算法邏輯下平臺從業者權利保護的危機及應對

徐智華,解彩霞

中南財經政法大學 法學院,湖北 武漢 430073

當前,在互聯網、大數據、人工智能等技術的推動下,平臺經濟應運而生并成為經濟發展的新動能。平臺采用智能算法技術創新了用工模式,提供了大量靈活就業崗位。但與此同時,一種新泰勒主義正在生成,平臺用工方將用工與算法進行捆綁,通過算法邏輯對從業者進行支配與控制,算法系統中的從業者成為算法邏輯下的具體參數且被全面數據化。從業者在平臺上被當作勞動的機器且商品化[1]:一是用工方運用算法削減用工成本并規避法律責任。平臺用工方運用算法邏輯與從業者建立起不對等的用工關系(如分包、眾包),將從業者描述為“獨立的承包商”而不是雇員,規避勞動關系的建立,減少繳納社會保險金等,致使從業者游離于勞動法的保護之外。二是用工方利用精妙的算法對從業者的勞動方式、勞動過程進行監視并挖掘其個人隱私,加強對從業者的支配與控制,深化從業者的人格與經濟從屬性[2]。可見,算法用工越過了保護勞動者的法律制度屏障,特別是勞動者隱私保護、平等就業權保護、工作自主權、休息權等,并形成一整套算法邏輯下的低成本且專制的用工體系,深刻地改變著平臺從業者的生產和生活方式,并引發一系列平臺從業者的權利危機。

關于算法在平臺用工領域引發的從業者權利危機,國內外學術界重點聚焦于平臺用工勞動關系與勞動管理進行研究。例如,Kennedy[3]以優步用工模式為例,闡釋平臺用工采取分包、眾包等用工方式取代建立勞動關系,勞動者成為“獨立的承包商”且不受大多數勞動法的保護;Irani[4]對亞馬遜公司研發的智能算法與機器人融合軟件的設計原理進行研究,指出算法將平臺工作的勞動轉化為代碼并進行勞動管理活動;Stone等[5]研究算法在人力資源管理系統的運用,不僅涉及員工招聘和選拔環節且貫穿整個管理過程。國內學者也關注和研究平臺經濟給勞動者與勞動法帶來的挑戰。王文珍等[6]論及平臺經濟對就業、勞動關系、社會保障等方面產生了全方位的影響和挑戰,提出要完善勞動基準法以適應新用工形式發展的要求;王全興等[7]指出,在新經濟靈活用工模式下更要關注網約勞動者權益的保護,在網約工與平臺關系屬性方面進行了深入研究;黃再勝[8]基于雙邊市場理論分析平臺與勞動者締結的合約特征,指出網約平臺要以行業自律與建立網上工會組織等方式實現平臺經濟發展的平衡。

綜上所述,國內外學者都關注到平臺從業者的權益保護并嘗試在勞動關系層面尋找突破口,對用工方在平臺雇傭分離模式與算法技術掩蓋下進行利益選擇、價值植入等用工行為規制的研究較少。因此,本文重點研究用工方操控算法將用工成本與風險轉移至從業者的用工行為,探討在法律層面規制其用工行為的具體進路,重新調整用工方和從業者的權利與義務,實現雙方權利的平衡。2021年7月16日,人力資源和社會保障部、國家發展和改革委員會等八部門聯合出臺了《關于維護新就業形態勞動者勞動保障權益的指導意見》(人社部發〔2021〕56號),提出了“維護勞動者勞動保障權益面臨新情況新問題”的要求。對平臺用工采取算法邏輯場景化的規制,有利于從源頭化解從業者保護的權利危局。由此可見,平臺算法用工的數字治理是目前亟待解決的重點問題。

一、平臺經濟用工的基本算法邏輯

“算法用工”是指用工方將其價值理念與行為選擇植入算法運行中,通過算法對平臺所需的各方信息進行分類、篩選及組合等并根據目標對象的需求在虛擬空間對人力資源進行跨區域、跨領域地分配與安排的行為,是算法由抽象的數學概念走向具體實際應用的過程,亦是用工方的思維方式與規律借助算法技術的輸出過程,也被稱為“算法管理或算法操縱”[9]。在實踐中,Rosenblat[10]在優步司機的案例研究中證實,用工方通過算法程序等設置形成信息和權利的不對稱來控制司機。雖然平臺之間的運營模式因行業屬性的不同而在算法的運用方式上存在差異,但在對勞動力資源投入與管理層面具有基本相似的邏輯:用工決策算法邏輯、篩選從業者算法邏輯、管理從業者算法邏輯,這三類算法邏輯貫穿用工的整個過程。

(一)用工決策的算法邏輯

平臺經濟的用工方在對人力資源優化配置時,首先需根據自身提供產品或者服務的基本情況,遵守經濟成本最低化與效益最大化的準則,運用算法對大量的數據與信息進行模擬實驗與經濟核算,從而探尋最優的用工決策方案。一是通過算法設置用工數量并即時調整規模。算法系統按市場需要快速核算用工數量且發出用工或裁撤信號自動完成調整,而在雇傭分離模式下裁撤從業者無需經濟補償。二是通過算法設置對從業者實時監控和跟蹤等。算法監控系統可以幫助用工方快速、精準、即時地對從業者的行為進行指導、干預,實現在雇傭分離模式下對從業者控制力度和直接雇傭一致的理想效果[11]。三是通過算法設置對從業者進行工作安排以及績效評價。算法自動將進入用工系統的從業者與內置獎懲規則進行捆綁,并對其工作時間、勞動報酬等進行支配與核算。

(二)篩選從業者的算法邏輯

平臺經濟吸收大量的就業人員,在人員招聘與篩選方面,運用智能算法可以在短時間內大批量處理求職者的簡歷,快速識別與挑選出用工方需要的勞動者,具有節約時間與人力成本的優點,但在運行過程中存在易被操作與更改的缺點。由于智能算法是按照人類的思維方式設置的,而用工方有篩選從業者的算法設置的權利,很容易將其經濟成本核算以及個人偏見等思維邏輯植入算法運行過程中,并以代碼的形式進行不當或違法行為隱形化處理,故算法篩選從業者程序比傳統程序更便于用工方進行暗箱操作。如用工方為了降低用工的性別歧視風險、殘疾人風險與員工犯罪風險等,利用算法系統對從業者的性別、健康狀況、犯罪記錄等進行偏好設置,將求職人員的性別、健康狀況、民族、信仰等信息轉化為數字代碼并進行篩選、劃分、打分等。在實際應用中,篩選從業者算法邏輯演變為用工方操控下侵權算法邏輯的風險,易發生從業者被不透明的算法篩選系統不公平處理與對待的權利危機。

(三)管理從業者的算法邏輯

平臺經濟的勞動呈現網絡化與遠程化的特點,算法以主管者的角色在線全方位監視、指導乃至控制從業者的行為模式:一是在勞動組織方面,算法系統對從業者的工作任務、工作軌跡乃至工作成果等進行安排、抓取與記錄,用工方通過算法用工系統監視從業者并對從業者的行為進行提醒、干預等,從業者的工作自主性被算法系統控制;二是在獎懲方面,用工方利用智能算法技術在系統中設置低谷期制度,通過評級、評論、測試等管理和控制從業者。算法根據從業者勞動過程的表現進行業績評估,并對沒有達到系統標準的從業者作出無差別的處罰。勞動過程的流水線式的操作,將從業者與機器乃至整個公司運營系統進行融合,忽略對從業者的人文關懷。算法下的從業者時刻被系統監管,對自身信息被抓取、處理以及應用等并不知情,也無法進行干預和控制,被困在算法管理系統之中[12]。

二、算法邏輯下平臺從業者面臨的權利危機

平臺經濟在本質上是一種勞動密集型經濟,其崛起助推就業迎來新一輪高峰。智能算法與大數據融合成為平臺經濟發展的重要基礎。算法通過對大量數據的獲取、輸入、分析與運用,不僅實現對無生命體特征的要素進行調配,且對勞動力資源進行配置,滲透到生產與生活的各個環節。算法的設置裹挾著用工方的主觀色彩,使得算法已經脫離技術中立的層面,更多內嵌著用工方經濟利益與價值選擇等。算法通過用工決策、從業者篩選乃至從業者管理不斷侵蝕從業者的合法權益,但從業者個體無力對抗算法遮蔽下的用工方權利濫用,引發平臺從業者群體的權利危機。

(一)從業者“個人隱私泄漏”風險升級

平臺經濟依托網絡以及智能終端的普及發展起來,并運用算法系統將平臺與從業者進行深度捆綁,模糊從業者的個人隱私與工作信息的邊界。其一,從業者的工作場所和工作時間界限模糊化。從業者在進入工作系統以后,由于工作時間和方式的靈活性,辦公更加自由化,生活和工作沒有邊界,算法通過對從業者手機、電腦等個人設備進行追蹤和查看,不僅抓取了從業者的工作信息,同時也抓取了從業者的個人隱私信息,如亞馬遜集團使用人工智能自動跟蹤員工所謂“脫線時間”,嚴重侵犯了員工的個人隱私(1)陶短房.亞馬遜的AI監工:當人工智能被用于監視人工[N].中國經營報,2019-05-13(E04).。其二,算法處理信息的代碼化與數據化。算法將從業者的個人信息以及勞動過程中涉及的勞動時間、位置、過程、結果等勞動信息全部轉化為代碼,以數字化的形式呈現。對于從業者而言,工作信息與個人信息混同且被代碼化、數據化以及藏匿于不透明的算法程式中,特別是個人身份信息、電子郵件、網頁瀏覽以及微信微博聊天記錄等隱私暴露于算法系統之中,再加上切割和區分個人信息和工作信息的難度大,在就業和生存的壓力之下,個人隱私成為犧牲品[13]。

(二)算法邏輯下就業歧視更為嚴重

平臺經濟的用工方通過算法在用工決策、從業者篩選以及從業者管理過程中,將個人偏好與經濟考量等價值因素置入算法系統,致使在篩選從業者時隱藏著“算法不正義”。根據經濟學的歧視偏好理論,在從業者獲得信息不完全的前提下,用工方依據群體的統計數據做出工資和雇傭決策,從而對處于不利地位的勞動者造成工資或就業歧視[14]。在平臺經濟中,歧視偏好理論發揮作用是用工方利用算法隱蔽地對求職者的性別、民族、健康狀態等特定信息進行代碼化處理,而信息的代碼化表征為隱形的歧視提供了技術上的便利。通過算法直接在網絡和數據之中對從業者進行篩選,自動屏蔽和過濾不符合用工方偏好的求職者,往往女性以及健康欠佳的勞動者成為被直接淘汰的對象,導致求職者就業機會不平等。例如,路透社報道,亞馬遜的智能招聘系統,對于檢測到的女性求職者打低分(2)DAWN Z.New study finds AI-enabled anti-black bias in recruiting[EB/OL].(2021-06-18)[2021-07-16].https:∥www.thomsonreuters.com/en-us/posts/legal/ai-enabled-anti-black-bias.。《勞動法》第三條規定:“勞動者享有平等就業和選擇職業的權利”,雖然法律賦予勞動者就業平等權及擇業自主權,但篩選從業者的算法邏輯,將勞動者的這項權利進行了代碼化的篡改,致使從業者在求職中因遭遇用工方設定的不正義算法而被排除,失去平等就業的機會。可見,在算法邏輯系統面前,從業者缺失平等就業的機會以及自由選擇職業的權利,只能被動地接受算法的選取與篩選,使得整個用工過程不同環節的歧視現象更加嚴重。

(三)從業者工作自主權受限制

平臺用工靈活性帶來的弊端是用工的不穩定性。為了規避和降低從業者工作不確定的風險,用工方利用算法邏輯對平臺從業者進行支配和控制,致使從業者工作靈活性和自由度受到一定程度的限制。這種限制的背后是算法邏輯對從業者工作自主權的限制和剝奪。一是從業者無法自主在平臺獲得工作的機會,而是由算法系統依據對從業者的綜合評判分配和安排工作任務。因此,平臺往往只給評價高的從業者分配工作任務,客觀上形成了從業者獲得工作機會不平等的局面,再加上從業者無法參與算法內置評判標準的制定,只能被迫服從系統并被系統所“綁架”,客觀上削弱了工作者獲取工作機會的自主性[15];二是工作過程中勞動創造的自主性受限。平臺經濟從業者的工作方式以及內容都是由算法系統進行設定的,無法進行創造性勞動。而算法模式下精細化的勞動管理與監督,導致勞動者如同機器一般,提供同質性、無差別的勞動。在實際情況發生變化時,勞動者提供的勞動或者完成的任務如有所變動或者創新,算法系統立刻進行糾正和提示,甚至終止勞動任務,最終影響勞動的評分結果。例如,無錫市一家外資公司引入全智能員工算法管理系統,通過攝像頭畫面識別員工動作,若動作過慢,在月末對這名員工扣除相應績效(3)劉暢.被算法監控的打工人[EB/OL].(2021-01-13)[2021-07-16].https:∥baijiahao.baidu.com/s?id=16887851805 56723959& wfr=spider&for=pc.。由此,勞動者的創造價值和潛能得不到發揮的空間,不利于勞動技能的提高。

(四)從業者過度勞動與被懲罰過度

基于平臺就業的靈活性,大量的從業者扎堆進入平臺就業市場。用工方在資本、技術以及勞動力等要素上占據優勢并不斷制定對其有益的管理制度。例如,制定一整套勞動分配與獎懲制度,導致從業者過度勞動與被過度懲罰問題凸顯。首先,勞動力之間的可替代程度高,引發從業者的逐底競爭。從業者的工作機會獲得、勞動報酬取得都是由算法系統決定的,算法系統根據從業者的從業時間、在線時間、工作完成度與從業穩定程度來進行工作任務的分配。從業者為了獲取工作機會往往要付出更多的時間成本以增強競爭力。其次,用工方在算法系統里設置了嚴苛的績效考核與懲罰制度,缺乏對具體差異以及突發情況等合理因素的剔除環節,使得特殊情況無法在固定的算法程式中得到相應的反饋,從而出現同工不同酬以及從業者被錯誤嚴懲的情況。再次,算法系統的機械化管理模式,忽略對從業者的工作狀態的考量,加大了從業者職業傷害的風險。算法系統在分配工作任務時,首要關注的是從業者是否在線,只要在線算法就按照系統設置進行工作任務的分配,對其已經超長時間負荷的工作狀態不予考量,不僅是對從業者休息權的侵犯,而且也潛藏一系列的安全隱患。例如,深圳市2020年8月查處快遞、外賣送餐行業交通違法1.2萬宗,占非機動車違法案例總數的10%以上;上海市醫療急救中心數據顯示,每周都會有與騎手相關的急診(4)王攀,馬曉澄,胡林果.外賣小哥成交通事故高發群體！“合理”的算法為何“失控”[EB/OL].(2020-09-14)[2021-07-16].https:∥baijiahao.baidu.com/s?id=1677821119452617858&wfr=spider&for=pc.。對于算法邏輯驅動的平臺用工,從業者無法參與算法的設定,也無法對算法系統的關鍵因素提出意見和監督,從而導致從業者在平臺用工中處于被選擇的弱勢地位。在嚴苛的懲罰機制面前,從業者沒有拒絕的權利,拒絕則意味著失業。為了生存而放棄其合法權益,是被迫接受的事實而非選擇的結果。

三、平臺從業者權利危機的成因分析

算法邏輯驅動的平臺經濟正在改變就業方式與工作環境,重新定義用工方與從業者的權利邊界。權利平衡向有利于雇主的方向轉變[16],平臺從業者可能被排除在法律保護的范疇之外,從而面臨一系列權利危機。同時,這也暴露出法律制度在面對算法邏輯和雇傭分離新型組合的沖擊時,在從業者保護方面的僵化與滯后。

(一)立法滯后:平臺從業者法律保護的不可預測性

關于勞動者保護的立法,我國主要有《勞動法》《勞動合同法》《民法典》等法律法規。一方面,這些法律法規賦予勞動者權益的全方位保護,例如:在工作條件方面,規定了勞動條件、勞動安全衛生等;在工作時間方面,規定了8小時工作制、法定休息休假等;在社會保險方面,規定了工傷、醫療、失業、生育、養老等比較全面的保險項目;在勞動報酬方面,規定了最低工資、加班補償以及勞動合同解除的經濟補償與賠償金等。另一方面,設定用人單位有與勞動者簽訂勞動合同的義務以及遵守法律關于勞動保護規定的義務。從表面上看,法律對從業者進行全方位、立體式保護。然而,《勞動法》實施于1995年,其產生的背景是為了適應勞動制度改革的發展,規定統一的用工標準與規范。由于當時非典型、非全職、非正規用工現象較少,《勞動法》主要對全日制的正式用工進行規制,其涵蓋的范圍不包括非正式用工。《勞動合同法》規定勞務派遣作為一種臨時用工模式,只能在臨時性、輔助性或者替代性的工作崗位上實施,非全日制用工多適用在校學生兼職等,適用的條件與情形嚴格且范圍較窄。縱觀我國勞動立法規定,體現出對長期雇傭關系的鼓勵與維持理念,但算法邏輯下的平臺用工方式是以分包、外包、獨立承包等方式呈現的非典型靈活用工方式,從業者與用工單位未建立標準的勞動關系,二者之間是否存在勞務派遣關系亦存在爭議。勞務派遣的基本特征是存在用人單位、勞動者以及用工單位三方主體,而平臺用工中有的不存在用工單位,無法納入勞務派遣的范疇。例如,在網約車司機使用自己的車輛在網約平臺進行工作的情形中就不存在用工單位。平臺用工崗位大部分不屬于臨時性、輔助性或者替代性的工作崗位,其對從業者的需求是大量且長期性的。對現有法律規定的梳理與挖掘發現,當前缺乏對平臺用工關系的明確法律規定,顯現出立法的滯后已不能滿足解決當前現實問題的需要。在司法實踐中,有法院認為從業者與平臺存在勞動關系(5)泰安潤源網約車服務有限公司與王鍵勞動爭議案,山東省新泰市人民法院(2020)魯0982民初2201號民事判決書。,也有法院認為二者簽訂的是服務合同(6)楊志華與滴滴出行科技有限公司網絡服務合同糾紛案,北京互聯網法院(2019)京0491民初17870號民事判決書。,還有法院認為不存在勞動關系并進行模糊性處理(7)莊燕生與北京億心宜行汽車技術開發服務有限公司勞動爭議案,北京市第一中級人民法院(2014)一中民終字第6355號民事判決書。。可見,在算法邏輯支撐下的用工方采取雇傭分離的用工方式,削弱了標準雇傭關系的相關性,且逐漸擺脫了法律制度的覆蓋與約束,從業者權利保障呈現不可預測性。從業者的職場隱私與一般隱私不同,從業者由于工作原因需讓渡和公開一部分信息,而這種讓渡因算法對信息處理過程而模糊了邊界,使從業者隱私的保護更加困難。目前隱私權的保護在《民法典》第二章的人格權篇有所涉及,但對從業者在平臺中職場隱私保護需求而言,仍需要進一步細化,而用工方往往利用算法來規避現有的法律規定。《勞動法》第十二條規定:“勞動者就業,不因民族、種族、性別、宗教信仰不同而受歧視。”然而,算法采取特殊的符號或代碼對法律規定的禁止詞匯進行替換,進而在技術層面規避法律規定,形成算法歧視和數據歧視。

(二)權責失衡:算法邏輯下用工方權利的擴張

在平臺算法用工的場景中,用工方為了實現收益的最大化,運用算法輸出對從業者不公平對待的行為,實現自身利益與權利的擴張。首先,用工方將自身的權益嵌入算法運行系統,將其內在驅動的價值理念外化為代碼與數據。在雇傭分離的模式下,用工方對從業者的行為進行全方位的指導與干預,借助算法邏輯的技術性與不透明性阻隔與從業者的雇傭關系。其次,用工方運用算法邏輯構筑了有利于自身的用工操控系統,利用算法邏輯對從業者的工作方式、內容等進行數據化場景設置并實現自身操控的隱形化,阻隔行為主體與法律體系的關聯性。最后,用工方利用資本、技術與市場等優勢掌控平臺用工的主導權,利用算法繞開法律規定。平臺用工成為其專制與獨裁的法外領域,在表征上切斷了用工方侵權行為與從業者受損之間的因果關系。反觀從業者,在激烈的市場競爭中處于弱勢地位,內在缺乏對算法系統的理解,外在游離于法律保護的范圍之外。當從業者面臨被用工方利用算法系統進行歧視、克扣報酬等侵權行為時,根據“誰主張誰舉證”原則,從業者無法進行專業與技術難度高的舉證,使得用工方的責任很難被追究,進而助長了平臺用工方權利的濫用。

(三)監管缺位:平臺算法用工監管出現真空地帶

算法邏輯在平臺經濟的應用助推其快速發展,但算法的設定和運作過程存在操作上的權利不公平。一方面,用工方利用算法不透明性擴大自己的權利,限制從業者的權利。另一方面,從業者為了獲得就業的機會在進入平臺時只能被迫接受和同意。因此,二者權利是不對稱和不平衡的。作為調整私權失衡的公權力,因受技術與專業的限制而對用工方的監管與約束呈現出無力與缺位的狀態:一是監管內容是代碼化的信息。用工方將用工行為轉化為代碼并以代碼的形式進行結果輸出。在程序上,利用算法處理過程的不透明性以及不可解釋性進行行為掩蓋。二是監管主體要求的專業性。算法的設計和操作與公開的網絡緊密相關,二者相互交錯且邊界愈發模糊以及轉移速度加快,增加了對用工方責任追究證據的收集難度,需要專業的技術人員進行監管。三是監管對象的隱形化與不確定性。平臺用工方采取多種用工合約,脫離標準勞動法監管的覆蓋,導致用工身份的隱形化。

四、平臺從業者權利保護的法律路徑

從透視平臺用工的算法邏輯到從業者權利危機的成因分析,平臺用工的算法脫離了技術中立的層面,已成為助推用工方權利擴張的工具。用工方將利益與價值等滲透到算法邏輯,越過從業者保護的法律制度屏障,致使勞資雙方權利失衡并逐漸演變為從業者權利危機。因此,對于平臺從業者保護的法律制度構建需圍繞對平臺用工方的行為規制展開,從行為規則、權利邊界、責任機制等入手,將其納入法律規制的框架之下,以求不斷糾正勞資雙方權利失衡的局面,從而化解從業者的權利危機。

(一)立法回應:對算法用工進行合理規制

第一,算法用工的代碼化規制。用工方運用算法對從業者進行用工代碼化,特別是對從業者信息的代碼化處理。代碼掩蓋用工方的用工歧視與隱私挖掘等行徑,已成為用工方規避法律責任的重要工具。算法代碼化的規制是一個比較復雜的工程,但是代碼不可以脫離法律的規制[17]。同樣,算法用工層面的代碼也需要法律規制。一是用工方需選取或者設計符合法律規定的算法代碼系統,且對采取的算法系統負有提前進行實驗和檢驗等義務。申言之,用工方的代碼內置處理程式要符合法律規定,處理信息時不得利用技術規避法律。例如,在算法篩選以及管理從業者方面,要禁止歧視與隱私挖掘等,需為所采用的算法系統侵犯從業者權利的情形負責,倒逼用工方在采取算法系統環節選用符合法律規定的算法系統。二是平臺用工方嵌入的代碼程式需預留口徑給監察部門,便于監察部門進行代碼的監察以及識別,從而過濾不利于從業者的代碼,特別是對歧視等信息的剔除和凈化,預防代碼侵權行為產生。三是代碼處理信息的邊界化。用工代碼規制不僅需要在內容上作出詳細的規定,在程序上也需要厘清代碼處理信息的權利邊界,將用工代碼的治理由實體規范上升至程序規范。算法權利邊界的劃分是具有多重屬性的復雜問題,但在平臺用工層面,聚焦劃定用工方代碼處理從業者信息權利邊界是必要的。根據我國《數據安全法》的規定,一方面,需設置對于個人敏感信息進行強制性斷開連接的程序;另一方面,對于非敏感信息的獲取須經從業者同意并提前明確告知收集從業者信息的范圍、用途以及方式等,同時負有保密與采取保密措施的義務等。

第二,算法用工的透明化規制。從篩選到管理從業者,平臺用工經歷了信息輸入到結果輸出的算法過程。該算法過程是按照用工方的算法邏輯自動完成輸出,具有高度的技術性與不透明性,而算法的不透明性與操控方的故意掩蓋有著不可分割的關系[18]。因此,需對算法用工的透明性進行規制。一是平臺算法用工系統的透明化。用工方通過算法邏輯對從業者進行操控且算法系統不透明和不公開,已成為算法侵權的主要表現。用工方在使用算法系統時,需對其所選用的算法系統進行記錄、公開與評估,主要包括:(1)算法系統需對整個用工過程進行原始數據的記錄與保存,且修改權限對所有人不開放。(2)算法系統的決策過程需公開,特別是在用工條件、工作時間以及工作獎懲制度等方面的程序設定進行公開說明。(3)算法用工影響評估。美國聯邦《算法問責法案》采取了自我評估和政府評估雙重路徑的方式評估和識別算法用工系統對從業者以及公共利益的潛在影響與風險。二是算法解釋的透明化。算法黑箱的存在使得算法用工蒙上了神秘的面紗,算法用工系統無法被普通人所理解與解讀,平臺從業人員亦是如此,算法解釋成為算法用工透明性的重要考量維度。2016年歐盟通過的《數據保護條例》規定,算法決策系統的控制者有提供決策信息的說明義務。在算法用工的解釋中,用工方需對其采取或設置的用工決策、篩選與管理從業者的算法系統的目的以及原因進行解釋,對有關從業者切實權益的懲罰與勞動時間等系統設置的依據進行解釋。用工方對于從業者書面提出的針對算法系統設置的某些環節,有說明與解釋的義務。當然,用工方對涉及商業秘密等的算法信息可以保留,但這種保留在侵犯從業者合法權益時則需要突破。設定用工方算法解釋義務,有利于保障從業者的知情權,進而在一定程度上約束用工方的用工行為。

第三,算法用工的公正化規制。算法用工核心是對人力資源投入進行數據化輸入與輸出,而輸入數據的質量則影響算法結果的輸出。首先,輸入數據的公正化。根據我國《個人信息保護法》,用工方在收集與輸入從業者信息時需堅持公正的原則,特別是在篩選從業者時,應摒除偏見與歧視,公平對待從業者。用工方要區別對待從業者的個人信息數據與工作信息數據,保護個人隱私數據。用工方需公正全面地記錄從業者工作信息數據(特別是勞動成果數據),并為從業者提供咨詢通道。其次,算法用工程序的公正化。用工方在管理從業者的過程中,一方面需建立健全保障從業者自由進入與退出以及緊急情況的處理機制;另一方面需秉承公平合理的原則進行績效評估與獎懲,在程序上保障從業者工作自主的權利以及受到公正待遇的權利。最后,算法用工的人性化。快速發展的平臺經濟需要高效工作,然而用工方在算法邏輯下應履行相應人性關懷的義務,在僵硬和機械的算法程序中預留選擇的空間,如設置最長工作時間上限、特殊情況處理的緊急預案等。

(二)權責對接:平臺用工方特殊責任的設置

平臺算法用工在技術中立的層面上斷開了用工主體行為與責任的關系,且在《民法典》過錯責任原則的規定下,用工方的權利與責任存在不匹配現象。因此,在平臺用工方權利擴張且隱藏侵權行為的背景下,需明確規定用工方特殊的責任。此舉一方面有利于平衡用工方的權利與義務,另一方面也有利于平衡用工方與從業者雙方的權利與義務。

第一,構建平臺用工方法律責任的框架。用工方通過算法系統控制從業者,那么用工方需對算法的運行過程及結果承擔責任。針對目前平臺從業者面臨的權利危機,亟需在以下方面設置用工方責任:其一,用工方對其使用的算法系統負有網絡環境安全檢測的義務,如設置防止從業者信息被盜取防火墻,以及內置防止從業者過度勞動的強制休息環節等,從而保障勞動者的個人隱私權與休息權等。其二,在社會保險方面,根據我國《社會保險法》及《社會保險費征繳暫行條例》的規定,用人單位與勞動者建立勞動關系才有為勞動者繳納社會保險的義務,建議非典型性平臺用工可以突破建立勞動關系的書面文本設計,在事實用工的基礎上,規定用工方為從業者繳納工傷等社會保險的義務。其三,在信息抓取方面,用工方有提前告知從業者抓取其信息的范圍、使用目的等義務。其四,設置用工方法律責任的兜底條款。列舉式法律責任只是對現有的突出問題進行針對性解決,而隨著用工方采取的算法行為的多樣化,則需要設置兜底條款,例如建議按照“行為+危害+責任”來設置法律責任條款模式,以便追究用工方的相關法律責任。

第二,規定平臺用工方歸責原則與責任承擔。《民法典》在侵權責任方面規定了“過錯責任”的一般原則,在舉證方面遵循“誰主張誰舉證”。目前,《民法典》對于算法責任沒有進行特別規定,則需適用過錯歸責原則。從業者承擔舉證責任,意味著從業者需首先證明存在用工方侵權行為、自身受損的事實,其次須證明用工方存在過錯,最后證明用工方的侵權行為與從業者權利受損之間存在因果關系。算法邏輯下的用工模式,用工方一方面利用算法掩蓋了侵權行為的存在,另一方面利用算法技術切斷了用工方責任與從業者權利受損的因果關系,致使從業者維權舉步維艱。為了保護從業者的合法權益,應遏制用工方算法權利的擴張,需對用工方在算法侵權的情形下進行特殊責任設置,建議采取“過錯推定”原則及“舉證責任倒置”等規定對算法控制的用工方進行追責。一是要求用工方將法律規定與相關的行業準則植入算法,并保存原始的記錄;二是對于從業者提出的侵權情形,實行“舉證責任倒置”,即用工方需對自己侵權與否承擔證明責任;三是采取過錯責任推定。在從業者權利受損事實客觀存在的基礎上,若用工方不能證明其不存在過錯,則推定用工方的算法用工存在過錯。當然也需對用工方“過錯推定”的責任進行嚴格限制,需以立法的形式明確規定適用的情形與準用規則,從而減輕算法用工方的負擔,平衡用工方的權利和義務,推動算法用工的規范和廣泛應用。從長遠來看,這有利于實現市場的健康發展、激發平臺經濟釋放正向效能的經濟目標和社會目標。

(三)監管保障:明確算法用工的監管與追責機制

第一,算法用工監管的模式選擇。關于算法監管,國際上存在風險導向型與結果導向型兩種模式,即基于場景的不同,各模式所采取的路徑有所差別。“結果導向型”側重于快速有效定位與識別真正需要監管的領域,有利于營造寬松的政策環境,激發和鼓勵算法的研究和應用,是一種消極的防御策略。“風險導向型”側重于對風險事先評估和防范,特別是對算法設計潛在的危害進行識別,對可能發生風險的級別進行預測等。例如,歐盟《通用數據保護條例》要求對數據使用進行影響評估,美國《2019年算法問責法案》規定對偏見與歧視的算法系統進行評估等,都是采取預防主義的算法風險導向型監管的體現。在源頭上,前置監督算法存在的風險、評估算法設計與應用的影響,從而增加算法的可信度,助推算法的規范發展和推廣。在平臺算法用工場景中,算法系統中潛在的風險,不僅關聯到從業者權利的保護,也關系到算法自身的可信度,因此需要對兩種不同的監管模式進行比較,從而選擇契合的監管模式。從保護范圍來看,“結果導向型”的監管只針對出現侵權的算法用工系統,而“風險導向型”的監管則針對所有的算法用工系統,實質上是擴大了對從業者的保護范圍。從保護效果來看,“結果導向型”的監管對于從業者權利的救濟存在滯后性,甚至有些損害無法彌補,而“風險導向型”的監管具有前瞻性與預防性,防患于未然,將算法用工對從業者的傷害以及對社會產生的其他不利影響降到最低。因此,建議我國立法采取“風險導向型”監管模式,提前對采取算法用工系統的內部設計結構以及數據處理等進行動態審查與監督,準確識別與發現系統中存在的侵犯從業者權利的環節,及時過濾或糾正。此路徑有利于預防和化解我國目前及今后算法用工系統存在的侵權風險。

第二,算法用工監管機構的設置。出臺立法對算法用工進行規制無疑是解決從業者困境的前提,而設置監督機構和追責機制則是預防和檢閱算法系統的重要實踐環節。用工方的權利擴張與從業者的權利危機,折射出二者權利失衡的狀態,國家公權力對勞動者弱勢群體的保護以及調整私權利失衡的雙重功能,決定了政府機構是算法用工監管的重要主體。由于平臺算法用工具有復雜性與專業性的特點,因此需結合行業特點設立專門的機構與組建專業監管團隊。如澳大利亞競爭與消費者委員會設置分支機構對數字平臺進行監管。但設立專門的監管機構并不意味著算法用工監管的完善,還需要制定詳細的規則來制約監管機構的行為。一是監管手段的技術性。算法用工監管不同于常規行業的監管,屬于科技監管的范疇。這不僅需要傳統監管的外部監督,還需要內部的技術監察,需要引進針對算法系統的技術手段。例如,英國在金融監管領域使用了監管沙箱的計算系統(regulatory sandbox)。專業性的技術監管可以實施動態與實時監督,實現用工各個環節的監督,及時對用工方的行為進行指導與調整等,提高監管的效率。二是監管程序的正當性。算法用工監督的過程涉及各方利益,需要采取正當的程序以增強監管機構的權威性。例如,監管機構對監管標準、過程與結果進行保存等透明化處理,及時向社會公開監管情況,鼓勵公眾參與監督,提高監管的公信力。三是對監管人員設置嚴格的崗位負責制。算法用工監管是一項復雜且專業的任務,需要監管人員具備高度的職業素養。監管人員不僅需對監管系統中的計算程序、算法、數據等進行技術處理,而且需對監管系統、結果等信息進行說明解釋等。可見,監管人員對于監管結果至關重要,因此需加強對監管人員紀律要求并設置嚴格責任,從而提高監管的公正性與可信性。

第三,算法用工監管的主要內容。平臺算法用工監管的核心內容是對算法用工系統的選用、運轉過程與結果進行監督與管理。為了保障監管的全面性與透明性,需要設置多層次的算法監管體系。此環節需注意以下事項:一是實現事前監管。應對用工方的決策算法、從業者的篩選算法和管理算法系統進行審查,督促用工方在保守商業秘密的情況下對算法的內容進行公開以及解釋,實現算法的公正透明,保障算法正義。二是實現算法實施過程中的監管。對算法運轉系統進行審查,防止用工方對算法系統中途進行修改或篡改,對確實有必要進行修改的用工方,則需要及時向監管機構報備并審核。三是實現事后監管。對用工方違反算法用工準則,侵犯從業者權益的行為,監管機構擁有行政處罰權,還需協助有關部門追究用工方刑事、民事等責任。值得注意的是,在監管對象上,監管部門可以對隱形雇傭以及自我雇傭等虛假雇傭進行識別,遵循實際用工原則,確定監管對象。同時,鼓勵更多市場主體參與監督,提高監管透明度,減輕監管主體的監管難度。例如,鼓勵市場上的科技企業開展專門的算法解釋和代碼解讀等業務,調動多方主體實現對算法用工的監督和對從業者權利的保護。

五、結語

縱觀勞動者權利保護的發展歷程,勞動者與用工方之間的權利博弈從工業時代持續到算法時代。法律制度通過對勞動者的傾斜性保護以不斷調整和實現雙方權利的平衡。但在平臺經濟迅猛發展背景下,算法化的用工方式更加多變和隱秘,用工方在技術中立的外表下不斷侵蝕、掠奪處于弱勢地位的從業者權利,亟需法律制度進行相應的調整與完善。鑒于此,本文嘗試重點對算法邏輯下用工方的行為進行法律規制,力求實現對平臺從業者權利的保護與救濟。未來,隨著用工方式的推陳出新以及智能技術的深化革新,仍需進一步對用工方的用工行為進行相應的約束與規制,對勞動者進行全面勞動保護,讓勞動者實現體面勞動。