世界经济论坛预测股票配资首选，到2030年全球9200万个岗位将被AI替代。旧岗位消失快、新岗位创造慢、人才供给断层的结构性矛盾，构成了当前劳动力市场最核心的危机，中短期内可能加剧技术性失业与收入差距。为此，亟需就AI时代企业智能化升级与劳动者权益保护之间的平衡做出精细化的制度性安排。
企业数据与员工个人数据的利益平衡
随着企业从数字化到数智化的改造升级，企业内部的数字化流程已经嵌入员工日常工作甚至生活。员工工作大多数都是架构在企业数字化系统上予以记录或者完成。由此，引发了员工工作数据是否属于企业数据资产范畴的争议。对此，要明确员工工作哪些是职务属性的数据，哪些是具有个人特征的个性化数据。
譬如，若员工在履行岗位职责时，主要借助企业物质技术条件形成、与岗位核心工作直接相关的数据，即便是具有“个人风格”“工作窍门”的可结构化的高质量数据，企业也可参照职务成果规则，享有合理使用权，但不得剥夺劳动者的核心权益；若属于员工自带、未借助企业资源、体现个人独特思维习惯的内容，完整权益应归劳动者个人所有，企业无权无偿采集使用，不能认为是职务产出，简单由企业调用，甚或直接加工使用，而需要获得员工的知情同意，并且与员工分享合理利益。
具体而言，员工应拥有三大核心权利：一是知情同意权，企业采集需明确告知范围、用途并获得同意；二是收益分配权，企业用于AI训练并获利的，需给予合理补偿；三是控制权与救济权，可要求明确使用边界，对擅自采集、滥用行为可主张停止侵害、赔偿损失。
调用员工个人数据应恪守伦理边界
企业利用AI工具高度模仿特定员工的工作方式、沟通个性的场景越发频繁，若缺乏明确标识，普通人能力很难识别，在实践中可能引发一系列伦理风险，甚或法律责任。其一，人格权被侵害的风险，员工的沟通风格、行为特质带有强烈人格属性，AI模仿可能导致个人人格特征被不当利用、歪曲，甚至被用于虚假沟通，侵犯肖像权、名誉权、隐私权的延伸权益。其二，身份认同被消解，当AI能完美复刻员工的工作模式，可能导致员工的职业价值被矮化、个人独特性被抹杀，进而引发职业认同危机，甚至影响其后续就业竞争力。其三，可能滋生隐性歧视，若AI模仿过程中放大员工的细微不足，可能成为企业不合理调岗、解雇的隐性依据。
这就需要引入新的法律概念，比如“身份数据权益”“数据被遗忘权”等，明确劳动者对自身人格化工作数据的控制权，禁止企业未经同意对其人格特征进行过度模仿、滥用；同时完善人格权保护体系，将AI模仿引发的人格权益侵害纳入法律救济范围，守住人格尊严的底线。
恪守伦理边界是企业乃至相关产业合法运行的基础要求。企业智能化改造中，最需要被厘清和解决的根本矛盾在于平衡企业技术数字化提升与劳动者合法权益保护之间的共商共生共赢关系，既要防范企业“随心所欲”忽视员工基本权益，又要警惕员工绝对权益下的割裂联通，忽视企业数字化开发需求下的企业与员工能力的共生共长。员工的工作数据、行为模式，本质是其长期投入时间、精力、专业积累形成的人力资本，是劳动者职业价值核心，并非企业天然可无偿获取的资源。企业在无明确约定、无合理补偿的前提下，将劳动者的人力资本数据化，转化为自身AI资产，构成对员工基本权益特别是数据隐私的滥用，甚或对员工劳动基本权益的侵害。同时，企业独享技术升级带来的降本增效红利，又将AI替代岗位的风险、用工调整的成本，全部转嫁给劳动者，甚至随意调岗降薪、违法解雇，这种“红利企业独享、风险员工独担”的失衡，显然是不当的。矛盾的根源在于现行规则未明确人力资本数据化资产的权属边界，尚未建立合理的价值分配机制，亟须予以回应。一方面，应系统梳理员工对其工作数据的合法权益，厘清企业处理员工工作数据的行为边界；另一方面，要为企业正当的利用数智化技术提供工作效率、优化劳动力资源配置，建立公平合理的利益分配机制，既保护员工合法权益，又为企业数字化升级与员工能力数字化提升共生共长提供保障和空间。
以法治护航AI时代劳动者权益保护
当前劳动法规侧重传统用工权益保护，数据法规侧重数据安全与交易，二者均未针对性回应“劳动者人力资本数据化”这一特殊场景，导致纠纷发生时法律适用存在模糊地带。需在防止劳动者被“数据攫取”与保障企业数据创新之间划定界限，核心是“明确权属、规范程序、保障权益、激励创新”，法律和政策需建立边界清晰、权责对等的新规则体系。
首先，要明确数据权属边界，区分劳动者人力资本衍生数据与企业原始业务数据，确认劳动者对自身人力资本数据化产物的基础性权益主张。对那些具有财产性利益的数字化成果及其数据集合形式，企业可以享有在约定范围内的使用权——通常是在企业与员工的入职协议中约定的有关职务或业务范围内。至于那些具有员工明显身份属性的数字化利益，原则上应由员工独立享有。但是，员工与企业可以以员工与企业合作方式另行约定其共享方式与权责利分配。除非有特别约定，否则这方面不应直接由入职协议或劳动合同来规定。
其次，规范企业数据采集使用程序，规定企业必须履行充分告知义务，明确采集范围、使用目的、期限等，获得员工书面或明确口头同意，禁止暗中抓取、概括授权。同时，建立合理的价值分配机制，参照职务发明奖励规则，明确企业使用此类数据训练AI并获得收益的，需给予劳动者相应补偿。未来还需建立分级分类管理规则：对与岗位核心能力相关的关键数据，强化劳动者权益保护；对普通业务数据，保障企业合理利用空间。同时设立争议解决机制，平衡双方权益。
再次，立足现有劳动法、数据安全法、个人信息保护法的框架，可以通过法律解释、规范细化等方式，明确现有法律在该场景下的适用规则。比如，通过司法解释进一步界定“劳动者工作数据”的范围，将其纳入现有劳动权益保护和个人信息保护的覆盖范围；细化企业采集、使用此类数据的边界，明确知情同意、用途限制、补偿标准等核心要求，让企业的行为有现有法律可依，也让劳动者的维权有明确方向。同时，还需强化现有法律的衔接与落地，依托现有劳动争议调解、仲裁、诉讼体系，完善相关纠纷的裁判指引，让现有法律精准回应新场景，比如参照现有职务成果、个人信息保护的相关规则，妥善处理人力资本数据的权属、使用与补偿问题。
最后，建议将修订《中华人民共和国就业促进法》提上日程，其中增设“技术性失业预警与转型支持”专章，建立国家级“AI岗位替代风险指数”，按行业、区域动态监测分级预警。强制要求大型制造企业实施自动化改造前提交员工技能转型与安置计划，防范企业将技术更新风险不合理地转嫁给员工。此外，设立人智协同转型专项基金，对中小企业“AI+技能”培训给予补贴。推行“技能积分银行”制度，将AI相关培训认证与继续教育、岗位晋升挂钩，探索技能转型保险，形成“识别—预警—培训—再就业”全链条支持体系。
随着未来劳动者权益挑战越来越多样化，可以着力推进完善劳动者人力资本数据权益的专门保护规则，以填补现行法律体系的空白。在劳动法规中新增专门条款，明确劳动者对自身工作数据、行为模式、职业经验等人力资本数据化产物的基础性权利，界定其与企业数据资产的边界；同时细化企业采集、使用此类数据的规则，明确知情同意、用途限制、补偿标准等核心要求。在AI浪潮对传统劳动关系的冲击中，法律要始终秉持以人为本，审慎考量其发展壮大对人的影响，守住劳动者权益边界。
（作者系南开大学法学院副院长、教授，中国新一代人工智能发展战略研究院特约研究员）
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陈兵
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