台積電遭控三大種族歧視:愛用台灣人、開會用中文、非東亞裔容易被炒!台積怎麼說?
台積電遭控三大種族歧視:愛用台灣人、開會用中文、非東亞裔容易被炒!台積怎麼說?

編按:台積電 2024 年 11 月被控職場內存在「反美」歧視文化,遭多名員工提集體訴訟,預計於 4 月 8 日開庭審理。

台積電(TSMC)近日遭 12 名現任與前任員工提集體訴訟,指控在亞利桑那州與加州的廠區中存在嚴重的種族歧視及台灣籍員工特殊待遇問題。根據《富比士》(Forbes)報導,原告指控台積電在這些廠區的用人政策更偏好東亞裔及華裔員工,讓其他族裔的員工在工作環境中被排擠,職涯發展受到嚴重限制。

這起訴訟的發起人之一、台積電美國分部前人才招募主管 Deborah Howington 透露,台積電在美國的內部人力資源文化對非東亞裔員工有更嚴格的審查標準。訴狀指出,台積電台灣人資部門經常將在台灣挑選的候選人──主要為台灣籍及華裔──推薦至美國分部,而美方多數情況下會無條件錄用,即使該職位未對外公開招聘。

這些優待行為使非東亞裔員工普遍感到難以進入台積電、尤其是晉升至高階管理層,也成為此次訴訟的核心指控之一。

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美國員工直指台積電 3 大歧視

訴訟文件中列出了台積電美國分部的三大歧視指控,包含內部招聘、晉升機會受阻以及迫使非東亞裔員工離職。

指控一:偏好雇用東亞裔員工

原告指出,台積電對台灣或東亞裔員工存在明顯的招聘優待,許多職位即便沒有正式被列為空缺,仍直接錄用台灣籍候選人,這種「內部招聘」的情況限制其他族裔員工的平等就業機會,使台積電在公開招聘公平性上遭受質疑。

指控二:剝奪非東亞裔員工的晉升機會

其次,非台灣或東亞裔員工經常被剝奪在台積電晉升的機會。

語言障礙便是一個顯著的例子。訴狀中提到,台積電美國分部的會議、文件以及培訓資料經常使用中文,甚至出現「中英混合語」的情況,讓不懂中文的美國籍員工在工作中倍感困難,影響其學習技能和晉升的機會。訴狀援引台積電內部一名管理人員的言論稱,使用「中式英語」會讓部分非華語員工感到被刻意排擠,加劇工作環境的不友善氛圍。

指控三:非東亞裔員工較容易被解雇或被迫離職

第三,其他族裔的員工被解雇或自願離職(或可稱「變相解雇」,constructive discharge)的比例,相對於東亞裔員工高上許多。

非東亞裔員工往往遭遇語言侮辱、心理操弄和羞辱等情況,導致他們被迫離開公司,隨後這些崗位再由持簽證的台灣籍員工填補。原告認為,這種策略目的在於增加台灣籍工會員工的比例,對美國勞工構成不公平的職場壓力。

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種族歧視恐影響台積電獲得晶片法案補助

近年美國政府極為重視半導體供應鏈,推動《晶片與科學法案》(CHIPS and Science Act),台積電成為法案的受益者之一,總共獲得高達 116 億美元的資金。其中 66 億美元為現金補助,50 億美元則為貸款,協助台積電於亞利桑那州建設晶圓廠。

根據原告律師的說法,台積電接受聯邦資金後,有責任在美國的招聘和勞動環境上維護平等原則,遵守美國法律。若台積電因此次集體訴,被證明未能達到《晶片與科學法案》的相關規定要求,恐引起美國政府審查補助資格。

對此,台積電回應:「 台積公司不評論正在訴訟中的案件。我們為3000人的TSMC Arizona團隊感到自豪,此團隊的共同努力讓我們位於美國亞利桑那州的新晶圓廠獲得成功。台積公司致力於為我們的員工、承包商以及在我們全球各地廠房工作的人員,提供一個安全、友好且具包容性的工作環境。我們非常重視員工和承包商的聲音,提供多種意見反映管道,並致力於以建設性的方式解決問題。

本文授權轉載自經理人月刊,編輯:支琬清

關鍵字: #台積電(tsmc)
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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