23/02/2024
人工智慧浪潮衝擊下，上市公司董事會職權行使變革之想像
馬紹恒 UNSW法律博士(J.D.)、新州律師(NSW)、誠美材料公司治理主管 投資人關係暨股務經理
人工智慧類股帶動全球股市高歌猛進，2024年2月22日，輝達公司(Nvidia)的市值單日增加2770億美元，總市值一度達到1.94兆美元，單一公司超越了同時期的台股總市值約1.87兆美元，顯見各國投資人認為人工智慧的發展前途似錦，一片光明。人工智慧的應用領域極其廣泛，除了OpenAI 所推出的Chatgpt端坐於神壇之上，近期該公司推出的Sora影像生成AI又再次於全球範圍內掀起不亞於核爆程度的震撼。其實不僅是生成式的人工智慧(Generative A.I.)帶來衝擊，在上市公司的董事會職權行使、公司治理或是經營團隊的營運管理中，人工智慧也正在以雷霆萬鈞之勢顛覆傳統董事會的職權行使方式。
人工智慧在董事會議事過程中的可能角色扮演
參考OECD、EU Commission、IBM research以及其他眾多的討論，人工智慧大略是指以基於電腦或數位裝置的電子系統(Computer-based system)，得完全或一定程度依照演算法(Algorithm)自動或自主蒐集、整理、分析、辨識、記憶、歸納、演繹以及提出結論等方法產生知識，並以該產出之知識透過文字、圖形、影像、聲音或物理性方式運用或實踐該知識，如同智人類一般。適用於董事職權行使上，多半與董事監督、管理及決策形成有關。按照人工智慧系統的自主性程度不同，人工智慧系統可以輔助董事進行議事討論的程序或決策，到成為人工智慧董事(A.I. Director, compares to human director)，甚至在未來可能與分散式帳簿技術(Distributed Ledger Technology)與智能合約(Smart Contract)結合形成分散式自主治理組職(Distributed Autonomous Organization) 在董事職權行使或公司營運方面極大化的脫離自然人的參與。
1. 輔助性人工智慧(Assisted A.I.)
此類型的人工智慧系統不具或僅具有極低的自主性(Low-Level Cognitive Ability)，但具有高度自動化(High-Level in Automation)的能力，得以在公司內外部場域中蒐集、整理以及分析董事在監督與決策所需要瞭解以及參考的各類型資訊，並基於設定好的演算模型下，將資訊(Information)轉化為決策所依賴的情資(Intelligence)。亦可用於實時觀察公司在市場上的名聲、籌碼變化、股東的怨懟(shareholder’s grievance)、不同類型投資人投資決策參考重點等訊息，並將投資人對於公司的意見轉化為與投資人溝通策略與內容擬定的參考資訊。並且，輔助性的人工智慧在企業資訊合規申報、資訊揭露與合規實踐等法令遵循操作上具有顯著高於單純人工操作的效率以及準確度。
2. 擴充性人工智慧(Augmented A.I.)
擴充性人工智慧除了具有輔助性人工智慧高度自動化的能力外，亦具備一定程度或高度的自主性，但不能取代自然人董事成為最終決策者。其自主性主要來源於，透過機器學習(Machine Learning)、強化學習(Reinforcement Learning) 以及深度學習(Deep Learning)能力，從包含海量數據的資料集中學習。進而在董事會監督下，從歸納型的數據分析進入診斷型或預測型的資料分析，並藉此提供董事會決策的建議與方案，甚至能夠以類似人類的表達以及互動方式與董事會溝通及討論，最終由自然人董事進行決策(A Data-Driven Decision Making Process with Human-Centric Design)。亦可協助與主管機關進行合規性討論或在人工條件設定範圍內與投資人溝通。
3. 自主性人工智慧(Autonomous A.I.)
此種類型的人工智慧在智慧(Cognitive Ability)上已與一般人類無異，因此可以如同一般自然人董事，可以獨立進行決策，及人工智慧董事或能夠以不同人格組成人工智慧董事會。人工智慧董事除了有能力獨立進行決策外，有可能能夠同時在決策過程中完全遵循，真實的考量如公司治理實務守則、ESG指導性原則等多元、複雜、細節且內容龐大的政策與原則，是人類能力所不及的。
董事義務以及直覺驅動決策(Sheer Gut Feeling)到資料驅動決策(Data-Driven Decision Making)
我國上市公司董事義務主要來自於公司法、證券交易法、董事會議事規範及上市公司治理實務守則…等規範或原則之中。綜合公司法第8條及第218條論述與公開發行公司董事會議事辦法提及，董事會最低召開次數、召集通知的格式以及時點，應當準備妥當充足的議事資料，特殊或重大事項，不得臨時提出。在議事過程中，若董事因議案內容而有需要時，得請公司內部人員或外部專家列席提供意見。思考這些規範和原則內容，其共同的特徵包含了(1)需要給予足夠的空間和時間使董事行使職權的準備，(2)且董事行使職權必須或可以取得足夠公司人事、財務或業務等資訊，(3)前述資訊可由公司經理人、外部專家或自身經驗與智識進行分析，(4)依照前述資訊以及分析，監督或決策，(5)最後監督或持續調整決策的執行。
在上市公司董事會實務當中，由於董事經常並非專任於公司，可能負擔多重職務，且集會次數有限，對於公司各項經營資訊取得內容的寬度與深度均無法像專職的經營團隊般完整、全面與即時。倘遇到重大議案，即使依照議事規範於期間前，備齊資料供董事們事先考慮，亦無法保障該期間能讓董事最適準備，並且另一方面規範也對董事的議案考慮產生期間上限制。此外，傳統實務上，董事在決策過程中，多倚靠經營團隊所提供的訊息，即使透過外部專家的分析，亦有可能過於片面或不能即時，甚至過程發生難以察覺的偏見(Unconscious Bias) ，戕害最佳商業判斷的形成。這種顯著於依靠董事的經驗和知識的決策方式，有時被戲謔的稱呼為個人膽識的決斷(Decision Made by Sheer Gut Feeling)，因為很難客觀的辨認商業決策多少程度是基於事實或是個別董事的膽識，即使議事資訊中已經提供大量量化數據或質性分析。
雖然資料驅動的決策方式已經在市場上宣傳的行之有年，但人工智慧系統的發展與突破似乎才有機會真正能夠的達成資料驅動決策的想法，透過董事會層級的人工智慧系統與公司的ERP系統(Enterprise Resource Planning system) 與內部資料庫連結，不論董事會議事前，過程中或之後，董事均可利用區塊鏈技術的加密金鑰識別，進入公司內部網路，透過輔助性或擴增性人工智慧監督公司日常財務業務的執行情況，並在議事時，透過人工智慧整合內外部資訊，情資分析與建議，確保決策的過程的每一個環節均由實際數據所支撐，也能夠包含自然人董事按其經驗與知識常年積累所特有的商業直覺，以創造最大效益的決策，增進投資人與利害關係人權益。
人工智慧驅動企業的數位變革
有認為企業經營不只是科學，更重要的是藝術。不過台積電創辦人張忠謀先生也曾經在公開場合說過，企業沒有量化的數據，無法管理，並且台積電自己在商業情報應用及AI大數據分析亦有相當的投資與應用。歐盟議會早在2021年的人工智慧對於公司治理衝擊的最終報告中，相當詳細的列出人工智慧在公司治理的應用從董事、經理人以及稽核人員的遴選、公司內控、法令遵循、財報編制與揭露、投資決策到公司日常營運的風險管理，可以說對於公司治理的具有全面的影響。並且有半數歐盟成員國中的企業，亦有接近半數的企業已在使用人工智慧系統或計畫導入人工智慧系統，而應用在公司治理方面，有70%的企業將人工智慧運用在資料驅動決策與執行、企業風險管理以及內稽內控上。可以想像，未來的公司治理中，人工智慧或將扮演日趨重要的角色。對於我國而言，不僅人工智慧在董事會職權行使及公司治理的運用，適合人工智慧相關應用的治理規範於法律的建構與發展會成為至關重要且無法避免的課題。
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