企業導入AI之痛點解方暨核心法律議題 系列二 企業導入AI的8大核心法律規劃
科技產業資訊室(iKnow) - 陳家駿、許正乾 發表於 2026年1月2日
圖、企業導入AI之痛點解方暨核心法律議題 系列二 企業導入AI的8大核心法律規劃
企業導入AI的核心法律議題
針對導入AI之風險與治理議題，企業應事前將法律風險納入管理。尤其是今年12月23日，我國剛通過人工智慧基本法，雖然這部法律的性質像是AI的憲章，主要是為因應AI對國家發展與社會運作之重大影響，確保研發與應用以人為本，兼顧技術創新、產業發展與人格尊嚴及基本權利之保障[1]。該法雖並未針對企業，但卻規範各主管機關應針對相關事項展開立法或修法，而這其中必然會衝擊到企業。因此，以下即針對基本法所列舉若干重要議題，提供企業及早規劃部署之建言。
1. 透明度、可解釋性與公平性之核心要求
透明度（Transparency）：讓內外部「理解AI在做什麼」
在企業導入AI於產品、服務或內部營運流程時，透明度之核心重點，並非要求企業揭露演算法細節或原始碼，而是確保AI系統在組織內部與對外關係中，能被辨識、理解並納入責任管理體系。換言之，透明度是企業能否有效治理AI、承擔法律責任與回應監理要求的重要前提，使其成為「可被治理的企業決策工具」。
針對此，企業應明確界定並對內部管理階層、員工及外部利害關係人說明：所
使用AI的類型、功能定位、應用目的、技術限制，以及AI在決策流程中所扮演的角色。例如，該系統是否涉及自動化決策（Automated Decision-Making, ADM），是否會影響客戶權益、員工評價、交易條件或合作夥伴的法律地位。此種角色界定，將決定企業是否需承擔更高的法遵義務與風險控管責任。
同時，企業亦須將資料來源、類型與使用目的加以文件化，確認其合法與合規性，特別是在涉及個人或敏感資料時，更須事前完成內部評估，以因應主管機關、客戶或商業夥伴的查核需求。尤其在金融、保險、醫療、交通等高風險應用場景中，透明度不僅是信任問題，更是企業能否合法營運的重要門檻。
為避免或減緩AI被認定為不受監督的「黑盒子決策」，企業亦應事前規劃可能需揭露之人機協作與覆核機制，包括哪些決策須由人工介入、哪些關鍵因素會影響AI結果，以及企業如何持續監控、修正或暫停系統運作。這些透明化的安排，實際上構成企業AI治理架構的一部分，而非單純的資訊揭露義務。
可解釋性（Explainability）：能合理說明「為何產生此結果」
基於AI之「黑盒子」運作，難以理解其中的推理過程，近年業界開始發展「可解釋之AI」（Explainable AI，XAI），希望讓人能較清楚地理解模型的判斷依據。不過，目前的技術仍在進展中，尚無法全面解釋。但對企業營運而言，可解釋性之實務目的，是讓決策結果具備合理的可說明性，所以是一項與責任歸屬、內部控制與法律風險回應能力相關的治理合規要求，而非完全揭露模型內部結構甚至是追求技術透明。
企業若無法在爭議發生合理說明決策邏輯，將難以回應監理審查、處理客訴爭議，甚至在訴訟中承擔不利後果。因此，企業導入AI時，可解釋性的實務目標，不在於完全揭露模型內部結構，而在於確保AI的輸出結果，具備「可被理解與合理說明的基礎」，以支撐風險控管與合規需求。
在企業治理脈絡下，企業應確保在必要情境中，能向董事會、管理階層、監理機關或受影響的利害關係人，說明AI作出特定判斷的主要影響因素，並提供人工複核、重新審查或修正的機制。不同模型的可解釋難度不一，企業可參考應用風險等級選擇適當的解釋工具，例如特徵重要性分析（指出哪些因素在判斷中影響最大）、模型視覺化工具（用熱力圖或相關度統計圖表呈現AI模型的依據）或關聯性統計呈現，以協助非技術人員理解AI判斷的基本依據。
對可能影響個人權益或法律地位的高風險應用，企業更應事前建立「最低可解釋性標準」，使模型在遭質疑、發生錯誤或涉及法律爭議時，能即時提供一致、可重複且具說服力的解釋，而非事後拼湊補救。此一制度安排，將直接影響企業能否有效分配責任與降低法律風險。
公平性（Fairness）：避免系統性偏差風險
企業導入AI時，應視公平性為一項制度化的治理目標與風險管理要求，而非僅是道德倡議。由於AI模型高度依賴訓練資料與設計假設，若資料本身不具代表性或存在偏差，甚至是模型使用反映敏感特徵（如種族、性別、年齡）的變數，極可能導致對特定群體造成結構性之不公平，進而引發法律爭議風險。因此，企業不僅應避免使用敏感特徵，更應確保AI系統在設計、訓練、測試與部署等實際營運階段，不會受到訓練資料偏差的影響，而對特定群體產生不公平的效果。
實務上，企業可依其業務特性與應用風險，設定具體的公平性指標與可容許範圍，並在模型測試與營運監控中，納入偏差偵測與修正流程檢視其是否偏離目標。同時，企業應設置跨部門的AI治理或審核機制（例如結合法務、合規、風險管理與技術團隊），確保當模型輸出顯著偏離公平性目標或引發爭議時（如對特定族群造成不利影響），能迅速啟動調整、暫停或人工介入機制。透過將公平性內嵌於風險防範之營運流程中，企業不僅能合規並降低訴訟風險，也能提升AI系統的可信度與社會正當性。
2. 演算法歧視（Algorithmic Bias）
歧視風險：高風險應用場景之實質威脅
演算法歧視並非抽象理論問題，而是企業在公平性治理失效後，於具體場景中所浮現的風險結果。實務上，此類問題往往發生於招募篩選、信用評分、保費定價或費率計算、風險分級等場景。即使模型未直接使用種族、性別或年齡等敏感特徵，但這些應用若受到訓練資料偏差或模型設計限制影響，仍可能導致特定族群不利的結果。
因此，企業不能僅以「未使用敏感資料」作為免責抗辯，而應主動檢視AI輸出結果是否存在隱性歧視。若此類偏差未被及時辨識與修正，不僅可能形成系統性風險，更可能對企業品牌與社會信任造成傷害。
法律責任歸屬：歧視結果仍由企業承擔
從法律角度觀察，演算法歧視所導致之問責，並不會因為決策是由AI作成（非人為決策）而得以豁免。只要AI所產生的結果構成不公平待遇，企業仍可能須承擔相應的法律責任。實務上，企業必須評估並遵循相關法規與監理指引，例如歐盟《AI法案》、美國平等就業機會委員會（EEOC）對演算法輔助招聘的要求，以及各國反歧視與平等法制。在此脈絡下，AI不僅無法成為企業的免責工具，反而可能提高企業在究責時之舉證與監督義務上的門檻。
反歧視與平等的實務對策：將公平性納入治理流程
為有效降低歧視風險，企業不應等到產品或服務上架前，才關注到歧視與公平性的議題。反之，應於AI系統的設計、訓練、測試與部署階段，即制度化地納入公平性評估機制，持續透過比較不同群體在錯誤率、通過率或結果分布上的表現差異，檢視是否存在結構性偏差。除技術層面的檢測外，企業亦應在對外提供產品與服務時，訂定可接受的公平性指標與相應的風險緩解措施，以維持適度透明，例如建立申訴、覆核與人工介入機制，使受影響者得以提出異議並獲得合理救濟。
從治理角度而言，演算法歧視不應僅被視為單一模型或技術瑕疵，而應被理解為企業組織治理與風險控管失靈的警訊。因此，企業有必要在模型持續運作各階段，制度化公平性檢測與監督流程，並結合清楚的內部決策責任分工與外部救濟管道。當爭議或法律風險發生時，此制度性安排將有助於企業證明其已善盡管理與監督義務，從而降低後續法律責任與社會衝擊。
3. 資料治理與隱私與個人資料保護
企業導入AI時，資料治理與個資隱私之重點在於：確保資料蒐集、利用及共享具備合法依據，並符合目的限制，建立資料分類分級、存取控管與資安防護機制；強化資料可追溯性與內部責任分工，以降低隱私侵害與合規風險。特別是AI訓練資料是否含個資？AI代理是否會做出「影響個人權益的自動決策」？
資料治理（Data Governance）& 個資與隱私法遵
企業導入AI最核心的議題之一當然是資料，包括：資料來源合法性；資料品質、完整性與可追溯性；資料分類與標示（個資、敏感個資、商業機密、第三方資料）；跨境資料傳輸規範。
AI運作高度依賴資料，在蒐集、處理與利用個資作為AI訓練或推論時，可能有違反個資法之風險，例如使用大量用戶數據、第三方資料、甚至是不明來源的網路爬蟲資料，因此涉及大量隱私議題，如同意不足、目的外利用、跨境傳輸、未做風險評估等因素即有違法之虞。因此企業應從一開始，就將隱私保護納入AI系統的開發考量，而不是事後才考慮。
由於AI運作需依賴大量的資料，這些資料透過網路取得，其中含有大量的個資隱私，這引起AI系統是否有未經同意，取得及利用大眾個資的侵害隱私的問題。AI系統在開發建置與使用過程中，都不可避免的會提取前開個資，而可能侵害客戶之隱私權。因此，如歐盟《AI法案》在AI系統的運用中要求，對個資的運用，必須在先進的隱私保護措施下進行，並對生物特徵等特殊個資，不能傳輸、移轉，或為其他第三方取得。
合法之蒐集、處理與利用基礎：資料治理核心
企業在導入AI系統時，首要面對的即是資料蒐集、處理與利用是否具備合法基礎。此一合法性判斷，並非僅止於技術可行性，而是個資保護與隱私法制的基本要求，確認是否已建立適當的使用者同意機制，並清楚界定資料處理所依據之法律基礎，例如是否基於當事人同意、契約履行所必要，或企業主張之合法利益。此外，企業亦須特別留意所處理之資料是否涉及敏感資料，例如生物辨識資訊、人臉或健康資料，一旦涉及此類高度敏感個資，往往須適用更嚴格之法律標準與額外保護措施。
設計個資隱私權利流程
在資料主體權利保障方面，企業應設計清楚且可實際運作的隱私權利流程，確保資料主體得行使查詢、更正、刪除、限制處理及資料可攜性等權利[2]。於AI應用情境中，這更延伸出進階問題，例如模型完成訓練後，是否仍具備刪除特定個人資料的技術與制度可能性，訓練資料是否能被溯源，乃至於是否允許資料撤回，皆是企業不可忽視的合規挑戰。
資料蒐集應遵循之原則
同時，資料蒐集應遵循最小化原則、蒐集限制之原則，亦即僅蒐集達成特定目的所必要的資訊，且蒐集目的必須事前明確界定，模型本身亦不應保留不必要或與原目的無關的資料。然而現實的情況是，AI在蒐集時通常都是最大化而非最小化，至於收集或使用之目的，也由於AI的應用多元，要事先明確限定，實務上亦有相當困難。基於此，企業應將資料任意挪作目的範圍外豁未經告知或未取得合法基礎之使用。資料保存期間亦應受到妥善控管，僅於達成原定目的或法律要求之必要期間內保留數據，避免無限期留存所衍生的風險。
設計隱私合規設計與去識別化機制
若AI系統涉及個人輪廓分析（Profiling）或ADM自動化決策，企業更須審慎評估：是否已提供資料主體拒絕ADM的權利，並建立人工介入、說明與申訴機制，以避免黑箱式決策侵害個人權益。為降低此類風險，企業宜在系統設計初期即落實「隱私合規設計」（Privacy by Design）理念，並嘗試將匿名化與假名化或去識別化機制（Anonymization / Pseudonymization），嵌入AI系統架構中，並同步評估逆向識別的可能風險。
匿名化係透過移除可識別資訊來降低風險，而假名化則以替代符號取代敏感資料，兩者都能有效減少重新識別的可能性。實務上，常見作法包括以代碼方式匿名個資、隱藏部分可識別欄位、進行資料去連結與去識別化（De-identification）處理，但仍須注意該等措施是否足以抵禦重識別攻擊。基本上，我國司法見解認為，只要客觀上能將其還原或連結的可能性而得以再識別時，即沒做到去識別化而仍屬於受保護的個資，但業界仍然可嘗試進行相關的技術處理，至少比起不做處理將來還有抗辯的可能性。
個資跨境傳輸保護機制
當AI應用涉及跨境資料傳輸時，企業需正視不同國家或地區間隱私法規、資料主權與審查制度的法規差異與衝突，並就跨境傳輸採取適當保護，應注意評估資料是否被傳送至第三國，以及該等傳輸是否符合GDPR的跨境規範要求，例如是否採用SCC標準個資保護契約條款（Standard Contractual Clauses）、BCR拘束性企業規則（Binding Corporate Rules），或其他當地允許之合法機制。對企業而言，亦須特別留意是否已依法取得當事人對跨境傳輸的明確同意。
第三方供應鏈
在供應鏈與第三方管理層面，企業若透過API、SaaS、雲端服務或其他第三方供應商處理個資，應與其簽署DPA資料處理合約（Data Processing Agreement）與風險分配條款，明確雙方之責任分工、資安義務與風險分配，以避免責任不明所帶來的合規風險。最後，企業亦須高度警惕將消費者資料，直接輸入第三方AI平台所可能引發的資料外洩、再利用或不當保存問題，避免因便利操作而犧牲隱私與法遵底線，進而衍生難以控制的法律責任。
此外，資料品質與透明度亦是合法利用的關鍵要素。企業應確保所使用之資料具備正確性、完整性與即時更新，並向使用者提供清楚、易理解的資訊，說明AI如何使用其資料、資料用途為何，以及是否涉及模型訓練或決策輔助。
設立「數據保護官」（DPO）或「個資保護長」等合規小組，針對高風險之預防性個資保護措施）/隱私影響評估（訓練前與主要變更時），定期進行「資料保護影響評估」（DPIA: Data Protection Impact Assessment。供應商亦應就處理個人資料履行適用個資法之義務，並遵守雙方另簽訂DPA資料處理合約（Data Processing Agreement）：包含但不限於資料加密、存取控制、事件通報（發現資料外洩後即刻通知），以及於協議終止或資料不再必要時，依公司指示刪除或返還資料並提供刪除證明。
進階資料保護技術與建立健全的存取控制
AI應用中，進階資料保護技術扮演核心角色。差分隱私是一種常見方法，它透過在資料集中添加統計噪聲，使得外部攻擊者即使取得資料，也難以追溯到個別個人，同時仍能保留整體分析的效用。這種技術特別適合用於需要大規模資料訓練的場景，因其在保護隱私的同時，維持模型的準確性與可靠性。
除了技術層面的防護，健全的存取控制同樣不可或缺。企業應採用基於角色的存取控制機制，確保只有具備授權的使用者才能接觸敏感資料，避免不必要的風險。同時，多因素身份驗證（Multi-Factor Authentication，MFA）能進一步提升安全性，要求使用者在登入時提供多重憑證，以大幅降低帳號遭到盜用的機率。再者，對資料進行加密，不論是在靜態儲存或傳輸過程中，都能防止資料在外洩時被直接利用。
4. IP著作權、模型與AI生成之權利歸屬問題
著作權與智慧財產合規（IP Compliance）
企業在導入生成式AI與AI代理時，智財權問題往往成為最核心、也最具高度不確定性的法律風險之一，尤其集中於「AI生成內容是否受著作權保護」、「訓練資料是否合法使用」，以及「模型與生成成果究竟屬於誰」等關鍵法律議題。
AI生成內容是否具著作權？
首先，關於AI生成內容本身是否享有著作權，實務已形成清楚的輪廓。AI所生成的文本、圖像、音樂或影片，是否受著作權法保護，仍取決於各國對「著作」的定義。除中國以外，多數國家仍採取必須具備「人類思想感情投入」的「人類作者屬性」（Human Authorship）創作標準，亦即純粹由AI自主生成之內容，原則上不享有著作權保護。因此，在現行多數法制下，AI並不被視為著作權主體，AI生成內容本身也難以直接取得著作權。
在此背景下，企業若欲主張AI生成內容之權利歸屬，實務上通常必須回到「以人為創作主體」的架構，亦即至少使該生成內容係屬於「以人為主導之人機協作成果」，而非完全由AI自主完成。這也進一步引發另一個實務問題：在此情形下，該創作是否得歸屬於企業本身，仍須視具體創作流程、內部制度設計與契約安排而定。
訓練資料（Training Data）與生成內容之著作權合法性
相較於生成結果本身，訓練資料的合法性往往是企業面臨的最大風險。企業在模型訓練階段（Input過程），原則上應儘量使用合法取得授權或依法購得之資料作為訓練素材，並審慎評估是否使用受著作權保護之內容進行訓練，例如，運用網路爬蟲大規模蒐集文本、圖像或聲音資料本身即潛藏法律風險；若未經授權擅自抓取網路作品、使用設有存取限制之資料庫，或將含有著作權作品的開放語料納入模型訓練，均可能引發著作權侵害之爭議。
更進一步，即使模型訓練階段的法律風險尚未即時顯現，後續生成內容仍可能侵害第三方著作權，構成實質近似或再現風險（Output結果）。近年來，包括OpenAI、Midjourney等平台所面臨的多起訴訟，正凸顯出「訓練資料來源不明」與「生成內容可回溯原作風格或內容」所引發的高度爭議。
在部分國家之法域，企業可能嘗試主張文本與資料探勘（Text and Data Mining, TDM）之責任豁免例外，例如歐盟《數位化單一市場著作權指令》（DSM Directive）所設之TDM例外之責任豁免規定。然而，該等例外並非無條件適用，仍須視資料是否為用於科學研究目的之合法存取、權利人是否明確保留權利，以及使用目的是否符合規範而定，企業不宜過度樂觀解讀。像德國慕尼黑地院在版權管理協會GEMA v. OpenAI 一案中，即於2025年11月判決OpenAI之自動生成GPT工具不適用責任豁免。
模型與權利歸屬的複雜結構
在模型層次，權利歸屬問題則更加複雜。基礎模型由誰擁有？微調模型由誰擁有？客戶輸入（Input）與輸出（Output）的權利歸屬為何？凡此皆須透過合約加以釐清。特別是在AI系統由多方共同投入的情境下，例如企業內部團隊、外包開發者與開源元件交錯使用時，若缺乏明確的權利與授權規範，極易導致模型本身、模型參數、微調（Fine-tuning）結果與生成內容之權利歸屬不清。
因此，無論是內部研發、下游開發或採購與外包（包括職務上完成或出資聘人完成），企業均應明確規範員工或承包商所完成成果之權利歸屬，並於相關合約中具體約定AI模型、演算法或原始碼、訓練參數、訓練資料與輸出成果之所有權限或授權範圍。若涉及開源模型，更須審慎檢視各類開源授權條款，例如 GNU Affero、Apache、3-Clause BSD、MIT或GPL，了解其對商業利用、修改、再散佈及揭露義務之限制，避免不慎觸發開源授權的違反後果。
此外，企業亦應對資料授權進行分類管理，區分公有領域、開放授權與商業授權資料，並依不同授權類型明確界定其可使用範圍，以降低合規不確定性。
第三方侵權風險&合理使用抗辯建構
在實務運作中，企業之業務若確實有複製或使用他人資料的必要，除依一般合理使用原則評估外，更應特別著重於「轉化性合理使用」之建構。亦即，在使用他人資料後，是否能進一步轉化並產出具備技術改良、資訊增進或擴散或公共利益價值的結果，而非僅止於重製或替代原作。
同時，企業亦應在與資料提供者、技術供應商或客戶之合約中，明確約定資料取得方式、授權範圍、責任歸屬及第三人主張侵權時的賠償與補償條款（Indemnity Clause），以降低訴訟風險外溢。此外，透過建立內容過濾機制（Content Filtering）、選擇退出機制（Opt Out）、訓練資料來源與授權憑證查核制度，以及在模型輸出階段導入內容比對與指紋辨識（Content Fingerprinting）機制，皆可作為企業實務上降低侵權風險的重要防線。
5. AI產品責任與責任歸屬
AI產品責任與責任歸屬（AI Product Liability & Accountability）
企業究高風險AI之應用，於特定領域可能造成對他人基本權利、生命安全、財產保障或社會秩序之嚴重危害。為確保AI的安全性，應針對其可能產生之損害風險，明確責任之歸屬並建立救濟、補償或保險機制。例如隨著AI系統逐步應用於醫療輔助診斷、金融決策、內容生成與自動化營運等領域，責任歸屬問題成為企業導入AI時，最核心且最具爭議的法律議題之一。當AI模型因錯誤判斷導致金融損失、醫療誤診或誤導性資訊擴散時，責任究竟應歸屬於模型開發者、系統供應商、平台營運者，抑或最終使用者承擔責任，往往難以一概而論。
在法律與技術的交叉脈絡下，AI錯誤決策的責任通常涉及多種因素，包括模型本身的技術缺陷、訓練資料的偏誤、服務中斷，甚至是模型之幻覺（hallucination）等情形。這些問題不僅挑戰了傳統的責任分配模式，也使得企業在導入AI時必須更加謹慎。尤其隨著AI代理能在一定程度上自主執行任務，法律上是否可將AI視為「使用人」或「類代理人」。一旦AI代理能自主規劃並執行代理工作，便可能引發超越人類意志的行為後果，進而涉及「代理責任」（vicarious liability）之爭議。
在現行多數法律制度下，AI尚不具法人或自然人的地位，因此其行為責任仍須回歸至部署、控制或受益之人的身上，這也使得契約中明確分配AI錯誤責任的格外重要，尤其是在涉及AI代理之管理時，更需要清楚規範任務範圍、權限控管、行為記錄與追蹤，以及AI代理的使用規則。同時，企業也應建立緊急停用機制（kill switch），以便在AI出現異常或造成風險時能立即中止其運作。
再從產品責任的角度觀察，若AI演算法的設計、訓練或運作方式導致財產損失或人身傷害，是否構成「產品瑕疵」，已成為各國法制與學界高度關注的焦點。為了降低此類風險，企業實務上應保留完整的操作與決策日誌，確保每一個決策流程具有可追溯性，並建立風險分級與責任分配機制，清楚界定最終決策負責者。
在涉及高風險的AI功能時，導入人機協作與覆核機制是確保合法合規與降低風險的重要措施。特別是在涉及人事、法務與財務等高敏感度決策時，禁止完全依賴自動化判斷，有助於強化企業在法律上的合理注意義務。這意味著，AI的輸出結果必須經過人工審查與確認，避免因模型偏誤或技術限制，而直接影響個人權益或企業責任。
同時，企業也需要制定完善的內部演算法審查規範，針對高風險應用如信貸審核或招聘流程，要求使用具備可解釋性的模型，或至少能在事後提供清晰的解釋報告。這樣的規範不僅能幫助非技術人員理解AI判斷的依據，也能在爭議或法律訴訟中，作為企業已善盡管理責任的證據。透過人類覆核與可解釋性要求的結合，企業能在追求效率的同時，兼顧公平性、透明度與法律合規，進一步提AI應用的可信度。
6. 合約與供應商風險：AI導入下的第三方風險管理
企業在導入AI的過程中，合約設計是風險控制的第一道防線。無論採用外部模型、雲端API或外包服務，合約與內部使用政策，都必須清楚界定AI系統的能力與限制，包括是否具備自動決策權限、決策適用的範圍，以及是否須由人類進行最終覆核。若AI在實務運作中產生錯誤或幻覺，其法律責任由誰承擔，亦應在合約中事先明確規範，以避免事後歸責困難。
在責任分配上，合約通常需要處理AI超越授權範圍時的歸責問題，並透過責任限制條款、賠償機制及專門的AI或科技專業責任保險（Tech / AI E&O Insurance）來分散風險。此外，隨著AI系統高度依賴供應商的持續服務，企業亦須重視技術轉移與避免供應商綁定（vendor lock-in，或稱為客戶鎖定）的議題，例如，合約中應明確規範是否能匯出模型、轉移訓練資料，或在合約終止後仍保留使用成果。這些安排不僅有助於維持企業的技術自主性，也能確保在供應商更替或合作結束時，企業仍能持續掌握核心資產與成果。
在更廣義的合約與責任配置上，企業應要求供應商提供不侵權保證（Non-infringement Assurance）、適當的保固與賠償條款（Indemnification），並進行供應商盡職調查，包括合規證明與第三方審計報告。當資料提供者、模型提供者與最終使用者分屬不同主體時，更需透過服務水準協議（SLA: Service-Level Agreement）、資料處理協議（DPA: Data Processing Agreement）、IP授權條款、保密協議及審計權等機制，明確劃分各方義務與責任，避免在發生爭議時出現責任不清的情況。
7. 勞動法與雇傭法律議題（監控、自動化與AI人資應用）
企業在導入AI系統時，最容易引發爭議的領域之一即為勞動法與雇傭關係。AI被大量應用於人力資源管理、員工監控，企業對員工的影響不再只是工具輔助，而是直接影響關於招募、績效評估、升遷、調職甚至解僱等重要的結果，是否合法、是否構成歧視？因此，其合法性與正當性必須特別審慎。
利用AI招募員工（HR AI）的合規風險
企業使用AI進行履歷篩選、人才推薦或面試評分時，首要關注是否產生歧視性結果。若訓練資料本身存在性別、年齡、族群或學歷偏差，模型輸出即可能對特定群體造成系統性之不利影響。這樣的偏差並非技術問題，而是直接牽涉到平等就業與反歧視的法律責任。有些國家法律已要求企業在招募流程中，揭露AI的使用情況，以確保應徵者不因演算法設計而遭受不當之差別待遇。
在實務案例中，有企業曾於內部開發AI招募工具，因模型以過往工程師資料為訓練基礎，導致系統自動降低女性履歷評分，最終被迫停止使用。該事件已成為各國監管機關與企業合規的重要警示案例，顯示即便AI並非「刻意歧視」，企業仍須為其結果負責。這也凸顯了在導入AI招募工具時，企業必須建立審查與監控機制，確保模型避免因技術偏差而引發法律與聲譽上的風險。
AI自動化下的調職、解僱與人力調整
當企業因AI自動化而重新分配工作、調整職務或裁減人力時，仍須符合勞動法上的正當性與比例原則。員工是否因AI導入而被調動職務、解僱或終止契約，必須具備合理業務理由，並依法履行通知、補償及協商義務。此外，企業亦應正視職務內容重新設計（Job Redesign）與新技能的培訓。若AI導入以致工作性質改變，卻未提供合理再訓練或轉職機會，可能被認定為變相不當解僱。在部分國家，若涉及集體性人力調整，甚至需事前與工會或勞工代表協商，否則可能構成不當勞動行為。
AI員工監控與績效評估的合法界限
企業使用AI進行員工監控與績效評估，近年已成為高度爭議話題。由於AI可即時分析工時、員工上班行為、工作產出效率甚至情緒狀態，但此類監控是否具備正當目的、是否符合比例原則，以及是否事前充分告知員工，均攸關其合法性。制度上，應明確禁止完全自動化的人事決策，並建立AI招募與公平性審查制度，同時定期進行偏差測試，以確保系統不會因資料或模型偏差，而對特定群體造成不利影響。
在倉儲與物流體系中，曾有企業大量使用演算法監控職員之工作效率，並由系統自動發出警告甚至啟動解僱程序，引發員工申訴與勞權團體批評。爭議核心在於，完全自動化的績效判斷可能構成不當的自動化決策，以及應考慮設置人工覆核機制，甚者，若該人工覆核僅是形式化背書，亦無法真正發揮保障作用，因此必須由具備專業判斷能力的管理人員執行。最終，若AI發生誤判並導致勞動爭議，企業仍須負擔責任，不能以「系統自動判斷」作為免責理由。
AI取代人力的法律與集體勞動風險
當AI大量取代人力時，企業除個別勞動法責任外，亦須留意集體勞動關係。企業需要事前評估是否需與工會展開協商、是否涉及集體協約的變更、是否構成不當勞動行為，均需事前評估。特別是在以自動化系統進行裁員或大規模人力調整時，企業必須遵守法定程序，包括預告、協商與補償機制，否則將面臨高度法律風險。這些問題若未妥善處理，將直接影響勞資關係的穩定性與合法性。
員工資料隱私與AI使用的治理要求
在所有涉及AI的勞動情境中，員工資料隱私始終是核心考量。若企業未事前告知並取得員工同意，即使用AI工具分析或監控員工行為，便可能同時違反隱私法、勞動法與集體協約。為了降低風險，較佳的做法是企業在導入AI前，先與勞工代表溝通，並進行影響評估，例如類似資料保護影響評估（DPIA）的程序，以檢視技術應用對員工權益的影響。
同時，企業應建立透明的政策與申訴機制，讓員工能清楚理解AI的用途與限制，並確保在必要時有人為介入的管道。這不僅能提升制度的合法性與信任度，也能在爭議發生時，成為企業展現善盡注意義務的重要依據。透過事前告知、透明治理與人工覆核，企業才能在兼顧效率與創新的同時，維護員工的隱私與基本權益。
8. 企業導入AI應注意之民刑事責任豁免規劃
AI應用下的民事責任風險
導入AI本身即伴隨相當程度的法律與營運風險，惟企業若能事前妥善規劃、並建立制度化的治理與控管機制，即可有效降低其法律責任。
在民事責任層面，實務上往往以企業是否已盡「善良管理人之注意義務」作為責任判斷的核心標準。因此，針對本文所提出之各項風險控管與治理建議措施，企業不宜僅停留於政策宣示或消極舉措，而應發展出具體且可操作的實務做法，例如比照ISO或其他國際標準化管理制度，將AI導入與運作流程制度化、文件化與程序化，並透過明確的作業標準、內部查核與執行勾稽機制，確保相關措施確實落實。
此種將AI治理措施具體化、可查核化的作法，在法律上具有重要意義，因其可作為企業已善盡注意義務的客觀判斷基準。即便因此增加一定程度的行政與合規負擔，然而於爭議發生時，該項制度與記錄將成為企業已合理預防風險、並未怠於管理的重要法律依據。
AI導入所可能衍生之刑事責任風險
相較於民事責任著重於損害填補，刑事責任則涉及對違法行為的人身自由制裁。企業本身雖然未必具有犯罪故意，但在AI的設計、部署或使用過程中，若涉及違反刑法，仍可能使企業、負責人或相關執行人員面臨刑事處罰風險。
企業在導入AI過程中所採取的各項執行措施，只要具備合理性與正當性，並能證明已建立相當的風險防制與內控機制，即有助於證明行為人並無犯罪故意或過失，從而構成重要的刑事抗辯基礎。特別是在涉及高風險業務的情境下，例如自動生成可能涉及著作權侵權或其他違法風險之內容，企業更應審慎因應。
此時，企業除應自行建立嚴謹的內部查核與處理程序，以證明並無犯罪故意外，亦應善用律師專業角色，透過法律意見書（legal opinion）對產品或服務之設計流程、風險控管機制與實際運作結果進行深入之法律評估，並援引相關國際案例與法律原則，確認該等作法並無構成犯罪之虞。透過此種制度化、專業化的法律介入，不僅有助於降低刑事責任風險，亦可使企業負責人或實際執行人員，在形式上與實質上均免於被認定具有犯罪故意，進而強化整體法遵與治理的安全分際。
小結
綜上所述，企業在導入AI時，實務上應加以考量與規劃之事項，並不僅限於前述法律的風險與治理內容。以上說明，主要在於提出企業於導入AI過程中應具備之法律觀念與整體方向，作為原則性與概念性之參考架構。而該等相關事項中，有些屬於策略目標導向之法律指引，有些則偏向具體可操作之實務措施，並不意味著所有企業於導入AI時，均須全部適用並落實所有的操作項目。
總之，AI導入不是「IT專案」，而是「治理 + 法遵 + 組織與文化層面轉型專案」。(11894字；圖1)
[1] 基本法明訂我國發展AI，應兼顧社會公益及數位平權發展，促進創新研發並強化國家競爭力，並提出7大基本原則：「遵循永續發展與福祉」、「人類自主」、「隱私保護與資料治理」、「資安與安全」、「透明與可解釋」、「公平與不歧視」、「問責」。
[2] 當事人(數據主體)之重要權利如：知情權(right to be informed)、近用權(right of access)、更正權(right to rectification)、刪除權(right to erasure)或稱「被遺忘權」(right to be forgotten)、限制處理權(right to restriction of processing)、資料可攜權(right to data portability)、反對權(right to object)、有關自動決策和分析的權利等。
作者資訊：
陳家駿 台灣資訊智慧財產權協會 理事長
許正乾 因子數據股份有限公司 共同創辦人
參考資料：
Governance by Glass-Box: Implementing Transparent Moral Bounds for AI Behaviour. arXiv, 2019/4/30
Responsible AI Governance: A Systematic Literature Review. arXiv, 2023/12/18
Ethics of AI: A Systematic Literature Review of Principles and Challenges. arXiv, 2021/9/12
A Systematic Review of Responsible Artificial Intelligence Principles and Practice. MDPI, 2025/7/21
Rethinking Data Protection in the (Generative) Artificial Intelligence Era. arXiv, 2025/7/3
Privacy and personal data risk governance for generative artificial intelligence: A Chinese perspective, ScienceDirect, 2024/11
Reflections on the data protection compliance of AI systems the EU AI Act. MTMT, 2025
Data Governance in the AI Era: Balancing Privacy, Human Rights and Algorithmic Accountability. ResearchGate, 2024/8
Privacy and data protection regulations for AI using publicly available online data. ACM, 2024/12/16
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