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美巨頭今年裁員約8千人 女員工距預產期僅2天被裁
美巨頭今年裁員約8千人 女員工距預產期僅2天被裁美巨頭今年裁員約8千人 女員工距預產期僅2天被裁
但在南開大學法學院副院長、中國新壹代人工智能發展戰略研究院特約研究員陳兵看來，這種“客觀”本身就值得警惕。
“算法不是憑空產生的，它學習的是企業過去的人事管理數據。”他說。如果歷史績效評價長期偏好全勤、持續在線、高頻提交代碼等特征，那麼這些偏好就會成為模型學習的標准。
算法追求什麼目標，也決定了它最終會學成什麼樣。譬如，如果企業將“未來12個月ROI最大化”設定為優化目標，那麼疾病、懷孕、衰老等可能影響工作連續性的因素，就可能被算法學習為影響投資回報率的風險變量。
換句話說，AI並不是突然學會了歧視，而是在放大企業原有的管理邏輯。
也正因如此，在陳兵看來，如果把責任全部歸咎於AI，同樣是壹種誤判。“AI更像是壹面鏡子。”陳兵強調，它放大的，是人類賦予它的價值排序。
如何約束
這就像在現實社會裡，最終負責的，還得是使用AI的人，以及人背後的企業。
在北京德恒律師事務所合伙人吳昕棟看來，Meta發言人AI只是輔助工具、裁員最終仍是管理者決定的說法，並不能免除企業不當使用AI的責任。
吳昕棟告訴中國新聞周刊，美國司法實踐與美國平等就業機會委員會的執法思路，均采用實質審查標准。
“如果決策者只是機械采納算法生成的裁員名單，未對休病假、殘疾等法定受保護員工進行獨立復核與個案校准，甚至壹線經理對裁員結果毫不知情，那麼AI實質上就是決策的核心主導者，‘人類簽字’只是規避責任的程序外衣。”他談道。
換句話說，只要算法對裁員結果產生了決定性影響，用人單位就需為由此造成的差別影響歧視承擔法律責任。
如果類似情況發生在國內，同樣可能觸碰多重法律紅線。
吳昕棟指出，壹方面，企業持續采集員工打卡記錄、內網瀏覽記錄、鍵盤操作等行為數據，必須符合個人信息保護法的最小必要原則，並履行告知義務；另壹方面，僅憑算法計算出的“低ROI”壹類結果裁員，難以直接構成勞動合同法規定的合法裁員或解除勞動合同事由。如果算法對醫療期員工、孕產期員工、殘疾人等形成隱性篩選，則還可能涉嫌違反就業促進法關於反就業歧視的規定。
對於普通勞動者而言，更現實的問題是：既看不到算法，也拿不到企業AI系統的底層代碼，該如何維權？
吳昕棟表示，這其實是壹個誤區。
根據勞動爭議調解仲裁法及相關司法解釋，涉及解除勞動合同是否合法的勞動爭議，用人單位本身就承擔主要舉證責任。
勞動者無須證明算法本身存在問題，更不需要拿到底層代碼，只需提供勞動關系存在、被辭退，以及算法可能參與決策的初步線索，例如同崗位員工考核結果異常、休病假員工集中被裁，或公司內部曾提及“AI輔助決策”“系統優化”等內容，即可啟動舉證程序；之後，由用人單位舉證其考核標准、數據采集、算法評價及人工復核是否合法合規，如果拒絕提供相關材料，將直接承擔不利後果。
但在陳兵看來，比個案維權更重要的是，如何讓AI真正實現與人類的價值對齊。
其實，真正需要治理的，不只是算法本身，更是算法背後的價值導向。這就需要企業在算法設計階段嵌入公平和反歧視要求，而監管部門也需要建立算法審計、解釋和申訴機制，讓算法決策真正做到可監督、可追責。
畢竟，AI終究只是工具，真正決定它如何評價人的，是人。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
“算法不是憑空產生的，它學習的是企業過去的人事管理數據。”他說。如果歷史績效評價長期偏好全勤、持續在線、高頻提交代碼等特征，那麼這些偏好就會成為模型學習的標准。
算法追求什麼目標，也決定了它最終會學成什麼樣。譬如，如果企業將“未來12個月ROI最大化”設定為優化目標，那麼疾病、懷孕、衰老等可能影響工作連續性的因素，就可能被算法學習為影響投資回報率的風險變量。
換句話說，AI並不是突然學會了歧視，而是在放大企業原有的管理邏輯。
也正因如此，在陳兵看來，如果把責任全部歸咎於AI，同樣是壹種誤判。“AI更像是壹面鏡子。”陳兵強調，它放大的，是人類賦予它的價值排序。
如何約束
這就像在現實社會裡，最終負責的，還得是使用AI的人，以及人背後的企業。
在北京德恒律師事務所合伙人吳昕棟看來，Meta發言人AI只是輔助工具、裁員最終仍是管理者決定的說法，並不能免除企業不當使用AI的責任。
吳昕棟告訴中國新聞周刊，美國司法實踐與美國平等就業機會委員會的執法思路，均采用實質審查標准。
“如果決策者只是機械采納算法生成的裁員名單，未對休病假、殘疾等法定受保護員工進行獨立復核與個案校准，甚至壹線經理對裁員結果毫不知情，那麼AI實質上就是決策的核心主導者，‘人類簽字’只是規避責任的程序外衣。”他談道。
換句話說，只要算法對裁員結果產生了決定性影響，用人單位就需為由此造成的差別影響歧視承擔法律責任。
如果類似情況發生在國內，同樣可能觸碰多重法律紅線。
吳昕棟指出，壹方面，企業持續采集員工打卡記錄、內網瀏覽記錄、鍵盤操作等行為數據，必須符合個人信息保護法的最小必要原則，並履行告知義務；另壹方面，僅憑算法計算出的“低ROI”壹類結果裁員，難以直接構成勞動合同法規定的合法裁員或解除勞動合同事由。如果算法對醫療期員工、孕產期員工、殘疾人等形成隱性篩選，則還可能涉嫌違反就業促進法關於反就業歧視的規定。
對於普通勞動者而言，更現實的問題是：既看不到算法，也拿不到企業AI系統的底層代碼，該如何維權？
吳昕棟表示，這其實是壹個誤區。
根據勞動爭議調解仲裁法及相關司法解釋，涉及解除勞動合同是否合法的勞動爭議，用人單位本身就承擔主要舉證責任。
勞動者無須證明算法本身存在問題，更不需要拿到底層代碼，只需提供勞動關系存在、被辭退，以及算法可能參與決策的初步線索，例如同崗位員工考核結果異常、休病假員工集中被裁，或公司內部曾提及“AI輔助決策”“系統優化”等內容，即可啟動舉證程序；之後，由用人單位舉證其考核標准、數據采集、算法評價及人工復核是否合法合規，如果拒絕提供相關材料，將直接承擔不利後果。
但在陳兵看來，比個案維權更重要的是，如何讓AI真正實現與人類的價值對齊。
其實，真正需要治理的，不只是算法本身，更是算法背後的價值導向。這就需要企業在算法設計階段嵌入公平和反歧視要求，而監管部門也需要建立算法審計、解釋和申訴機制，讓算法決策真正做到可監督、可追責。
畢竟，AI終究只是工具，真正決定它如何評價人的，是人。
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