🦞 榕賀觀點 第 28 期 — 2026-10-26
2026年10月26日 · 閱讀時間約 5 分鐘
🦞 榕賀觀點 第 28 期 — 2026-10-26
發行日：2026-10-26（一）｜榕耀管顧 RongRise Consulting
📬 榕賀觀點固定於每週一與每週四發行——週一深入組織與人才，週四聚焦市場與成本。
📌 本週快訊
🔥 本週深讀：偏見不是被 AI 製造，是被「客觀化」之後更難被看見
現象愛爾蘭利默瑞克大學讓 189 名知識工作者戴上 VR 頭盔與 AI 助理共事，事後拿真實金錢分配報酬：底層技術完全相同，男性外觀的 Johan 卻比女性外觀的 Johanna 平均多拿 10.25%，也被評為更「像人」。完整研究：University of Limerick，2026-10
我們的判斷這份實驗最刺眼的不是 10.25%，是 34 名受訪者裡有 30 人堅稱，性別不影響他們怎麼信任、怎麼給錢。他們不是故意歧視，是根本不知道自己偏了。行為與自覺之間的這道縫，才是偏見真正溜進系統的路。
我們常以為，把評分交給 AI，就是去掉人的偏見。錯了，這只是把偏見換成一張更難抓的臉。人當評審時，會因為「我應該公平」而自我修正；一旦評分變成「AI 算出來的」，人反而卸下校正的責任，不是我的決定，是系統的輸出。偏見沒有消失，它躲進三個設計選擇裡：要擬人還是要中性、拿誰的歷史資料去訓練、由誰定義「好員工」長什麼樣。這三個選擇都是人做的，做完之後，整件事卻被貼上「客觀」的標籤。
財政部財政資訊中心都懂：「大量、重複、可逆的交給 AI，涉及裁量的留人工。」績效、薪資、升遷，正是最典型的裁量，它沒有標準答案，只有要當責的人。把裁量外包給 AI，省下的不是偏見，是「誰要為這個決定負責」。
招募初篩、績效排序、離職預測，這些工具正在走進台灣企業。我們不反對用 AI 輔助評價；我們反對的是，用了 AI，就以為自己更公平了。工具再準，也代替不了那個必須站出來說「這個決定我負責」的人。
一個還沒解的問題你公司裡，有多少績效、薪資、升遷的決定，其實是人做的，卻被標成「AI 算的」？當被 AI 評低的員工來問「為什麼」，你拿得出一個能回答的人，還是只能攤手說「系統就是這樣算的」？
🛠️ 官網導流：把裁量留人，也不等於把 AI 永遠關在試點
涉及裁量的決定要留人手上，但很多企業把這句誤讀成「那 AI 先別上」。你的專案是不是也卡在「只試不落地」？五分鐘診斷一次。
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📖 本週精選文章
- 連摩根大通都不讓它進門：你的 AI 代理，憑什麼代表你？ — 代理能替你做事，能不能替你負責，是兩件事。
- 98.8% 缺工、缺口卡在店長：台灣中階斷層的下一站是判斷力 — 缺的不是人手，是會替公司做判斷的人。
- 連做模型的公司都說控制不住：AI 代理的安全，要從「它會拒絕」改成「它碰不到」 — 讓它碰不到，比教它拒絕更可靠。
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