【國考行政學】真的風牛馬不相及嗎？談談公部門AI治理
【國考行政學】真的風牛馬不相及嗎？談談公部門AI治理
作者：飛溟
發佈日期：2025年1月20日
壹、AI 到 Day 係蝦米？
AI（Artificial Intelligence），中文為「人工智慧」，是一智慧數位運算技術與工具的集合名詞。其自西元 1950 年代中期以英國數學家艾倫 ‧ 圖靈（A.Turing）為首研究伊始，[1]迄今訓練機器自動學習，朝向工業革命 5.0 強調人機協作、客製化等趨勢發展。[2]
這一時代浪潮也令公部門數位轉型迎來新的命題，有論者認為短期內資源配置、可預測的方案、程序性和重複性工作等類型非常適合應用 AI，並期待未來對治理效能、智慧韌性、貪腐防治、地方治理、法規調適等議題帶來變革，以價值、動機和情感驅動思考，具備獨立學習、評估環境等能力之自動代理人（autonomous agents）。惟現階段 AI 囿於技術，提升公務員技能和工作成效，還有行政指導自動化等輔助角色，是較為合適和可行的方向。[3]以下就當前公部門應用實例、可採取之措施，以及其所伴隨而來之優缺點和風險進行論析。
貳、公部門應用實例
一、服務型智慧政府 2.0[4]
於「跨域一站式整合服務」和「打造多元協作環境」（政府入口網站使用流程優化、開放政府資料加值應用、公共政策網路參與平臺應用範圍深入直轄市和縣市版本服務）等基礎上，進一步聚焦下列 3 項重點：
(一)、強化跨機關服務
民眾民生領域申辦程序簡化、數位服務客製化。
(二)、加速開放資料釋出
1.建立政府資料申請、授權、收費等原則性規定及開放資料諮詢、輔導機制。
2.優先推動釋出大眾運輸、金融商品等民生相關資料集，並引導政府善用。
(三)、加強循證式決策
將跨機關、跨業務等資料運用分析模式與演算法輔助決策作成。
民眾能以如口語對話般的形式，使用 AI 簡單、快速查詢各法院庭期表及開庭進度資訊等服務。
參、優缺點與風險
一、優點
(一)、行政效率品質提升
AI 可突破地域和時間限制，且能多工地處理大量資料、自動化行政文書工作，改善行政程序效率和品質，亦令公務員得以較多心力與時間專注解決更為繁複、迫切的問題。
(二)、專業性提升
公部門得以更為新穎之技術分析和演算大量、多樣的資料。
(三)、公平性提升
機器不帶情感之去人性化性質，較人類在服務傳遞上更為平等。
(四)、客製化服務
AI 可依據使用者個人資訊和其設定之需求進行服務。
二、缺點和風險
(一)、課責問題
當 AI 導入公共服務產生爭議或侵害人民權益時，課責對象究竟是操作之公務員或建置系統之工程師，又或者是引進之公部門，還是研發之科技公司？此外，課責方式也不無疑問。有論者認為可賦予 AI 主體性，視其為機關代理人，使之具備獨立人格與地位，方有建立對 AI 課責機制的可能性，惟實務層面仍有待討論。
(二)、衝擊公部門之專業分工和層級節制
AI 多工處理可能觸及跨管轄領域的問題，對公部門專業分工和層級節制之規範產生衝擊。
(三)、不擅長解決危機管理與預測問題
目前 AI 技術最擅於解決諸如影像辨識、物流計算、產品瑕疵檢測等和情境無關且樣本數量多之問題，而危機管理和預測問題則是其弱項，例如：災害應變處理、經濟表現預測、戰爭預測等具高度情境相關性且樣本數量少之領域[6]。
(四)、AI 治理下的管制者俘獲（Regulatory Capture）[7]
科技公司以特定框架引導政策討論（議程設定），避免直接針對 AI 系統之監管，亦透過資助研究和學術機構來影響政策（學術俘虜），乃至選擇性分享有利資訊，隱瞞潛在風險（資訊操控），達到規避法律責任或限制競爭者等目的，並導致公部門設置偏弱的監管標準，無法有效保障公共利益。
公部門為杜絕上開弊端、提高監管透明度，可設立獨立機關審查，鼓勵公民（團體）、其他非產業相關之專家學者參與政策討論，增進政府 AI 專業能力，避免過於依賴業界資訊。同時，設置旋轉門條款或類似美國之《遊說公開法（Lobbying Disclosure Act）》之立法，利益揭露和迴避以及提供獨立研究資金，可一定程度遏制科技公司在政商學界的影響力。[8]
(五)、透明度問題
AI 其「黑箱」運作、演算法程式未公開等特質，考驗社會對其認可和信任程度。[9]有論者認為 AI 開發階段，開發者即應就其如何使用、篩選各項資料及參數，還有後續產出結果充分說明和解釋，並對此設定判斷公平性或透明度之具體標準，其牽涉到管制、監督、救濟可能性與課責等問題，乃至建構整體監管組織和法規架構的基礎。[10]
(六)、放大社會既存偏見的風險
若 AI 中運用有偏差的訓練集或演算法，將可能導致種族偏見制度化且規模化，擴散至更廣泛的政策領域。[11]臺灣可能產生之問題是 AI 以大量漢人本位主義之資料，應用於原住民族之政策領域。
(七)、侵害個人隱私
當 AI 蒐集和運用個人資訊時，個人資訊隱私權受司法院釋字第 603 號解釋保障之「自主控制權利」和憲法法庭 111 年憲判字第 13 號判決肯認的「退出權」，是否仍具使用知悉和課責之完整性，具備憲法對其程序和制度上的充分保障，則不無疑問。
我國實務混用個人資料保護措施之概念，甚至在《個人資料保護法》脈絡下之「去識別化」內涵也存有見解上的歧異，以致無法確立其客觀標準和保護程度，[12]依舊是眼下須迫切解決之問題。近來政府則應前揭憲法法庭判決之要求，籌設獨立機關「個人資料保護委員會」，並就未來其執法權限、各級公私部門間協力合作機制、資料安全維護和事故應變通報、司法救濟等面向，預告修正《個人資料保護法》部分條文，[13]亦屬應對 AI 治理之初步作為。
(八)、演算法串通合謀（Algorithmic Collusion）的疑慮
此目前主要是指 AI 應用於股票投資市場時，可能因其存在隱性協調機制、懲罰交易行為偏差的「價格觸發機制」、簡單的利潤最大化算法、共用基礎模型開發致同質化的學習偏差等，使各 AI 間有意無意地相互協調，例如：哄抬或固定價格、限制競爭等，產生看似串通共謀的現象，從而影響市場公平性、流動性和價格訊息。有論者認為 AI開發階段即應排除獎懲機制，並確保盈利非透過隱性協調或自主共享敏感訊息達成。[14]當上開情況最終惡化為市場失靈時，公部門介入解決則不無可能，故在此併予說明。
★記憶方法：凡事都有一體兩面
| 優點 | 缺點和風險 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 行政效率品質提升 | 協助公務員處理事情→課責問題 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 多工處理（跨管轄領域）→衝擊專業分工和層級節制規範 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 重複性、程序性事務→不擅長解決危機管理與預測問題 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 專業性提升 | 分析、演算→AI 治理下的管制者俘獲、透明度問題 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 大量、多樣資料→放大社會既存偏見 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 公平性提升 | 去人性化→偏差的訓練集或演算法將可能導致種族偏見 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 客製化服務 | 依據使用者個人資訊和其設定之需求服務→侵害個人隱私 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
肆、現階段政府可採取之措施
一、公部門 AI 應用之政策分析步驟[15]
(一)、探討 AI 運用政策領域與可能產生之倫理道德風險。
(二)、個案中各類資料之管理和分析者的責任歸屬、各利害關係人面對之風險和影響。
(三)、提出可行政策建議和解決方案以提升 AI 倫理道德能力。
(四)、預評估可能政策方案在各層面影響，特別關注利害關係人對各種政策之觀點。
(五)、監督政策執行成果，並隨時檢討執行成效。
二、建立 AI 導入策略[16]
(一)、著重問題導向的應用而非創造需求
AI 僅是解決特定問題的其中一個選項，而非為了使用而勉強使用。
(二)、深化公民的參與
藉此提升公民信任和支持，並取得其使用者回饋，持續修正、優化公共服務。
(三)、擴大公私協力
嘗試為既有系統導入或整合 AI，例如將 1999 服務專線建置為 AI 客服。
(四)、資訊共享、整合
開放資料之格式統一與資料隱私規範建立，後者經前揭憲法法庭判決揭櫫國家負的憲法保障內涵。
(五)、建立公務員與 AI 分工共榮工作場域
AI 作為對公務員工作能力增強與協助的角色，而非裁員取代之。公部門亦得藉此鼓勵公務員學習、培養新專業技能，為舊有文化（legacy culture）注入變革。
伍、近年相關考題
一、113 年高考二級：一般行政(兩岸組一) 第 3 題
因應人工智慧（artificial intelligence, AI）發展趨勢，各級政府機關既有的對內與對外協調連繫機制需要進行那些變革？又可能需要排除那些障礙？（25 分）
二、113 年高考二級：一般行政(兩岸組一) 第 4 題
請論述政府機關推動行政透明化（administrative transparency）過程中，應要求公務人員提升那些倫理（ethic）或責任（responsibility）的認知？相對的，機關組織設計與管理又要採行那些配套的變革作為？（25 分）
陸、結論
隨著時代變遷、科技日新月異，公部門 AI 治理看來勢不可擋。然而，AI 技術仍存有不少未知數，以及應用後伴隨難以預測和估量之影響，導入公部門使用於公共服務，所涉及的對象和層面甚鉅，如何審慎應用是近來研究著墨頗多之處，是故本文優缺點和風險部分論述比例不均在所難免，若考試遇到相關題目，仍需留意正反意見的申論比重。
「科技的良善，始終來自於政府治理的良窳。」，科技革新並非百利而無一害，如何從應用 AI 進行公部門數位轉型的發展中趨利避害，需各界務實參與討論與行動，才能提高數位轉型成功的機率。學者范垂斯(C. Ventriss)曾云：「行政是政府核心，但公共才是國家重心。」，在 AI 提升公部門公共服務品質和效率的同時，須莫忘其最終指向增進公共利益，公民的意見和決定仍不可輕忽。
註腳
[1] 黃心怡、曾冠球、廖洲棚、陳敦源，〈當人工智慧進入政府：公共行政理論對 AI 運用的反思〉，《文官制度》，第 13 卷第 2 期，2021 年 11 月，頁 94。
[2]吳欣珊，〈工業 5.0 世代預備，未來工廠的發展趨勢為何？〉，《行銷人》（最後瀏覽日 2024.12.23）。
[3]同註 1，頁 92-97。
[4] 以下內容主要摘自國家發展委員會，〈服務型智慧政府 2.0〉，《行政院》（最後瀏覽日 2024.12.23）。
[5]司法院，〈司法院「＃智慧客服小幫手 2.0」試營運啦！〉（最後瀏覽日 2024.12.23）。
[6]同註 1，頁 96、99-103。
[7] 指公共政策制定遭受規範者藉遊說、資訊操控、文化影響、旋轉門移動等手段犧牲或違背公共利益為代價操縱監管。
[8] Kevin Wei , Carson Ezell , Nick Gabrieli , Chinmay Deshpande , “ How Do AI Companies “Fine-Tune” Policy？Examining Regulatory Capture in AI Governance , ” paper presented at the San Jose , CA at 2024 AAAI / ACM Conference on AI , Ethics , and Society ( San Jose , CA：Association for the Advancement of Artificial Intelligence and Association for Computing Machinery , October 21-23 , 2024 ) , pp . 1539-1548 .
[9]同註 1，頁 98。
[10]張濱璿、陳敦源、廖洲棚、黃心怡、王千文、張瀠心、陳郁函，〈當人工智慧風潮下公共服務制度設計策略與法規調適作為之研究〉，《行政暨政策學報》，第 78 期，2024 年 6 月，頁 113。
[11]同註 1，頁 102。
[12]吳全峰、許慧瑩，〈健保資料目的外利用之法律爭議──從去識別化作業工具談起〉，《月旦法學雜誌》，第 272 期，2018年 1 月，頁 48-57。
[13] 個人資料保護委員會籌備處，〈預告修正「個人資料保護法」部分條文〉，《公共政策網路參與平臺》（最後瀏覽日 2024.12.24）。
[14] Ai Deng , “ What Do We Know About Algorithmic Tacit Collusion？, ” Antitrust , Vol. 33, No. 1, Fall 2018 , pp. 88-94 .
[15]以下內容主要摘自王禕梵，〈公部門人工智慧治理：從倫理道德觀點出發〉，《公共行政學報》，第 65 期，2023 年 9 月，頁 125。
[16]以下內容主要摘自註 1，頁 105-106。
作者簡介
飛溟
113高考及格
「Trial and Error」
