權力資源取徑

Power resources approach（權力資源取徑）源自政治社會學，用於分析不同社會階層或組織群體如何透過其資源（如組織能力、專業知識、法律地位、公眾輿論）來影響政策與治理決策。在AI治理領域，這意味著AI系統的設計、部署與監管不只是技術問題，更是權力平衡問題。根據ISO 42001:2023第5.3條「領導力」與第6.1.2條「AI風險評鑑」，組織必須識別所有受AI系統影響的利害關係人，並評估其對AI治理的潛在影響力。這與勞工權益、數據主權及演算法透明度直接相關。相較於傳統風險管理僅關注技術失效風險，此取徑將「社會性權力失衡」納入風險識別範疇，是建立負責任AI（RAI）框架的關鍵前提。值得注意的是，此框架與NIST AI RTO框架中「治理」維度的理念高度一致，強調治理結構必須具備代表性與問責性。台灣企業在導入AI時，若忽視員工及供應商的權力資源，將面臨人才流失、聲譽損害及法規合規風險。

實務應用可分為三個具體步驟：第一步，進行「AI權力地圖繪製」，識別組織內各利害關係人（員工、客戶、供應商、監管機構）的資源類型與影響力等級。第二步，建立「多方參與的AI治理委員會」，確保具備代表性的員工聲音能進入AI風險評估流程，符合ISO 42001第8.4條「AI系統評鑑」。第三步，設計「AI衝擊緩解機制」，當AI系統影響員工職務時，透過協商而非單方命令進行調整。以2023年好萊塢編劇罷工為例，編劇透過「停止生產」的結構性權力與「AI取代創意勞動」的論述性權力，成功在集體協商中獲得具法律約束力的AI使用限制條款。台灣製造業企業若在導入AI自動化時，預先建立類似的員工代表機制，可避免因反對情緒導致的生產中斷風險。量化指標方面，企業可追蹤「AI治理議題員工參與率」、「AI相關勞資爭議事件數」及「AI治理政策員工知曉率」，目標為AI治理事件<2件/年，員工滿意度維持在80%以上。

台灣企業導入此取徑面臨三大挑戰：首先是「階層文化障礙」，台灣企業多為金字塔式管理，員工參與治理的傳統極低，難以建立有效的溝通管道。其次是「法規認知落差」，多數企業將AI治理視為純技術議題，對ISO 42001或EU AI Act中關於人權與勞工保護的要求缺乏系統性認知。第三是「資源分配優先順序問題」，中小企業傾向將AI預算集中於技術採購，而非治理框架建設。克服策略應採取三階段路徑：第一階段（0-3月）進行AI風險與權力地圖盤點，識別關鍵利害關係人；第二階段（3-9月）建立跨部門AI治理委員會，納入HR、法務、IT與員工代表；第三階段（持續）將AI治理指標納入KPI考核。建議優先導入ISO 42001認證，以國際標準為框架，系統性地回應員工、客戶及監管機構的期望，避免因治理失當導致的法律與聲譽風險。

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