商業作為人類最早的行業之一，從早期的獨資商號到17世紀發展成熟的股份有限公司，直至近代工業化後的跨國集團，企業的目的多半是為了促進自身與股東的最大利益，然而隨著企業的影響力劇增，在社會中連帶的利害關係人相較過往牽連更廣，可能包含員工、當地社群甚至全球居民。
 

因此無論是外部國際組織，如：世界企業永續發展委員會（World Business Council for Sustainable Development, WBCSD），或是企業內部本身都逐漸興起企業與擔負社會責任的聲音，並進而發展出了諸多探討公司如何照顧股東以外關係人的論述，以及如何評估企業社會責任（CSR）的理論、指標，諸如GRI (Global Reporting Initiative) 永續性報告指南、美國道瓊永續指數（Dow Jones Sustainability Index, DJSI）等等。
 

而在AI時代，人們對企業社會責任的期待，也隨著AI的部署而有所轉變，美國American Institute of Artificial Intelligence的阿爾·納維（Al Naqvi）教授在路透社的投書表示，人工智慧的運用可以根本上的改變並改善CSR流程。阿爾教授認為，僅管企業社會責任的擁護者與批評者們，經常在「道德」、「永續性」、「利害關係人理論」，或者「效率」、「管理」上爭吵不休，然而只要認知到企業社會責任可以被視為一種關注增進效率與效益的商業流程，那麼就可以較為客觀的識別出目前企業社會責任施行的缺點，以及AI對企業社會責任所帶來的益處。
 

目前人們對企業進行社會責任的批評包含：

• 難以對重要性進行衡量。
• 行動缺乏成效
• 組織的失能。

由於企業若以傳統目標，即利潤最大化為公司價值，就能清楚知曉公司是否完成該目標。然而當公司無法衡量所付出成本可轉化出的CSR成效，或者以錯誤的方式衡量時，就難以計算CSR對股東究竟是提供了利益或者造成了負擔。
 

行動的缺乏成效則是歸因於CSR多數與員工的個人利益無關，甚至可能危害個人利益，因此從企業內部產生的利益衝突將導致隱瞞甚至欺詐，這都是導致CSR行動缺乏成效的原因。
 

而企業組織本身無法有效將CSR與組織自身結合，將會導致CSR無法得到有效的跨部門協助與執行，儘管這並非企業內部有意的行為，但管理人的無知與疏忽依然會導致CSR的失能。
 

因此了解上述問題後，AI就能為其提供解方，例如：智慧系統將能了解企業價值的驅動來源，以及企業為利害關係人創造正向成果的能力，或提供準確、多維的績效衡量指標，同時可以協助擬定計劃策略，並使管理人在過程中保持誠實，亦可以用於詐欺偵測與內稽、內控制度。但這些個別的功能其實都體現於全面自動化技術間的互相合作，最終達成一套全面的系統以完成上述目標，這些技術包含：大數據、資料管理、機器學習與其他相關技術。
 

同樣的觀點也在另一篇自然雜誌上的報告中被提及，其梳理出了AI在聯合國永續發展目標（Sustainable Development Goals, SDGs）中可輔助的項目，而目前也有越來越多企業將其本身之CSR目標與SDGs中的細項目標連結以追求更明確地制定目標。在169 項細項目標中，AI可以為其中的134項目標提供正向效果，其中這些目標，被分成三大類群：「社會」、「經濟」和「環境」。在社會類群，如：推動無貧窮社會、優質教育、潔淨水和衛生設施、可負擔清潔能源，與推動永續城市等可持續發展目標，都可以透過使用AI支援，向民眾提供食物、水和健康、能源服務來實現，甚或是創建具有循環經濟和資源運用效率的智慧城市，以智慧電網與自駕車等物聯網技術來達到資源最優分配的效果。而在經濟類群，AI也可以有效提高生產效率。在環境類群，AI的進步可以加強我們對氣候變化的理解，甚至對未來可能出現的極端氣候變遷進行建模，或者透過演算法預測原油外洩、甚至改善荒漠化。
 

這些論點在在表明，人工智慧不再只是網路上或人們口中泡沫般的空談，而是已經可以真正投入實作，令企業們採行進而對世界給予正向影響的協助工具。德國慕尼黑工業大學所分拆的DFGE機構，就致力於提供企業AI工具以解決切實的企業CSR問題，從資料蒐集層次，提供來自全球範圍內的公司資料；到演算法層次，為企業選擇合適的演算法；到最終的決策與行動層次，識別企業在CSR方面的優勢與劣勢，並提供企業執行的策略。透過AI系統決策，企業可以跳脫傳統漫無章法的窠臼，發現更多過往未曾看過的資料與可以執行的CSR模式。台灣亦有新創公司，如Sustaihub永訊智庫，提供以AI為基底技術的文本分析，協助企業關注全球CSR的更新動態，以更科技、智慧的方法製作更周全、永續的企業社會責任報告書。
 

然而AI的運用本身卻也有可能構成企業社會責任的隱憂。例如前述自然雜誌投書中提到，雖然AI幫助對許多目標提供正向幫助，但同時也為約59項細項目標帶來負向影響。例如AI所需要的大量算力，預估將在2030年佔用全球電力需求的20％，這就損害了SDGs在環境領域的目標，因此更高效的冷卻系統，或廣泛的能源效率都是必須發展的。而AI的盛行可能造成許多工作將附加對AI知識的資格要求，這也可能造成貧富差距加劇，該文也引述研究說明，美國自1970年代中期以來，擁有學位的人的工資增長幅度約25％，反之高中輟學者的平均工資降低了30％。
 

並且AI技術的推動往往是立基於AI發展國家的需求與價值觀，如果缺乏道德審查機制，那麼AI的發展可能會危害民主制度，例如運用AI來監控人民或建立評分制度就是最好的例子。同時這也會有加劇國家之間，或者優勢族群與弱勢族群間不平等的可能性，例如富有國家的企業發展智慧農業後，將導致貧窮國家小農無法承擔赴同等成本的複雜系統，進而導致全球零飢餓的目標無法實踐。
 

AI對CSR的負面影響，也可能更具體的體現在企業活動中，哈佛商業評論的報導也提及，2018年美國亞馬遜公司停止以AI系統進行面試，因為該系統對女性具有偏見並對女性面試者造成不利影響。2003年美國全國經濟研究所（National Bureau of Economic Research, NBER）也做過實驗表明，白種人姓名的應聘者將比黑人多出50%的回覆率。因此企業使用AI工具本身，僅管其動機可能源於避免偏見，實則AI的創建過程中難以避免偏見的涉入，這使得企業應該考量在以AI施行企業活動—尤其是CSR活動—時，要更廣泛的雇用或考慮相關利害關係人，包含創建由電腦科學家、社會學家、人類學家、法律學者和活動家組成的團隊，也該意識到AI本身的融入可能是影響公司CSR的要素之一，確實，許多企業有此認知，進而前仆後繼地在公司建立了AI倫理委員會或制定AI倫理守則，以確保AI的使用可以與企業的價值維持同一步調，這些公司包含IBM、Microsoft、Google等。
 

總上所述，企業的發展史從古老的殖民經濟，到現今的數位經濟，隨科技的發展，企業的本質也因為其影響力擴增而被賦予更多來自內部的、外部的、國家的、民間的、強制的、倡議性的社會責任要求。證據證明，AI本身確實可以為世界帶來更多良善，因此科技巨獸在影響人們生活的同時，也應該透過科技本身以更智慧的、更有效率的方式，負擔起CSR責任，並同時注意AI可能帶來的負面影響，發展出更為健全的企業CSR政策。

（編譯撰稿：蕭為程）
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