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美巨头今年裁员约8千人 女员工距预产期仅2天被裁
美巨头今年裁员约8千人 女员工距预产期仅2天被裁美巨头今年裁员约8千人 女员工距预产期仅2天被裁
但在南开大学法学院副院长、中国新一代人工智能发展战略研究院特约研究员陈兵看来，这种“客观”本身就值得警惕。
“算法不是凭空产生的，它学习的是企业过去的人事管理数据。”他说。如果历史绩效评价长期偏好全勤、持续在线、高频提交代码等特征，那么这些偏好就会成为模型学习的标准。
算法追求什么目标，也决定了它最终会学成什么样。譬如，如果企业将“未来12个月ROI最大化”设定为优化目标，那么疾病、怀孕、衰老等可能影响工作连续性的因素，就可能被算法学习为影响投资回报率的风险变量。
换句话说，AI并不是突然学会了歧视，而是在放大企业原有的管理逻辑。
也正因如此，在陈兵看来，如果把责任全部归咎于AI，同样是一种误判。“AI更像是一面镜子。”陈兵强调，它放大的，是人类赋予它的价值排序。
如何约束
这就像在现实社会里，最终负责的，还得是使用AI的人，以及人背后的企业。
在北京德恒律师事务所合伙人吴昕栋看来，Meta发言人AI只是辅助工具、裁员最终仍是管理者决定的说法，并不能免除企业不当使用AI的责任。
吴昕栋告诉中国新闻周刊，美国司法实践与美国平等就业机会委员会的执法思路，均采用实质审查标准。
“如果决策者只是机械采纳算法生成的裁员名单，未对休病假、残疾等法定受保护员工进行独立复核与个案校准，甚至一线经理对裁员结果毫不知情，那么AI实质上就是决策的核心主导者，‘人类签字’只是规避责任的程序外衣。”他谈道。
换句话说，只要算法对裁员结果产生了决定性影响，用人单位就需为由此造成的差别影响歧视承担法律责任。
如果类似情况发生在国内，同样可能触碰多重法律红线。
吴昕栋指出，一方面，企业持续采集员工打卡记录、内网浏览记录、键盘操作等行为数据，必须符合个人信息保护法的最小必要原则，并履行告知义务；另一方面，仅凭算法计算出的“低ROI”一类结果裁员，难以直接构成劳动合同法规定的合法裁员或解除劳动合同事由。如果算法对医疗期员工、孕产期员工、残疾人等形成隐性筛选，则还可能涉嫌违反就业促进法关于反就业歧视的规定。
对于普通劳动者而言，更现实的问题是：既看不到算法，也拿不到企业AI系统的底层代码，该如何维权？
吴昕栋表示，这其实是一个误区。
根据劳动争议调解仲裁法及相关司法解释，涉及解除劳动合同是否合法的劳动争议，用人单位本身就承担主要举证责任。
劳动者无须证明算法本身存在问题，更不需要拿到底层代码，只需提供劳动关系存在、被辞退，以及算法可能参与决策的初步线索，例如同岗位员工考核结果异常、休病假员工集中被裁，或公司内部曾提及“AI辅助决策”“系统优化”等内容，即可启动举证程序；之后，由用人单位举证其考核标准、数据采集、算法评价及人工复核是否合法合规，如果拒绝提供相关材料，将直接承担不利后果。
但在陈兵看来，比个案维权更重要的是，如何让AI真正实现与人类的价值对齐。
其实，真正需要治理的，不只是算法本身，更是算法背后的价值导向。这就需要企业在算法设计阶段嵌入公平和反歧视要求，而监管部门也需要建立算法审计、解释和申诉机制，让算法决策真正做到可监督、可追责。
毕竟，AI终究只是工具，真正决定它如何评价人的，是人。
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好新闻没人评论怎么行，我来说几句
“算法不是凭空产生的，它学习的是企业过去的人事管理数据。”他说。如果历史绩效评价长期偏好全勤、持续在线、高频提交代码等特征，那么这些偏好就会成为模型学习的标准。
算法追求什么目标，也决定了它最终会学成什么样。譬如，如果企业将“未来12个月ROI最大化”设定为优化目标，那么疾病、怀孕、衰老等可能影响工作连续性的因素，就可能被算法学习为影响投资回报率的风险变量。
换句话说，AI并不是突然学会了歧视，而是在放大企业原有的管理逻辑。
也正因如此，在陈兵看来，如果把责任全部归咎于AI，同样是一种误判。“AI更像是一面镜子。”陈兵强调，它放大的，是人类赋予它的价值排序。
如何约束
这就像在现实社会里，最终负责的，还得是使用AI的人，以及人背后的企业。
在北京德恒律师事务所合伙人吴昕栋看来，Meta发言人AI只是辅助工具、裁员最终仍是管理者决定的说法，并不能免除企业不当使用AI的责任。
吴昕栋告诉中国新闻周刊，美国司法实践与美国平等就业机会委员会的执法思路，均采用实质审查标准。
“如果决策者只是机械采纳算法生成的裁员名单，未对休病假、残疾等法定受保护员工进行独立复核与个案校准，甚至一线经理对裁员结果毫不知情，那么AI实质上就是决策的核心主导者，‘人类签字’只是规避责任的程序外衣。”他谈道。
换句话说，只要算法对裁员结果产生了决定性影响，用人单位就需为由此造成的差别影响歧视承担法律责任。
如果类似情况发生在国内，同样可能触碰多重法律红线。
吴昕栋指出，一方面，企业持续采集员工打卡记录、内网浏览记录、键盘操作等行为数据，必须符合个人信息保护法的最小必要原则，并履行告知义务；另一方面，仅凭算法计算出的“低ROI”一类结果裁员，难以直接构成劳动合同法规定的合法裁员或解除劳动合同事由。如果算法对医疗期员工、孕产期员工、残疾人等形成隐性筛选，则还可能涉嫌违反就业促进法关于反就业歧视的规定。
对于普通劳动者而言，更现实的问题是：既看不到算法，也拿不到企业AI系统的底层代码，该如何维权？
吴昕栋表示，这其实是一个误区。
根据劳动争议调解仲裁法及相关司法解释，涉及解除劳动合同是否合法的劳动争议，用人单位本身就承担主要举证责任。
劳动者无须证明算法本身存在问题，更不需要拿到底层代码，只需提供劳动关系存在、被辞退，以及算法可能参与决策的初步线索，例如同岗位员工考核结果异常、休病假员工集中被裁，或公司内部曾提及“AI辅助决策”“系统优化”等内容，即可启动举证程序；之后，由用人单位举证其考核标准、数据采集、算法评价及人工复核是否合法合规，如果拒绝提供相关材料，将直接承担不利后果。
但在陈兵看来，比个案维权更重要的是，如何让AI真正实现与人类的价值对齐。
其实，真正需要治理的，不只是算法本身，更是算法背后的价值导向。这就需要企业在算法设计阶段嵌入公平和反歧视要求，而监管部门也需要建立算法审计、解释和申诉机制，让算法决策真正做到可监督、可追责。
毕竟，AI终究只是工具，真正决定它如何评价人的，是人。
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