專訪勞動學者李健鴻　揭AI導入職場3大風險

[NOWnews今日新聞] 「大家最害怕的，就是勞工被AI取代。」文大勞動暨人力資源學系教授李健鴻道出職場現況，他接受NOWNEWS專訪，解析我國企業將AI導入職場所面臨的3大風險，並提出建議，以供政府制定AI相關政策參考。

盤點台灣企業導入AI現況，李健鴻分析指出，AI導入「人力資源管理」最積極的是金融與科技業，從招募、甄選、績效到工作監控一條龍作業。物流業打造「智慧物流園區」，醫療業將AI導入診療流程。傳產大廠多用於生產線品管、異常預警與預防性維護；中小企業則多數採購外部AI人資系統服務，「知名外商如IBM鎖定中大型企業，本土雲端人資供應商，則服務中小企業，市場早已分層。」

AI介入人資管理決策恐釀3大風險

李健鴻進一步分析，AI確實帶來增強型與互補型效益，讓生產作業流程更快，危險或繁複工作可由機器承擔，甚至創造新職缺。相較於「AI直接取代職缺」，李健鴻認為AI介入人資管理決策的影響更深，並分析可能產生的3大風險。

首先是勞工數據收集與監控恐侵犯隱私，例如全域高解析監視、穿戴式裝置與行為、情緒辨識等數據被企業蒐集進而達到監控目的，可能使工作與非工作時段邊界模糊，甚至蒐集生物特徵，例如員工利用休息時間抽菸、上廁所等行為，都被雇主掌握，恐有侵犯隱私之嫌。

亞馬遜AI系統排除女大生求職　爆就業歧視

第2是就業歧視，從履歷篩選、機器人面試到績效評分，若企業提供給AI訓練的資料本身就存在偏誤，例如過去錄取者幾乎皆為某性別或年齡層，AI會複製並放大不公平；若AI程式被資方置入排除條件，更可能直接涉及違法。最知名的案例就是美國亞馬遜公司，有2名美國女畢業生應徵職務，卻被AI招聘系統降低評分而未錄取，原因是過去該職務都是由男性擔任，衍生出的就業歧視。

特斯拉以AI評估員工績效列裁員名單

最後是不當解雇，李健鴻指出，當解雇名單來自AI演算法的「績效未達標」，雇主往往援引《勞基法》11條第5款，但法條有嚴格主客觀要件，絕非分數不及格就能開除，「AI評分並不等於合法理由。」他強調說。美國知名大廠特斯拉，就會用電子績效監控系統所提供評估資料，來決定裁員名單。

李健鴻以國際作法為例，有法規要求雇主在導入AI前提出風險評估書面，清楚說明效益、可能風險與對勞工的影響，並告知勞工與工會代表。以德國勞動法規為例，設有《員工代表會法》賦予勞工代表擁有法定職權，企業做出與勞工相關決策，需事前協商並取得同意。相較之下，台灣雖有勞資會議，但多流於「告知」，欠缺實質同意與議程主導權。

李健鴻建議，企業導入AI之後，企業應建立明確申訴管道，啟動調查、協調機制並提供救濟措施，例如更正評分、撤銷處分、回復權益。

AI導入職場3建議：取得勞工同意、設立申訴與救濟管道、避免過度依賴

李健鴻提醒，目前更棘手的是尚未成立勞動契約的求職階段。以國外為例，從社群抓取、影像面試到微表情分析，企業可能大量蒐集與比對生物特徵。「這不只是技術問題，而是正當性問題。」部分美國州市已規範AI面試須事前告知並取得同意、限制資料保存與二次使用等情形，避免求職者的影像與聲紋「被餵回AI模型」，成為面試黑箱的一部分。

對面AI導入職場可能誘發的風險，李健鴻也提出建議，首先是導入AI前的風險評估與公開說明資料蒐集的目的性、保存期限等。第2是企業應導入後申訴、處理、救濟的標準作業程序，外加公正第3方或跨部門稽核單位協助。最後是在AI人資決策環節需落實人為介入，避免過度依賴，提供偏差監測與可解釋性報告，避免偏差所致的不當解雇爭議。

AI正在改變台灣職場，企業應把風險攤在陽光下，讓勞工掌握資訊與申訴管道、讓演算法經得起稽核與解釋，落實真正的數位轉型。「AI不是天生中立，制度才是。」李健鴻盼從國際經驗中讓台灣借鏡，走出一條兼顧產能與勞權的AI康莊大道。

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