AI不僅是輔助工具，也漸漸主導我們的判斷。倘若這樣的依賴僅止於日常生活，或許無傷大雅。但當演算法開始介入社會治理、政策執行與資源分配，甚至司法判決時，問題就不再只是這項科技「好不好用」，而涉及到了人權、民主與法治等根本價值。

國立清華大學科技法律研究所所長林勤富，十分關注AI發展。他認為，一旦基於AI的決策開始動搖這些根本價值，法律就必須嘗試建立規範框架、平衡不同利益與期待，甚至在重要面向上劃出一條科技不可逾越的底線。

國立清華大學科技法律研究所所長林勤富
拍攝／翁佳如

技術沒有歧視，但結果可能很歧視

談到AI對社會的影響，我們首先聯想到可能是「隱私侵害」。但從法律與人權的角度來看，風險遠不只如此。

「其初衷未必帶有惡意，卻隨著資料越收越多，最終形成侵害。」林勤富指出，AI的運作依賴大量資料，是一種高度「渴求資料」（data‑thirsty）的技術。當大量零散的個人與公共資料被掌握並建模，演算法便能以過去為基礎來分類人事物、預測未來。正是在這個「分類」與「預測」的過程中，新的不平等悄然而生。

林勤富舉例：「近年有研究發現，搜尋引擎在投放工作廣告時，高薪或技術導向的職缺更常出現在男性使用者頁面上。女性即使具備相似條件，也較少看到這些機會。」

這並非系統設定刻意排除女性，而是演算法根據過往資料所建立的理解與預測邏輯，傾向將資源集中在被視為「有效受眾」的群體上。但如果歷史資料本就帶有性別偏差，例如男性長期在科技業或高薪職位中佔多數，此模式便會被演算法複製並放大執行，惡化社會中既有的不平等問題。

同樣的問題也出現在教育領域。林勤富提到，美國已有大學使用演算法挑選入學申請者。乍看之下，這麼做提高了不少效率，但倘若往年的錄取紀錄偏好富裕家庭的白人男性，訓練資料與演算法就可能延續過去的模式，進而排擠其他背景的申請者。這不僅剝奪了公平競爭的機會，更在無形中強化結構性歧視。

當網路搜尋引擎與推薦系統依賴帶有偏差的歷史資料來進行預測，便會產生不平等的結果。
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AI治理，法律準備好了嗎？

如今，AI的資料來源與用途，早已超出傳統法律的設想與規範。面對AI浪潮，世界各國無不開始思考新的法律框架。

歐盟率先於2024年通過《人工智慧法》（AI Act），成為全球第一部針對AI監管的法規。該法案以人權保障為核心，尤其強調資料保護與決策過程的透明性與可責性。

林勤富解釋：「歐盟採取『風險分級』原則，將AI系統依照用途與社會影響程度，大略劃分為『禁止使用、高風險、有限風險與低風險』四個等級，並對開發者、部署者與使用者制定相應的規範。」

歐盟將 AI系統依風險等級進行分類監管，如被歸類為「高風險」的社會信用評分、教育與招聘篩選系統，必須受到嚴格監督。而涉及操控輿論或進行情緒辨識的技術，則被明文禁止。
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相較之下，美國尚未通過聯邦層級的AI綜合法規，近年提出的《演算法課責法案》（Algorithmic Accountability Act）等多項法案至今仍在審議中。林勤富觀察到，整體而言，歐盟的治理著重「人權保障」與「風險預防」，而美國傾向以產業與技術發展為優先。因此，歐盟採取了預防性管制，要求事前審查；美國的立法方向則傾向責任下放，由企業主動進行演算法影響評估、自主規制。

林勤富進一步指出：「另一個同樣積極投入AI發展的國家——中國，也展現出截然不同的思維與模式。儘管中國尚未建立一套完整的AI母法，但整體而言如同大型沙盒鼓勵破壞式創新，但在關鍵特定議題上亦有快速的嚴格監管。中國亦運用AI強化政府控制，其以『社會信用體系』為名的數位治理，實際上也是運用AI與大數據進行行為評分與社會監控。與西方國家相比，中國對AI的監管策略更側重於社會穩定與國家安全。」

全球共識，何其困難？

儘管越來越多國家開始重視AI治理，但現行的規範普遍聚焦在風險管理，對於技術背後更深層的倫理問題，卻仍難以給出明確答案。

林勤富以經典的「電車難題」（Trolley Problem）為例說明。這個本是道德哲學的思想實驗，隨著近年「自動駕駛汽車系統」的發展，已從課堂上的假設情境，變成現實世界必須面對的法律問題。

「假如一輛自駕車遭遇不可避免的事故時，系統究竟是優先保護乘客，還是避免傷害路人？應優先保護孕婦，還是避免傷害長者？系統應重視交通規則之遵守，抑或是以減少整體傷亡為原則？」林勤富指出，不同於人類駕駛的瞬間反應不受倫理上的非難，這類「兩難抉擇」在未來已無法迴避，事實上早在演算法被寫入自動駕駛系統時，各種情境與對應決策就已被預設。

問題在於，演算法所仰賴的訓練資料往往反映了社會中既有的偏見與不平等。當面對倫理兩難，系統是否會依據年齡、性別或身體狀況等特徵進行選擇性保護，就成為一個難以迴避的倫理困境。

自駕車的選擇看似來自機器，實則來自人類。即使是AI，也是在執行我們尚未解決的道德兩難。
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2017 年，德國發布全球第一份針對自駕車的《自動與聯網駕駛倫理準則》，明確主張：優先保護個體的生命權，禁止以生命數量進行權衡，或基於個人特徵（如年齡、性別、身體或精神狀況）等功利主義式的計算。

然而，看似普世的原則，卻不一定全球適用。林勤富提到，麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）曾進行一項名為「Moral Machine」的大型全球實驗，收集了來自兩百多個國家、數千萬筆關於電車難題的選擇數據，並將研究結果發表在Nature期刊。

結果發現，不同文化背景的民眾，對於「該犧牲誰」的排序存在明顯不同：例如，東亞國家偏好集體主義、利他主義，傾向保護路人、守法者的生命；西方國家則強調個體的權利，乃至於有對體態健康者、女性的保護偏好。

「這種倫理差異，讓自駕車進入國際市場時面臨挑戰。」林勤富解釋，「自駕系統在進入某國市場時，必須符合當地的社會與法律框架。然而，自駕系統的核心演算法往往在特定制度與設計脈絡下開發，訓練過程充滿複雜性且不透明，導致決策邏輯難以說明，檢驗其是否符合銷售國的倫理準則也變得更加困難。」

林勤富提醒，從自駕車的案例可以看出，即使各國都積極推動AI的法制化，但面對跨文化的倫理衝突，單一規範也不易全面應對。

當 AI 被帶上法庭

儘管針對AI的治理架構仍未完善，但它其實早已進入法院，並對既有的制度正義形成挑戰。林勤富表示，美國司法系統使用多年的「COMPAS」（Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions），便透過演算法風險評估系統預測被告的再犯可能性，作為法官量刑的參考之一。

當司法引入AI，最大的風險不是法官被取代，而是人類可能會過度信任機器的建議。
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但這樣的系統，真的公平嗎？林勤富分享了一起具代表性的案例：2013年，美國威斯康辛州男子Eric Loomis涉嫌飛車槍擊案。他否認開槍，但承認偷走涉案車輛，並選擇認罪協商。法院在量刑前要求提交一份「量刑前調查報告」，其中就包含COMPAS生成的再犯風險評估，結果他被標記為「最高度危險」。最終，他被判處六年有期徒刑及五年延長監管。

Loomis隨後提出救濟申請，要求重新量刑，理由是法院所參考風險評估報告違反了正當法律程序，因為他無從得知分數的計算如何而來。

「這是一種黑箱判斷，而所謂演算法黑箱更有不同類型的肇因、不同層次的挑戰。」林勤富指出，「在量刑過程中，司法的核心價值之一在於個別化裁量與正當程序。但像COMPAS這樣的工具，卻是根據統計模型與群體特徵進行預測，過程因營業秘密保護而不對外公開，導致被告無法挑戰或解釋結果是否合理。」

雖然威斯康辛州最高法院最終駁回Loomis的主張，認定COMPAS僅作為「參考」，並非唯一依據，且黑箱問題並不構成正當法律程序的違反。但林勤富提出反思：當一個人無法理解司法程序中影響其命運的關鍵依據，司法的公平性是否還能成立？法官面對一個被貼上「高風險」標籤的被告，是否仍能完全不受影響嗎？理解AI系統決策的邏輯、以及相關風險，是司法程序中運用的基本要求。

林勤富認為，若缺乏完善的透明與問責機制，AI就不應貿然應用於司法體系。但面對法律黑箱、技術黑箱等不同層次、不同類型的問題，在刑事、民事或其他程序中，應有不同的考量、規範與因應措施。尤其是在刑事審判中，這不僅影響法律的公正性，更直接攸關個人生命與自由。他提醒：「只要出現決策建議，人就容易被定錨，從而影響獨立判斷。」

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「AI可以輔助決策，但同時在必要場域也應具備透明性、可解釋性與問責性。」

林勤富坦言，AI治理並不容易——法律制度的演進，往往奮力緊追技術革新的腳步。然而，當演算法開始決定誰被看見、誰又被排除，甚至左右一個人的生命與自由時，社會便不能再只關心它能帶來多少便利。

他強調，身處科技時代，法治的角色從來不是阻擋創新，而是確保每一項影響人身權利的決策，都應該被充分理解與檢驗。唯有讓決策可以被理解、挑戰與問責，才真正談得上人權保障。

採訪撰稿／馬藤萍
攝影／翁佳如
編輯／馬藤萍

研究來源
林勤富（2022）探索人工智慧發展及應用的跨國風險管制框架。國科會專題研究計畫（國際年輕傑出學者研究計畫）

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