--- title: "利害關係人參與（Stakeholder Engagement）" slug: stakeholder-engagement language: zh-TW source: https://aiterms.tw/learning/what-is-stakeholder-engagement updated_at: 2026-07-04 tags: [AI倫理與治理, AI應用, source:arxiv] ipas_term: false type: deep-dive --- # 利害關係人參與 是什麼？ > 利害關係人參與是指在人工智慧開發過程中，主動納入受影響群體的意見，以確保系統符合社會價值。 ## 核心概念 在人工智慧的發展與治理領域中，利害關係人參與扮演著不可或缺的基石角色。隨著人工智慧系統對人類社會的影響力日益擴大，從醫療診斷、信用評分到自動駕駛，各項應用無不深深牽動著廣大群眾的權益。傳統上，科技產品的開發往往侷限於工程師與產品經理的封閉決策圈，然而這種由上而下的模式難以全面考量不同背景使用者的真實需求與潛在風險。利害關係人參與因此應運而生，其核心精神在於打破技術發展的黑箱，邀請所有可能受到人工智慧系統影響的群體，包括終端使用者、社群代表、政策制定者、領域專家乃至於潛在的受害群體，共同參與系統的設計、開發、部署與持續監管過程。 透過多元視角的匯聚，此機制旨在確保人工智慧技術的發展方向能夠契合社會的共同價值觀，並在技術創新與倫理底線之間取得平衡。利害關係人參與不僅僅是一種公關手段或形式上的問卷調查，而是一種深度的權力重新分配，讓受影響者有實質的管道能夠發聲並影響最終決策。這意味著在定義問題、選擇訓練資料、設定模型評估指標等關鍵節點上，都必須納入多元的價值考量，從而預防或減輕演算法偏見、隱私侵犯與社會不平等加劇等負面外部性。總而言之，利害關係人參與是落實人工智慧倫理原則的核心途徑，讓技術真正服務於社會整體的福祉。 ## 運作原理 利害關係人參與的運作並非單一且靜態的步驟，而是一個貫穿整個人工智慧生命週期的動態迭代過程。整個機制通常由幾個關鍵階段所構成。首先是利害關係人的識別與映射。這個階段需要開發團隊進行系統性的影響力評估，不僅要找出直接使用該系統的用戶，更要發掘那些未直接使用但卻會受到系統決策影響的邊緣化群體。例如在開發警政預測系統時，除了警方之外，被預測為高風險區域的社區居民亦是極為關鍵的利害關係人。 識別完成後，接著是設計適當的參與機制。這必須根據不同群體的特性、資源與專業背景量身打造。對於技術專家與學者，可以舉辦深度的技術諮詢會議；對於一般大眾與弱勢群體，則可以採用參與式設計工作坊、焦點團體訪談或是容易理解的視覺化模擬工具，降低參與門檻。在收集回饋的過程中，必須確保溝通的雙向性與資訊的透明度，開發者必須以平易近人的語言解釋系統的運作邏輯與潛在影響，讓利害關係人能夠在充分知情的基礎上提供實質意見。 最後，同時也是最困難的環節，是意見的整合與決策調整。收集到的多元甚至相互衝突的意見，必須經過嚴謹的審議過程。開發團隊需要建立透明的機制，說明哪些建議被採納、哪些被拒絕以及其背後的考量理由。在必要時，可能需要調整系統的優化目標、重新採樣訓練資料，甚至在無法解決重大倫理爭議時，暫緩或取消系統的部署。這整個循環會隨著系統上線後的持續監測而不斷重複，確保系統在真實世界中依然符合利害關係人的期待與社會規範。 ## 實際應用 利害關係人參與在各個涉及重大社會影響的人工智慧領域都有著豐富的實踐案例。在醫療健康領域，當醫院導入輔助診斷系統時，除了需要醫師與資料科學家的緊密合作外，病患權益倡議團體的參與也至關重要。透過納入病患的觀點，系統在設計介面時能更注重病患隱私的保護，並在結果呈現上採用讓醫病雙方都能理解的方式，從而建立對人工智慧輔助決策的深層信任。 在人力資源與招募領域，企業在引入自動化履歷篩選工具時，往往會面臨演算法複製歷史偏見的風險。為了減輕此問題，負責的企業會邀請勞工代表、多元共融專家以及不同性別與族群的求職者代表參與評估。這些利害關係人可以協助檢視用來訓練模型的歷史招募資料是否存在結構性歧視，並共同制定更公平的特徵選取標準與模型效能指標，確保招募系統不會將特定群體系統性地排除在外，維持招募過程的公正性。 在公共政策與都市規劃方面，智慧城市基礎設施的建設同樣高度依賴廣泛的公民參與。例如在佈建智慧交通監控系統時，地方政府會舉行公民大會，向社區居民說明資料收集的範圍、保存期限與使用目的。居民可以藉此表達對隱私外洩的疑慮，並要求設立獨立的外部監督委員會。這種由下而上的參與不僅能夠改善系統的實質設計，更能提升政策的正當性與民眾的接受度，避免因為資訊落差與缺乏溝通而引發的社會對立與抗爭。 ## 常見誤區 在推動利害關係人參與時，許多組織常陷入一些認知或執行上的誤區，導致參與淪為表面功夫。最常見的誤區是將參與視為一種勾選清單式的合規程序。部分開發團隊僅在產品即將發布前，才舉辦象徵性的公開說明會，此時系統的底層架構早已定型，利害關係人的意見根本無法對產品產生實質改變。這種事後諸葛式的參與，不僅無法解決深層的倫理問題，反而容易引發外界對於企業進行倫理清洗的強烈批評。 另一個常見的誤區是代表性偏差。在邀請利害關係人時，組織往往傾向於尋找那些容易接觸、善於表達且具備一定社經地位的代表。這會導致那些真正在數位轉型中最容易受到傷害的弱勢群體，例如低收入戶、高齡者或數位落差嚴重的偏鄉居民，其聲音被系統性地忽略。如果參與者同質性過高，所收集到的意見將無法反映真實世界的複雜度，進而加深人工智慧系統的偏見，與參與的初衷背道而馳。 此外，忽視權力不對等也是一個嚴重的問題。在科技公司與一般民眾或社運團體對話時，雙方在技術知識、資訊取得與資源分配上存在著巨大的落差。如果主辦方沒有刻意營造一個安全、平等且賦權的溝通環境，弱勢群體的參與者可能會因為缺乏自信或受到專業術語的威嚇而保持沉默。真正的參與機制必須正視這些權力不對等，透過能力建構與資源支持，確保每一個聲音都能被平等的傾聽與重視，發揮實質的影響力。 ## 與相關技術的比較 在探討利害關係人參與時，經常會將其與演算法審計以及參與式設計等概念進行比較。雖然這些方法都致力於提升人工智慧系統的問責性，但其側重點與運作方式各有不同。演算法審計通常是一種偏向技術層面與事後的評估機制，主要由具備專業技術背景的第三方稽核人員，透過統計分析、壓力測試等量化手段，檢驗模型是否存在偏差或安全漏洞。相比之下，利害關係人參與更強調事前與事中的介入，並且注重量化的數據之外，那些難以被數據捕捉的質性經驗與社會脈絡。 參與式設計則可以視為落實利害關係人參與的一種具體方法論。它起源於人機互動領域，強調將使用者直接納入產品的共同設計過程中。然而，在傳統的參與式設計中，焦點往往集中在如何提升終端使用者的操作體驗與產品可用性。而人工智慧領域的利害關係人參與，其範圍則更為廣闊。它不僅關心直接使用者的體驗，更深入探討系統對整體社會結構、公平正義與基本人權的廣泛影響。 簡而言之，演算法審計提供了驗證系統合規性的技術工具，參與式設計提供了納入使用者回饋的方法途徑，而利害關係人參與則是在治理層面上，提供了一個讓多元社會價值觀得以形塑科技發展軌跡的宏觀框架。這三者相輔相成，共同構成了負責任人工智慧發展不可或缺的基石。透過這些機制的綜合運用，我們才能確保人工智慧的創新軌跡不偏離人類社會的共同利益，實現科技與社會的共好。 ## 常見問題 ### 如何在有限的預算與時間內執行有效的利害關係人參與？ 企業應將資源集中於影響力評估中找出的高風險群體。首先，可以利用現有的社群網路或非營利組織作為溝通橋樑，降低招募與溝通成本。其次，採用非同步的數位參與工具收集廣泛回饋，並保留實體會議給最複雜的倫理爭議。將參與融入既有的敏捷開發流程，透過早期原型測試收集回饋，而非等待產品完成後才進行，這樣能大幅降低修改系統的成本，實現高效的參與式治理。 ### 利害關係人之間的意見發生嚴重衝突時，開發團隊該如何決策？ 開發團隊必須建立一套透明且系統化的衝突解決機制。面對分歧時，應優先考量是否會對弱勢群體造成不可逆的傷害或基本權利的侵犯。可以引入獨立的倫理委員會或第三方專家進行調解，並透過權重分配系統來評估不同意見的影響程度。最終決策必須公開說明權衡的過程與理由，並在系統中設計相應的緩解措施與申訴管道，確保即使是未被完全採納意見的群體也能獲得適當的保障。 ### 怎樣評估利害關係人參與的成效與影響力？ 評估成效不應僅看舉辦會議的次數或參與人數，而應建立質性與量化兼具的指標。量化指標包含因回饋而修改系統設計的次數、減少的潛在偏見案例數量等。質性指標則需透過事後訪談，了解參與者是否覺得自己的意見受到重視、系統上線後的社會接受度是否提升。企業應發布透明度報告，記錄參與過程如何實質改變了人工智慧產品的最終樣貌，以此作為持續改進參與機制的基礎。 --- 深度解說頁：https://aiterms.tw/learning/what-is-stakeholder-engagement 快查頁：https://aiterms.tw/terms/stakeholder-engagement 最後更新：2026/07/04