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題名 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
貢獻者 呂彥彬
Lu, Yen-Pin
張瑋芯
Chang, Wei-Shin
關鍵詞 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
上傳時間 4-九月-2024 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.
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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
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 呂彥彬zh_TW
dc.contributor.advisor Lu, Yen-Pinen_US
dc.contributor.author (作者) 張瑋芯zh_TW
dc.contributor.author (作者) Chang, Wei-Shinen_US
dc.creator (作者) 張瑋芯zh_TW
dc.creator (作者) Chang, Wei-Shinen_US
dc.date (日期) 2024en_US
dc.date.accessioned 4-九月-2024 14:30:26 (UTC+8)-
dc.date.available 4-九月-2024 14:30:26 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 4-九月-2024 14:30:26 (UTC+8)-
dc.identifier (其他 識別碼) G0109651004en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/153264-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 法律學系zh_TW
dc.description (描述) 109651004zh_TW
dc.description.abstract (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。zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 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.en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 1 第一節 研究動機與目的 1 第二節 研究方法 4 第一款 文獻分析法 4 第二款 實務分析法 4 第三款 歷史分析法 5 第四款 比較分析法 5 第三節 研究範圍與架構 6 第一款 研究範圍 6 第二款 研究架構 7 第二章 人工智慧概說 11 第一節 人工智慧之定義 11 第一款 歐盟法 12 第二款 美國法 14 第三款 我國法 15 第四款 小結 18 第二節 人工智慧之分類與技術 19 第一款 依機器自主性之差異 19 第二款 依機器得以處理與判斷之能力 21 第三款 依機器與人類之相似度 26 第四款 小結 27 第三節 人工智慧之特性 28 第一款 自主性與不可預測性 29 第二款 黑箱性 30 第三款 複雜性、開放性與脆弱性 31 第四節 人工智慧之法律地位 33 第一款 現行法是否承認人工智慧之人格 33 第二款 立法論是否應承認人工智慧之人格 41 第三章 人工智慧於聘僱階段之運用 51 第一節 人工智慧用於聘僱階段之特性 51 第一款 優點 51 第二款 缺點 53 第二節 人工智慧於聘僱階段之應用態樣 57 第一款 資源搜尋階段(Sourcing) 58 第二款 篩選階段(Screening) 60 第三款 面試階段(Interviewing) 63 第四款 選拔階段(Selection) 64 第四章 雇主之歧視禁止義務 67 第一節 義務來源 67 第一款 現行法律 68 第二款 反歧視法草案 89 第三款 小結 91 第二節 歧視與差別待遇 91 第一款 歧視之定義 92 第二款 差別待遇之定義 97 第三款 小結 98 第三節 歧視之類型 100 第一款 直接歧視 101 第二款 間接歧視 104 第三款 混合動機歧視 107 第四節 歧視之認定 108 第一款 差別待遇 110 第二款 正當理由 116 第五章 聘僱歧視之責任成立 131 第一節 雇主責任之依據 131 第一款 現行法律規定 131 第二款 反歧視法草案 141 第二節 雇主責任之成立 142 第一款 概論 142 第二款 可歸責事由 144 第三節 舉證責任之分配 194 第一款 舉證責任分配之原則 194 第二款 舉證責任分配之例外 195 第三款 舉證責任分配之調整 201 第四款 反歧視法草案 203 第四節 附論:製造商責任 204 第一款 契約責任 205 第二款 商品責任 206 第六章 聘僱歧視之法律效果 213 第一節 損害賠償方法 213 第一款 回復原狀 213 第二款 金錢賠償 216 第二節 損害賠償範圍 217 第一款 財產上損害 217 第二款 非財產上損害 219 第七章 結論 227 第一節 研究成果 227 第二節 立法展望 231 第一款 使用人工智慧之義務 231 第二款 雇主聘僱歧視替代責任之建構 232 第三款 人工智慧之法律人格 233 參考文獻 235zh_TW
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dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0109651004en_US
dc.subject (關鍵詞) 人工智慧zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 機器學習zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 違約責任zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 過失責任原則zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 嚴格責任zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 為他人行為負責zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 履行輔助人zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 就業歧視zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 歧視禁止zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 反歧視法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 損害賠償zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 締約上過失zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Artificial Intelligenceen_US
dc.subject (關鍵詞) machine learningen_US
dc.subject (關鍵詞) breach of contracten_US
dc.subject (關鍵詞) principle of negligence liabilityen_US
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dc.subject (關鍵詞) employment discriminationen_US
dc.subject (關鍵詞) anti-discrimination lawen_US
dc.subject (關鍵詞) damagesen_US
dc.subject (關鍵詞) culpa in contrahendoen_US
dc.title (題名) 人工智慧時代下聘僱歧視之民事責任zh_TW
dc.title (題名) The Civil Liability for Employment Discrimination in the Era of Artificial Intelligenceen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
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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. 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