中圖分類號(hào)：D922 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.13411/j. cnki. sxsx.2025.02.006

Research on the Regulation of Gender Discriminationin Employment Caused by Algorithms

YANGYunxia，XIEMin

（School ofMarxism，NorthwesternPolytechnical University，Xi'an71Ol29，China）

Abstract：Whileimprovingemploymenteciency，theiespeadapplicationofrificialintellgencetechnologyhasalsoienie totheriskofnewemploymentgenderdiscriminationunderalgorithmicdecisionmaking.Thistypeofdiscriminationshowsautomatic， hiddenandcotiuityharacteristicstoughtargeedpushiintellgentreruientndimpicitsarydifereesiplatfoaag ment，whichgavatesthgoveanedilemofthetaditioalborlgalsste.i’surrtlborlaassomeproblsuch asvaguedentificationsandards，unclearatributionofresponsibilityunreasoablealoationofurdenofproof，andlackofupeision.Basedonthis，afour-dimensionalregulatoryaproachshouldbetakentoaddresstheisue：establishingaunifiedstandardforidentifyingdisinationasedsubjectivendjectiecitera；ifngteultiplesposibiltsubjects；mprovigtesf reversaloftheburdenofproof；andiprovingthesupervisionsystemwithmulti-PartyparticipationItaimstobuildaframeworkforthe protectionoflabor rights thatisadaptedtothedigital age through theintegrationoflegaland technical tools.

Keywords：employment discrimination;gender discrimination;algorithmic decision-making;legal regulation

一、問(wèn)題的提出

人工智能時(shí)代，算法的應(yīng)用范疇正迅速擴(kuò)展，已深刻融入至社會(huì)勞動(dòng)的各個(gè)層面，涵蓋了就業(yè)機(jī)會(huì)的匹配、勞動(dòng)力資源的優(yōu)化配置、員工績(jī)效評(píng)估機(jī)制以及勞動(dòng)人事管理的決策流程等諸多方面。盡管算法普遍被視為指導(dǎo)計(jì)算機(jī)執(zhí)行特定任務(wù)的一系列邏輯步驟，看似中立無(wú)涉性別偏見(jiàn)或歧視，然而事實(shí)上，算法內(nèi)在地蘊(yùn)含著特定的價(jià)值導(dǎo)向與立場(chǎng)判斷，與一定的價(jià)值觀念緊密相連[。眾多算法的設(shè)計(jì)內(nèi)在地蘊(yùn)含了偏見(jiàn)與不公平性，部分算法更是深層次地體現(xiàn)了特定利益團(tuán)體的操控意圖2。例如在2018年亞馬遜采用的人工智能（AI）簡(jiǎn)歷篩選系統(tǒng)遭遇了關(guān)于“性別偏見(jiàn)”的公開指控。該系統(tǒng)旨在通過(guò)分析公司過(guò)去近十年累積的簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)庫(kù)，自動(dòng)評(píng)估應(yīng)聘者并為其分配相應(yīng)的評(píng)分。然而在實(shí)際部署后，該系統(tǒng)被發(fā)現(xiàn)對(duì)性別存在歧視性傾向，特別是針對(duì)被標(biāo)記為“女性”的求職者，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)降低其評(píng)分等級(jí)。

算法決策是否擴(kuò)大了在就業(yè)市場(chǎng)中的不公，是一個(gè)現(xiàn)實(shí)存在且備受關(guān)注的問(wèn)題。雖然算法決策的初衷是為了提高招聘過(guò)程的效率和客觀性，但由于其中存在一些潛在的偏見(jiàn)和不完善之處，導(dǎo)致了對(duì)部分求職者尤其是女性的不公平對(duì)待。人工智能因其科學(xué)性和客觀性的特質(zhì)，在多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)了廣泛的部署與應(yīng)用。然而，伴隨其發(fā)展過(guò)程中的不確定性，導(dǎo)致數(shù)字化歧視的法律監(jiān)管面臨前所未有的挑戰(zhàn)。具體而言，這種不確定性不僅改變了歧視的表現(xiàn)形式，還顯著提升了歧視信息的傳播效率，并擴(kuò)大了其潛在的影響范圍。我國(guó)立法機(jī)關(guān)雖然在《婦女權(quán)益保障法》《勞動(dòng)法》《勞動(dòng)合同法》等法律法規(guī)中制定了一些反性別歧視的規(guī)定，也在《個(gè)人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)安全法》等法律法規(guī)中制定了一些算法規(guī)制條款，然而，這些條款的有效執(zhí)行度及其在實(shí)際應(yīng)用中的適用性，長(zhǎng)期以來(lái)是被社會(huì)廣泛關(guān)注并存在疑慮的問(wèn)題。盡管目前在我國(guó)司法實(shí)踐中尚未出現(xiàn)算法主導(dǎo)雇傭決策直接導(dǎo)致就業(yè)歧視的具體案例，然而，隨著人工智能技術(shù)在勞動(dòng)力市場(chǎng)中的不斷深化和普及應(yīng)用，算法在雇傭流程中的介入已悄然孕育了潛在的就業(yè)歧視危機(jī)。長(zhǎng)久以來(lái)，女性在就業(yè)市場(chǎng)中遭受歧視的現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮。而在當(dāng)前算法自動(dòng)化決策日益盛行的背景下，這種歧視現(xiàn)象面臨著進(jìn)一步隱蔽化、難以被明確察覺(jué)與有效證明的新困境，且責(zé)任歸屬亦變得更加復(fù)雜，這無(wú)疑加劇了問(wèn)題的嚴(yán)峻性。因此，對(duì)這一現(xiàn)象進(jìn)行規(guī)制更具重要性和緊迫性。

二、算法引致就業(yè)性別歧視的多元場(chǎng)景與特征異化

智能系統(tǒng)對(duì)勞動(dòng)市場(chǎng)的影響呈現(xiàn)顯著的技術(shù)二重性特征。一方面，自動(dòng)化決策工具通過(guò)優(yōu)化招聘流程、績(jī)效評(píng)估等環(huán)節(jié)，有效提升組織決策效能;另一方面，技術(shù)應(yīng)用可能放大制度性偏見(jiàn)，形成新型歧視形態(tài)。值得關(guān)注的是，人工智能技術(shù)的深度嵌入正在重構(gòu)就業(yè)歧視的生成機(jī)制，使其從傳統(tǒng)的人際互動(dòng)模式轉(zhuǎn)向技術(shù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)性排斥。

（一）算法引致就業(yè)性別歧視的多元場(chǎng)景

1.智能招聘中的就業(yè)性別歧視

隨著計(jì)算機(jī)科技與信息技術(shù)的發(fā)展，各行業(yè)都開始追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在就業(yè)領(lǐng)域中，“人工智能 + 招聘”的新型招聘形式應(yīng)運(yùn)而生。在全球范圍內(nèi)，智能招聘系統(tǒng)的技術(shù)應(yīng)用呈現(xiàn)顯著的產(chǎn)業(yè)滲透趨勢(shì)。以亞馬遜、微軟為代表的跨國(guó)科技企業(yè)與領(lǐng)英、Indeed等專業(yè)招聘平臺(tái)，正通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建智能化人才篩選體系。國(guó)內(nèi)科技企業(yè)在該領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐同樣活躍，阿里巴巴的“人才雷達(dá)”系統(tǒng)、華為“AI簡(jiǎn)歷解析器”已實(shí)現(xiàn)招聘全流程的智能化改造。這種技術(shù)革新能精準(zhǔn)人才觸達(dá)機(jī)制，通過(guò)用戶畫像技術(shù)構(gòu)建求職者特征數(shù)據(jù)庫(kù)，算法系統(tǒng)能夠?qū)⒄衅感畔⒍ㄏ蛲扑椭练蠉徫灰蟮暮蜻x人群體。在此之后，其能基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的簡(jiǎn)歷解析工具，提取候選人的技能標(biāo)簽并建立能力評(píng)估模型。當(dāng)與企業(yè)崗位需求特征庫(kù)進(jìn)行匹配時(shí)，系統(tǒng)可生成候選人優(yōu)先級(jí)排序。這種技術(shù)演進(jìn)標(biāo)志著招聘領(lǐng)域從經(jīng)驗(yàn)決策向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的范式轉(zhuǎn)變。

在智能招聘場(chǎng)景中，算法決策的系統(tǒng)性歧視風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)顯著的技術(shù)異化特征。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型未在特征工程階段排除敏感屬性如性別、年齡等的影響時(shí)，可能通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析形成差異化的信息分發(fā)策略。例如，某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的招聘系統(tǒng)通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)，向女性求職者推送薪資水平低于男性的崗位信息，這種技術(shù)設(shè)計(jì)本質(zhì)上是將傳統(tǒng)招聘偏見(jiàn)轉(zhuǎn)化為算法決策規(guī)則。這種制度性歧視機(jī)制的形成，標(biāo)志著就業(yè)歧視從個(gè)體偏見(jiàn)向系統(tǒng)化技術(shù)異化的轉(zhuǎn)變。其危害不僅在于歧視后果的擴(kuò)大化，更在于消解了傳統(tǒng)法律責(zé)任體系的適用基礎(chǔ)。在算法歧視研究領(lǐng)域，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)團(tuán)隊(duì)的一次經(jīng)典實(shí)驗(yàn)即揭示了智能廣告系統(tǒng)的性別偏見(jiàn)機(jī)制。研究人員開發(fā)了名為Ad-Fisher的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)工具，對(duì)某搜索引擎巨頭在第三方平臺(tái)投放的高管職位廣告進(jìn)行行為分析。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，男性用戶接收到的同職級(jí)崗位廣告中，平均薪酬溢價(jià)達(dá) 15.3% [4。這種差異化展示機(jī)制源于算法模型對(duì)用戶歷史行為數(shù)據(jù)的深度挖掘，其系統(tǒng)通過(guò)分析用戶的瀏覽軌跡、停留時(shí)長(zhǎng)等特征，構(gòu)建出性別與崗位適配性的關(guān)聯(lián)模型。值得注意的是，該歧視性結(jié)果并非源于顯式的性別標(biāo)注，而是通過(guò)隱性特征組合生成決策規(guī)則，這種技術(shù)黑箱特性使得歧視行為更具隱蔽性。

2.平臺(tái)管理中的就業(yè)性別歧視

如今，算法驅(qū)動(dòng)的管理系統(tǒng)正經(jīng)歷從零工經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域向傳統(tǒng)雇傭模式的顯著滲透。該系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與動(dòng)態(tài)模型分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)者的全流程行為監(jiān)控。除了職場(chǎng)招聘，算法還廣泛應(yīng)用于員工工作過(guò)程管理、考核評(píng)價(jià)、獎(jiǎng)勵(lì)懲戒等環(huán)節(jié)。在形式平等的制度表象下，算法中介的勞動(dòng)市場(chǎng)準(zhǔn)入機(jī)制雖未設(shè)置顯性歧視壁壘，但薪酬分配領(lǐng)域存在系統(tǒng)性的性別差異。而這種隱性歧視具有技術(shù)偽裝性，即平臺(tái)采用的計(jì)件薪酬體系在表面上對(duì)所有勞動(dòng)者一視同仁，但算法模型通過(guò)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，將與性別相關(guān)的隱性特征如工作時(shí)段選擇、任務(wù)類型偏好，轉(zhuǎn)化為差異化的薪酬計(jì)算參數(shù)，而這種制度性偏見(jiàn)需要通過(guò)統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)才能識(shí)別。

具體來(lái)說(shuō)，在算法平臺(tái)管理的考核評(píng)價(jià)體系中，存在評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)可能對(duì)某一性別不利的情況。例如，在一些銷售崗位的考核算法中，可能會(huì)過(guò)度強(qiáng)調(diào)工作時(shí)長(zhǎng)和激進(jìn)的銷售策略。通常情況下，社會(huì)文化因素可能導(dǎo)致女性在平衡家庭和工作責(zé)任方面面臨更多挑戰(zhàn)，這種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)可能會(huì)使女性員工在工作時(shí)長(zhǎng)這一指標(biāo)上處于劣勢(shì)。除此之外，在獎(jiǎng)勵(lì)懲戒環(huán)節(jié)，一些績(jī)效衡量標(biāo)準(zhǔn)具有偏向，算法在衡量績(jī)效以分配獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)可能存在偏向男性的標(biāo)準(zhǔn)。如在銷售崗位，獎(jiǎng)勵(lì)算法可能以開拓新客戶的數(shù)量作為主要績(jī)效指標(biāo)。然而，女性銷售人員可能在維護(hù)現(xiàn)有客戶關(guān)系、提高客戶忠誠(chéng)度方面表現(xiàn)出色，但這些貢獻(xiàn)在獎(jiǎng)勵(lì)算法中沒(méi)有得到足夠的重視，使得她們?cè)讵?jiǎng)勵(lì)分配中處于不利地位。

（二）算法引致就業(yè)性別歧視的特征異化

1.歧視行為的自動(dòng)性

目前，歧視行為的自動(dòng)性主要包括兩個(gè)方面：第一，基于規(guī)則的自動(dòng)性。算法通過(guò)一系列明確的規(guī)則來(lái)進(jìn)行決策，這些規(guī)則是由開發(fā)人員預(yù)先編寫好的邏輯語(yǔ)句。一旦某一算法模型基于敏感特征生成個(gè)體數(shù)字畫像后，該標(biāo)簽信息即會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)共享機(jī)制進(jìn)入其他領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。在模型開發(fā)過(guò)程中，開發(fā)者可能無(wú)意識(shí)地將這些帶有偏見(jiàn)的標(biāo)簽作為特征輸入，導(dǎo)致新算法在迭代優(yōu)化時(shí)繼承并放大原始歧視。這種跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)污染機(jī)制具有顯著的蝴蝶效應(yīng)，即初始的個(gè)體特征標(biāo)簽通過(guò)數(shù)據(jù)生態(tài)的流轉(zhuǎn)，逐步演變?yōu)樯鐣?huì)層面的系統(tǒng)性歧視，最終形成數(shù)字時(shí)代新型不平等的自我強(qiáng)化循環(huán)。第二，機(jī)器學(xué)習(xí)模型驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)性。在現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的運(yùn)行仍需人類工程師的監(jiān)督指導(dǎo)，但這類技術(shù)系統(tǒng)的自動(dòng)化決策特征正呈現(xiàn)顯著的替代趨勢(shì)，甚至其決策效能已在多個(gè)場(chǎng)景超越人類專家，標(biāo)志著智能系統(tǒng)正從輔助工具向獨(dú)立決策者的角色轉(zhuǎn)變。因此，當(dāng)含有性別歧視性的標(biāo)簽被設(shè)置出來(lái)，或是算法自動(dòng)將某標(biāo)簽關(guān)聯(lián)至性別歧視性的結(jié)果時(shí)，都會(huì)導(dǎo)致算法對(duì)該標(biāo)簽項(xiàng)下的群體作出系統(tǒng)性的自動(dòng)歧視結(jié)果。

2.歧視表現(xiàn)的隱蔽性

相對(duì)于直接歧視來(lái)說(shuō)，算法決策下的就業(yè)性別歧視屬于間接歧視。部分用人單位通過(guò)技術(shù)中介模糊招聘標(biāo)準(zhǔn)，利用知識(shí)壁壘形成信息不對(duì)稱的權(quán)力結(jié)構(gòu)，使歧視性意圖隱蔽嵌入決策系統(tǒng)。當(dāng)代算法歧視的隱蔽性突破傳統(tǒng)認(rèn)知范疇，主要體現(xiàn)在兩個(gè)維度：其一，主體模糊性。人工智能系統(tǒng)的自主性導(dǎo)致歧視主體從人類向算法遷移，但當(dāng)前技術(shù)仍依賴人類設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)輸入。這種人機(jī)協(xié)同模式易造成責(zé)任邊界模糊，由于歧視性后果可能源于開發(fā)者設(shè)計(jì)缺陷、數(shù)據(jù)偏見(jiàn)或算法自主學(xué)習(xí)。求職者遭遇差別對(duì)待時(shí)，常面臨用人單位與技術(shù)供應(yīng)商的責(zé)任推諉，算法不可解釋性加劇舉證困難。其二，過(guò)程不可追溯性。深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)非線性特征組合生成決策規(guī)則，其黑箱特性使歧視過(guò)程難以審計(jì)。例如招聘算法可能通過(guò)在線行為數(shù)據(jù)間接推斷性別特征并實(shí)施差異化篩選，但整個(gè)過(guò)程既無(wú)顯性標(biāo)注也無(wú)追溯路徑。這種制度性隱蔽機(jī)制標(biāo)志著就業(yè)歧視向系統(tǒng)性技術(shù)異化的轉(zhuǎn)變，消解了傳統(tǒng)法律責(zé)任體系的適用基礎(chǔ)。

3.歧視觀念的延續(xù)性

社會(huì)性別權(quán)力結(jié)構(gòu)的形成具有深刻的歷史文化根源。在社會(huì)文化演進(jìn)過(guò)程中，傳統(tǒng)性別認(rèn)知框架通過(guò)代際傳遞與社會(huì)互動(dòng)，逐漸內(nèi)化為群體共享的價(jià)值體系。這種文化建構(gòu)的性別偏見(jiàn)通過(guò)人際互動(dòng)滲透到資源配置機(jī)制中，形塑差異化的資源配置模式。社會(huì)性別權(quán)力結(jié)構(gòu)的代際傳遞性與數(shù)據(jù)污染的交互作用，構(gòu)成算法歧視的深層運(yùn)行機(jī)制。制度性不平等通過(guò)文化符號(hào)系統(tǒng)的代際傳遞，形成具有路徑依賴特征的資源配置模式。當(dāng)這種結(jié)構(gòu)性偏見(jiàn)嵌入社會(huì)數(shù)據(jù)生產(chǎn)過(guò)程時(shí)，將導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)性偏差。算法模型通過(guò)特征學(xué)習(xí)機(jī)制對(duì)這些污染數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，會(huì)將歷史偏見(jiàn)轉(zhuǎn)化為決策規(guī)則，最終在就業(yè)場(chǎng)景中形成“偏見(jiàn)進(jìn)，輸出出”的閉環(huán)強(qiáng)化機(jī)制。由于當(dāng)前技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)完全無(wú)偏的數(shù)據(jù)標(biāo)注，且算法決策依賴歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，這種制度性不平等將通過(guò)數(shù)據(jù)反饋回路持續(xù)強(qiáng)化。因此，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中嵌入結(jié)構(gòu)性不平等時(shí)，算法將通過(guò)概率模型將這種不平等投射到未來(lái)決策中。這種預(yù)測(cè)性歧視的生成機(jī)制，使得算法既成為社會(huì)現(xiàn)實(shí)的鏡像，又成為不平等再生產(chǎn)的工具。在制度性路徑依賴的作用下，算法歧視可能突破傳統(tǒng)歧視的時(shí)空限制，形成具有自我強(qiáng)化特征的數(shù)字不平等體系

三、應(yīng)對(duì)算法引致的就業(yè)性別歧視的法律困境

面對(duì)由算法引發(fā)的就業(yè)性別歧視，我國(guó)現(xiàn)行法律體系呈現(xiàn)雙重規(guī)范架構(gòu)。一方面，以憲法第48條平等權(quán)條款為立法根基，構(gòu)建起以《婦女權(quán)益保障法》為核心，涵蓋《勞動(dòng)法》《就業(yè)促進(jìn)法》等單行法規(guī)的性別平等保護(hù)體系；另一方面，通過(guò)《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等規(guī)范，形成算法治理的技術(shù)規(guī)制框架。然而，這種二元規(guī)范體系在應(yīng)對(duì)算法就業(yè)性別歧視時(shí)存在制度性銜接不足。

（一）算法下就業(yè)歧視的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)模糊

目前關(guān)于算法歧視的法律規(guī)范相對(duì)較少，法律框架尚不完善，雖然一些國(guó)家和地區(qū)已經(jīng)開始關(guān)注算法歧視問(wèn)題，但尚未形成統(tǒng)一、明確的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，這導(dǎo)致在實(shí)際操作中很難依據(jù)現(xiàn)有法律來(lái)準(zhǔn)確認(rèn)定算法就業(yè)歧視，難以準(zhǔn)確界定算法歧視的范圍和程度，也增加了認(rèn)定算法歧視的難度。同時(shí)，由于算法技術(shù)的快速發(fā)展，法律規(guī)范的滯后性可能會(huì)進(jìn)一步加劇算法歧視的認(rèn)定困難。與此同時(shí)，針對(duì)算法歧視，我國(guó)常常通過(guò)反歧視的路徑來(lái)實(shí)現(xiàn)治理。不過(guò)，在現(xiàn)行法律框架下，平等權(quán)保護(hù)機(jī)制的有效運(yùn)行依賴于歧視事實(shí)的明確認(rèn)定[]。但在現(xiàn)行法律規(guī)范體系中，我國(guó)對(duì)職場(chǎng)性別歧視的法律界定存在顯著制度性闕如?！秼D女權(quán)益保障法》第23條雖確立就業(yè)平等權(quán)原則，但未對(duì)歧視性就業(yè)行為作出類型化界定，這種立法模糊性導(dǎo)致司法裁判標(biāo)準(zhǔn)存在顯著地域差異，對(duì)于什么是就業(yè)性別歧視以及歧視的具體表現(xiàn)形式缺乏規(guī)定，目前僅僅停留在學(xué)術(shù)理論界的探討，司法實(shí)踐中需要法官基于個(gè)案的具體情況作出權(quán)衡。但受專業(yè)知識(shí)和個(gè)人價(jià)值偏好影響，不同法官對(duì)此認(rèn)識(shí)不同，易導(dǎo)致出現(xiàn)“同案不同判”的結(jié)果。

（二）歧視結(jié)果的歸責(zé)主體不明

在智能系統(tǒng)引發(fā)的權(quán)益侵害中，算法損害呈現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性特征。這種技術(shù)侵害既包括對(duì)傳統(tǒng)權(quán)利體系的突破，也涉及新型法益的保護(hù)需求。在算法就業(yè)歧視的歸責(zé)形式中，我國(guó)目前采取著單一的司法歸責(zé)模式，該模式存在著許多問(wèn)題。首先是算法設(shè)計(jì)者與算法運(yùn)營(yíng)者的責(zé)任劃分問(wèn)題。算法歧視的形成往往涉及多主體協(xié)同作用。以智能招聘系統(tǒng)為例，數(shù)據(jù)標(biāo)注公司的錯(cuò)誤標(biāo)注、算法開發(fā)者的模型設(shè)計(jì)偏差、雇主的參數(shù)設(shè)置偏好均可能導(dǎo)致歧視性結(jié)果。這種多因一果的致害模式使得追責(zé)規(guī)則的適用面臨技術(shù)障礙，難以確定具體責(zé)任份額。且算法深度學(xué)習(xí)模型的非線性決策機(jī)制可能導(dǎo)致“無(wú)主體損害”現(xiàn)象，即歧視性后果既非開發(fā)者的主觀故意，也非使用者的明確指令，而是數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中形成的算法偏見(jiàn)，這種技術(shù)異化特征消解了傳統(tǒng)過(guò)錯(cuò)責(zé)任原則的適用基礎(chǔ)[。這導(dǎo)致在發(fā)生算法歧視時(shí)難以準(zhǔn)確確定歸責(zé)主體，進(jìn)而影響了對(duì)受害者的有效救濟(jì)。除此之外，在算法歧視的案件中，目前主要采用的是民事責(zé)任形式進(jìn)行歸責(zé)。然而，由于算法歧視的特殊性，僅僅采用民事責(zé)任形式可能無(wú)法完全覆蓋受害者的損失。例如，在求職者因算法歧視而失去工作機(jī)會(huì)的情況下，僅僅通過(guò)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償可能無(wú)法彌補(bǔ)其因失去工作機(jī)會(huì)而遭受的損失。

（三）舉證責(zé)任分配不合理

在我國(guó)反就業(yè)歧視法律規(guī)制體系中，侵權(quán)責(zé)任法律框架占據(jù)主導(dǎo)地位。依據(jù)《就業(yè)促進(jìn)法》第62條規(guī)定，受歧視者可向人民法院提起民事訴訟主張權(quán)利救濟(jì)。這種司法救濟(jì)模式將就業(yè)歧視納入一般侵權(quán)行為范疇，要求原告需完成雙重舉證義務(wù)：一是證明存在不合理差別對(duì)待行為，二是證明雇主方存在主觀過(guò)錯(cuò)。值得注意的是，該規(guī)范體系延續(xù)《民法典》第1165條確立的過(guò)錯(cuò)責(zé)任原則，要求職場(chǎng)歧視行為同時(shí)滿足四個(gè)構(gòu)成要件：加害行為的違法性、損害后果的現(xiàn)實(shí)存在、主觀過(guò)錯(cuò)的可歸責(zé)性以及因果關(guān)系的直接關(guān)聯(lián)性。然而，就業(yè)歧視糾紛的特殊性在于勞資雙方存在顯著的力量對(duì)比失衡。在業(yè)已建立的勞動(dòng)關(guān)系中，勞動(dòng)者處于相對(duì)弱勢(shì)地位，尤其是聚集于算法背景下，其主張權(quán)利時(shí)往往面臨三重制度性障礙。首先，雇主方掌握算法決策的技術(shù)解釋權(quán)，勞動(dòng)者難以獲取歧視性證據(jù);其次，勞動(dòng)仲裁程序要求原告承擔(dān)初步舉證責(zé)任，與算法黑箱特性形成制度沖突；最后，司法實(shí)踐中對(duì)“主觀過(guò)錯(cuò)”的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)存在認(rèn)知分歧。這種制度性困境的形成，源于職場(chǎng)歧視糾紛的特殊性與傳統(tǒng)侵權(quán)責(zé)任體系的適配性不足。勞動(dòng)者與用人單位之間的人身依附性特征，使得歧視性后果的因果關(guān)系鏈條呈現(xiàn)多因一果的復(fù)雜形態(tài)[2。面對(duì)“誰(shuí)主張、誰(shuí)舉證”的舉證規(guī)則，勞動(dòng)者在就業(yè)歧視訴訟中面臨顯著的舉證能力困境，實(shí)踐中也常因舉證不能而敗訴。

（四）算法監(jiān)管的多方缺位

盡管我國(guó)已經(jīng)開始關(guān)注算法監(jiān)管的問(wèn)題，但現(xiàn)有法律框架對(duì)于算法決策的規(guī)制仍然處于初步階段。首先，監(jiān)管主體不明確。目前，在算法決策監(jiān)管領(lǐng)域，缺乏明確的主要監(jiān)管機(jī)構(gòu)，人力資源和社會(huì)保障部門、網(wǎng)信部門、工業(yè)和信息化部門等在理論上都可能涉及對(duì)算法就業(yè)決策的監(jiān)管，但各部門的具體職責(zé)邊界模糊不清。這就導(dǎo)致在實(shí)際監(jiān)管過(guò)程中容易出現(xiàn)部門之間相互推逶責(zé)任，或者在某些情況下過(guò)度干預(yù)，造成監(jiān)管重疊的現(xiàn)象。其次，監(jiān)管方式和手段落后，現(xiàn)有的監(jiān)管方式和手段難以適應(yīng)算法技術(shù)的快速發(fā)展。一方面，算法技術(shù)復(fù)雜，具有很強(qiáng)的專業(yè)性和隱蔽性，而監(jiān)管部門普遍缺乏具備專業(yè)技術(shù)知識(shí)的人員和先進(jìn)的技術(shù)設(shè)備，難以對(duì)算法進(jìn)行深入有效的審查。另一方面，目前主要還是采用事后監(jiān)管的方式，即在歧視行為發(fā)生并造成一定后果后才介入調(diào)查，這種方式不能及時(shí)預(yù)防和制止算法決策下的就業(yè)性別歧視行為。最后，數(shù)據(jù)獲取和審查困難、算法決策依賴大量的數(shù)據(jù)，而監(jiān)管部門在獲取算法所使用的數(shù)據(jù)方面存在諸多困難。企業(yè)往往將算法數(shù)據(jù)視為商業(yè)秘密加以保護(hù)，不愿意向監(jiān)管部門提供完整的數(shù)據(jù)信息。即使監(jiān)管部門獲取了部分?jǐn)?shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)量大、格式復(fù)雜，也難以對(duì)其進(jìn)行全面審查，判斷其中是否存在性別歧視因素。例如，在招聘平臺(tái)使用算法篩選簡(jiǎn)歷時(shí)，平臺(tái)所收集的用戶簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)和算法處理過(guò)程的數(shù)據(jù)，監(jiān)管部門很難全面獲取和分析，導(dǎo)致監(jiān)管難以深入進(jìn)行。

四、應(yīng)對(duì)算法引致的就業(yè)性別歧視的法律規(guī)制路徑

從2017年開始，為規(guī)范人工智能發(fā)展，國(guó)務(wù)院頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。到2023年為促進(jìn)生成式人工智能健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用，出臺(tái)了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等文件，足見(jiàn)國(guó)家對(duì)人工智能發(fā)展的重視程度。因此，對(duì)算法決策所誘發(fā)的就業(yè)性別歧視現(xiàn)象進(jìn)行了深入的剖析后，積極探索相應(yīng)的法律規(guī)制手段，顯得尤為迫切與必要。

（一）厘清算法引致的就業(yè)性別歧視的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)

歧視認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范化建構(gòu)具有雙重價(jià)值維度。鑒于算法決策的技術(shù)復(fù)雜性與歧視形態(tài)的隱蔽性，我國(guó)現(xiàn)行法律體系在自動(dòng)化決策歧視的司法裁判中面臨規(guī)范供給不足困境。為實(shí)現(xiàn)數(shù)字時(shí)代勞動(dòng)權(quán)利的有效保護(hù)，需構(gòu)建主客觀相統(tǒng)一的審查標(biāo)準(zhǔn)體系，進(jìn)一步明確并細(xì)化算法環(huán)境下就業(yè)性別歧視的構(gòu)成要件。

在客觀認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)上。直接歧視案件通常具有顯性特征，用人單位的歧視故意可通過(guò)明示或推定方式證明，司法認(rèn)定相對(duì)清晰。且隨著平等就業(yè)理念的普及，直接歧視行為逐漸減少，間接歧視案件成為治理難點(diǎn)。由此，對(duì)就業(yè)歧視的判定需側(cè)重于客觀層面并據(jù)此推斷用人單位的主觀態(tài)度。具體來(lái)說(shuō)，在客觀要件方面，需重點(diǎn)審查以下四個(gè)構(gòu)成要件：第一，差別處理行為的識(shí)別，需判斷自動(dòng)化招聘系統(tǒng)對(duì)求職者實(shí)施分類處理，且該分類標(biāo)準(zhǔn)與崗位核心職能無(wú)實(shí)質(zhì)關(guān)聯(lián)。第二，法定禁止性事由的驗(yàn)證，包括核查算法決策是否涉及《就業(yè)促進(jìn)法》第3條明確列舉的禁止性特征。第三，實(shí)際損害結(jié)果的量化，包括顯性權(quán)益損失如薪酬差異，隱性發(fā)展障礙如職業(yè)路徑受限等。第四，因果關(guān)系鏈的構(gòu)建，需通過(guò)技術(shù)手段證明算法決策與損害結(jié)果的關(guān)聯(lián)性。

在主觀認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)上。在智能系統(tǒng)歧視的主觀要件認(rèn)定中，過(guò)錯(cuò)責(zé)任原則的適用存在理論爭(zhēng)議。根據(jù)《民法典》第1165條確立的過(guò)錯(cuò)責(zé)任原則，企業(yè)需對(duì)其故意或過(guò)失行為承擔(dān)法律責(zé)任。然而在算法歧視場(chǎng)景中，歧視性后果可能源于三種不同情形：一種是企業(yè)故意歧視，第二種是第三方技術(shù)瑕疵，還有一種是算法內(nèi)生偏見(jiàn)。對(duì)于后兩種情形，要求企業(yè)承擔(dān)主觀過(guò)錯(cuò)責(zé)任存在合理性爭(zhēng)議。在不同的歧視類型案件中，主觀故意的認(rèn)定在難度、方式等方面也存在諸多不同，需要分別進(jìn)行考量。在直接歧視的案例中，歧視意圖常直接顯現(xiàn)于招聘公告或拒聘通知之中，通過(guò)鮮明的歧視性語(yǔ)言，可以確認(rèn)或邏輯推斷雇主的主觀歧視意圖。與其他情境相比，直接歧視案件及其主觀意圖的認(rèn)定在證據(jù)呈現(xiàn)上更為直觀且全面，因而判定難度相對(duì)較低。但在間接歧視案件中，用人單位的歧視性動(dòng)機(jī)往往具有更強(qiáng)的隱匿性。由于算法決策的技術(shù)黑箱特性，歧視性意圖可能通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)注偏差、特征選擇偏好等隱性方式實(shí)現(xiàn)，而非通過(guò)顯式的歧視性表述，導(dǎo)致間接歧視的判定頗為棘手，特別是當(dāng)這一過(guò)程需要深入探究行為主體的主觀心態(tài)時(shí)。因此，為了評(píng)估歧視意圖，必須結(jié)合一系列客觀情境進(jìn)行綜合分析。具體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)招聘環(huán)節(jié)中信息的搜集與篩選邏輯，成為評(píng)估用人單位歧視意圖的關(guān)鍵觀測(cè)點(diǎn)。若大數(shù)據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)與受保護(hù)特征如性別存在統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)，則可初步推定歧視風(fēng)險(xiǎn)。例如，在性別歧視案件中，若算法將\"已婚未育\"或\"母嬰消費(fèi)偏好”作為篩選條件，即便未顯式標(biāo)注性別，也可推斷存在性別偏見(jiàn)。此類關(guān)聯(lián)分析需結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過(guò)回歸分析、決策樹模型等方法，識(shí)別潛在的歧視性特征組合。針對(duì)歧視性篩選標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)顯著性分析，是衡量用人單位主觀意圖的重要參考。在判定某一篩選條件是否構(gòu)成歧視驅(qū)動(dòng)因素時(shí)，需提供量化證據(jù)支持。如美國(guó)平等就業(yè)機(jī)會(huì)委員會(huì)發(fā)布的《統(tǒng)一員工選拔程序指南》提出“四分之五規(guī)則”：當(dāng)某一受保護(hù)群體的選拔率低于最高選拔率群體的 80% 時(shí)，即推定存在實(shí)質(zhì)性差異，表明該群體可能遭受了歧視[3。這一規(guī)則為大數(shù)據(jù)算法歧視的量化評(píng)估提供了標(biāo)準(zhǔn)化框架。

（二）確認(rèn)算法引致的就業(yè)性別歧視的歸責(zé)主體

在智能就業(yè)歧視治理體系中，責(zé)任主體認(rèn)定機(jī)制是不可或缺的環(huán)節(jié)。根據(jù)《民法典》第1164條侵權(quán)責(zé)任編的一般規(guī)定，算法歧視行為若造成勞動(dòng)者權(quán)益損害，需明確責(zé)任主體的認(rèn)定規(guī)則、責(zé)任形式的法律適用及歸責(zé)原則的具體適用。若僅強(qiáng)調(diào)權(quán)利保護(hù)而忽視責(zé)任追究機(jī)制的構(gòu)建，將導(dǎo)致治理規(guī)范淪為具文，進(jìn)而誘發(fā)技術(shù)濫用的惡性循環(huán)?？梢酝茢?，在算法引發(fā)的就業(yè)性別歧視現(xiàn)象中，人工智能技術(shù)的運(yùn)用是直接成因。因此，首要任務(wù)在于明確責(zé)任歸屬。若將責(zé)任歸咎于人工智能本身，則必須審視其是否具備獨(dú)立承擔(dān)責(zé)任的法律地位或能力，這顯然是一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題。就當(dāng)前技術(shù)條件下，人工智能尚不具備獨(dú)立法律人格與責(zé)任能力，其引發(fā)的歧視性后果需通過(guò)“刺破技術(shù)面紗”追溯至人類決策者。然而，現(xiàn)有法律框架在算法責(zé)任主體認(rèn)定上存在制度模糊地帶。

在現(xiàn)行法律框架下，人工智能系統(tǒng)尚不具備民事主體資格要件。人工智能作為技術(shù)工具，雖能模擬人類決策行為，但其本質(zhì)仍屬物化生產(chǎn)要素，缺乏法律人格所需的權(quán)利能力與行為能力。從責(zé)任承擔(dān)角度觀察，智能系統(tǒng)既無(wú)獨(dú)立財(cái)產(chǎn)承擔(dān)民事責(zé)任，亦無(wú)法通過(guò)意思表示參與法律關(guān)系，故現(xiàn)行立法未賦予其民事主體地位[。在人工智能領(lǐng)域，技術(shù)工具屬性決定了責(zé)任主體的追溯路徑。盡管人工智能依托大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)決策優(yōu)化，但其本質(zhì)仍屬于傳統(tǒng)工業(yè)制品的智能化延伸。自動(dòng)化決策系統(tǒng)輸出結(jié)果的行為，本質(zhì)上是人類設(shè)計(jì)邏輯的代碼化映射。從人工智能的研發(fā)至應(yīng)用，涉及多方參與者，涵蓋數(shù)據(jù)采集者、算法設(shè)計(jì)者、生產(chǎn)者及終端用戶等多元主體。算法決策的形成，實(shí)則是多方協(xié)同作用的結(jié)果。因此，算法所引發(fā)的性別就業(yè)歧視問(wèn)題，其根源并非單一因素，而是多種因素交織與組合的產(chǎn)物。鑒于此，明確責(zé)任主體及其應(yīng)承擔(dān)的責(zé)任變得尤為重要，需深人剖析并討論此議題?？傮w而言，在采納算法輔助雇傭決策或?qū)嵤┕芾聿呗缘膱?chǎng)景中，雇傭決策系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用呈現(xiàn)顯著的技術(shù)外包特征。企業(yè)通常將自動(dòng)化招聘系統(tǒng)的開發(fā)與優(yōu)化工作外包給專業(yè)技術(shù)服務(wù)商，自身主要承擔(dān)戰(zhàn)略目標(biāo)設(shè)定及訓(xùn)練數(shù)據(jù)供給職責(zé)。技術(shù)服務(wù)商的算法工程師團(tuán)隊(duì)則深度參與系統(tǒng)全生命周期管理，涵蓋特征工程設(shè)計(jì)、模型參數(shù)調(diào)優(yōu)、運(yùn)行環(huán)境維護(hù)等核心環(huán)節(jié)。這種分工模式導(dǎo)致技術(shù)服務(wù)商對(duì)算法決策邏輯形成實(shí)質(zhì)性控制，其特征選擇策略與模型訓(xùn)練方法直接影響雇傭決策的公平性。顯然，盡管雇主提供了構(gòu)成決策依據(jù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，但在算法雇傭決策流程的實(shí)際參與度上，相較于算法開發(fā)者，雇主仍顯不足，且對(duì)算法內(nèi)部邏輯的掌握程度往往不及算法工程師。在此情境下，若僅將雇主視為就業(yè)性別歧視的唯一責(zé)任主體，則有悖于公平原則及權(quán)利義務(wù)相一致的基本法律原則。

具體來(lái)說(shuō)，在算法就業(yè)歧視的類型化研究中，我國(guó)司法實(shí)踐中出現(xiàn)的算法歧視可劃分為兩類：企業(yè)主導(dǎo)型與技術(shù)自主型。根據(jù)技術(shù)自主性程度，二者在責(zé)任認(rèn)定上存在本質(zhì)差異。前者系統(tǒng)缺乏自主決策能力，算法邏輯完全反映企業(yè)意志；后者因算法具備自我迭代能力，決策過(guò)程可能超出人類設(shè)計(jì)者的預(yù)期控制。企業(yè)主導(dǎo)型歧視的責(zé)任認(rèn)定相對(duì)清晰。在此類算法就業(yè)歧視的案件中，算法僅作為執(zhí)行工具，其決策邏輯由企業(yè)預(yù)設(shè)，符合《民法典》第1165條的過(guò)錯(cuò)責(zé)任要件，企業(yè)因故意或過(guò)失實(shí)施歧視行為，應(yīng)當(dāng)承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。技術(shù)自主型歧視源于算法自我迭代產(chǎn)生的不可預(yù)見(jiàn)偏差，其規(guī)制難度顯著高于傳統(tǒng)類型。在此類案件中，算法決策邏輯可能超出設(shè)計(jì)者的認(rèn)知范圍，企業(yè)難以證明自身無(wú)過(guò)錯(cuò)。研究表明，嚴(yán)格責(zé)任原則的引入可有效應(yīng)對(duì)此類風(fēng)險(xiǎn)。即使企業(yè)已履行合理審查義務(wù)，仍需對(duì)算法自主演化產(chǎn)生的歧視后果承擔(dān)賠償責(zé)任。這種責(zé)任分配機(jī)制符合風(fēng)險(xiǎn)控制理論，即企業(yè)作為算法的開發(fā)者與受益者，應(yīng)當(dāng)承擔(dān)技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

（三）完善舉證責(zé)任倒置制度

在算法驅(qū)動(dòng)型就業(yè)場(chǎng)景中，勞動(dòng)者的弱勢(shì)地位呈現(xiàn)數(shù)字化特征。由于缺乏證據(jù)保存意識(shí)與技術(shù)能力，勞動(dòng)者難以有效留存算法歧視的數(shù)字痕跡。用人單位憑借技術(shù)優(yōu)勢(shì)實(shí)施的數(shù)據(jù)操控行為，如刪除算法日志、篡改決策軌跡，進(jìn)一步加劇了證據(jù)偏在困境。值得注意的是，近年來(lái)，美國(guó)在勞動(dòng)關(guān)系認(rèn)定領(lǐng)域呈現(xiàn)出一種新趨勢(shì)：其采納ABC測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，在個(gè)案中預(yù)先假定勞動(dòng)關(guān)系的存在，要求雇主若要反駁這一預(yù)設(shè)，必須證明三項(xiàng)事實(shí)要件均成立，否則即確認(rèn)勞動(dòng)關(guān)系的存續(xù)[15。在勞動(dòng)法律關(guān)系認(rèn)定領(lǐng)域，ABC測(cè)試規(guī)則的引入具有重要制度價(jià)值。該規(guī)則采用舉證責(zé)任倒置的法律技術(shù)，通過(guò)預(yù)設(shè)勞動(dòng)關(guān)系存在的前提性推定，構(gòu)建起勞動(dòng)者初步證明，用人單位反證推翻的二元認(rèn)定機(jī)制。當(dāng)勞動(dòng)者完成初步舉證，如工作安排記錄、報(bào)酬支付憑證等，證明其勞動(dòng)行為符合勞動(dòng)過(guò)程受用人單位管理控制、勞動(dòng)內(nèi)容構(gòu)成用人單位業(yè)務(wù)組成部分、勞動(dòng)報(bào)酬構(gòu)成主要生活來(lái)源時(shí)，即啟動(dòng)勞動(dòng)關(guān)系推定。用人單位若主張雇傭關(guān)系不成立，需同時(shí)證明以下三項(xiàng)要件事實(shí)：勞動(dòng)者在工作時(shí)間、方式等方面享有完全自主權(quán)，勞動(dòng)內(nèi)容與用人單位主營(yíng)業(yè)務(wù)無(wú)實(shí)質(zhì)關(guān)聯(lián)，以及勞動(dòng)報(bào)酬占勞動(dòng)者總收入比例低于50% 。該規(guī)則通過(guò)“舉證責(zé)任倒置”的程序設(shè)計(jì)，有效破解算法用工中“隱蔽雇傭”難題。

具體而言，勞動(dòng)者需提交應(yīng)聘或解雇過(guò)程中搜集的初步證據(jù)及解析，以助法官洞悉證據(jù)所揭示的歧視情形，進(jìn)而對(duì)雇主產(chǎn)生合理質(zhì)疑。這些初步證據(jù)包括：首先，證明與雇主存在應(yīng)聘關(guān)聯(lián)的材料，諸如簡(jiǎn)歷投遞記錄、面試邀約等；其次，證實(shí)個(gè)人符合雇主設(shè)定的招聘要求，如性別、學(xué)歷、資格證書等明確標(biāo)準(zhǔn)；再次，表明遵循招聘流程的證據(jù)，例如筆試、面試參與憑證；最后，其他易于獲取的輔助證據(jù)，依據(jù)具體案例靈活要求。一旦勞動(dòng)者完成初步舉證，舉證責(zé)任隨即轉(zhuǎn)移至雇主，雇主需提交確鑿的非歧視性理由，反駁歧視指控。雇主的舉證責(zé)任包括：一是論證招聘算法的中立性，即設(shè)計(jì)與實(shí)施算法時(shí)未含偏見(jiàn)，結(jié)果不受雇主或第三方設(shè)計(jì)者主觀影響；二是證明差別對(duì)待與算法無(wú)直接關(guān)聯(lián)，尤其針對(duì)現(xiàn)代算法，需消除自動(dòng)化決策對(duì)勞動(dòng)者議價(jià)能力的限制影響；三是提出不構(gòu)成算法歧視的合理抗辯，諸如職業(yè)資質(zhì)要求、商業(yè)合理性、應(yīng)聘者特定情況等。無(wú)論是直接還是間接歧視，舉證責(zé)任轉(zhuǎn)移原則均適用，但間接歧視還需原告證明差別影響。盡管此制度類似三階段舉證模式，卻加重了被告的證明責(zé)任，要求達(dá)到“高度可能性”標(biāo)準(zhǔn)，確保雙方舉證機(jī)會(huì)均等，顯著提升了對(duì)雇主的證明要求，有力維護(hù)勞動(dòng)者的平等就業(yè)權(quán)利。

（四）健全算法決策的監(jiān)督體制

健全算法決策下的監(jiān)督體制，可以確保算法決策更加符合社會(huì)就業(yè)倫理和法律規(guī)范，為勞動(dòng)者的權(quán)益保障書寫新的篇章，使算法真正成為推動(dòng)就業(yè)平等與社會(huì)進(jìn)步的有力工具，而非加劇社會(huì)不公的負(fù)面因素。

首先，強(qiáng)化算法公開透明力度。在符合法律法規(guī)和公共利益的前提下，應(yīng)大力推動(dòng)算法決策的公開和透明。推動(dòng)算法決策的公開和透明是確保算法公正性、建立用戶信任的關(guān)鍵步驟。應(yīng)明確算法公開透明的原則，如公正性、無(wú)偏見(jiàn)性、可解釋性。還需制定具體的目標(biāo)，如提高算法決策的透明度，使用戶能夠理解算法的決策過(guò)程和依據(jù)等。除此之外，還需要加強(qiáng)算法的可解釋性，保障算法解釋權(quán)。作為數(shù)字時(shí)代新型權(quán)利譜系的重要組成部分，算法解釋請(qǐng)求權(quán)特指在智能化決策機(jī)制對(duì)個(gè)人權(quán)益產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響時(shí)，數(shù)據(jù)主體依法要求技術(shù)實(shí)施主體披露決策模型的技術(shù)架構(gòu)、參數(shù)權(quán)重及運(yùn)算邏輯等核心要素的法定權(quán)利。該項(xiàng)權(quán)利本質(zhì)上具有法定請(qǐng)求權(quán)的屬性，構(gòu)成算法治理權(quán)利體系的基礎(chǔ)性配置，其制度價(jià)值體現(xiàn)為通過(guò)信息對(duì)稱機(jī)制矯正算法權(quán)力失衡，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用過(guò)程的程序正義。然而，在確立算法解釋義務(wù)的規(guī)范邊界時(shí)，核心在于區(qū)分技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑與決策作用機(jī)理。鑒于算法模型的技術(shù)細(xì)節(jié)具有顯著的專業(yè)壁壘與商業(yè)價(jià)值屬性，強(qiáng)制披露核心算法參數(shù)既無(wú)法有效化解信息不對(duì)稱困境，亦可能削弱企業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)。因算法決策的數(shù)學(xué)表達(dá)涉及高度專業(yè)化知識(shí)體系，普通數(shù)據(jù)主體難以實(shí)現(xiàn)有效認(rèn)知轉(zhuǎn)化，且核心技術(shù)要素的公開披露將實(shí)質(zhì)減損企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致制度實(shí)施面臨內(nèi)生動(dòng)力匱乏?；诖?，應(yīng)將解釋范圍限定于決策邏輯的可解釋性維度，在保障知情權(quán)與維護(hù)專有技術(shù)權(quán)益之間建構(gòu)動(dòng)態(tài)平衡[1]

其次，構(gòu)建獨(dú)立的監(jiān)管與審查機(jī)制。該機(jī)制應(yīng)由政府代表、非政府組織以及學(xué)術(shù)專家等多方構(gòu)成，確保其既獨(dú)立于政府機(jī)構(gòu)，也超脫于商業(yè)實(shí)體之外。其核心職能在于監(jiān)督并評(píng)估各類算法模型，識(shí)別其中可能潛藏的歧視性偏見(jiàn)，并據(jù)此采取必要措施予以糾正，從而有效維護(hù)公平正義。專業(yè)監(jiān)管主體應(yīng)當(dāng)建構(gòu)三位一體的全周期監(jiān)管框架。首先，建立算法歧視申訴受理機(jī)制，通過(guò)法定程序接收就業(yè)權(quán)益受損主體或社會(huì)組織的權(quán)利救濟(jì)請(qǐng)求，并依職權(quán)啟動(dòng)行政調(diào)查程序。其次，制定技術(shù)倫理審查標(biāo)準(zhǔn)體系，對(duì)政府部門及市場(chǎng)主體的算法部署實(shí)施合規(guī)性審查，重點(diǎn)規(guī)范決策模型的應(yīng)用邊界與運(yùn)行參數(shù)。同時(shí)應(yīng)建立算法影響評(píng)估披露制度，定期向社會(huì)公示關(guān)鍵算法系統(tǒng)的公平性測(cè)試數(shù)據(jù)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)結(jié)果，形成多方參與的協(xié)同監(jiān)督機(jī)制。具體來(lái)說(shuō)，建議由國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室主導(dǎo)算法監(jiān)管工作，并在省級(jí)設(shè)置專門的監(jiān)管機(jī)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)算法應(yīng)用的全面監(jiān)督。

最后，完善多方參與的監(jiān)督模式。當(dāng)前，我國(guó)反就業(yè)歧視執(zhí)行體系面臨權(quán)力碎片化、專業(yè)性不足及執(zhí)行力薄弱的問(wèn)題。算法編程、應(yīng)用及數(shù)據(jù)收集處理構(gòu)成了一個(gè)多主體參與的復(fù)雜產(chǎn)業(yè)鏈，涉及政府、公眾與行業(yè)多方。鑒于利益交織復(fù)雜，構(gòu)建多元共治、相互制衡的治理框架至關(guān)重要。因此，監(jiān)督不應(yīng)僅局限于政府部門，其他利益相關(guān)方同樣重要，需吸納企業(yè)、組織及社會(huì)團(tuán)體等共同參與算法歧視治理。各方應(yīng)通過(guò)合理機(jī)制明確權(quán)責(zé)界限，形成行業(yè)自律、政府監(jiān)管與公眾參與相結(jié)合的綜合治理模式。如歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》即強(qiáng)調(diào)行業(yè)主導(dǎo)作用與監(jiān)管機(jī)構(gòu)適度干預(yù)相結(jié)合的原則。企業(yè)作為算法開發(fā)與應(yīng)用的核心主體，其算法公正性直接影響經(jīng)濟(jì)效益，而歧視性算法則損害企業(yè)聲譽(yù)。企業(yè)的健康發(fā)展依賴于良性算法。因此，商業(yè)公司應(yīng)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，在算法設(shè)計(jì)之初即強(qiáng)化自律與自查，完善培訓(xùn)與應(yīng)用規(guī)范，確保數(shù)據(jù)處理流程的規(guī)范性，以及數(shù)據(jù)集的客觀性、準(zhǔn)確性和公正性，從而促進(jìn)算法技術(shù)的正向發(fā)展。

結(jié)語(yǔ)

人工智能技術(shù)的深度滲透正在重構(gòu)就業(yè)市場(chǎng)的權(quán)力結(jié)構(gòu)，算法決策的廣泛應(yīng)用在提升效率的同時(shí)，也使得性別歧視從顯性人際互動(dòng)轉(zhuǎn)向隱蔽的技術(shù)異化。本文通過(guò)分析算法就業(yè)性別歧視的具體場(chǎng)景與新特征，揭示了傳統(tǒng)法律體系在應(yīng)對(duì)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的結(jié)構(gòu)性缺陷。當(dāng)前，我國(guó)法律對(duì)歧視的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)模糊、歸責(zé)主體復(fù)雜、舉證規(guī)則僵化等問(wèn)題，導(dǎo)致勞動(dòng)者面臨\"技術(shù)弱勢(shì)”與“制度弱勢(shì)”的雙重困境。例如，司法實(shí)踐中對(duì)算法內(nèi)生偏見(jiàn)的責(zé)任歸屬爭(zhēng)議，以及企業(yè)利用數(shù)據(jù)壁壘逃避監(jiān)管的現(xiàn)象，均暴露了現(xiàn)有制度的適配性不足。面對(duì)這一挑戰(zhàn)，研究提出需從法律與技術(shù)協(xié)同治理的角度突破：首先，通過(guò)類型化認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)與量化分析工具，如差異影響率，破解算法歧視的隱蔽性；其次，建立多元責(zé)任體系，明確技術(shù)服務(wù)商與企業(yè)的連帶責(zé)任，避免“技術(shù)面紗”下的責(zé)任逃逸；最后，引入舉證責(zé)任倒置與算法影響評(píng)估制度，賦予勞動(dòng)者對(duì)抗技術(shù)權(quán)力的程序性武器。值得注意的是，技術(shù)治理需兼顧公平與效率，例如在強(qiáng)化透明度的同時(shí)保護(hù)企業(yè)商業(yè)秘密，通過(guò)“可解釋性標(biāo)準(zhǔn)”而非全盤公開核心參數(shù)，實(shí)現(xiàn)權(quán)利保障與創(chuàng)新激勵(lì)的平衡。

未來(lái)，算法就業(yè)歧視的規(guī)制需進(jìn)一步探索以下方向：其一，推動(dòng)跨學(xué)科研究，將統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與法學(xué)方法結(jié)合，開發(fā)歧視檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)化工具;其二，完善行業(yè)自律機(jī)制，鼓勵(lì)企業(yè)建立內(nèi)部倫理委員會(huì)，將公平性嵌入算法設(shè)計(jì)全流程;其三，加強(qiáng)國(guó)際合作，借鑒歐盟《人工智能法案》的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)監(jiān)管與美國(guó)市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的彈性治理經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建本土化治理框架。技術(shù)革新不應(yīng)成為加劇不平等的工具，唯有通過(guò)法律制度的適應(yīng)性進(jìn)化與社會(huì)共識(shí)的凝聚，才能實(shí)現(xiàn)人工智能時(shí)代“效率與公平”的共生，真正賦能勞動(dòng)權(quán)利的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

參考文獻(xiàn)：

[1]張濤.自動(dòng)化系統(tǒng)中算法偏見(jiàn)的法律規(guī)制[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2020，41（4）：92-102.

[2]伊衛(wèi)風(fēng).算法自動(dòng)決策中的人為歧視及規(guī)制[J].南大法學(xué)，2021，7（3）：79-92.

[3]李長(zhǎng)安，孫雨意，韓威鵬.數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代算法歧視問(wèn)題研究[J].中國(guó)勞動(dòng)關(guān)系學(xué)院學(xué)報(bào)，2024，38（04）：58-66.

[4]Simonite T.Machines taught by photos learn a sexist view of women[J].Wired，August，2017，21.

[5]謝增毅.職場(chǎng)算法規(guī)制的路徑與統(tǒng)合[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2024，61（3）：141-153.

[6]張恩典.反算法歧視：理論反思與制度建構(gòu)[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2020，34（5）：60-71.

[7]侯玲玲，王超.人工智能：就業(yè)歧視法律規(guī)制的新挑戰(zhàn)及其應(yīng)對(duì)[J].華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021，36（1）：1-16.

[8]李成.人工智能歧視的法律治理[J].中國(guó)法學(xué)，2021（2）：127-147.

[9]胡蕭力.算法決策場(chǎng)景中就業(yè)性別歧視判定的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)[J].現(xiàn)代法學(xué)，2023，45（4）：59-74.

[10]田野.論勞動(dòng)者脫離自動(dòng)化決策權(quán)[J].法制與社會(huì)發(fā)展，2024，30（3）：175-189.

[11]周圓.數(shù)字時(shí)代算法用工管理對(duì)勞動(dòng)法的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)[J].法制與社會(huì)發(fā)展，2024，30（6）：129-146.

[12]石慧.我國(guó)有前科勞動(dòng)者平等就業(yè)權(quán)的立法保護(hù)[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2018（1）：48-57.

[13]李昊.美國(guó)反歧視法治實(shí)踐中的社會(huì)學(xué)理論與方法——兼論反歧視訴訟中的統(tǒng)計(jì)證據(jù)規(guī)則[J].反歧視評(píng)論，2019，（1）：55-65.

[14]吳漢東.人工智能時(shí)代的制度安排與法律規(guī)制[J].法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)），2017，35（5）：128-136.

[15]柯振興.美國(guó)網(wǎng)約工勞動(dòng)關(guān)系認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)：進(jìn)展與啟示[J].工會(huì)理論研究（上海工會(huì)管理職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)），2019，（6）：57-64.

[16]劉琳.算法解釋權(quán)與商業(yè)秘密保護(hù)的沖突化解［J].行政法學(xué)研究，2023，（2）：168-176.

[17]崔文波，張濤，馬海群，等.歐盟數(shù)據(jù)與算法安全治理：特征與啟示[J].信息資源管理學(xué)報(bào)，2023，13（2）：30-41.

[責(zé)任編輯：李煥]