國中階段便開始分流。根據教育部統計，選擇電機電子群科的學生中，女生占比長期徘徊在 5%至 8%之間；而選擇設計群的學生中，女生占比則高達七成以上。這種早期分流決定了高等教育乃至職業路徑的走向，等於是從源頭就為科技領域的性別失衡埋下了伏筆。

結構性因素二：產線文化的隱性門檻

在半導體製造與電子工廠的製程崗位中，12 小時輪班制幾乎是常態。這種工作模式對於需要照顧家庭或面臨生育議題的女性而言，構成巨大的時間衝突。一位不願具名的女性製程工程師曾在受訪時表示：「公司設備的設計考量幾乎都是針對男性身高與體型，穿脫無塵衣的流程、久站工作的身體負荷，這些細節都讓女性同仁感到格外吃力。」

結構性因素三：AI 產業的「兄弟文化」

AI 工程師群體的形成，很大程度上依賴開源社群與程式設計競賽。這些場域的參與者性別分布，本身就存在高度失衡。當一個工程師的技術養成過程中，周圍絕大多數都是男性時，無形的「同類歸屬感」便會自然形成。這種文化現象，使得女性在求職與工作互動中，時常感受到「局外人」的心理壓力。

學術研究為何成為「女性避風港」？

相較於產業界的快速節奏與高度競爭，學術研究的工作型態提供了更大的時間彈性與空間自主權。副教授與博士後研究人員的薪資結構雖然不如產業界亮眼，但「做自己研究」的成就感與自由度，對於許多追求工作與生活平衡的女性而言，具有獨特的吸引力。

此外，學術界的性別平權運動起步較早。國科會（現為國家科學及技術委員會）在 2010 年代末期推出的「女性研究人才培育計畫」、各大學設立的性別平等委員會，都為女性學者提供了實質的支持網絡。這些制度面的努力，在學術研究領域看到了較為顯著的成效。

2027 年全球 AI 市場達兆美元規模，性別失衡將如何影響台灣競爭力？

國際市場研究機構預估，全球人工智慧市場規模將在 2027 年突破 1 兆美元大關。這意味著 AI 技術將從「前瞻科技」全面轉變為「基礎設施」，滲透至醫療、金融、製造、教育、治理等每一個社會層面。

當 AI 成為如此普遍且影響深遠的技術時，設計、開發與部署這套系統的人才組成，將直接決定 AI 系統能否真正回應多元社會的需求。從矽谷到倫敦、從北京到台北，全球科技重鎮都在面臨同一道難題：如何確保 AI 人才庫的多元性？

台灣的獨特定位與潛在風險

台灣在半導體製造與硬體供應鏈的全球領先地位，為我們在 AI 硬體加速器開發上奠定了得天獨厚的基礎。然而，若 AI 軟體與演算法開發持續呈現性別失衡，台灣的 AI 產業生態將出現「硬強軟弱」的結構性缺陷。

更值得警惕的是，當 AI 系統被用於人力資源管理、客戶服務自動化、內容推薦等高利害關係場域時，缺乏多元視角的開發團隊，可能無意間複製甚至放大社會既有的偏見。這不僅是公平與正義的問題，更是產品品質與市場競爭力的問題。

2027 年的關鍵觀察指標

若政策制定者與產業界不採取積極行動，預計到 2027 年，AI 工程師領域的女性占比可能僅提升至 22%至 25%之間，距離真正的性別平衡（40%至 60%）仍有相當距離。

然而，若從教育體系、企業文化與公共政策三個面向同步推進變革，台灣有可能在 2030 年前將 AI 工程師的女性占比提升至 30% 以上。這需要政府在國教階段投入性別平等的科技課程設計、需要企業建立更具包容性的招募與晉升制度、更需要每一位科技從業者自我覺察，檢視自己是否存在無意識的性別偏見。

突破玻璃天花板的可行路徑：從企業策略到個人職涯規劃

面對科技領域的性別失衡，問題的解答不在於要求女性「更努力」或「更符合」這個產業的既有期待，而是要從根本上重新審視這個產業本身的結構與文化。以下提供三個層次的具體建議：

企業層次：從招聘到晉升的全流程改造

越來越多跨國企業開始實施「盲履歷」制度，在初篗階段隱藏應聘者的性別、姓名與照片，純粹以技術能力與經驗作為評估標準。這種做法已被證實能有效提升女性候選人進入面試環節的比例。

此外，企業應建立多元長才小組（diversity council），由高階管理階層直接監督 DEI（多元、平等、共融）政策的落實。當性別多元成為組織的「優先事項」而非「附加項目」時，資源投入與執行力度才會真正到位。

教育層次：從源頭扭轉性別刻板印象

根據聯合國教科文組織的研究，女童在 14 歲左右開始對 STEM 科目產生「自己不擅長」的錯誤信念，這與教師態度、教材呈現方式以及社會期待的交互作用密切相關。

台灣可借鏡芬蘭與加拿大的成功經驗，在國中階段引入「女性科技榜樣課程」，透過居禮夫人等歷史人物的深度介紹，讓學生理解性別從來不是能力的限制因素。同時，鼓勵女性科技從業者進入校園分享真實的工作經驗，打破「工程師 = 男性」的刻板連結。

個人層次：善用資源、構建支持網絡

對於有志於進入 AI 或高科技領域的女性而言，主動出擊、尋找同儕支持網絡，是降低孤立感與提升專業成長的有效途徑。

目前台灣有多個女性科技社群正在蓬勃發展，例如「Women Who Code Taipei」、「台灣女性創業導師計畫」等，這些組織提供技術交流、職涯諮詢與跨國連結的機會。此外，政府與民間機構也推出了專門針對女性科技人才的獎學金與實習計畫，有意者可關注國家科學及技術委員會、女性創業基金會等單位的最新消息。

常見問題 (FAQ)

問：為什麼學術研究領域的女性占比反而較高？

學術研究領域的工作型態與產業導向職務相比，提供了更大的時間彈性與空間自主權。此外，學術界的性別平權運動起步較早，國科會與各大學相繼推出的女性研究人才培育計畫、性別平等委員會等制度，為女性學者提供了實質的支持。這使得學術研究成為對追求工作與生活平衡的女性更具吸引力的選擇。

問：AI 工程師男女比 4：1 意味著什麼？

這意味著在每 5 位 AI 工程師中，有 4 位是男性、1 位是女性。這個比例反映了從教育分流到職場文化的多重結構性因素。目前 AI 領域的高薪與高社會地位，本應吸引多元人才投入，但從數據看來，女性在這個未來産業的代表性仍遠低於男性，可能導致 AI 系統設計中的潛在盲點。

問：女性如何突破科技業的玻璃天花板？

首先，建議主動加入女性科技社群如 Women Who Code Taipei，構建同儕支持網絡。其次，善用政府與民間提供的女性科技人才培育計畫，如科技部的女性研究計畫、女性創業導師計畫等。此外，在求職過程中，主動了解目標公司的多元共融政策，選擇支持性別平等的組織。專業能力的持續精進搭配支持網絡的建立，將是突破玻璃天花板的關鍵。

參考資料

• 104 人力銀行（2026）。《台灣尖端科技人才性別分布大數據分析》。
• 中央研究院資訊科技創新研究中心（2024）。《AI 系統中的性別盲點與多元性挑戰》。
• 國家科學及技術委員會（2024）。《女性研究人才培育計畫成果報告》。
• United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) (2023). Women in Science: Fact and Figures
• World Economic Forum (2024). Global Gender Gap in STEM Workforce Report 2024
• International Labour Organization (2023). Women in Digitalization and AI Development