因應人工智慧科技發展對於勞動面向之影響專題講座

 文宣處

　　112年11月10日，由勞動部主辦的「因應人工智慧科技發展對於勞動面向之影響」專題講座，邀請的主講人資歷深厚且在勞動力市場皆相當具有分量。主講人為中國文化大學勞動暨人力資學系李健鴻教授及國立臺灣科技大學機械工程系張以全助理教授。研討會之主題相當精采且與勞工息息相關，包括:「AI技術運用對於勞動市場之影響及因應策略」及「人工智慧如何形塑勞工未來」。講座內容精要如下：

AI對於勞動市場的影響與因應

一.AI應用於招募對求職勞工的影響

　　AI應用於招募員工其實是表面中立的就業歧視。許多人認為，透過AI選才，是比較比較客觀的方式。因為AI可以去除人類主觀的預設立場與刻板印象，做出中立的選才決定。但是從層出不窮的許多例子中，卻清楚發現，AI的自動化決策選才決定，也會發生就業歧視--因為人類提供AI學習的訓練資料中，就包含「歧視因素」在內。著名的例子如:美國的亞馬遜公司在2014年時，建立AI的自動化招聘分析系統，AI分析完每位求職者的履歷後，會給出1星到5星的評分，並從100人中選出前5名的優先名單，提供亞馬遜雇用。但是2015年時，有兩間美國女子大學畢業的女性應徵者，都被AI評為低分，未被錄取。其中一位女性決定向勞工部提出亞馬遜有性別就業歧視的申訴，引發輿論的重視。問題重點在於，亞馬遜的AI自動化招聘分析系統，為何會出現對求職者的性別就業歧視?

二.生成式AI應用於招募員工的問題--使用合成假資料

　　生成式AI可能對求職勞工造成一種特殊的影響--雇主在網路上蒐集求職者的資料時，可能是生成式AI運用「真、假資訊」合成的假資料，甚至發現其他人已經事先運用生成式AI，盜用求職者的創作品，使雇主誤以為求職者的創作品是盜用其他人的創作品，導致對於求職者的就業歧視。求職詐騙集團利用「生成式AI」結合「深偽技術」(Deepfake),偽造「名人影音的虛假招募廣告」，誘騙求職者提供個人的證件或金錢。應該如何減少「生成式AI」產生的求職詐騙，是一個值得深入探討的問題。

三.運用AI於招募發生就業歧視的原因

　　人工智慧系統可能透過多種途徑在招聘過程中導入偏差，包括:針對應徵者的評估方式、甄選方式、聘用的流程，都有可能導致人工智慧系統輸出偏差的招聘結果。第一種導入偏差的途徑是「輸入資料為潛藏偏差的資料」，對於演算法技術而言，在分析數據時，遵循的基本運算規則是「偏差輸入、偏差輸出」(bias-in、bias-out) ，也就是說，如果程式設計師提供了潛藏偏見的搜索條件，或是輸入了存有偏差的數據資料，則演算法就會產出偏差的結果。

　　人工智慧系統引發令人不安的就業歧視問題，主要原因源自於「人工智慧系統的不透明」。每一個人工智慧系統演算法，實際上都是一個「無法穿透的黑箱」。如果演算法產生有偏差的結果，即使不是完全不可能，也是很困難的深入到演算法中，找出偏差的原因，並如何解決它。

四.AI應用於員工管理對在職勞工的影響

●AI應用於員工管理--勞動過程之監控。越來越多的企業在建構勞動監控系統時，已經聯結運用人工智慧技術以及資訊通訊技術，對勞工施加不同的勞動監控手段，包括:智慧監視攝影、各種穿戴式裝置、各種生物特徵識別裝置(視網膜及虹膜掃描儀、手掌形識別機、指紋識別機、面部識別機、射頻識別片)等。這些不同型態的勞動監控形式，雖然運用了不同的技術，但是卻存在著共同的特徵:都是以人工智慧的「演算法技術」與「深度學習技術」做為核心，各自結合了不同的「電子感測技術」、「無線通訊技術」、「衛星定位技術」、「雲端存儲資料技術」等資訊通訊技術，建構形成了嚴密的監控系統。

　　1.智慧監視攝影的勞動監控--網路監視攝影機可以結合人工智慧科技，例如:遠端連線、人臉辨識、車牌辨識等技術，形成「智慧監視攝影」。目前的「智慧監視攝影」可以提供多樣的智慧化服務，提升產業的監視功能。例如，企業通常會宣稱基於安全防護的需要，因此需要採用「智慧攝影機」，監視勞工進出工廠或倉庫大門的情況，達到出勤管理的目的。但是當勞工在工廠或倉庫內工作時，「智慧攝影機」同樣可以監視勞工的臉部表情、情緒與勞動行為，企業的管理者就可以分析勞工的生產力，即時要求勞工提高生產效率，達到提高生產力的目的。

　　另外，由於「智慧零售」的興起，透過「智慧攝影機」的監視與記錄，也可以提供人流與物品追蹤、人數統計與排隊管理等多樣的應用。例如：亞馬遜公司已經在2020年發展出一種「全景式的智慧監控盒」，這項監控系統必須在智慧攝影機上安裝一個小型盒子，然後就可以應用人工智慧技術的演算法功能，針對員工行為、顧客行為進行分析。智慧監控盒不僅可以追蹤員工遵守工作場所規定的情況、檢測員工是否與他人保持社交距離，在工廠或其他工作場所，智慧監控盒可以用於監督員工，對於任何潛在問題或不安全情況都會立即得到通知，使主管可以採取預防行動。

　　2.「穿戴式裝置」的勞動監控--當企業應用「穿戴式裝置」時，目標是透過「穿戴式裝置」與「雲端管理系統」的聯結，藉由AI分析穿戴式裝置的動作感測器的資料，以達到「提高生產效率」與「降低生產成本」的目的，同時可以有效監控勞工在勞動過程的行為。以法國的空中巴士為例，公司研發出適用於作業員的工業級智慧眼鏡。當作業員戴上這款智慧眼鏡，立即就會轉變為聯網作業員，智慧眼鏡上會顯示操作步驟的工作指引資訊。對於勞工而言，當作業員操作智慧眼鏡時，同時也代表勞動監控正在上演的事實。身處在管理中心的主管，可以即時監控聯網作業員的一舉一動。台電的智慧電力工程師計畫，使台電工程師戴著智慧眼鏡維修變電箱,眼前就會浮現立體的解說圖,包含變電箱零件配置狀況、需要進行哪些維修工作等等。美國的IBM電腦公司以及韓國的現代汽車公司，都要求一些生產線上的勞工必須在工作時都穿上「仿生緊身衣」，當勞工穿上這種仿生身衣時，不但可以引導勞工的動作，促使勞工的動作更有效率，而且可以增強勞工在工作時的力量，提高生產力。更重要的是，「仿生身衣」具有監測工活動的功能，可以即時向雇主傳送勞工的身體活動、生理狀態、情緒情況等詳細資訊。

 　　3.「社計徽章」的勞動監控--「社交計量徽章」是一種具有特殊監測功能的「社交型穿戴式裝置」，主要目的是蒐集與分析人在社會互動情境中的社會活動資訊，包括:聲音特徵、身體運動、相對的社會資訊。甚至可以自動測量人與人之間的身體距離、面對面的互動次數交談時間及身體活動水準，企圖蒐集人在面對面互動情境下自然出現的這些社會資訊，分析與預測個人與集體的行為模式，進而識別在同一組團隊中工作的團隊成員之間的社會親和力，並且向使用者提供回饋，以增強社會互動。美國有一家名為「人性」(Humanyze)的公司，將「社交計量徽章」商品化，提供一般企業蒐集員工的社交行為數據的軟體分析工具。當企業要求勞工必須在工作時佩戴「社交計量徽章」時，即等於監控勞工是否出現「生產力下降」或是「工作偷懶」的問題。日本的日立公司也在2018年時，開發出一款名為「商業顯微鏡」的社交穿戴式裝置，這是與「社交計量徽章」具有類似監控員工社交互動功能的裝置。

　　4.「射頻識別晶片」的勞動監控--「射頻識別晶片」的勞動監控方式，乃是將晶片植入勞工的人體，因此引發了極大的關注。爭論焦點是:「射頻識別」技術的人體晶片，是否已侵犯了勞工的個人隱私。

●AI應用於員工管理:員工績效分析與預測

　　2016年起，日本人力銀行BizReach與日本雅虎、美國平台業者Salesfroce合作，提供企業數據分析與預測服務--HRtech工具，透過大數據，可以幫助企業蒐集每個員工從面試到就職期間的所有工作評價，並追蹤調查工作狀況，分析出員工最適合的工作場所和單位。目前，沃爾瑪、瑞士信貸都已經運用HRtech工具，幫助員工分析適合自己的工作，進行涯規劃，並依此進行職務調動，成功降低了員工離職率。而在中國大陸，知名的網路平台業者，像是京東、百度、騰訊，也在企業內外推HRtech應用(李郁怡,2017)。

●AI應用於員工管理:生產流程優化與解僱

　　透過AI追蹤員工生產力的技術，已經廣泛應用於美國各行業的生產流程優化。例如，洗衣業追蹤熨平一件襯衫的時間；車內建置電腦追蹤卡車司機行車速度、換檔次數和每分鐘引擎轉速；大型折扣零售商結帳櫃台電腦可回報；收銀員掃描商品速度是否達標。美國「華爾街日報」報導，數以百萬計的低薪勞工的職場生涯，日漸被AI系統與演算法操控，亞馬遜追蹤員工生產力，並定期解僱表現不佳員工，完全無需主管介入，低薪勞工成為AI系統下的犧牲者。

　　當企業引進AI系統後，因AI具高效率及精確等優勢，將取代許多可藉由AI系統完成服務的工作，是否可以認定為：符合勞基法第11條第4款「業務性質變更，有減少勞工之必要，又無適當工作可供安置時」，而得以預告終止勞動契約?

　　所謂「業務性質變更」是指以下情況之一:

A.市場需求減少，生產量及銷售量均明顯下降，而必須縮減組織的事業範圍，甚至改變營運方向及產品，有減少勞工之必要。

B.由於技術革新造成生產作業過程改變，導致生產效率提高，進而有減少勞工之必要。

C.國際競爭導致生產量及銷售量明顯下降，有減少勞工之必要。

五.AI對於勞工隱私權的影響

1.AI對於求職勞工隱私權的影響

　　企業透過AI技術對求職者的特質、履歷資料或過往服務情況等進行分析，據以篩選員工;或以人工智慧進行心理測驗或誠實測試等，對求職者之社交網路紀錄等進行搜尋及分析。所涉若非屬求職者就業所需的個人生活資訊及隱私資料，將有違反就業服務法第5條「雇主招募或僱用員工，不得有違反求職人或員工之意思，要求提供非屬就業所需之隱私資料。」規定之虞。

2.AI對於在職勞工隱私的影響:遠端監控

　　企業透過AI技術與科技設備，例如監視器、側錄軟體、定位系統、生物特徵識別、大數據分析等技術，對員工進行數位監控，恐涉及對員工個人資料的蒐集、處理及利用，有損害勞工隱私權之虞。常見的新型態遠端監控技術有二種，第一種是「定時拍攝員工的網路攝影技術」，就是透過「網路攝影」的方式，定時拍攝員工在家工作過程的照片，即時傳送給主管進行監看。第二種遠端監控技術是「即時追蹤員工的電腦螢幕與鍵盤活動」，就是透過追蹤員工在電腦螢幕與鍵盤的活動，計算員工每天投入工作的時間，並分析員工在家工作的生產力。那麼雇主要求在家工作勞工必須打開電腦鏡頭，是否有侵犯勞工的隱私權呢?這不啻是一個值得深思的問題。

六.生成式AI對勞工智慧財產權的影響

　　AI直接利用未經授權的資料，進行深度機器學習，並續為仿製、延伸創作等行為，將有侵害著作權的疑慮。美國已經出現生成式AI衍生的法律訴訟案件，有多名程式設計師在2022年底向法院提起集體訴訟，指控微軟旗下的GitHub平台運用OpenAICodex所開發AI編碼工具Copilot侵害程式人員的著作權，主張Copilot未經同意就從網路上大型公共資料庫取用大量受著作權保護的程式碼來訓練AI系統自動生成程式碼，且未標明來源出處，構成著作權的侵害，請求90億美元的損害賠償。(馮震宇，2023)

　　圖形生成AI系統的開發公司Midjourney與Stability AI，以及大型圖庫DeviantArt也被3位藝術家控告，這些藝術家指控這三家公司所開發的AI系統未經同意，即透過網路抓取數以億計的圖像進行AI訓練，並藉此進行二次創作生成衍生作品，因而侵犯了他們及其他廣大藝術家的權利(馮震字，2023)。

　　大家可以思考一下如果有受僱勞工面臨上述問題，這位勞工是否可以主張公司AI系統已經侵犯他個人的智慧財產權呢?

七.AI對於勞工的就業衝擊

　　根據「世界經濟展望」的調查，2015年~2020年之間，因為「工業4:0」的發展，全球產業失去約710萬個工作機會。許多勞工的工作，已被AI機器人所取代。「世界經濟論壇」在今年5月發表《2023年未來就業報告》，預計未來5年，隨經濟前景疲弱、企業擴大採用人工智慧(Al)技術，將有近25%的職場工作發生變化。「世界經濟論壇」根據803家企業雇主的預測數據顯示，在其所覆蓋的6.73億個工作中，新增的工作機會將達6,900萬個(占10.2%)，而消失的工作機會將達到8,300萬個(占12.3%)。換言之，工作絕對數量減少了1400萬個(占2%)。

八.AI與人機協作衍生的技術性失業

　　勞動部「勞動與職業安全衛生研究所」在2017年底公布針對24家已經導入AI智慧生產模式的電子業、機械業、化學業的大型企業的問卷調查結果顯示:第一線生產人員(54.17%)、包裝作業員和生產操作員(50%)、第一線機械設備操作人員(41.67%)、倉庫人員(54.17%)、原物料、存貨等搬運人員(50%)的人力需求逐步減少幅度都高於40%。顯示企業導入AI智慧聯網生產型態後，主要替代的職務是以勞力密集與低技能之工作職務為主。

九.台灣實際導入AI的就業影響:創造就業機會

　　勞動部「勞動與職業安全衛生研究所」在2018年針對24家電子業、機械業、化學業為主的大型企業主管進行問卷調查的結果顯示:

1.導入AI將大幅增加對工業4.0相關職務的人才需求。導入AI智慧聯網生產型態之後，企業對於工業4.0職務需求超過50%的職務。包括:機器人感知系統工程師(50%)、機器人機電整合工程師(66.67%)、智慧手持裝置嵌入式系統/應用軟體工程師(54.17%)、巨量資料分析師(58.33%)、物聯網應用工程師(62.50%)、網站/系統設計規劃/開發人員(50%)、系統整合工程師(62.50%)等七項職務。

2.台灣的製造業部門未來擴大導入AI智慧化生產型態的過程，勞動市場將出現「技術性失業」與「專業人才不足」的二項趨勢:

(1).對部份的勞工產生排擠的「科技性失業」衝擊，造成工作機會逐漸流失的問題，其中受到AI威脅最深的勞動者，主要集中於低技能的基層勞工。

(2).導入AI智慧聯網生產型態，將大幅增加對工業4.0相關職務的各種專業人才的僱用需求，創造許多新的就業機會，但是也出現「專業人才不足」的問題。

十.生成式AI對白領勞工的就業衝擊

　　1.根據美國知名就業諮詢公司Challener,Gary & Christmas Inc.發布的最新報告，截至今年5月美國企業計畫裁員人數已經達到41萬7500人，是去年同期的4倍多。5月單月企業裁員人數為8萬多人，較4月6萬6995人大增;更較上年同期暴增287％。值得注意的是，報告首度將AI納入裁員原因，5月有3900個工作機會，顯然被生成式AI所取代，代表AI帶來的裁員潮也許才剛剛開始。生成式AI引爆的AI潮，正顛覆著包括:設計、人力資源、金融、行銷在內的各行各業，從辦公工具到軟體編碼系統，生成式AI的使用率，將占知識工作者總數的30％。

　　2.IBM在今年5月初表示，將暫緩或停止招募可能被AI取代的人力，並預告未來五年內可能將有7、800個職缺遭到AI取代，佔後勤職缺的三成，人力資源相關職缺與非直接面對客戶的職缺，都可能受影響。投資銀行高盛在今年3月底發表報告指出，生成式AI可能使已開發國家的3億個工作機會受到影響。高盛的研究指出，比較不受AI和自動化影響的行業包括:清潔、安裝、維修、運輸等，一半以上工作內容效法自動化，AI多只能擔當輔助角色。需要「動手做」、在戶外進行或需具備特殊知識的工作，最不易被AI取代。醫護人員和農林漁牧從業人員的工作內中，僅四分之一可能受到AI影響。

十一.勞工對於AI與演算法的看法

　　德國的著名智庫-「弗里德里希-艾伯特基金會」(Friedrich-Ebert-Stiftung)，在2022年時發表了一份勞工如何看待演算法的調查報告，調查顯示:雖然有49%的受訪勞工表示，工會已經提出關於監控軟體系統的議題，但是同時也有25%的受訪勞工表示，工會已經接受監控軟體系統可以運用於招募聘僱、評估工作表現及其工作相關任務的觀點。在集體協商方面，雖然有22%的受訪勞工指出，工會已經與雇主協商關於演算法管理使用時的倫理議題，不過只有19%的受訪勞工表示，工會已經在集體協商架構中，提出演算法管理的問題。

　　雖然演算法管理工具已經運用於勞工的招募、監督及日常決策過程，不過卻有33%的受訪勞工並不瞭解演算法管理工具，也有33%的受訪勞工表示，尚未看到工會對於演算法管理工具有採取任何行動。因此，勞工期待，工會面對演算法管理衍生的勞工權益問題時，應該優先處理三項議題: 1.提升勞工對於人工智慧在什麼時間運作的意識。2.建立一種符合道德、而且負責任的演算法管理，以確保所有勞工的利益。3.透過團體協商途徑，確保勞工的個人資料安全，而工會在團體協商時，應該關注的議題包括:促使雇主有義務在運用演算法前告知勞工並解釋說明演算法的應用方式、雇主應遵守個人資料處理的法規、雇主應明確說明演算法監控對於勞工的限制。

十二.工會組織對於AI與演算法的關注

　　在歐洲，工會組織對於人工智慧與演算法透明度的討論，最早可以追溯至2017年，當時關注的焦點集中於「工作機會消失引發的工作權憂慮」，但是在2020年以後，有一些歐洲國家的工會組織開始進一步關注企業運用人工智慧及演算法技術做為管理工具。對於勞工權益的影響，包括:企業運用演算法進行招募時衍生的透明度不足問題、企業運用演算法對於勞工進行勞動監控的影響、企業運用演算法評估勞工的工作績效衍生的解僱問題。

十三.工會組織對於AI與演算法的倡議

　　這些歐洲國家的工會組織，正在提高對於人工智慧以及演算法的關注，企圖瞭解演算法對於產業與勞工權益的影響，進而提出關於「自動化決策之原則」的倡議。例如，在英國，不僅「前景」(prospect)工會提出了「數位科技-工會代表的指引」，還有「工會聯合會」也公布了一份名稱為「由人類趨動科技」的「團體協約及數位管理系統」文件。而西班牙的「勞動者工會聯盟」也已經發表了「集體協商及數位化」報告，明確指出關於當自動化決策運用於工作場所時，勞工代表應該如何保障勞工權益的原則。雖然這些工會組織提出倡議的內容略有不同，但是都強調:當自動化決策運用於工作場所時，勞工代表應該根據下列原則來保障勞工的權益:提升演算法的透明度、勞工應該擁有資訊權、由人類監控演算法的運作等。這些原則確實相當重要，究竟應該如何落實這些原則的方法，工會組織仍然缺乏明確的政策建議、能力建構倡議,同時也缺乏具體的談判策略與談判成果。

感想與心得

　　經由本次講座，瞭解到AI人工智慧已襲捲全球，並已著實影響勞工的各項權益。政府近年積極推動產業創新，並將AI科技納入國家產業發展之重點項目，各行各業也相繼導入AI技術，除了對產業發生影響，也可能使舊工作型態消失，並提高新工作技能的門檻，對就業市場的衝擊日趨增加，甚至改變現存的勞資關係運作模式。身為勞工應多加瞭解AI發展趨勢，提升因應AI產業發展所需之勞動權益相關知能，亦可配合政府推動產業轉型及培育AI技術人力之政策，積極參與在職訓練或是第二專長培訓，讓工會及勞工都能夠掌握最新科技脈動，提早規劃相關因應策略，使AI成為工作的助力，以提升及確保工作權益！

參考資料:

1.勞動部因應人工智慧科技發展對於勞動面向之影響專題講座手冊

2.勞動部官網