義大利 AI 法令上路：演算法不能單獨決定錄用與解僱

2026 年 10 月 23 日，義大利一條和 AI 有關的新規定正式生效。它沒有限制企業能不能用 AI，也沒有要求任何模型下架，但它改寫了一件事：當一個人被錄取、被調職、被懲處或被解僱時，法律要求「做這個決定的必須是人」。如果決定實際上是演算法下的，那個決定在法律上不成立。

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這條規定是什麼

這份文件是義大利第 179/2026 號立法命令（Decreto Legislativo 179/2026），10 月 7 日通過、隔日刊登於官方公報，10 月 23 日生效。它的任務是把歐盟 AI 法案（Regulation (EU) 2024/1689，一般稱 EU AI Act）銜接進義大利的國內法，順便處理歐盟層級留給各國自己決定的部分。

真正讓這份命令被大量討論的，是其中關於職場的條文。依多家義大利法律事務所與顧問公司的解讀，重點大致是四件事：

• 最終決定要由人做：涉及錄用、評核、工作分派、懲處與解僱的決定，必須由一個具有「實際且自主」決定權的自然人做成。義大利文用的是 effettivo e autonomo，強調不能只是形式上有個主管簽名，而是這個人要真的看過、也真的能推翻系統的建議。
• 事前要告知：在把 AI 用於和勞工有關的處理之前，雇主要先告知勞工，這一段接的是義大利 1997 年第 152 號立法命令中關於工作條件告知的規定。
• 事後要能解釋：勞工可以要求說明，而且說明要由人提供、要能被理解，內容包含 AI 在這個決定裡佔了多少分量、主要考量了哪些參數、人在其中做了什麼。
• 違反的後果是「無效」：違反規定的解僱無效，其他違反規定的人事決定同樣不生效力。值得注意的是，多份解讀都指出勞工的同意不能當作例外——不能靠一紙同意書把這套程序跳過去。

另外還有一段比較少被提到、但影響面可能更廣的內容：AI 對工作組織、生產節奏與工作分派造成的影響，要被納入職業安全衛生的風險評估（對應義大利 2008 年第 81 號立法命令），而且雇主要對新技術帶來的風險與因應措施做教育訓練。換句話說，排班系統、派工系統、績效儀表板，只要它會改變人的工作節奏，就不只是 IT 專案，也是職安議題。

為什麼這個時間點值得注意

歐盟 AI Act 本身就把「用於就業、勞工管理」的 AI 系統列在高風險清單（附件三第 4 點），要求人為監督、資訊揭露等義務。但這批高風險義務的適用時程在 2026 年被延後，依 omnibus 修法（2026/1744）推遲到 2027 年 12 月 2 日。

也就是說，義大利等於把其中一部分要求提前了四百天左右上路，而且用的是本國勞動法最直接的制裁手段——不是罰款，是讓決定失效。對人資與法遵來說，這兩種制裁的重量完全不同：罰款是一次性的成本，決定無效則意味著一場已經結束的解僱可能要重新回到原點。

至於罰鍰，各家報導引用的數字並不一致，有的引用 AI Act 高風險違規的上限（一千五百萬歐元或全球年營收一定比例），也有報導提到更高的數字，建議以官方條文與主管機關後續函釋為準。可以確定的是，這份命令最鋒利的武器是「無效」，監理則由義大利國家網路安全局（ACN）與數位義大利局（AgID）等機關分工負責。

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「人做最終決定」在實務上長什麼樣子

這類條文最容易被誤讀成「以後不能用 AI 篩履歷」。從目前的解讀來看並非如此。候選人的搜尋與初步篩選仍然可以交給系統處理，即使那會讓一部分履歷進不到下一關；真正被盯住的是最後那一步的決定權。

不過這裡有個容易被忽略的交叉點：如果履歷篩選是「完全自動化」的，那麼歐盟個資法（GDPR）第 22 條關於自動化決策的規定仍然適用，當事人仍然有要求人為介入、表達意見與提出異議的空間。所以在義大利，一個完全沒有人看過的自動淘汰流程，即使避開了勞動法這一關，也還有個資法那一關要過。

換句話說，「人在迴圈裡」不能只是流程圖上的一個方框。從稽核的角度，一個站得住腳的流程大概要能回答三個問題：

1. 誰做最後決定？這個人要有職權推翻系統的建議，而不是只能按「確認」。
2. 憑什麼？系統給了哪些分數、排序或標記，人看到了哪些資料，最後是採納還是推翻，理由是什麼。
3. 留下了什麼？決定當下的輸入、模型版本、建議結果與人的覆核紀錄，是否還查得到。

第三點往往是最弱的一環。很多人資系統會記錄「結果」，卻不記錄「當時看到的建議」。等到爭議發生、要證明當初確實有人做過判斷時，能拿出來的只有一個最終狀態，而沒有過程。

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對產業的影響：被盯上的是工具，壓力卻落在使用者

這幾年人資科技的發展方向，幾乎都朝著「替主管決定」前進：自動排序候選人、自動偵測績效異常、自動產生改善建議、自動排班。這條新規定沒有禁止任何一項功能，但它把責任明確地放回使用這些功能的雇主身上。

可以預期的連鎖反應有幾個方向。一是人資軟體的功能設計會被迫調整：覆核欄位、決策理由欄、模型版本留存，這些過去被視為「加分項」的功能，在有類似法令的市場會變成銷售前提。二是跨國企業的制度落差會浮現——同一套總部導入的系統，在義大利需要額外的人工簽核與告知，在其他國家則暫時不用。三是這類規定會往上游傳導：當雇主必須說明「AI 在這個決定裡的權重與主要參數」，他就得向供應商問同樣的問題，一個連自己評分邏輯都講不清楚的人資 SaaS，在這種市場裡會愈來愈難賣。

回頭看台灣的位置

台灣的《人工智慧基本法》已於 2025 年 12 月 23 日三讀通過，中央主管機關為國科會，地方則由直轄市與縣市政府擔任。從公開報導來看，這部法律的性質是框架性的：揭示永續福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資安、透明可解釋、公平不歧視、問責等原則，要求高風險產品標示警語，並要求政府推動風險分級架構、建立損害責任與救濟機制。勞動相關條文的方向偏向積極面——運用 AI 保障勞動權益、消弭技能落差、協助因 AI 而失去工作的人獲得就業輔導。

也就是說，台灣目前並沒有一條等同於義大利這種「人事決定必須由具實際決定權的自然人做成，否則無效」的規定；個人資料保護法中也沒有與 GDPR 第 22 條對應的自動化決策專條。從法遵的角度看，企業在台灣使用 AI 做人事判斷，目前主要受到的是勞動基準法既有的解僱事由與程序要求、就業服務法的歧視禁止規定，以及個資法關於蒐集利用目的的限制。

不過，法令沒有要求，不等於風險不存在。勞資爭議調解或訴訟上，雇主本來就要就解僱的正當性負舉證責任。當一家公司說「系統評估他的績效不合格」，而拿不出人為判斷的過程與依據時，這個答案在調解委員面前恐怕不會比在義大利法院前更好用。義大利的做法只是把這件事寫進條文、提前到爭議發生之前。

觀點：真正改變的是舉證，不是功能

把這條規定放回整個 2026 年的脈絡看，它其實和近期許多 AI 治理動作指向同一件事：監理的焦點正在從「模型本身」轉向「模型被用在哪個決定上」。模型能力的評估很難、很技術、很容易過時；但「誰為這個決定負責、能不能說明、留不留紀錄」是法律熟悉的語言，也是現成的工具。

對企業而言，與其爭論某個 AI 功能合不合規，不如先把自家流程攤開來問一次：目前有哪些影響到人的決定，實質上已經由系統做掉了？那些決定留下了什麼紀錄？如果三個月後有人要求解釋，公司拿得出來的是一份說明，還是一句「系統算出來的」？

這不是義大利獨有的題目，只是義大利先把它寫成了條文。對任何打算把 AI 放進人事、信用審核或其他會影響個人權益流程的組織來說，先把人與紀錄的位置安排好，成本遠低於事後重來一次。