政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/153264
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    政大機構典藏 > 法學院 > 法律學系 > 學位論文 >  Item 140.119/153264


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    题名: 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
    作者: 張瑋芯
    Chang, Wei-Shin
    贡献者: 呂彥彬
    Lu, Yen-Pin
    張瑋芯
    Chang, Wei-Shin
    关键词: 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
    日期: 2024
    上传时间: 2024-09-04 14:30:26 (UTC+8)
    摘要: 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.
    參考文獻: 一、中文文獻（依作者姓氏筆畫）
    （一）專書
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    79. 顏佑紘，論人格權受侵害之損害賠償方法（上）－自最高法院94年台上字第2128號判決出發檢討學說及實務見解，判解研究，第42期，2008年11月，頁42-63。
    80. 蘇永欽，締約過失責任的經濟分析──從現代交易的階段化談起，臺大法學論叢，第33卷第1期，2004年1月，頁183-218。
    81. 蘇惠欽，從契約自由原則論航空公司拒載旅客之爭議，台灣海洋法學報，26期，2018年12月，頁47-66。
    （四）學位論文
    1. 何淳嘉，瑞典反歧視法與我國現行法之比較研究，國立臺北大學法律學系碩士論文，2016年7月。
    2. 吳祈緯，人工智慧運用之民事責任—以照護機器人為例，國立台北大學法律學系碩士論文，2023年1月。
    3. 翁呈瑋，人工智慧法律主體之論爭─以人工智慧創作為例，國立政治大學法律學系碩士論文，2020年8月。
    4. 黃靖軒，自動化決策產生歧視之認定與法律爭議問題研究-以性別就業歧視案件為例，東吳法律學系碩士論文，2022年8月。
    5. 黃夢萱，就業歧視禁止之界限－論就業歧視禁止項目與差別待遇之正當理由，國立臺灣大學法律學研究所碩士論文，2016年1月。
    6. 蘇厚安，人工智慧影像面試所涉就業隱私與就業歧視之研究─兼論美國伊利諾州人工智慧影像面試法，國立陽明交通大學科技法律學系碩士論文，2022年7月。
    （五）網路資料
    1. BBC News中文，BBC記者親試人工智能面試官的優勢與挑戰， https://www.bbc.com/zhongwen/trad/world-55985943（最後瀏覽日：07/04/2024）。
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    5. 田孟心、封城下的一百種日常狂歡、天下Web only，眨眼幾次、微笑角度都被評估，後疫情的「AI面試」潮來了，天下雜誌， https://www.cw.com.tw/article/5113120（最後瀏覽日：2024年7月22日）。
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    12. 湯文章，就業平等之理論與實務─以就業歧視為中心， https://sa.hl.gov.tw/Detail_sp/450ef0b00962492c8a81487ef649c262（最後瀏覽日：2024年7月5日）。
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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）
    16. 震旦雲，AI面試系統，https://www.aurora.com.tw/cloud/product/0j325651801824998230（最後瀏覽日：2024年7月4日）。
    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.
    12. Steege, Hans, Künstliche Intelligenz und Mobilität, SVR 2021, S. 1ff.
    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）
    2. Fröhlich, Wiebke, Männer fahren LKW, Frauen erziehen Kinder–diskriminierendes Gendertargeting durch Facebook, Algorithm Watch, https://algorithmwatch.org/de/diskriminierendes-gendertargeting-durch-facebook/.（last visited:6/28/2024）
    （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
    1. Cormen, Thomas H./Leiserson, Charles E./Rivest, Ronald L./Stein, Clifford (2022), Introduction to Algorithms, Summit Valley Press.
    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
    1. Bryson, Joanna J (2010), Robots Should Be Slaves, in Yorick Wilks, Close Engagements with Artificial Companions: Key Social, Psychological, Ethical and Design Issues.
    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
    1. Agrawal, Ajay/Gans, Joshua S./Goldfarb, Avi, Artificial Intelligence: The Ambiguous Labor Market Impact of Automating Prediction, 33 Journal of Economic Perspectives 31 (2019).
    2. Ali, Muhammad/Sapiezynski, Piotr/Bogen, Miranda/Korolova, Aleksandra/Mislove, Alan/Rieke, Aaron, Discrimination through optimization: How Facebook’s ad delivery can lead to skewed outcomes, 3 CSCW 1 (2019).
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    （五）其他
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    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.
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    17. United Nations, The Convention on the Rights of Persons with Disabilities Training Guide No. 19, Professional Training Series, 2014.
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    20. WIPO, WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence.
    描述: 碩士
    國立政治大學
    法律學系
    109651004
    資料來源: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0109651004
    数据类型: thesis
    显示于类别:[法律學系] 學位論文

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