商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
面對全球勞動力短缺與高流動率的挑戰，製造業正積極尋求創新解決方案。人工智慧（AI）技術的導入，不僅能提升營運效率，更有望成為強化員工參與度與留任率的關鍵。業界專家指出，AI 工具可協助製造業者化解勞動力困境，但導入時務必審慎考量數據隱私、演算法偏見及供應商管理等三大策略，確保技術發揮最大效益。
根據《FP Snapshot on Manufacturing Industry》報導，AI 驅動的工具可應用於多個面向，例如提供個人化的員工培訓計畫、預測潛在離職風險，並促進跨班次的有效溝通，進而打造更具響應性的工作文化。這些 AI 系統透過分析員工數據、滿意度調查、生產力指標及溝通模式，能及早辨識員工脫離的跡象，並建議精準的干預措施。導入 AI 的潛在好處顯而易見，包括降低員工流動成本、改善工作場域安全，以及提升整體生產力。
然而，AI 在員工參與和留任方面的應用也衍生出複雜的法律考量。報導指出，AI 系統在製造業環境中，可能監控的不僅是數位通訊，還包含實體行為、設備使用模式、休息時間活動與安全合規狀況。這類數據收集若涉及員工休息時間或特定區域停留模式，可能觸及各州層級的隱私權法規；若 AI 系統進一步推斷員工的身心健康狀況，甚至可能關聯到健康保險可攜與責任法案（HIPAA）。目前美國多州已針對生物特徵數據和員工監控制定法規，部分州更正考慮推動「無機器人主管」或演算法管理相關法律。
為確保 AI 導入的合法性與倫理原則，專家建議製造業雇主應採取以下三大策略：
確保數據隱私與法規遵循
企業在導入 AI 驅動的員工參與工具時，必須與法律顧問密切合作，確保數據收集實務符合所有適用的隱私法規。這包含建立清晰的告知機制、取得員工同意，並制定處理員工數據請求的流程。同時，企業必須實施強大的安全措施，以保護 AI 系統所收集的敏感員工資訊。
防範演算法偏見
演算法偏見是 AI 應用的一大風險，尤其在多元性倡議方面。AI 工具若僅以歷史數據進行訓練，可能導致偏見延續。例如，若女性或少數族裔員工在特定職位或班次中長期代表性不足，AI 可能錯誤地將不同的參與模式解讀為「脫離」，而非辨識出體制性障礙。此外，AI 若根據過往模式預測離職風險或晉升機會，可能對受保護群體造成不利影響，進而引發歧視指控。因此，AI 生成的參與度分數或風險標誌應僅作為決策參考，而非最終判斷。雇主應定期審計 AI 系統的偏見，確保訓練數據的多樣性，並記錄為防止歧視結果所做的努力。
審慎選擇與管理 AI 供應商
企業不應盲目信賴 AI 供應商所提供的偏見測試結果。在與供應商合作時，應積極詢問 AI 工具的開發與訓練細節，並自行進行評估。供應商合約應明確確保系統運作的透明度，允許執行偏見與安全審計，並清楚界定各方在法規遵循上的責任歸屬。透過這些措施，台灣製造業者才能在推動智慧轉型的同時，兼顧員工福祉與企業永續發展。
