積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）提醒台灣企業主管：當您的演算法在定價、招聘或信貸審查中做出決策時，「公平性」並非單純的技術問題，而是一個社會與演算法相互建構的動態過程。Dolata 與 Schwabe 於 2023 年發表的研究，以 2022 年紐約布魯克林地鐵槍擊事件後叫車平台五倍漲價為案例，揭示演算法行為如何重塑社會對公平的認知——這對正在評估 ISO 42001 認證與 EU AI Act 合規路徑的台灣企業，具有直接的框架建設意義。

關於作者與這項研究

本研究的第一作者 Mateusz Dolata，任職於蘇黎世大學（University of Zurich）資訊學系，專攻人機互動、數位倫理與演算法社會影響，h-index 為 16，學術累計引用達 1,321 次，在歐洲資訊系統與人機互動研究社群中具有相當影響力。共同作者 G. Schwabe 同樣來自蘇黎世大學，研究聚焦於數位服務設計與社會技術系統。這篇論文自 2023 年發表至今已累計被引用 9 次，在演算法公平性的質性研究領域引發持續討論。

值得注意的是，兩位作者的研究視角以社會建構論為基礎，而非純粹的技術性分析。這使得本研究在方法論上具有獨特性——他們分析的不是演算法的程式碼或效能指標，而是演算法行為在公共論述中如何引發道德辯論、塑造社會預期，並最終反過來施壓於平台業者調整系統行為。對台灣企業而言，這個視角提供了一個重要提醒：演算法偏誤的風險管理，不能僅停留在技術層面，還必須涵蓋社會認知與公眾輿論的動態。

演算法決策如何重塑社會公平認知：研究核心發現

這篇論文的核心問題是：當演算法做出影響人類的決策時，社會是如何建構「公平」這個概念的？研究者選取 2022 年 4 月 12 日紐約布魯克林地鐵槍擊事件為分析案例，在事件發生後，Uber 與 Lyft 的動態定價演算法自動觸發，將叫車費率推升至平常的五倍，引發大規模公眾批評與媒體討論。研究者透過系統性分析社群媒體、新聞報導與公眾留言，歸納出演算法在社會公平建構過程中扮演的角色。

核心發現一：演算法行為成為公平辯論的觸發器

研究發現，演算法的決策行為本身——而非企業的公開聲明——才是公眾公平辯論的主要引爆點。即使演算法在論述中未被明確點名，其產生的結果（五倍漲價）仍強烈影響了人們對公平的評估框架。這意味著，企業在設計自動化決策系統時，若未預先考量社會脈絡與道德期待，演算法的「技術中立」並不足以作為免責的依據。這與 EU AI Act 第五條對高風險 AI 系統的「可解釋性」要求高度呼應——透明度不只是技術文件的問題，而是公眾信任的核心。

核心發現二：公平性是「社會－演算法共同建構」的動態產物

研究者提出「社會－演算法建構理論」（Socio-Algorithmic Construction Theory），主張公平性的定義不再只是社會共識的產物，而是社會力量與演算法行為相互作用、持續協商的結果。具體而言，演算法透過四種機制影響公平認知的建構：（1）啟動公眾討論的交流、（2）形塑人們對系統的預期、（3）喚起對特定弱勢群體的同理心、（4）成為道德倡議運動的工具。同時，社會壓力也反過來迫使企業調整演算法——Uber 最終在事件後對動態定價政策進行修改，即是明證。這一雙向互動的動態，是企業在建立 Algorithmic Impact Assessments（演算法影響評估）時必須納入的系統性考量。

核心發現三：研究的方法論貢獻與限制並存

研究者以質性論述分析為主要方法，提供了豐富的案例洞見。然而，作為積穗科研的顧問觀點，我們也必須指出其方法論的邊界：此研究聚焦於單一事件（紐約，2022年），且以英語論述為主，對於台灣市場的直接適用性需要謹慎評估。台灣的外送與叫車市場（如 Uber Eats、foodpanda）在勞動結構、消費者文化與監管環境上與紐約存在顯著差異。因此，台灣企業在參考本研究框架時，應以本地化的 公平性 評估作為補充，而非直接套用結論。

對台灣 AI 治理實務的意義：演算法公平性不是選項，是合規義務

本研究對台灣企業最直接的啟示，是將演算法公平性從「倫理理念」升級為「可操作的治理要求」。在當前監管環境下，這個升級已具有法規強制性。

首先，就 ISO 42001 的角度而言，該標準第 6.1.2 條款要求企業對 AI 系統進行系統性風險評估，明確涵蓋對個人與群體的不公平影響。Dolata 與 Schwabe 的研究提醒我們，風險評估不能只看技術層面的偏誤指標，還需要評估演算法決策在特定社會脈絡下可能引發的公眾認知風險——即「社會建構公平性」的動態面向。

其次，EU AI Act 已於 2024 年正式生效，並將陸續對與歐盟市場有業務往來的台灣企業產生影響。該法規將動態定價系統、自動招聘系統等列為高風險 AI 應用，要求提供可解釋的決策依據、建立持續監控機制，並確保人工監督（Human Oversight）不被架空。本研究的案例恰好說明了，缺乏可解釋性與公眾溝通機制的動態定價系統，在危機情境下將面臨嚴峻的聲譽與合規雙重風險。

第三，台灣於 2024 年公布的台灣 AI 基本法草案，明確將「公平」與「可問責」列為 AI 應用的核心原則。對於涉及消費者定價、人事決策或資源分配的自動化系統，企業需建立清晰的問責機制，確保演算法行為能夠被解釋、被挑戰，並在必要時被人工介入修正。

此外，對於提供外送、叫車或平台服務的台灣企業，外送員已開始倡議要求平台揭露報酬與路程資訊，這與本研究案例中公眾要求演算法透明化的社會壓力高度平行。台灣企業應將此視為早期預警訊號，主動建立 倫理即服務 的治理架構，而非等待輿論風暴爆發後被動回應。

積穗科研協助台灣企業建立演算法公平性治理機制

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。針對本研究所揭示的「社會－演算法公平性建構」挑戰，我們提供以下具體行動建議：

1. 啟動演算法影響評估（Algorithmic Impact Assessment）：針對企業現有的定價、招聘、信貸或資源分配自動化系統，依照 ISO 42001 第 6.1.2 條款要求，建立系統性的風險評估程序，特別納入「社會脈絡下的公平性感知」評估維度，而非僅停留於技術性偏誤檢測。
2. 建立演算法決策可解釋性機制：對應 EU AI Act 高風險 AI 系統的透明度要求，為自動化決策系統設計清晰的解釋機制與公眾溝通策略，確保在爭議情境下，企業能夠以清楚、可信的方式說明演算法行為的依據與邊界。
3. 設計社會壓力回應的快速修正流程：參考本研究案例，Uber 在輿論壓力下被迫修改定價政策，企業應事先設計當演算法決策引發公眾爭議時的快速審查與調整機制，納入 ISO 42001 的持續改善要求，確保人工監督能夠有效介入。

常見問題

企業的動態定價或自動化決策系統，在什麼情況下會被認定為「不公平」而面臨合規風險？

根據本研究的「社會－演算法建構理論」，演算法決策的公平性並非純粹由技術指標決定，而是由社會脈絡、受影響群體的特性以及公眾預期共同形塑。當自動化決策系統在危機或弱勢情境下（如自然災害、公共安全事件）仍維持純粹利潤導向的定價行為，即便技術上合法，也極可能在社會輿論中被認定為不公平，進而引發監管關注。依 EU AI Act 規定，影響消費者關鍵服務的自動化定價系統可能被列為高風險類別，需符合可解釋性、人工監督與透明揭露等要求。台灣企業應提前進行 Algorithmic Impact Assessments，識別系統在不同社會情境下的潛在爭議點。

台灣企業導入 ISO 42001 時，最常遭遇哪些與演算法公平性相關的合規挑戰？

最常見的挑戰有三：第一，企業習慣將公平性理解為技術性指標（如模型準確率或誤判率），而忽略 ISO 42001 第 6.1.2 條款要求的「對利害關係人的廣泛影響評估」，導致風險評估流於形式；第二，缺乏跨部門協作機制，法務、資料科學與業務部門對公平性的定義分歧，無法形成一致的治理標準；第三，未建立持續監控機制，僅在系統上線前進行一次性評估，無法應對演算法行為在不同社會情境下的動態變化。台灣 AI 基本法草案同樣強調持續性問責，企業應將公平性評估內建為常規治理流程，而非一次性合規檢核。

ISO 42001 對演算法公平性有哪些具體要求？導入的實際步驟與時程為何？

ISO 42001 在第 6.1.2 條款要求企業識別 AI 系統對個人、群體及社會的潛在風險，並建立相應的控制措施；第 9.1 條款則要求持續監測系統績效，包含公平性指標。實際導入步驟建議分三階段：第一階段（1至2個月）進行現況診斷，盤點現有 AI 系統清單並對照 ISO 42001 缺口；第二階段（3至5個月）設計管理機制，建立演算法影響評估程序、公平性指標體系與人工監督流程；第三階段（6至12個月）系統實施、內部稽核與認證準備。整體從啟動到取得認證，多數台灣中大型企業需要 7 至 12 個月，視既有數據治理成熟度而有所調整。

導入演算法公平性治理機制的成本與預期效益如何評估？

導入成本因企業規模與既有治理基礎而異，但可從三個維度評估效益：第一，合規效益——避免 EU AI Act 違規罰款（最高可達全球年營業額 3% 至 6%），對有歐盟業務往來的台灣企業而言，導入成本遠低於潛在罰則；第二，聲譽效益——本研究案例顯示，未預先管理演算法公平性風險的企業，在危機情境下面臨的輿論損失難以量化，但往往遠超系統改善所需投資；第三，效率效益——建立系統性的 AI 風險管理流程後，後續新 AI 系統的導入審查時間平均可縮短 30% 至 40%，因治理框架已標準化。建議企業以「風險調整後投資報酬」而非單純成本視角評估導入決策。

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 導入輔導資格、EU AI Act 合規諮詢能力與學術研究解讀專業的顧問機構。我們的顧問團隊持續追蹤國際 AI 治理研究（如本篇 Dolata 與 Schwabe 的研究），將學術洞見轉化為可操作的台灣企業實務建議，確保客戶的 AI 治理框架不僅符合當下法規，也能預見未來監管趨勢。我們提供從缺口分析、機制設計、人員培訓到認證陪跑的完整服務，協助台灣企業在 7 至 12 個月內建立符合 ISO 42001 的 AI 管理系統，並同步考量 EU AI Act 與台灣 AI 基本法的雙軌合規需求。

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Winners Consulting Services Co. Ltd. on Socio-Algorithmic Fairness: What Taiwan's Enterprises Must Know

Winners Consulting Services Co. Ltd. (積穗科研股份有限公司), Taiwan's expert in AI Governance, highlights a critical finding for enterprise leaders: when your pricing, hiring, or resource-allocation algorithms make decisions, "fairness" is not a static technical property—it is a dynamic outcome co-constructed by algorithms and society. A 2023 study by Mateusz Dolata and G. Schwabe, analyzing the five-fold price surge triggered by ride-hailing algorithms following the Brooklyn Subway Shooting on April 12, 2022, demonstrates that algorithmic behavior fundamentally reshapes public moral discourse. For Taiwan enterprises evaluating ISO 42001 certification and EU AI Act compliance, this research provides an indispensable conceptual foundation.