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人工智能（AI）的快速發展正以前所未有的速度重塑企業的業務模式與競爭格局。相應地，AI在ESG（環境、社會與治理）中的應用也日益成為全球焦點。一方面，AI可通過優化人力資源管理、提升治理效率與推動創新，促進可持續發展與社會進步；另一方面，AI的黑箱機制也會帶來決策問責不確定、算法偏見等新風險。

很長一段時間以來，利益相關方往往只能依賴官方統計與少量公開報告，難以全面了解企業ESG表現，這種信息不對稱導致“漂綠”（greenwashing）和“漂藍”（bluewashing）事件高發。¹在數字化時代到來后，新聞報道、社交媒體評論、遙感、物聯網與其他數據源逐漸開放，已成為主流ESG評級機構評審信息的重要來源，這使得評級結果更具可驗證性與時效性。²由此，企業既需要借助AI工具更好地提升ESG合規與績效，也必須在部署過程中謹慎防范新的合規風險。本文將主要聚焦于ESG的社會（S）維度，結合我們的經驗，分析AI的變革性影響、企業機遇與合規風險，并提出初步法律與治理建議。

一、AI應用在ESG社會維度對企業運營的主要影響

總體而言，AI對社會維度的正面作用主要集中體現在就業質量提升、供應鏈管理優化與決策公平推進三個方面。³但企業若管理失當，也可能在就業權利、平等與反歧視、供應鏈勞工保護等領域引發顯著法律合規風險。因此，企業部署AI應納入倫理治理與審慎原則，避免由技術擴散引致的社會分化與不平等加劇。⁴

1.用工方式與勞動權利

（1）積極影響

AI對于企業勞動用工最直接的影響之一是替代重復性人力勞動，從而提升勞動生產率。這一變化主要體現在工時、薪酬結構與績效上。理想情況下，勞動者在AI協助下能獲得更多的可支配時間。這意味著企業在維持同等薪酬的前提下，將獲得更多的勞動力使用空間，企業因此也能獲得更好的就業質量評分。

AI對于ESG評級中的“職業健康與安全”議題也有巨大貢獻。以高風險行業（如采礦業）為例，引入智能機器人執行危險系數高的勞動不僅可以降低事故率，也同時提高了工作效率。鑒于ESG評級標準對于重大負面勞工事件會有大幅扣分，AI的介入一定程度上可以降低風險事件的發生概率，進而提升ESG評級表現。

（2）消極影響

AI的大規模部署可能會引發崗位的結構性調整，甚至已經出現以技術升級為名的裁員風潮，進而激發勞資矛盾。如果企業一味追求“降本增效”，忽略人力資源規劃與員工妥善安置，無疑將進一步引發群體性勞動爭議。根據《勞動合同法》等相關規定，因引進新技術、調整經營方式而裁減人員的，可能需要嚴格履行經濟性裁員程序，如提前30日說明情況并與職工代表協商、向勞動行政部門報告等。

實踐中，一些企業援引《勞動合同法》第四十條第三款“客觀情況發生重大變化”解除合同，但司法實踐中尚存爭議。事實上，與AI應用密切相關的“算法解雇”也引發了倫理爭議。例如，美國Meta公司通過算法隨機解雇了60名合同工，引發輿論嘩然。⁵因此，企業若以不透明的模型評分單方大幅度調整用工方式乃至直接決定解聘，可能損害員工的合法權益，不僅將引發勞動爭議，也將產生ESG評級的負面結果。

2.員工招聘與反歧視

（1）積極影響

傳統的人力資源決策可能受到主觀偏見影響，若以合規與倫理為前提，AI有潛力提升招聘與晉升決策的客觀性，能夠按照預設的公平指標來篩選信息、輔助決策，從而在一定程度上避免偏見。例如，在人才招聘中，一些企業采用“匿名化”的算法模型，將簡歷中的姓名、性別、年齡等敏感信息屏蔽，讓AI根據學歷、技能和經驗等客觀條件初步篩選候選人，以減少人為偏見干擾。企業可以披露相應的公平性原則與流程，展現自己在員工招聘與反歧視議題下具備良好的管理與風險控制能力。同時，企業還可以結合歷史錄用與晉升數據，對不同性別、年齡和其他群體的通過率進行持續量化評估，將AI工具納入多元與包容指標監測體系，從而形成從設定標準公平到結果審視與糾偏的閉環治理結構。

（2）消極影響

算法的客觀性取決于訓練數據與模型設計。一旦數據集本身存在偏見或缺乏偏差校正，就可能放大算法歧視。國際上已有因AI部署不當，導致就業性別與年齡偏見而引發的案例。例如，亞馬遜曾實驗過一個AI招聘工具，但效果不甚理想而被迫下線。主要原因是訓練數據主要來自男性從業者簡歷，導致模型產生內在偏見，傾向于篩除女性候選人；在線教育公司iTutor Group被發現其招聘算法自動將女性55歲以上、男性60歲以上應聘者剔除，涉及年齡歧視，最終被要求支付巨額賠償。盡管我國沒有專門的反就業歧視法律，但企業使用AI工具造成嚴重的就業歧視后果依然需要承擔法律責任。在涉及個人信息濫用或不透明處理時，還可能引發數據合規風險和監管關注。與此同時，算法歧視一旦曝光，往往會直接沖擊企業在ESG評價中的“社會”與“治理”維度，導致投資者質疑其多元與包容承諾的真實性，甚至引發客戶流失與聲譽受損。

3.供應鏈中的勞工權利

（1）積極影響

在復雜的全球供應鏈中，AI與物聯網結合可顯著提升可視性與透明度。例如，利用物聯網傳感器和AI分析，企業可以實時監控物流與庫存、自動記錄關鍵節點、整合外部輿情與監管數據庫。此外，AI可以實時抓取全球信息，及時發現供應商的不良行為，幫助企業全面了解供應鏈上下游企業有價值的數據，減少信息不對稱性。一些企業借助算法分析供應商的合規數據，提前發現并避免供應鏈中的勞工權益隱患，更好地維護供應鏈各環節的勞工利益，履行企業社會責任。在此基礎上，企業進一步開展合規體系建設并作出相應的決策，同時履行供應鏈人權盡責義務。相應地，企業可以有更明確且直接的證據證明自己已完成盡責義務，不再會因履行供應鏈勞工保護義務的關鍵證據缺失而被處罰。

（2）消極影響

在供應鏈管理中引入AI，本意或許是提升效率和風險管控。然而，如果過度依賴算法決策而忽視人類監督，可能會形成勞工保護盲區。算法審查機制會基于預設的代碼與條件模塊運行，如果企業僅重視成本和效率，而未將勞動權益納入考量，算法同樣會忽略此因素。此時，企業將在供應鏈盡責這一議題中失分，甚至觸碰法律紅線。例如，在制造業和跨國供應鏈中，一些服裝品牌利用AI優化供應計劃、降低成本，但算法可能忽略了供應商超時加班、用工不安全等現象，從而導致強迫勞動、童工等問題未被及時發現。

二、企業的初步應對策略

目前，AI對ESG合規與評級的影響已成為全球關注熱點。既有研究表明表明，數字化轉型可通過強化信息治理與數據可得性顯著提升企業的ESG合規能力。⁶歸根結底，關鍵不在于企業是否在ESG合規管理中部署AI，而在于在企業運營中應用AI時如何保持與ESG合規與評級要求的協同與兼容。AI使用得當的話可以極大提升企業的ESG表現，反之則會觸發合規風險與評級損害。目前，包括中國在內的全球主要國家和地區都在推動ESG從企業自律監管的“軟法”機制轉向強制性立法的“硬法”，將會進一步推升ESG合規基準。因此，企業既需要利用AI來增加競爭力，也必須建立起相應的合規機制。基于前述分析，我們提出如下初步建議：

1.審慎進行勞動用工管理

首先，企業應制定清晰的人力資源規劃，開展AI應用的崗位影響評估，對可能被優化的員工提前充分告知并溝通，避免以單一算法評價為由單方解除勞動合同。

其次，堅持“能調則調、能訓則訓”的原則：對因技術升級導致技能滯后的員工，優先提供轉崗與技能提升機會，而非簡單裁減。

再次，在人機協作場景下，企業需要考慮重構績效與工時管理，審慎校準工作量與考核指標，避免以不切實際的算法閾值苛責員工。

最后，如確需人員優化，須嚴格依照《勞動合同法》履行程序性義務，確保程序正當與信息透明，最大限度降低勞動爭議與社會影響。

2.防范算法歧視風險

首先，在AI系統引入之前，審視歷史錄用與晉升記錄中是否存在性別、年齡、學歷背景等結構性偏見，避免在訓練數據中不加篩選地復制既有不平等。

其次，對于用于簡歷篩選、人才測評的AI模型，將性別、年齡、民族等敏感特征排除在決策變量之外，并通過“匿名化”“去標識化”等方式降低模型對敏感屬性的依賴。

再次，在運行階段，企業可以建立定期審計與測試機制，持續監測不同群體在簡歷通過率、面試機會上的差異，及時調整并引入人工復核程序。

最后，在招聘啟事、隱私政策或員工手冊中，向求職者和員工清晰告知AI參與決策的環節與方式，提供申訴和復核渠道。

3.在供應鏈勞工權利治理中協同運用AI

首先，通過AI技術持續監測供應商所在地是否存在強迫勞動、童工、極端加班或嚴重職業安全事故等負面信號。

其次，在供應商行為準則和采購合同中嵌入人權保護與數據合作條款，承諾在數據處理過程中遵守個人信息保護與商業秘密保護規則。

最后，對于存在違規風險但具備整改意愿的供應商，可以通過共享AI工具、提供培訓與能力建設等方式推動聯合整改。

4.統籌治理優化公司體系

首先，在勞動用工場景引入AI系統前，企業應開展全流程風險評估，系統審視AI應用對勞動用工方式、就業歧視、個人信息與隱私等方面的影響。大型企業，還應特別關注將AI相關重大事項納入董事會及其專門委員會的核心決策與監督。

其次，在年度ESG報告中強化AI治理專題披露，說明組織架構與職責、算法反歧視與隱私保護機制、員工安置與培訓績效、供應鏈人權核驗流程與結果等，以提升對投資者、監管機構與公眾的可見性與信任度。

應該說，AI與ESG合規互動日趨緊密。一方面，AI作為技術創新前沿，為企業帶來提效增值的新機遇；另一方面，其亦如雙刃劍，對企業勞動用工合規管理提出更高要求。在此背景下，企業唯有在技術創新與社會責任之間取得穩態平衡，方能實現可持續發展并分享科技紅利。

* 律師助理金東杰對本文亦有貢獻。

注釋文獻：

[1] Cong Zhang and Jianhua Yang, ‘Artificial intelligence and corporate ESG performance’ (2024) 96 International Review of Economics and Finance 10713.

[2] 羅凱天、金東杰，（2025）“ESG國際評價體系中的勞動合規重點：中國企業面臨的挑戰與應對措施” ，安理律師。

[3] Tamburri, D. A. (2020). Design principles for the general data protection regulation (GDPR): A formal concept analysis and its evaluation. Information Systems, 91, Article 101469.

[4] Borenstein, J., & Howard, A. (2021). Emerging challenges in AI and the need for AI ethics education. AI and Ethics, 1, 61–65.

[5] 中國經濟周刊，（2022）  “隨機裁員來了？60名員工被Facebook母公司用算法裁掉”。

[6] George, G., Merrill, R. K., & Schillebeeckx, S. J. (2021). Digital sustainability and entrepreneurship: How digital innovations are helping tackle climate change and sustainable development. Entrepreneurship: Theory and Practice, 45(5), 999–1027.