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https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/153264
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| Title: | 人工智慧時代下聘僱歧視之民事責任
The Civil Liability for Employment Discrimination in the Era of Artificial Intelligence |
| Authors: | 張瑋芯
Chang, Wei-Shin |
| Contributors: | 呂彥彬
Lu, Yen-Pin
張瑋芯
Chang, Wei-Shin |
| Keywords: | 人工智慧
機器學習
違約責任
過失責任原則
嚴格責任
為他人行為負責
履行輔助人
就業歧視
歧視禁止
反歧視法
損害賠償
締約上過失
Artificial Intelligence
machine learning
breach of contract
principle of negligence liability
strict liability
vicarious liability
auxiliary person
employment discrimination
anti-discrimination law
damages
culpa in contrahendo |
| Date: | 2024 |
| Issue Date: | 2024-09-04 14:30:26 (UTC+8) |
| Abstract: | 在人工智慧時代，企業將AI技術運用於聘僱階段已蔚為風潮。伴隨這股潮流而來的即是囿於此項技術原理而生之「聘僱歧視」危險，又人工智慧之特性亦將使該風險變得更加難以識別。為保障求職者之權利，本文除將全面檢討現行法歧視法制所存在之不足外，亦將以比較法作為參考依據，探討當雇主將人工智慧技術運用於招聘流程中時，是否應賦予其某些義務以避免損害之發生。
此外，本文復擬探究「若演算法實際上已生歧視求職者之情事，致其受有損害時，求職者應如何主張權利」。應注意者係，從自然之觀點視之，當聘僱之決定未有自然人之介入時，理所當然地會認為該歧視之結果係由「人工智慧」所做成。但現行法下，求職者無法對人工智慧主張權利，是其僅能向雇主主張損害賠償責任。惟若依循我國民法之基本原則，行為人應僅需對自己之行為負責。此時，即引發了得否將「人工智慧之決策歸屬於雇主」之爭議。其中，最關鍵之問題在於，現行法下之人工智慧非權利主體，並無責任能力，如何將故意過失歸屬於雇主，從而使其負擔損害賠償責任，乃本文所欲處理之核心議題。以下擬透過分析現行民法及學說之見解，在解釋論、立法論之層次上，嘗試建構替代責任並填補現行法規範之缺漏。
In the era of artificial intelligence（AI）, the use of AI in recruitment has become increasingly common. However, this trend brings the risk of hiring discrimination, inherent in AI technology and difficult to detect. To protect job seekers' rights, this article critically examines the shortcomings of existing anti-discrimination laws and, using comparative law, explores whether employers should bear specific obligations to prevent harm when applying AI in hiring processes.
Furthermore, this article explores how job seekers can assert their rights if they suffer harm due to algorithmic discrimination. When hiring decisions are made without human intervention, it is natural to attribute the discrimination to AI. However, under current law, job seekers cannot claim rights against AI itself and can only seek damages from the employer. According to the principles of civil law, individuals are typically responsible only for their own actions, raising the issue of whether AI's decisions can be attributed to the employer. The key challenge lies in the fact that AI, under current law, lacks legal personhood and liability capacity, making it difficult to attribute intent or negligence to the employer for damages. This article aims to address this core issue by analyzing civil law and doctrinal interpretations, and by proposing a framework for vicarious liability to fill gaps in the current legal system. |
| Reference: | 一、中文文獻（依作者姓氏筆畫）
（一）專書
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2. 王伯琦，民法總則，國立編譯館，1963年。
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4. 王澤鑑，民法概要，自版，2009年8月。
5. 王澤鑑，民法總則，自版，2022年8月。
6. 王澤鑑，法律思維與案例研習—請求權基礎理論體系，自版，2023年6月。
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8. 王澤鑑，債法原理，自版，2022年2月。
9. 王澤鑑，損害賠償之歸責原則，民法學說與判例研究（一），自版，2009年12月。
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40. 楊建華、鄭傑夫，民事訴訟法要論，2017年10月。
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（二）專書論文
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2. 吳志宏、蔡瓊輝、駱獻仁、曾令燊、陳詣翰，從AI技術看智慧型機器人的電子人格，載：人工智慧與法律挑戰，2021年6月。
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4. 汪一之、陳家駿，AI人工智慧歷來三個階段之技術發展與最新趨勢，載：AI人工智能vs智慧財產權，2022年7月。
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9. 蔡清欉、廖元勳、黃彥男，機器學習的透明與自主性探勘，載：人工智慧與法律挑戰，2021年6月。
10. 顏厥安，人之苦難，機器恩典必看顧安慰—人工智慧、心靈與演算法社會，載：人工智慧相關法律議題芻議，2018年11月。
（三）期刊論文
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14. 遠見雜誌，面試到底該怎麼提問？「反向面試」這樣做，找到更適合你的工作，https://www.gvm.com.tw/article/112154（最後瀏覽日：2024年7月20日）。
15. 廖肇弘，AI 面試官來了!，https://idi.capital/ai-%E9%9D%A2%E8%A9%A6%E5%AE%98%E4%BE%86%E4%BA%86/ （最後瀏覽日：2024年7月4日）
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17. 蘇祐萱，「我對畢生工作感到後悔！」AI教父Geoffrey Hinton離開Google：他為何對AI悲觀？，https://www.bnext.com.tw/article/75069/geoffrey-hinton-google-ai（最後瀏覽日： 2023年11月1日）。
18. 智經研究中心，見工面試 假如遇上人工智能考官……，https://www.thenewslens.com/article/75614/fullpage（最後瀏覽日：2024年7月4日）。
（六）其他
1. 台北市政府勞動局、林佳和、侯岳宏，2014就業歧視暨職場性騷擾判決評析，台北市政府，2014年。
2. 立法院秘書處，法律案專輯-就業服務法案，第150輯，內政（68），1993年。
3. 立法院議案關係文書，院總第1021號委員提案第23371號，2019年。
4. 立法院議案關係文書，院總第1021號委員提案第24935號，2020年。
5. 立法院議案關係文書，院總第1021號委員提案第28966號，2022年。
6. 行政院人權及轉型正義處，反歧視法草案總說明，2024年5月。
7. 國家發展委員會，中華民國人口推估（2018年至2065年）報告，2018年8月。
8. 彰化縣政府勞工處，防治就業歧視宣導手冊。
二、德文文獻（依字母依序）
（一）專書
1. Braegelmann, Tom/Kaulartz, Markus, Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning, 2020.
2. Fink, Verena, Künstliche Intelligenz in der Personalarbeit, 2021.
3. Larenz, Karl, SchuldRI Allgemeiner Teil, 14. Aufl., 1987.
4. Schäfer, Hans-Bernd/Ott, Claus, Lehrbuch der ökonomischen Analyse des Zivilrechts, 1986.
5. Stern, Klaus, Das Staatsrecht der Bundesrepublik Deutschland, 1988.
6. Waas, Bernd, Künstliche Intelligenz und Arbeitsrecht : HSI-Schrifenreihe Bd. 46, 2022.
（二）專書論文
1. John, Nicolas, KI im Arbeitsrecht, in: Hoeren, Thomas/Sieber, Ulrich/Holznagel, Berend, MultimediaR-Hdb, 2023, Teil 29.4.
2. Söbbing, Thomas, Künstlihce Intelligenz im HR-Recruiting-Prozess — Rechtliche Rahmenbedingungen und Möglichkeiten, in: Schulz, Martin R./Schunder-Hartung, Anette, Recht 2030: Legal Management in der digitalen Transformation, 2019, S. 395ff.
3. Straker, Christian, Big Data und Arbeit, in Stern, Klaus/Sodan, Helge/Möstl, Markus, Handbuch Multimedia-Recht Werkstand: 61. EL März 2024, Teil 15.6.
（三）期刊論文
1. Betz, Christoph, Automatisierte Sprachanalyse zum Profiling von Stellenbewerbern, ZD 2019, S. 148ff.
2. Burchardi, Sophie, Risikotragung für KI-Systeme, EuZW 15, S. 685ff.
3. Dzida, Boris, Big Data und Arbeitsrecht, NZA 2017, S. 541ff.
4. Freyle, Carmen, Robot-Recruiting, Künstliche Intelligenz und das Antidiskriminierungsrecht, NZA 2020, S. 284ff.
5. Hoffmann, Michel, Möglichkeit und Zulässigkeit von Künstlicher Intelligenz und Algorithmen im Recruiting, NZA 2022, S. 19ff.
6. Hoffmann-Riem, Wolfgang, Verhaltenssteuerung durch Algorithmen – Eine Herausforderung für das Recht , Archiv des öffentlichen Rechts 2017, S. 1ff.
7. Kötz, Hein, Risikoverteilung im Vertragsrecht, JuS 2018, S. 1ff.
8. Riehm, Thomas, Nein zur ePerson!, RDi 2020, S. 42.ff.
9. Sesing, Andreas/Tschech, Angela, AGG und KI-VO-Entwurf beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz, MMR 2022, S. 24ff.
10. Steege, Hans, Algorithmenbasierte Diskriminierung durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz–Rechtsvergleichende Überlegungen und relevante Einsatzgebiete, MMR 2019, S. 715ff.
11. Steege, Hans, Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Produzentenhaftung in Verkehr und Mobilität, NZV 2021, S. 6ff.
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13. Würdinger, Markus, Konkludente Willenserklärungen, JuS 2023, S. 627ff.
（四）網路資料
1. Fröhlich, Wiebke / Spiecker, Indra, Können Algorithmen diskriminieren？, VerfBlog, https://verfassungsblog.de/koennen-algorithmen-diskriminieren/.（last visited:6/28/2024）
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（五）政府公報
1. Deutscher Bundestag, Dritter Gleichstellungsbericht der Bundesregierung, Oct. 2021.
三、英文文獻（依字母依序）
（一）專書
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2. Hogg, Martin (2011), Promises and Contract Law: Comparative Perspectives, Cambridge University Press.
3. Pasquale, Frank (2020), New Laws of Robotics：Defending Human Expertise in the Age of AI, Belknap Press.
4. Russell, Stuart/Norvig, Peter (2021), Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson FT Press.
（二）專書論文
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2. DeGrazia, David (2009), Self-awareness in animals, in Robert W. Lurz, The Philosophy of Animal Minds.
3. Djeffal, Christian (2020), Artificial Intelligence and Public Governance: Normative Guidelines for Artificial Intelligence in Government and Public Administration, in Thomas Wischmeyer & Timo Rademacher, Regulating Artificial Intelligence.
4. Kate, Darling (2017), “Who’s Johnny?” Anthropomorphic Framing in Human–Robot Interaction, Integration, and Policy, in Patrick Lin & Keith Abney & Ryan Jenkins, Robot Ethics 2.0: From Autonomous Cars to Artificial Intelligence.
（三）期刊論文
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（五）其他
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3. European Commission , Ethics guidelines for trustworthy AI, Apr. 2019.
4. European Commission, Artificial Intelligence for Europe, Apr. 2018.
5. European Commission, Expert Group on Liability and New Technologies, Aug. 2022.
6. European Commission, Liability for Artificial Intelligence and other emerging digital technologies, Jan. 2020.
7. European Commission, Proposal for a Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, Apr. 2021.
8. European Commission, Report on the safety and liability implications of Artificial Intelligence, the Internet of Things and robotics, Feb. 2020.
9. European Commission, White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust, Feb. 2020.
10. European Parliament, REPORT with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics, Jan. 2017.
11. Executive Office of the President, Preparing for the future of artificial intelligence, Oct. 2016.
12. Law Society of England and Wales, Capturing Technological Innovation in Legal Services Report, Jan. 2017.
13. McKinsey, The State of AI in 2023: Generative AI’s Breakout Year, May 2024.
14. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, AI Index Report 2024, Apr. 2024.
15. Smuha, Nathalie A./Ahmed-Rengers, Emma/Harkensand, Adam/Li, Wenlong/MacLaren, James/Piselli, Riccardo/Yeung, Karen, How the EU Can Achieve Legally Trustworthy AI: A Response to the European Commission’s Proposal for an Artificial Intelligence Act, SSRN, Jan. 2021.
16. The High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, A definition of AI: Main capabilities and scientific disciplines, Apr. 2019.
17. United Nations, The Convention on the Rights of Persons with Disabilities Training Guide No. 19, Professional Training Series, 2014.
18. United States Congress, FUTURE of Artificial Intelligence Act of 2017, Dec. 2017.
19. United States Congress, The National AI Initiative Act of 2020, Jan. 2021.
20. WIPO, WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence. |
| Description: | 碩士
國立政治大學
法律學系
109651004 |
| Source URI: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0109651004 |
| Data Type: | thesis |
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