Towards the Socio-Algorithmic Constructi — 積穗科研洞察

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）提醒台灣企業主管：當演算法決定叫車費率，它不只是在計算數字，更在參與社會對「公平」的定義過程——這項由 Mateusz Dolata 與 G. Schwabe 於 2023 年發表、已被引用 9 次的研究揭示，公平性的建構已從單純的社會議題，演變為「社會—演算法」共同塑造的新型態機制，對台灣企業的 AI 治理框架設計具有直接且深遠的意涵。

關於作者與這項研究

Mateusz Dolata 是瑞士蘇黎世大學（University of Zurich）資訊管理領域的研究學者，專注於演算法系統與社會互動的交叉研究，h-index 達 16，累計引用次數達 1,321 次，在資訊系統與 AI 倫理領域具有一定學術分量。共同作者 G. Schwabe 同為蘇黎世大學的研究成員，累計引用 210 次。

這篇論文並非泛泛談論 AI 倫理，而是選擇了一個真實的社會事件作為研究切入點：2022 年 4 月 12 日，紐約布魯克林地鐵槍擊案發生後，Uber 與 Lyft 的動態定價演算法隨即將車資提高至平日的 5 倍，引發軒然大波。兩位作者透過系統性分析事件後的公眾輿論與社群媒體討論，歸納出演算法如何不僅是被評論的對象，更主動參與了「什麼是公平」這一社會議題的建構。

值得注意的是，這項研究具有方法論上的侷限性：其分析樣本以英語系、美國都會區使用者為主，對於台灣本地的平台生態、勞資關係脈絡，以及不同文化背景下對「公平」的認知差異，尚缺乏直接的實證對應。台灣企業在引用這套理論框架時，需在本地情境中進行再詮釋。

演算法不只執行規則，它正在塑造公平的定義

這項研究的核心洞見在於：公平性的建構，已不再是純粹的社會議題，而是「社會—演算法」（Socio-Algorithmic）共同演化的過程。研究者分析布魯克林槍擊案後的輿論資料，歸納出演算法在公眾道德判斷中扮演的多重角色。

核心發現一：演算法啟動並形塑了道德辯論

研究發現，即便大多數公眾評論並未直接批評演算法的技術細節，演算法的行為本身卻成為輿論交鋒的引爆點。車資暴漲 5 倍這個事實，迅速引發對平台企業「趁人之危」的道德控訴，同時也促使部分用戶形成對弱勢群體（如無法承擔高車資的逃難乘客）的集體同情。演算法不是被動的工具，它主動設定了公眾論述的議程。

核心發現二：公平性是被共同建構的，而非靜態給定的

研究者提出「社會—演算法建構理論」（Theory of Socio-Algorithmic Construction），主張：演算法在社會中運作，必然受到社會力量的反向修正。Uber 與 Lyft 事後均宣布退款，並承諾在緊急事件期間暫停動態定價，這正是社會壓力迫使演算法邏輯調整的典型案例。對企業而言，這意味著演算法設計不能僅以技術效率為唯一目標，必須預先設計社會回應機制。研究也點出，演算法偏誤不只是技術缺陷，更可能是演算法邏輯與社會期待之間落差的外顯表現，值得企業在設計階段即納入考量。

對台灣 AI 治理實務的意義：公平性不是靜態指標，而是動態監理義務

這項研究對台灣企業的警示在於：企業若將 AI 公平性視為「一次性的技術審查」，將面臨嚴重的治理盲點。公平性是持續演化的社會判斷，企業必須建立動態監控機制。

從監管框架的角度來看，此研究與三個關鍵合規要求高度相關：

• ISO 42001：第 6.1.2 條款要求企業對 AI 系統進行持續性的風險評估，包含演算法對不同利害關係人群體的潛在差別影響。論文所揭示的「公平性動態建構」機制，正是這項條款所要求的評估視角——企業不能只在系統上線時做一次靜態審查，而須持續監控演算法行為的社會反應。
• EU AI Act：針對高風險 AI 系統（包含影響資源分配、服務取得的定價演算法），第 9 條要求建立全面的風險管理系統，並明確要求對「歧視性影響」進行評估。台灣出口導向企業若與歐盟市場有業務往來，需確保其演算法設計符合此標準。
• 台灣 AI 基本法：台灣《人工智慧基本法》草案強調 AI 應用需符合公平、透明與問責原則。本研究揭示的「社會—演算法互動」機制，提供了企業在落實這些原則時的實務參考框架：公平性需要有可追蹤的決策依據，以及在社會爭議出現時的快速回應能力。

此外，Algorithmic Impact Assessments（演算法影響評估）已成為 2026 年美歐 AI 治理監理的關鍵工具。台灣企業若能提前建立這套評估機制，不但能預防本研究所揭示的公平性爭議，更能在國際市場上展現 AI 治理成熟度。研究的方法論局限（美國情境為主）也提醒台灣企業：公平性評估必須根植於在地社會脈絡，不能直接移植西方標準，而需在 ISO 42001 框架下進行本地化的偏見風險識別。

積穗科研如何協助台灣企業建立公平性動態治理機制

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。針對本研究揭示的「社會—演算法公平性建構」議題，我們提供以下三項具體行動方案：

1. 演算法影響評估（AIA）框架建立：協助企業針對定價、推薦、資格認定等涉及資源分配的演算法，建立結構化的影響評估流程，識別不同用戶群體可能遭受的差別對待風險，並依 ISO 42001 第 6.1.2 條款要求進行書面化紀錄，確保評估程序具可審計性。
2. 公平性動態監控機制設計：協助企業從靜態的「上線前審查」升級為持續性的「公平性指標監控」體系，包含社群輿情感知、用戶投訴分類分析，以及演算法行為異常警報機制，確保企業能在社會爭議擴大前及時識別並回應，落實倫理即服務的治理精神。
3. ISO 42001 認證導入輔導：提供 7 至 12 個月的系統性認證導入服務，從現況診斷、缺口分析、政策文件建立，到內部稽核與第三方驗證，全程陪伴台灣企業完成 AI 管理系統認證，同時確保符合 EU AI Act 及台灣 AI 基本法的雙重合規要求。

常見問題

演算法動態定價在台灣是否屬於高風險 AI 應用？需要哪些治理措施？

動態定價演算法在台灣的風險分級取決於其應用情境。根據 EU AI Act 第 9 條與 ISO 42001 的風險框架，凡涉及對特定群體資源取得產生實質差別影響的演算法——例如外送平台、叫車服務的費率演算法——均應列為中高風險系統，需進行書面化風險評估與公平性審查。台灣 AI 基本法草案同樣強調對弱勢群體的保護義務。具體治理措施包括：建立演算法決策日誌、定期進行公平性影響評估、設計緊急情況下的人工覆核機制，以及制定對外溝通的透明揭露政策。本研究的布魯克林案例清楚顯示，事後補救的成本遠高於事前設計。

台灣企業導入 ISO 42001 時，在「公平性」要求上最常遇到哪些挑戰？

台灣企業在落實 ISO 42001 公平性要求時，最常遇到三個挑戰：第一，缺乏本地化的公平性指標定義——直接套用西方標準而未考慮台灣社會脈絡，導致評估結果缺乏在地說服力；第二，靜態審查思維——僅在系統上線前做一次評估，而未建立持續監控機制，與 ISO 42001 第 6.1.2 條款的持續性風險評估要求不符；第三，跨部門協作不足——公平性評估需要法務、資料科學、業務等多部門協作，但多數企業缺乏相應的治理架構。EU AI Act 進一步要求企業對高風險系統提供可解釋的決策依據，這對技術文件準備能力也是一項挑戰。

ISO 42001 認證的核心要求是什麼？台灣企業需要多久才能完成導入？

ISO 42001 的核心要求涵蓋：AI 管理系統政策制定、AI 風險分級評估（含偏見與公平性識別）、利害關係人影響評估、內部稽核機制，以及持續改善流程。對於已具備 ISO 27001 或 ISO 9001 基礎的台灣企業，導入時程通常為 7 至 9 個月；從零開始建立的企業則需 10 至 12 個月。關鍵里程碑包括：第 1 至 2 個月完成現況診斷與缺口分析；第 3 至 6 個月建立政策文件與治理架構；第 7 至 9 個月進行內部稽核與管理審查；第 10 至 12 個月申請第三方認證驗證。同步對照 EU AI Act 與台灣 AI 基本法要求，可在單一框架下達成多重合規。

導入 AI 治理機制的成本與預期效益如何評估？

AI 治理投資的效益評估應從風險成本與競爭優勢兩個維度考量。從風險面來看，EU AI Act 對高風險 AI 系統的違規最高可處 3,000 萬歐元或全球年營收 6% 的罰款，而聲譽損失（如本研究的 Uber 案例所示）往往遠超直接罰款。從競爭面來看，ISO 42001 認證已成為歐美供應鏈的准入門檻，台灣出口導向企業若能提前完成認證，可在客戶審查中取得明顯優勢。就導入成本而言，中型企業（200 至 500 人規模）在有外部顧問輔導的情況下，通常需投入 3 至 6 個月人力與顧問費用，但可透過系統性風險降低與商機拓展在 18 至 24 個月內回收投資。

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 合規諮詢與台灣本地法規解讀能力的專業顧問機構。我們的顧問團隊深入追蹤 NIST、ISO、歐盟 AI 辦公室等權威機構的最新動態，並持續研析學術界對演算法公平性、偏見風險等議題的最新發現，確保顧問建議具備學術基礎與實務可操作性。相較於泛用型管理顧問公司，我們專注於 AI 治理這一細分領域，能提供從政策設計、風險評估方法論、內部稽核訓練到認證申請的全程服務，協助台灣企業在 7 至 12 個月內完成 ISO 42001 管理系統建立，同時確保符合 EU AI Act 與台灣 AI 基本法的雙重合規要求。

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Winners Consulting Services Co. Ltd. (積穗科研股份有限公司), Taiwan's expert in AI Governance, presents a critical insight from a 2023 academic study: when an algorithm decides ride-hailing prices during a crisis, it does not merely calculate fares—it actively participates in shaping society's understanding of fairness itself. This finding, drawn from research cited 9 times in peer-reviewed literature, has direct implications for how Taiwanese enterprises should design their AI governance frameworks under ISO 42001, the EU AI Act, and Taiwan's AI Basic Act.