服務品質跨群體差異
Service Quality Disparity Across Groups
運行與監控
風險描述
當特定口音的使用者每次操作都需重複多次才能被正確辨識，實際完成時間為其他使用者的數倍時；系統因系統從未拒絕服務，客訴機制也未捕捉到此問題，除引發相關利害關係人權益損害外，亦將造成企業合規與營運商譽代價。
框架對照
EU AI ActArt.10、Art.15
NIST AI 600-1Harmful Bias and Homogenization
ISO/IEC TR 24027
ISO/IEC 5338運作與監控
MIT AI Risk RepositoryDomain 1
具體風險處置與實施指引
建立跨群體效能基準測試，將口音、語言與族群等維度納入驗證與上線後監控; 監控服務品質均等性指標（如完成時間、重試次數），不以拒絕率為唯一訊號; 對弱勢群體樣本不足處補充測試資料並持續改善模型