社會法律研究法

社會法律研究法（Socio-legal methods）是一種跨學科的研究途徑，它挑戰將法律視為獨立封閉體系的傳統觀點，轉而關注「書本中的法律」與「行動中的法律」之間的差距。此方法運用社會科學的實證工具，如深度訪談、問卷調查、民族誌、案例研究等，來系統性地分析法律規範、司法判決與法律機構在真實社會中的運作方式與實際影響。在AI治理的脈絡下，此方法對於評估如歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act）對社會的衝擊，或實踐NIST《人工智慧風險管理框架》（AI RMF）中對社會技術系統的理解至關重要。它補充了傳統的法律風險評估，不僅分析法遵義務，更深入探討AI系統可能引發的倫理爭議、社會偏見與權力不均等問題，其精神亦與ISO/IEC 23894:2023（AI — 風險管理指引）中要求考慮廣泛社會風險的原則相符。

企業可透過以下三步驟應用社會法律研究法進行AI風險管理： 1. **利害關係人衝擊評估**：運用質化訪談與焦點團體等方法，系統性地識別受AI系統影響的內外部利害關係人（如員工、客戶、特定弱勢社群），並評估其潛在的正面與負面衝擊。此步驟對應NIST AI RMF的「測量（Measure）」功能，旨在收集AI系統實際影響的經驗證據。 2. **法遵差距與社會期望分析**：將企業現行的AI治理政策與新興法規（如EU AI Act）的要求進行比對，同時透過前述評估，分析社會對於公平、透明、問責的期望與現有系統表現的差距。例如，分析演算法是否存在對特定族群的歧視，這直接關係到GDPR第22條對自動化決策的規範。 3. **建立風險緩釋與溝通機制**：基於分析結果，設計具體的技術與組織控制措施，如導入偏見緩解演算法、建立內部倫理審查委員會等，並制定對外溝通策略，向監管機構與公眾透明地說明風險管理作為。曾有跨國金融機構應用此法評估其AI信貸模型，發現對自由工作者的潛在偏見後，主動調整模型並與利害關係人溝通，使其法規遵循率提升15%，相關客訴事件減少20%。

台灣企業導入社會法律研究法主要面臨三大挑戰： 1. **跨領域人才匱乏**：企業內部普遍缺乏能同時掌握法律專業、社會科學研究方法與AI技術知識的複合型人才，導致難以有效規劃與執行社會影響評估。 2. **研究資源與數據限制**：進行深入的質化研究（如大規模訪談、田野調查）需要投入相當的時間與經費，對資源有限的中小企業構成進入障礙。此外，獲取具代表性的社會敏感性數據亦存在困難。 3. **法規環境不確定性**：台灣的AI基本法仍在研議階段，企業需同時關注國際法規發展，但對於如何將高階的倫理原則轉化為具體的內部控制措施感到迷惘。 **對策**： * **人才**：建立跨部門「AI倫理任務小組」，結合法務、IT、產品與公關人員，並尋求外部專家（如積穗科研）提供顧問與培訓。優先行動為舉辦內部工作坊，預計3個月內完成。 * **資源**：從單一高風險AI應用（如招聘、信貸審批）開始試點，建立標準化評估流程後再擴大應用。可與學術機構合作，降低研究成本。優先行動為選擇關鍵系統進行試點評估，預計6個月內完成。 * **法規**：採用國際公認的NIST AI RMF作為核心治理框架，其彈性設計可適應不同地區的法規要求，建立穩健的治理基礎。優先行動為導入NIST AI RMF框架，預計6-9個月完成。

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