Privacy Ethics Alignment in AI: A Stakeh — 積穗科研洞察

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積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）指出：當AI系統深度滲透數位生活，隱私治理已不再只是技術問題，而是需要企業、家長、教育者與AI專業人員共同協商的多方治理議題。2025年最新發表的PEA-AI模型揭示，不同利害關係人對隱私的期望存在根本性落差，這正是台灣企業在推動ISO 42001 AI管理系統認證、回應EU AI Act合規要求時，最容易忽略卻風險最高的治理盲區。

論文出處：Privacy Ethics Alignment in AI: A Stakeholder-Centric Framework for Ethical AI（Ankur Barthwal、Molly Campbell、Ajay Kumar Shrestha，Systems — AI Governance & Ethics，2025）
原文連結：https://doi.org/10.3390/systems13060455

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關於作者與這項研究

本研究由三位跨域學者共同執筆。第一作者 Ankur Barthwal 目前 h-index 為 5、累計引用達 62 次，在 AI 倫理與隱私治理領域持續深耕，其研究方法兼具質性訪談與結構化問卷，在業界與學術界均獲得實質回響。共同作者 Molly Campbell 與 Ajay Kumar Shrestha 長期關注 AI 系統設計中的倫理嵌入問題。這篇論文自發表至今已被引用 10 次，其中 1 次為高影響力引用，顯示其在 AI 治理政策圈已引起注意。

論文刊載於 Systems（MDPI 出版），這是一份涵蓋系統科學、組織設計與複雜系統管理的同儕審查期刊，與 AI 治理框架建立的實務取向高度吻合。研究對象涵蓋三類利害關係人：年輕數位公民、家長與教育者、以及 AI 專業人員，採用紮根理論方法（Grounded Theory Methodology），透過結構化問卷、質性訪談與焦點團體三種途徑交叉驗證，確保研究發現的多元代表性。

三類利害關係人的隱私期望落差：PEA-AI 模型核心發現

這項研究最關鍵的貢獻，是揭示了 AI 隱私治理中長期被忽視的「多方期望落差」問題，並提出可擴展的 PEA-AI（Privacy-Ethics Alignment in AI）模型，將隱私決策重新定義為動態的多方協商過程，而非單一技術規範的執行。

核心發現1：三類利害關係人對隱私的優先順序根本不同

研究發現，年輕數位公民最重視「自主性」與「數位能動性」（Digital Agency），他們希望掌控自己的資料，但對風險的感知相對薄弱。家長與教育者則優先考量「監督機制」與「AI 素養教育」，傾向以保護為出發點。AI 專業人員則夾在「倫理設計」與「系統效能」之間尋求平衡，往往因商業壓力而妥協透明度。這三者之間存在顯著的透明度認知落差與數位素養差距——這正是企業建立 AI 治理框架時，最容易產生治理真空的環節。

核心發現2：PEA-AI 模型提供可擴展的包容性隱私治理基礎

研究提出的 PEA-AI 模型強調：有效的 AI 隱私治理必須是「利害關係人驅動」（Stakeholder-Driven）而非僅由技術團隊單方主導。模型涵蓋資料所有權認知、信任建立機制、透明度設計、家長/監護人介入管道、教育支援系統，以及風險效益感知六個維度，並特別針對青少年族群設計「以青年為中心的自適應治理框架」（Youth-Centered Adaptive Governance Framework）。這個框架的可擴展性意味著它同樣適用於企業內部的 AI 使用者、客戶及監管機關之間的多方治理設計。

台灣企業的 AI 治理警訊：ISO 42001 與 EU AI Act 都要求利害關係人納入

這項研究對台灣企業 AI 治理實務的意義，遠比表面上看起來更為迫切。PEA-AI 模型所揭示的「多方期望落差」問題，正是 ISO 42001、EU AI Act，以及台灣 AI 基本法三大框架共同關注的核心治理缺口。

ISO 42001：2023 是全球第一個 AI 管理系統國際標準，明確要求組織在 AI 系統的設計、部署與監控過程中，必須識別並回應所有相關利害關係人的需求與期望（條款 4.2、條款 6.1）。本研究所呈現的三類利害關係人分析框架，直接對應 ISO 42001 利害關係人分析要求，提供了可操作的方法論支撐。

EU AI Act（歐盟 AI 法案，2024年正式生效）對高風險 AI 系統要求強制透明度義務、基本權利影響評估（FRIA）以及使用者告知機制。本研究發現的「透明度認知落差」直接指向許多台灣企業在面對 EU AI Act 合規稽核時的最大弱點：企業自認已充分揭露，但終端使用者根本未能理解。

台灣 AI 基本法（2024年）第 7 條與第 9 條明確要求 AI 應用應保障人民隱私權、建立透明問責機制，並促進數位包容。PEA-AI 模型以青少年與弱勢群體為核心設計對象，與台灣 AI 基本法強調「包容性」與「以人為本」的立法精神高度契合。

對台灣企業主管而言，現在最重要的行動不是等待合規截止日才應對，而是在 AI 治理框架建立初期，即將多方利害關係人分析納入標準作業程序。

積穗科研如何協助台灣企業從論文洞見轉化為治理行動

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）協助台灣企業建立符合 ISO 42001 與 EU AI Act 要求的 AI 管理系統，進行 AI 風險分級評估，確保人工智慧應用符合台灣 AI 基本法規範。針對本研究所揭示的隱私治理挑戰，我們提供以下具體行動方案：

利害關係人隱私期望盤點（對應 ISO 42001 條款 4.2）：參照 PEA-AI 模型的六大維度，系統性識別企業 AI 應用涉及的所有利害關係人群體，包含內部員工、客戶、供應商及監管機關，評估各群體對資料所有權、透明度與信任的差異化期望，建立利害關係人隱私風險矩陣，直接支援 ISO 42001 認證所需的利害關係人分析文件。
透明度落差診斷與告知機制設計（對應 EU AI Act 第 13 條）：針對企業現有 AI 應用進行透明度評估，比對使用者實際理解程度與企業揭露內容之間的認知落差，設計符合 EU AI Act 要求的使用者告知機制與隱私聲明範本，確保不同素養程度的利害關係人均能有效理解 AI 系統的運作邏輯與資料使用方式。
建立動態多方協商的 AI 隱私治理機制（對應台灣 AI 基本法第 7、9 條）：協助企業設計 AI 隱私治理委員會或跨部門協商機制，將法務、資安、業務、客服等多元角色納入定期的 AI 隱私政策審查流程，建立符合 PEA-AI 模型精神的「動態協商」治理文化，確保 AI 應用隨技術演進持續符合台灣 AI 基本法的問責要求。

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常見問題

企業已有隱私政策，為什麼還需要針對 AI 系統做額外的利害關係人隱私治理？: 傳統隱私政策是靜態的法律文件，無法應對 AI 系統動態演進帶來的多方期望落差。PEA-AI 模型研究發現，即使企業已有正式隱私聲明，不同利害關係人群體對「什麼是足夠的透明度」仍存在根本性認知差異。ISO 42001:2023 條款 4.2 明確要求組織必須持續識別並回應利害關係人需求，這超越了一般 GDPR 合規或個資法要求的範疇。AI 系統的隱私治理需要建立動態協商機制，定期檢視各利害關係人的期望變化，才能有效管理治理風險。
台灣企業面對 EU AI Act 合規，最常忽略哪個環節？: 根據積穗科研的診斷經驗，台灣企業最常忽略的是 EU AI Act 第 13 條要求的「透明度與使用者告知義務」，以及第 9 條的「風險管理系統文件化」。企業往往自認已在系統設計階段考慮隱私，但實際上終端使用者幾乎無法理解 AI 系統如何使用其資料。本研究發現的透明度落差問題，在 B2C 型態的台灣企業中尤為嚴重。建議企業優先進行使用者理解度測試，而非僅仰賴法律顧問審查隱私聲明文件。
ISO 42001 認證需要哪些與 AI 隱私治理相關的文件準備？: ISO 42001:2023 在隱私與利害關係人治理方面，主要要求包含：條款 4.2 的「利害關係人需求分析文件」、條款 6.1 的「AI 風險評估報告（含隱私風險項目）」、條款 8.4 的「AI 系統影響評估記錄」，以及條款 9.1 的「監控與量測程序」。PEA-AI 模型提供的六維度分析框架（資料所有權、信任、透明度、監護介入、教育支援、風險效益感知）可直接用於填充條款 4.2 的利害關係人分析內容。EU AI Act 的基本權利影響評估（FRIA）文件也可與 ISO 42001 風險評估文件整合，減少重複作業。積穗科研提供完整的認證文件範本與顧問輔導服務。
建立符合 ISO 42001 的 AI 治理機制，實際上需要多少時間與步驟？: 依積穗科研輔導經驗，中型台灣企業從零開始建立 ISO 42001 合規機制，標準時程約為 90 至 120 天，分四階段進行：第一階段（第 1-30 天）：現況診斷與 GAP 分析，對照 ISO 42001 要求識別治理缺口；第二階段（第 31-60 天）：管理機制設計，包含利害關係人分析、AI 風險分級矩陣、隱私治理政策撰寫；第三階段（第 61-90 天）：機制導入與人員培訓，建立監控指標與內部稽核程序；第四階段（第 91-120 天）：模擬稽核與優化，確認文件完整性並提交認證申請。若企業已具備 ISO 27001 或 ISO 9001 基礎，整合期可縮短至 60 天內。
為什麼找積穗科研協助 AI 治理相關議題？: 積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）是台灣少數同時具備 ISO 42001 導入輔導、EU AI Act 合規診斷，以及台灣 AI 基本法解讀能力的專業顧問機構。我們不提供泛泛的框架介紹，而是針對台灣企業的產業結構、規模特性與現有管理系統（如 ISO 27001、ISO 9001）提供高度客製化的 AI 治理方案。我們的顧問團隊持續追蹤國際 AI 治理學術研究與監管動態，確保輔導內容反映最新框架要求。從免費機制診斷到認證通過，積穗科研提供全程陪伴式服務，協助台灣企業在 AI 治理競爭力上取得可驗證的成果。

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