本文最初发表于2024年9月6日的《Law360》杂志，经授权在此转载。
人工智能在工作场所的整合，近几个月来引发了一系列法律和监管层面的讨论。
法官们正在 正在制定禁令及其他法规 限制法庭使用人工智能。各州正在 通过立法 旨在限制或管控人工智能在雇佣政策及决策中的应用。雇主们正努力应对现有劳动法规如何适用于快速演变且日益多元的人工智能工具体系。
尽管人工智能为就业格局注入了新的技术维度，但其应用所引发的核心法律问题并非新鲜事物。更确切地说，人工智能如同对经典的隐喻式重塑——那些熟悉的劳动法议题，不过是在光鲜的新技术框架下重新包装并置于新语境之中。
雇主们——尤其是那些不久前可能还得谷歌搜索人工智能是什么的雇主——应当感到宽慰：人工智能及其日益完善的配套法规，大多反映了熟悉且由来已久的法律问题，只不过增添了现代元素。
歧视与公平就业实践
无论是否涉及人工智能，许多就业法律问题的核心都是歧视问题。传统就业法律，如《民权法案》第七章，禁止雇主在招聘和选拔过程中基于种族、肤色、宗教、性别和国籍进行歧视。
随着人工智能在全国企业中的普及与快速应用，这些原则依然适用，但复杂性略有增加——如今雇主正将人工智能工具与数据整合，以支持招聘与录用决策流程。但究竟发生了什么变化？
与决策中普遍存在的人为错误风险类似，人工智能系统由人类设计开发。若招聘过程中使用的AI工具未经过精心设计、监控和验证，则可能延续甚至加剧人类固有的偏见。
例如，若人工智能系统基于反映历史招聘偏见的过往数据进行训练，其决策过程便可能在表面看似完全基于客观指标和数据的情况下，仍会复制并强化这些偏见。未经验证，这可能导致歧视性结果，使某些受保护群体遭受不公平的劣势，从而可能违反反歧视法律。
人工智能不过强化了雇主们永恒的需求——信任但需核实。
美国平等就业机会委员会及其他执法机构近期警告称，人工智能选拔工具可能存在系统性隐性或显性偏见，但雇主对此不应感到意外。[1]早在1978年，美国劳工部、司法部与平等就业机会委员会就联合颁布了名为《雇员选拔程序统一准则》（UGESP）的全面法规，旨在确保所有选拔工具和程序均不得用于歧视性目的。[2]
《就业机会均等法》的适用范围极其广泛。当时该法案主要针对雇佣决策中使用的纸笔测试，因为此类测试长期以来对受保护群体产生差异化影响，却缺乏科学证据证明其能有效预测工作表现。人工智能并未改变就业法的这一维度，只是将其拓展至新领域——《就业机会均等法》至今仍然有效。
差异化影响问题是全国范围内人工智能相关法规的基石，这些法规通常要求在创建或指导人工智能决策时，对所使用的数据和输入信息保持透明。但雇主们不必因广泛的法规而惊慌，认为员工招聘方式正在经历范式转变——实际上，当前的法规不过是以新视角审视旧问题罢了。
本质上，大多数新出台的人工智能法规提出的问题，此前本应由招聘经理来回答：数据源自何处？由谁进行解读？决策及其基础数据是否具有有效性和客观性？
这些问题的答案并不取决于决策过程中是否曾涉及人工智能，也不会因此而改变。简而言之，雇主无需在概念层面做出任何改变，只需掌握新工具——并了解这些新工具可能引发的旧问题——从而确保在问题出现前就予以解决。
隐私与数据保护
隐私问题是传统就业法律与人工智能技术交汇的另一个领域。
历史上，就业法律一直要求保护员工的个人信息。随着人工智能的普及——其高效运作往往依赖于海量数据集——所收集数据的规模和敏感性均显著提升。然而，数据规模与敏感性的增长并未改变其潜在的法律风险与关切，这些正是当前雇主行为规范所应对的核心问题。
正如个人信息在常规存储和维护过程中可能发生泄露，人工智能系统同样存在被攻破的风险。其核心关切始终如一：尽管技术已然革新，但根本问题依然存在——必须确保员工个人信息得到保护，并遵循既定的隐私法规进行使用。雇主只需继续推进工作，将人工智能相关的应用程序和工具纳入现有数据源的合规监控体系即可。
同样适用于保护雇主的机密和专有信息。
雇主历来通过要求员工签署保密协议，或颁布相关雇佣政策，并告知员工其将对员工使用电子设备的行为进行主动或随机监控，来保护自身敏感数据。员工因工作需要使用人工智能技术——尤其是那些基于网络且不受雇主内部控制的人工智能工具——只会增加敏感机密信息及专有信息泄露至公众的风险。
审查、更新现有政策与协议并开展培训，以警示员工注意这些风险，以及在工作中不慎使用人工智能可能带来的后果，这是降低不幸且代价高昂的信息泄露风险的关键。此类培训本就应在人工智能范式之外持续进行。
就业分类与工作保障
雇佣分类问题——即判定劳动者属于雇员还是独立承包商——在劳动法领域始终存在争议。这种分类直接影响劳动者在福利待遇、就业保障及劳动法保护方面的权益。人工智能与自动化技术的兴起，为这一议题增添了新的维度。
具体而言，人工智能和自动化可能导致工作角色与职能的转变，从而引发关于劳动者分类标准的争议。例如，当人工智能系统承担传统上由员工执行的任务时，这是否会改变员工雇佣关系的性质，或改变其根据既定分类标准所承担的主要职责？随着人工智能系统日益普及，人们还担忧就业岗位的替代问题，并呼吁建立新型劳动者保护机制。
但"新技术导致美国就业岗位消失"在2024年并非新鲜事，过去一个世纪里就业格局也始终存在这一现象。人工智能虽与某些历史技术创新运作方式不同，但其带来的根本性挑战并无二致。人工智能为雇主提供了广泛的运营辅助工具，但这些工具仍需人类操作、监控和验证。
雇主应深思熟虑如何将人工智能最佳地融入现有运营体系，同时谨记那些早在"人工智能"一词传入耳中之前就已存在的劳工分类问题。
工作场所健康与安全
工作场所健康与安全法规历来侧重于保护员工免受身体伤害。随着人工智能系统日益融入工作环境，新的安全考量应运而生。例如，机器人和自动化机械的部署需要严格的安全标准来预防事故和伤害。
此外，在监测和管理工作场所条件（如人体工程学或环境因素）时使用人工智能，引发了这些技术如何影响工人福祉的问题。确保人工智能系统的设计和实施以安全为重，对于维护安全的工作环境至关重要，但这并不能从根本上改变法律环境，也无法消除工作场所中这一常见诉讼风险因素所固有的风险要素。
收获
总而言之，尽管人工智能的兴起为劳动法带来了新的挑战与考量，但其中许多问题本质上只是将既有法律关切置于技术框架下的重新包装。歧视、隐私、雇佣分类及工作场所安全始终是劳动法的核心议题，人工智能并未从根本上改变这些问题，而是通过技术视角凸显了它们持续存在的现实意义。
雇主在招聘、晋升或其他雇佣决策中使用人工智能时，应进行严格审查。这种审查本质上是对测试有效性的延续性评估，需考量测试在雇主工作场所及特定岗位中的适用性。若未进行适当验证研究就使用具有负面影响的选拔工具，其后果可能极其严重——这种情况在人工智能尚未普及的年代就已存在。
随着人工智能技术的持续发展，法律框架必须适应并应对人工智能带来的特殊影响，但数十年来指导劳动法的公平、隐私和保护等基本原则依然具有重要意义。监管机构和雇主面临的挑战在于，如何在新技术进步的背景下确保这些原则得到贯彻，既实现人工智能的效益，又为劳动者提供强有力的保护。
雇主们，你们可以松一口气了。技术在变革，但你们已建立的合规体系无需彻底推倒重来。旧事物不过是新面貌，而经典之作永远备受青睐。
[2]https://www.ecfr.gov/current/title-41/subtitle-B/chapter-60/part-60-3.
