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前言

人工智能技術的迅猛發展正深刻重塑全球產業格局，而勞動用工領域作為人工智能應用落地的核心場景之一，面臨著算法決策透明性、數據倫理與權利邊界等多重挑戰。根據聯合國經社文組織（UNESCO）統計，全球已有超過30個國家制定了有關人工智能的法律。^[1]應該說，從歐盟首部綜合性人工智能立法的嚴格風險分級，到美國聯邦與州立法間的割裂，再到亞洲經濟體兼顧技術創新與監管的探索，全球主要經濟體正通過立法構建人工智能應用的“安全閥”。從近些年人工智能立法情況來看，雖然呈現出碎片化、區域化差異的特征，但先發布的法案對后發布的法案仍有著較高的參考價值，特別是在基本原則和重要價值上呈現出相當的相似性。在此基礎上，對于中國企業而言，人工智能相關監管規則將直接對其合規經營，特別是國際化和產供鏈管理產生重要影響。本文簡要介紹當前全球人工智能立法框架，聚焦勞動用工場景的適用，分析潛在法律風險，嘗試為企業合規管理提供初步的系統性建議。

一、全球主要經濟體人工智能監管規定概況

人工智能對社會、經濟、文化等各領域影響重大，監管機制的設計與執行取決于科技與經濟發展、政治與社會生態以及國際競爭格局等多重因素。總體而言，主要包括以下監管方法：^[2]

確定原則：側重為相關方提供人工智能的道德、責任和以人為本的指導性原則。

設立標準：通過標準化組織的技術標準指導強制規則的解釋和執行。

立足敏捷和試驗主義：通過靈活監管框架下的合規沙盒或其他測試平臺，允許相關組織在監管下測試新的商業模式、方法、基礎設施以及工具。

營造便利和賦能的環境：鼓勵所有利益相關方參與開發和使用負責任的、道德的以及尊重人權的人工智能系統。

協調現行法：修改特定行業（如健康、金融、教育、司法等）和橫向規則（如信息保護法、勞動法等），以改進現行監管框架。

獲取信息和透明度授權：要求部署透明度工具，確保相關方可以獲取人工智能系統的基本信息。

評估風險：根據對特定背景下部署和使用人工智能工具相關風險的評估，確定義務和要求。

保護基本權利：設定保護個人權利和自由的義務或要求。

分配責任：為不當使用人工智能系統分配責任和制裁。

截至目前，在全球主要經濟體中，以歐盟和韓國為代表，通過了綜合性的人工智能監管法律，而其他國家和地區則主要以專門或分散性規定為主。下面，我們選取部分境外國家和地區以及我國的相關情況進行簡要介紹。

（一）境外國家和地區

1.歐盟

2024年3月13日，歐洲議會極具開創性地通過了世界上第一部專門針對人工智能的橫向集中式法規——《歐盟人工智能法》，并在2024年8月1日正式生效。該法案以強調監管，保護健康、安全以及基本權利（民主、法治和環境保護）為核心邏輯，^[3]將人工智能系統劃分為五個類別，即：

具有不可接受風險的人工智能系統，主要指侵害基本權利的人工智能系統；

高風險的人工智能系統；

具有透明度義務的特定人工智能系統；

通用人工智能模型；

最小風險類人工智能系統。

在前述分類基礎上，根據不同風險級別對人工智能系統的供應商、開發商和部署主體規定了不同的義務，設定了差異化的監管要求，主要包括：

除此之外，人工智能系統因其內容、應用場景、相對方以及影響等，還可能適用其他監管規定。其中，鑒于數據是人工智能系統的關鍵基礎，包括《通用數據保護條例》（GDPR）在內的數據與隱私保護的相關規定，是歐盟人工智能系統監管的重要依據之一。

2.韓國

2024年12月26日，韓國國民議會通過《促進人工智能發展和建立信任基本法》，成為全球第二部綜合性人工智能立法，并將于2026年1月正式實施。相較于《歐盟人工智能法》，該法內容較少，主要對人工智能系統的事前認證、透明度保障措施、安全性保障措施、高影響人工智能運營者特殊要求及影響評估等作出了規定，并對人工智能倫理原則、安全可靠性認證、透明度、安全性、高影響人工智能系統確認、境外人工智能服務方義務等作出解釋。^[6]

總體而言，作為促進人工智能發展為基礎的法案，該法案更側重提高人工智能領域的國際競爭力，營造值得信賴的人工智能使用環境。

3.美國

美國聯邦層面目前暫未出臺綜合性的人工智能監管法律。2025年1月，美國總統特朗普簽署《消除美國人工智能領導地位的障礙》行政令，撤銷之前關于人工智能監管的部分政策和指令（如拜登政府頒布的《關于安全、可靠和可信地開發和使用人工智能的行政命令》），放松人工智能監管，以鞏固美國在全球人工智能技術競爭中的優勢，將加速美國人工智能技術的創新突破作為優先選項。

但在地方層面，美國各州已進行多項人工智能監管立法。例如：

此外，英國2023年發布《促進人工智能監管創新》（Pro-innovation to AI Regulation）提案，明確將主要依賴現有法律對人工智能進行審慎監管，以促進而非阻礙人工智能發展。在此基礎上，明確相關方應當遵循的原則包括安全、保障和穩健，適當的透明度和可解釋性，公平，問責和治理，以及可抗辯性和補救措施等。^[7]

（二）中國

近年來，我國人工智能領域發展迅速，且位居全球領先地位，但尚未出臺專門的人工智能法。為了保障產業發展和相關方權益，相關部門自2021年起陸續發布多個針對人工智能的監管規定。例如：

實踐中，除前述規定外，《個人信息保護法》《民法典》等有關規定，也是我國監管人工智能系統的重要依據。

二、人工智能在工作場所的應用及其監管風險

人工智能在工作場所的運用比例正在快速上升。通過對法國、德國、意大利、西班牙和美國超6000家企業的調查發現，人工智能在多數歐美國家已廣泛應用。其中，美國和歐洲國家的使用率已經分別達90%和79%。^[8]而在我國，目前約55%的雇主在整個招聘過程中使用人工智能。^[9]

在此背景下，雖然我國暫未發布專門的人工智能監管法律，但在近些年的實踐中，因人工智能而產生的有關勞動爭議、隱私權侵權爭議的數量已經不斷上升。隨著DeepSeek等應用推廣，工作場所有關的人工智能相關爭議數量將會持續增長。

（一）人工智能監管規定在勞動用工領域的體現

基于前述第一部分的分析，有關人工智能監管規定在勞動用工領域，主要體現為直接限制和間接限制。其中，直接限制指的是將勞動用工場景直接規制于規定中，而間接限制則是針對倫理、透明度、披露以及反歧視等通用型義務加以限制，通過通用的規則適用于勞動用工場景。例如：

（二）人工智能在工作場所應用可能引發的主要風險

從前述人工智能監管規定來看，反歧視、招聘與選拔、績效評估、倫理、透明度披露等是與工作場所聯系最緊密的內容，也反映了實踐中人工智能應用可能引發的勞動用工主要風險，包括但不限于：

1.招聘

人工智能輔助招聘已經成為趨勢，但不少該等人工智能系統是根據之前成功員工的簡歷或歷史表現組成的歷史數據進行訓練，可能傾向于在新候選人中識別與企業成功員工的相同特征，容易引發基于數據的社會性偏見，如偏好男性或特定性格的女性等。^[14]而從勞動法律法規的角度，招聘員工的標準應圍繞工作崗位本身的客觀需要，即便特定企業的歷史數據表明具備某類特質的員工更可能獲得成功，但基于人工智能的“明星員工”模型直接進行候選人篩選，排除其他客觀上符合崗位條件但歷史數據表現相對弱勢的群體，很大程度將構成就業歧視。

2.績效評估

通過人工智能對員工的工作能力及表現進行評價，進而確定崗位調整、勞動關系變更和薪資報酬也是越發常見的做法。然而，當缺乏對勞動用工場景的深刻洞察時，人工智能應用容易出現失真或片面的問題。例如，人工智能數據分析某員工在工作時間瀏覽私人郵件和與工作無關的網站的時間比重較大，從而直接認定該員工不勝任，但卻沒有考慮該員工工作效率很高或因為企業工作安排忙閑不均等，導致在人工智能統計的特定時間內呈現出私人活動較多的情況。^[15]而根據現行勞動法律法規規定和司法實踐，證明員工不勝任需要明確的崗位條件、工作職責以及員工不能滿足前述條件的客觀事實依據，僅僅依靠人工智能的統計數據，除非可以充分說明統計標準的合理性和客觀性，否則將無法得到法律認可。

3.監控與員工隱私

傳統的監控設備通常安裝在員工人身之外的工作場所之中，而近年來部分企業依托人工智能推廣的智能手環、頭盔、徽章等可穿戴設備，則直接附著于人體之上，并以“合規培訓”“效率優化”等名義，實時采集處理相關人員的生物特征（如騎手人臉識別）、行為軌跡（如倉儲人員動作捕捉），甚至情緒數據（如客服語音情感分析）等。對此，《個人信息保護法》和《民法典》等明確規定了保護個人（包括員工）的隱私和個人信息。企業和相關主體基于比例原則、最低限度原則，以及合法、正當、必要原則等，可以在人力資源管理或履行合同所必需的范圍內處理相關個人信息；對于敏感個人信息，還應取得個人信息主體的單獨同意。因此，前述通過人工智能對員工實施監控，如不符合法定要求，則將引發民事侵權責任等風險。

三、工作場所人工智能應用合規管理框架的初步建議

應該說，全球人工智能監管總體尚處于起步階段，但完善監管舉措已成為各國共識。2024年10月17日，第149屆各國議會聯盟（Inter-Parliamentary Union, IPU）大會全體一致通過了題為《人工智能對民主、人權和法治的影響》的決議，就人工智能立法重點達成一致。其中，可能涉及工作場所及勞動用工領域的主要包括：

通過制定標準，要求公司披露其在人工智能應用中的數據使用和決策過程，提高人工智能部署的透明度和問責機制；

通過內容審核、可及和有效的報告機制、非法內容刪除程序以及女性人工智能能力建設等，消除數字性別障礙、暴力與歧視；

法律框架明確使用人工智能系統的透明度和信息要求，確保使用人工智能系統的公共或私人實體的問責機制，并為人工智能技術受害者提供追索權；

避免訓練數據和算法偏見導致的歧視；

解決不可接受的人工智能實踐導致的信息隱私侵犯問題。

在此基礎上，企業可以考慮優先從如下方面構建合規管理框架：

（一） 制定人工智能應用政策

鑒于近年來各法域關于人工智能的立法不斷更新，企業可以考慮在綜合評估工作場所人工智能使用場景及潛在風險的基礎上，進行全面的頂層設計，將人工智能合規治理嵌入組織架構，編制并持續更新內部人工智能應用政策和合規使用指南。進一步而言，將企業業務可能涉及的最新人工智能標準及時納入內部政策，依托跨部門乃至多法域的法律專業團隊主動響應高風險場景（如招聘算法、績效評估、監控考勤）的各項要求，確保人工智能應用從立項、部署到退出的全過程都有據可依。

（二） 搭建分類分層管理體系

為實現精細化管理，企業應考慮搭建人工智能應用的分類分層風險評估與管理體系。例如，參考《歐盟人工智能法》標準，對工作場所應用的人工智能進行分類分層并標簽管理，匹配人力資源管理及相關流程的差異化合規義務。其中，對于確定為高風險場景的，如招聘算法、工時監控等，實施強制性技術文檔備案、內部影響評估乃至必要的第三方審計；對有限風險場景，如工作聊天機器人等，則嚴格執行透明度告知義務；對最小風險可通過設置數據訪問權限、操作日志留痕等輕量化措施實現風險可控。

（三） 完善披露與透明度機制

披露以及透明度要求義務是人工智能監管的重點。對此，企業在人工智能部署前應注意向員工、候選人或其他相關方披露算法用途、決策邏輯及數據來源，確保所有受影響方知情并獲得必要同意；同時保留“人機協同”復核機制與獨立申訴通道，讓員工對不利決策提出復議，并將此類流程納入定期審計與報告，打通“透明度—信任—問責”閉環，從而平衡透明帶來的信任紅利與潛在信息過載風險，進而增強組織內部認同感與外部法律合規性，更為未來潛在勞動爭議風險提供可解釋性證據。

從過去幾年的立法趨勢來看，有關人工智能監管的綜合性法律在持續推進，立法者在不斷努力在技術創新紅利與社會價值保護之間尋找動態平衡點，而適用勞動用工場景人工智能法律體現出兩種不同的處理路徑——在傳統上強調基本人權保護和監管的法域更可能會持續推出專項法律加以規制，然而在更習慣于適用通用性原則加以規制的亞洲地區是否會推出專項規定仍然存在疑問。對于企業而言，兩種路徑的立法均將對企業提出更高的合規要求，值得持續關注。

*律師助理周昊對本文亦有貢獻。

注釋：

[1] 參見UNESCO, Consultation Paper on AI Regulation: Emerging Approaches Across the World。

[2] 同引用1。

[3] 參見《歐盟人工智能法案》第一條。

[4] 參見《歐盟人工智能法案》第五條。

[5] 參見《歐盟人工智能法案》第八到二十七條。

[6] 參見《促進人工智能發展和建立信任基本法》。

[7] 參見Policy paper: A pro-innovation approach to AI regulation,

[8] 參見OECD Artificial Intelligence Papers : Algorithmic management in the workplace, 

[9] 參見AI Recruitment And Tight Budgets; Emerging Human Resources Trends For China In 2024

[10]  參見《歐盟人工智能法案》附件三第四項。

[11] 參見《人工智能視頻面試法》。

[12] 參見《人工智能發展和建立信任基本法》第二十九條。

[13] 參見《生成式人工智能服務管理暫行辦法》第四條第二項。

[14] 參見AI Recruitment Systems and Open Competitions: An Impossible Conjugation?, Silvia Zinolli,

https://global-workplace-law-and-policy.kluwerlawonline.com/2024/11/13/ai-recruitment-systems-and-open-competitions-an-impossible-conjugation/#respond。

[15] 參見田野：《勞動法遭遇人工智能：挑戰與因應》，載《蘇州大學學報》2018年第6期。