關係性自主

「關係性自主」源於女性主義與社群主義哲學，是對傳統個人主義式自主概念的修正。它主張個人的自主、選擇與身份認同，並非在真空中形成，而是深受其所處的社會關係、文化脈絡與社群價值觀所塑造。在AI風險管理中，此概念挑戰僅僅基於「個人同意」的合法性基礎。例如，即便個人同意提供資料，若AI演算法對其所屬的特定社群（如種族、性別、地區）產生系統性偏見或污名化，便侵害了該社群成員的關係性自主。此觀點要求企業在實踐歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act）關於人類監督（Human Agency and Oversight）原則，或導入美國國家標準暨技術研究院《AI風險管理框架》（NIST AI RMF）時，不能只評估對單一用戶的影響，而必須將AI對家庭、社群乃至整個社會結構的潛在衝擊納入風險評估範疇，從而更全面地識別與管理AI倫理風險。

企業可透過以下三步驟將關係性自主原則融入AI風險管理實務： 1. **擴大利害關係人議合（Expanded Stakeholder Engagement）**：在AI產品的設計與審查階段，除了使用者代表，應主動邀請可能受間接影響的社群領袖、非政府組織及弱勢群體代表參與。此舉符合NIST AI RMF的「治理（Govern）」核心功能，確保了觀點的多元性。 2. **執行社群影響評估（Community Impact Assessment）**：企業應在GDPR要求的「資料保護影響評估（DPIA）」基礎上，增加對群體隱私、集體偏見與社會公平性的評估。例如，某金融科技公司在推出AI信用評分模型前，模擬其對特定移民社群的核貸率影響，並主動調整模型以避免系統性歧視，目標是將不同群體間的核貸率差距控制在5%以內。 3. **建立集體申訴與救濟機制（Collective Complaint and Redress Mechanism）**：設立讓社群或群體代表能提出申訴的管道，處理個人難以證明的系統性傷害。此機制能有效提升風險應變能力，預期可將相關風險事件的平均解決時間縮短30%，並提高審計時的合規完整性。

台灣企業導入關係性自主原則主要面臨三大挑戰： 1. **法規側重個人權利**：台灣現行《個人資料保護法》著重於個人資訊自主權，對「群體隱私」或「社群傷害」等集體性概念缺乏明確規範，導致企業在合規驅動力上較為不足。 2. **本地化數據代表性不足**：用於訓練AI模型的數據集，可能未能充分反映台灣原住民族、新住民、身心障礙者等多元社群的特徵，容易複製或加劇社會既有的刻板印象與不平等。 3. **缺乏標準化評估工具**：企業內部普遍缺少能將「社群衝擊」等抽象倫理概念轉化為具體、可量化風險指標的方法論與跨領域人才（如社會學家、人類學家）。 **對策**： * **優先行動**：建立跨部門的「AI倫理委員會」，納入外部社會科學專家，並主動採納EU AI Act對高風險AI系統的要求作為內部標準。預期時程：3個月內成立。 * **解決方案**：導入NIST AI RMF框架，系統性地進行偏見偵測與緩解，並投入資源建立或取得更具包容性的本地化數據集。同時，與學術界或專業顧問合作，開發適合台灣脈絡的社群影響評估問卷與流程。預期時程：6-12個月內完成框架導入與工具開發。

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