人工智能如何助力企業精準識別人權風險 | 路透社

人工智能有望幫助企業全面掌握其全球供應鏈。路透社/Ann Wang 購買授權 許可，打開新標籤頁8月4日 - 大型企業如今面臨着前所未有的供應鏈管控壓力。從食品到消費電子產品再到時尚單品，與商品生產相關的人權侵犯報道可能對企業聲譽造成災難性影響。

以蘋果、特斯拉和谷歌等科技巨頭為例，自2019年起它們就因人權組織指控其採購剛果民主共和國使用童工開採的鈷而陷入長達數年的訴訟。該案直到2024年才被華盛頓特區上訴法院駁回。廣告 · 繼續滾動然而即便對最大型企業——實際上尤其是對巨頭企業而言，建立供應鏈可視化體系仍是極其複雜且成本高昂的任務。

那麼人工智能在幫助企業破解這種複雜性方面有何潛力？

將人工智能視為解決人權侵犯問題的方案可能看似有違直覺，畢竟人們擔憂AI本身可能助長侵權行為。

這些擔憂涵蓋多個層面：從AI開發者如何保障數據隱私的疑問，到某些AI工具可能採用歧視特定羣體算法的憂慮。

廣告 · 繼續閲讀美國科技公司Altana利用海量採購關係數據幫助企業管理供應鏈。Altana/Handout via REUTERS 購買授權許可，打開新標籤頁但美國供應鏈管理科技公司Altana首席科學官彼得·斯沃茨指出，AI同樣具備提升人權盡職調查的潛力，能幫助大型企業實現"洞察、聚焦與行動"。

某些商品的供應鏈往往涉及從初級產品到消費品零部件的多級環節。企業很難説服一級供應商披露其下級供應商信息，而後續層級的關聯性就更加模糊不清。

斯沃茨指出，傳統的供應鏈映射方法通常涉及對供應商的調查，“根本不起作用”，因為供應商經常忽視披露請求。即使所有供應商和次級供應商都配合，供應鏈的複雜性也會給那些不幸的分析師帶來幾乎無法克服的挑戰，他們的任務是創建一張全面的地圖。

在斯沃茨看來，人工智能是一個"巨大的福音"，它使公司能夠繪製其全球供應鏈的全部地圖。“這是統一以前無法大規模統一的信息的能力，“他説。“這是一種大規模理解什麼進入什麼的能力。然後，它實際上是能夠進行分類並採取行動。”

阿爾塔納的模型使用了大量數據，包括通過採購訂單或運輸單據等記錄建立的採購關係。這些可以指向與涉嫌違規的實體可能存在的聯繫，客户可以通過其供應商關係嘗試驗證這些聯繫。

斯沃茨説，邏輯是，一旦他們在調查潛在濫用方面更有效率，公司將能夠"在適當的地方花更多時間進行補救”。

韓國總統李在明在首爾的國民大會上發表演講。新政府重新引入了立法，將建立強制性的企業盡職調查，以解決其供應鏈中的人權和環境濫用問題。JUNG YEON-JE/Pool via REUTERS 過去15年間，法規要求企業在供應鏈中承擔更多責任以識別和應對人權侵犯行為。2010年通過的美國《多德-弗蘭克法案》是最早嘗試對高風險行業採購企業實施盡職調查要求的法規之一，其中條款要求企業報告其與剛果民主共和國東部四種"衝突礦產"的關聯。

針對特定問題、行業或國家的立法之後，部分司法管轄區出台了更全面的法規。儘管歐盟委員會今年初決定縮減《企業可持續發展報告指令》和《企業可持續發展盡職調查指令》的適用範圍，這些法規仍要求大型企業對直接供應商實施強化盡職調查。韓國新政府於6月重新提交法案，若獲採納將成為亞洲首個強制企業針對供應鏈中人權與環境問題開展盡職調查的法律。該法案將適用於全球員工超過500人的企業，包括外國跨國公司在韓子公司。與此同時，以聯合國指導原則關於企業權利，以及由經合組織制定的盡職調查指南。監管幹預也可能對企業造成干擾——自2022年《維吾爾強迫勞動預防法案》生效以來，美國海關和邊境保護局已多次扣押太陽能組件。該法律要求進口含有中國新疆地區材料（全球最大的多晶硅來源地）產品的企業必須證明供應鏈中不存在強迫勞動。人權與商業研究所首席執行官約翰·莫里森表示，人工智能可能成為發現侵權行為的"強大輔助工具”，並指出AI工具或許能"標記出供應鏈中人權侵犯風險較高的環節，或供應商數據異常可能暗示隱藏侵權行為的節點"。

該研究所是參與全球反強迫勞動數據夥伴關係的多家機構之一，該倡議旨在通過多源數據交換來洞察強迫勞動的普遍性。一名員工在中國某工廠的太陽能電池板生產線上工作。自2022年起，美國海關和邊境保護局依據《維吾爾強迫勞動預防法案》多次扣押太陽能組件。路透社購買授權許可，打開新標籤頁“人工智能使這種模式變得可行，”莫里森表示，他補充説當前的社會審計方法“可能是一個非常鈍的工具”。他建議更高效的數據分析將使公司能夠在審計中更具策略性，專注於已知的漏洞。

另一家致力於開發人工智能工具以管理供應鏈風險的公司是FRDM.ai。其首席執行官賈斯汀·狄龍表示，公司面臨的根本挑戰不是獲取供應鏈數據，而是決定如何根據數據採取行動。“他們只是陷入了分析癱瘓。現在他們擁有了所有這些信息，卻不知道如何將其綜合成商業決策。”

他説，人工智能最有幫助的是“噪音抑制”，即剔除關於一般供應鏈關係的無關數據。“我們使用人工智能的目的是能夠識別運輸的物品，以及這些物品是否真的與客户使用的成品相關聯？”

狄龍補充道，一旦發現潛在違規行為，人工智能可用於對更換供應商進行成本效益分析。這有助於負責任的採購團隊圍繞可能的干預措施在內部構建商業案例。

隨着人工智能的發展，狄龍認為，如果工具能夠專注於分析和行動，其在管理供應鏈中的影響可能會"大幾個數量級"。

“我看到市場上現在有一種渴望，公司只想知道該做什麼。他們不想花時間和金錢為業務處理這些信息。他們希望有東西能告訴他們可以做什麼。”

儘管人們對人工智能在人權盡職調查中的潛力相當樂觀，但任何嚴肅的觀察者都不認為人工智能是萬能的。

人工智能有助於分析大量信息，並剔除與一般供應鏈關係無關的數據。路透社/Toru Hanai 購買許可 權利，打開新標籤頁諮詢公司Anthesis的人權負責人瑪麗安娜·阿布雷烏表示，人工智能可以在處理供應鏈數據時提供更大的"可擴展性"，並在供應鏈合作伙伴與違規行為有關聯時更快地提醒公司。然而，她警告説，人工智能工具"只能和它所擁有的數據一樣好或有用"。

這是一個根本性問題，因為全球供應鏈中最嚴重的人權侵犯行為往往發生在那些侵權行為不太可能被媒體、法院或監管文件報道的國家。雖然人工智能工具可以根據行業或地理位置將某些供應鏈合作伙伴標記為高風險，但即使是最先進的人工智能，在缺乏任何數字化違規記錄的情況下，也無法精確定位特定供應商的問題。

阿布魯表示，在審查數據較少的國家的供應商時，公司"需要採取更具調查性的方法"，並準備好在必要時與廣泛的利益相關方接觸。

“這實際上是與權利持有者對話，傾聽他們的觀點，並確保這些觀點反映在管理和應對風險的方式中。“她指出，這是人工智能尚未學會如何做到的事情。

儘管存在這些限制，但可以肯定的是，人工智能工具將在幫助企業識別供應鏈中的人權風險方面發揮越來越重要的作用。

更難説的是，由人工智能解決方案推動的更高效的盡職調查是否真的能在實地產生實質性改變。理論上，如果供應商知道其客户會迅速獲悉任何侵權行為，它可能會更好地對待工人。然而，這種樂觀的情景依賴於幾個樂觀的假設。實際上，即使供應商因人權問題被某個客户拋棄，它通常也能找到其他銷售產品的方式。

真正阻止人權侵犯行為發生的挑戰，需要的不僅僅是人工智能來解決。

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