算法引致就業性別歧視的規制研究

中圖分類號：D922 文獻標識碼：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、問題的提出

人工智能時代，算法的應用范疇正迅速擴展，已深刻融入至社會勞動的各個層面，涵蓋了就業機會的匹配、勞動力資源的優化配置、員工績效評估機制以及勞動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計算機執行特定任務的一系列邏輯步驟，看似中立無涉性別偏見或歧視，然而事實上，算法內在地蘊含著特定的價值導向與立場判斷，與一定的價值觀念緊密相連[。眾多算法的設計內在地蘊含了偏見與不公平性，部分算法更是深層次地體現了特定利益團體的操控意圖2。例如在2018年亞馬遜采用的人工智能（AI）簡歷篩選系統遭遇了關于“性別偏見”的公開指控。該系統旨在通過分析公司過去近十年累積的簡歷數據庫，自動評估應聘者并為其分配相應的評分。然而在實際部署后，該系統被發現對性別存在歧視性傾向，特別是針對被標記為“女性”的求職者，系統會自動降低其評分等級。

算法決策是否擴大了在就業市場中的不公，是一個現實存在且備受關注的問題。雖然算法決策的初衷是為了提高招聘過程的效率和客觀性，但由于其中存在一些潛在的偏見和不完善之處，導致了對部分求職者尤其是女性的不公平對待。人工智能因其科學性和客觀性的特質，在多個領域內實現了廣泛的部署與應用。然而，伴隨其發展過程中的不確定性，導致數字化歧視的法律監管面臨前所未有的挑戰。具體而言，這種不確定性不僅改變了歧視的表現形式，還顯著提升了歧視信息的傳播效率，并擴大了其潛在的影響范圍。我國立法機關雖然在《婦女權益保障法》《勞動法》《勞動合同法》等法律法規中制定了一些反性別歧視的規定，也在《個人信息保護法》《數據安全法》等法律法規中制定了一些算法規制條款，然而，這些條款的有效執行度及其在實際應用中的適用性，長期以來是被社會廣泛關注并存在疑慮的問題。盡管目前在我國司法實踐中尚未出現算法主導雇傭決策直接導致就業歧視的具體案例，然而，隨著人工智能技術在勞動力市場中的不斷深化和普及應用，算法在雇傭流程中的介入已悄然孕育了潛在的就業歧視危機。長久以來，女性在就業市場中遭受歧視的現象屢見不鮮。而在當前算法自動化決策日益盛行的背景下，這種歧視現象面臨著進一步隱蔽化、難以被明確察覺與有效證明的新困境，且責任歸屬亦變得更加復雜，這無疑加劇了問題的嚴峻性。因此，對這一現象進行規制更具重要性和緊迫性。

二、算法引致就業性別歧視的多元場景與特征異化

智能系統對勞動市場的影響呈現顯著的技術二重性特征。一方面，自動化決策工具通過優化招聘流程、績效評估等環節，有效提升組織決策效能;另一方面，技術應用可能放大制度性偏見，形成新型歧視形態。值得關注的是，人工智能技術的深度嵌入正在重構就業歧視的生成機制，使其從傳統的人際互動模式轉向技術驅動的系統性排斥。

（一）算法引致就業性別歧視的多元場景

1.智能招聘中的就業性別歧視

隨著計算機科技與信息技術的發展，各行業都開始追求數字化轉型，在就業領域中，“人工智能 + 招聘”的新型招聘形式應運而生。在全球范圍內，智能招聘系統的技術應用呈現顯著的產業滲透趨勢。以亞馬遜、微軟為代表的跨國科技企業與領英、Indeed等專業招聘平臺，正通過數據挖掘技術構建智能化人才篩選體系。國內科技企業在該領域的創新實踐同樣活躍，阿里巴巴的“人才雷達”系統、華為“AI簡歷解析器”已實現招聘全流程的智能化改造。這種技術革新能精準人才觸達機制，通過用戶畫像技術構建求職者特征數據庫，算法系統能夠將招聘信息定向推送至符合崗位要求的候選人群體。在此之后，其能基于自然語言處理技術的簡歷解析工具，提取候選人的技能標簽并建立能力評估模型。當與企業崗位需求特征庫進行匹配時，系統可生成候選人優先級排序。這種技術演進標志著招聘領域從經驗決策向數據驅動決策的范式轉變。

在智能招聘場景中，算法決策的系統性歧視風險呈現顯著的技術異化特征。當機器學習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，可能通過數據關聯分析形成差異化的信息分發策略。例如，某互聯網企業的招聘系統通過分析用戶行為數據，向女性求職者推送薪資水平低于男性的崗位信息，這種技術設計本質上是將傳統招聘偏見轉化為算法決策規則。這種制度性歧視機制的形成，標志著就業歧視從個體偏見向系統化技術異化的轉變。其危害不僅在于歧視后果的擴大化，更在于消解了傳統法律責任體系的適用基礎。在算法歧視研究領域，卡內基梅隆大學團隊的一次經典實驗即揭示了智能廣告系統的性別偏見機制。研究人員開發了名為Ad-Fisher的動態監測工具，對某搜索引擎巨頭在第三方平臺投放的高管職位廣告進行行為分析。實驗數據顯示，男性用戶接收到的同職級崗位廣告中，平均薪酬溢價達 15.3% [4。這種差異化展示機制源于算法模型對用戶歷史行為數據的深度挖掘，其系統通過分析用戶的瀏覽軌跡、停留時長等特征，構建出性別與崗位適配性的關聯模型。值得注意的是，該歧視性結果并非源于顯式的性別標注，而是通過隱性特征組合生成決策規則，這種技術黑箱特性使得歧視行為更具隱蔽性。

2.平臺管理中的就業性別歧視

如今，算法驅動的管理系統正經歷從零工經濟領域向傳統雇傭模式的顯著滲透。該系統通過實時數據采集與動態模型分析，實現對勞動者的全流程行為監控。除了職場招聘，算法還廣泛應用于員工工作過程管理、考核評價、獎勵懲戒等環節。在形式平等的制度表象下，算法中介的勞動市場準入機制雖未設置顯性歧視壁壘，但薪酬分配領域存在系統性的性別差異。而這種隱性歧視具有技術偽裝性，即平臺采用的計件薪酬體系在表面上對所有勞動者一視同仁，但算法模型通過歷史數據學習，將與性別相關的隱性特征如工作時段選擇、任務類型偏好，轉化為差異化的薪酬計算參數，而這種制度性偏見需要通過統計顯著性檢驗才能識別。

具體來說，在算法平臺管理的考核評價體系中，存在評價標準可能對某一性別不利的情況。例如，在一些銷售崗位的考核算法中，可能會過度強調工作時長和激進的銷售策略。通常情況下，社會文化因素可能導致女性在平衡家庭和工作責任方面面臨更多挑戰，這種評價標準可能會使女性員工在工作時長這一指標上處于劣勢。除此之外，在獎勵懲戒環節，一些績效衡量標準具有偏向，算法在衡量績效以分配獎勵時可能存在偏向男性的標準。如在銷售崗位，獎勵算法可能以開拓新客戶的數量作為主要績效指標。然而，女性銷售人員可能在維護現有客戶關系、提高客戶忠誠度方面表現出色，但這些貢獻在獎勵算法中沒有得到足夠的重視，使得她們在獎勵分配中處于不利地位。

（二）算法引致就業性別歧視的特征異化

1.歧視行為的自動性

目前，歧視行為的自動性主要包括兩個方面：第一，基于規則的自動性。算法通過一系列明確的規則來進行決策，這些規則是由開發人員預先編寫好的邏輯語句。一旦某一算法模型基于敏感特征生成個體數字畫像后，該標簽信息即會通過數據共享機制進入其他領域的訓練數據集。在模型開發過程中，開發者可能無意識地將這些帶有偏見的標簽作為特征輸入，導致新算法在迭代優化時繼承并放大原始歧視。這種跨系統的數據污染機制具有顯著的蝴蝶效應，即初始的個體特征標簽通過數據生態的流轉，逐步演變為社會層面的系統性歧視，最終形成數字時代新型不平等的自我強化循環。第二，機器學習模型驅動的自動性。在現代人工智能系統中，機器學習模型的運行仍需人類工程師的監督指導，但這類技術系統的自動化決策特征正呈現顯著的替代趨勢，甚至其決策效能已在多個場景超越人類專家，標志著智能系統正從輔助工具向獨立決策者的角色轉變。因此，當含有性別歧視性的標簽被設置出來，或是算法自動將某標簽關聯至性別歧視性的結果時，都會導致算法對該標簽項下的群體作出系統性的自動歧視結果。

2.歧視表現的隱蔽性

相對于直接歧視來說，算法決策下的就業性別歧視屬于間接歧視。部分用人單位通過技術中介模糊招聘標準，利用知識壁壘形成信息不對稱的權力結構，使歧視性意圖隱蔽嵌入決策系統。當代算法歧視的隱蔽性突破傳統認知范疇，主要體現在兩個維度：其一，主體模糊性。人工智能系統的自主性導致歧視主體從人類向算法遷移，但當前技術仍依賴人類設計與數據輸入。這種人機協同模式易造成責任邊界模糊，由于歧視性后果可能源于開發者設計缺陷、數據偏見或算法自主學習。求職者遭遇差別對待時，常面臨用人單位與技術供應商的責任推諉，算法不可解釋性加劇舉證困難。其二，過程不可追溯性。深度學習模型通過非線性特征組合生成決策規則，其黑箱特性使歧視過程難以審計。例如招聘算法可能通過在線行為數據間接推斷性別特征并實施差異化篩選，但整個過程既無顯性標注也無追溯路徑。這種制度性隱蔽機制標志著就業歧視向系統性技術異化的轉變，消解了傳統法律責任體系的適用基礎。

3.歧視觀念的延續性

社會性別權力結構的形成具有深刻的歷史文化根源。在社會文化演進過程中，傳統性別認知框架通過代際傳遞與社會互動，逐漸內化為群體共享的價值體系。這種文化建構的性別偏見通過人際互動滲透到資源配置機制中，形塑差異化的資源配置模式。社會性別權力結構的代際傳遞性與數據污染的交互作用，構成算法歧視的深層運行機制。制度性不平等通過文化符號系統的代際傳遞，形成具有路徑依賴特征的資源配置模式。當這種結構性偏見嵌入社會數據生產過程時，將導致訓練數據集的系統性偏差。算法模型通過特征學習機制對這些污染數據進行模式識別，會將歷史偏見轉化為決策規則，最終在就業場景中形成“偏見進，輸出出”的閉環強化機制。由于當前技術難以實現完全無偏的數據標注，且算法決策依賴歷史數據構建預測模型，這種制度性不平等將通過數據反饋回路持續強化。因此，當訓練數據中嵌入結構性不平等時，算法將通過概率模型將這種不平等投射到未來決策中。這種預測性歧視的生成機制，使得算法既成為社會現實的鏡像，又成為不平等再生產的工具。在制度性路徑依賴的作用下，算法歧視可能突破傳統歧視的時空限制，形成具有自我強化特征的數字不平等體系

三、應對算法引致的就業性別歧視的法律困境

面對由算法引發的就業性別歧視，我國現行法律體系呈現雙重規范架構。一方面，以憲法第48條平等權條款為立法根基，構建起以《婦女權益保障法》為核心，涵蓋《勞動法》《就業促進法》等單行法規的性別平等保護體系；另一方面，通過《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等規范，形成算法治理的技術規制框架。然而，這種二元規范體系在應對算法就業性別歧視時存在制度性銜接不足。

（一）算法下就業歧視的認定標準模糊

目前關于算法歧視的法律規范相對較少，法律框架尚不完善，雖然一些國家和地區已經開始關注算法歧視問題，但尚未形成統一、明確的認定標準，這導致在實際操作中很難依據現有法律來準確認定算法就業歧視，難以準確界定算法歧視的范圍和程度，也增加了認定算法歧視的難度。同時，由于算法技術的快速發展，法律規范的滯后性可能會進一步加劇算法歧視的認定困難。與此同時，針對算法歧視，我國常常通過反歧視的路徑來實現治理。不過，在現行法律框架下，平等權保護機制的有效運行依賴于歧視事實的明確認定[]。但在現行法律規范體系中，我國對職場性別歧視的法律界定存在顯著制度性闕如。《婦女權益保障法》第23條雖確立就業平等權原則，但未對歧視性就業行為作出類型化界定，這種立法模糊性導致司法裁判標準存在顯著地域差異，對于什么是就業性別歧視以及歧視的具體表現形式缺乏規定，目前僅僅停留在學術理論界的探討，司法實踐中需要法官基于個案的具體情況作出權衡。但受專業知識和個人價值偏好影響，不同法官對此認識不同，易導致出現“同案不同判”的結果。

（二）歧視結果的歸責主體不明

在智能系統引發的權益侵害中，算法損害呈現出顯著的異質性特征。這種技術侵害既包括對傳統權利體系的突破，也涉及新型法益的保護需求。在算法就業歧視的歸責形式中，我國目前采取著單一的司法歸責模式，該模式存在著許多問題。首先是算法設計者與算法運營者的責任劃分問題。算法歧視的形成往往涉及多主體協同作用。以智能招聘系統為例，數據標注公司的錯誤標注、算法開發者的模型設計偏差、雇主的參數設置偏好均可能導致歧視性結果。這種多因一果的致害模式使得追責規則的適用面臨技術障礙，難以確定具體責任份額。且算法深度學習模型的非線性決策機制可能導致“無主體損害”現象，即歧視性后果既非開發者的主觀故意，也非使用者的明確指令，而是數據訓練過程中形成的算法偏見，這種技術異化特征消解了傳統過錯責任原則的適用基礎[。這導致在發生算法歧視時難以準確確定歸責主體，進而影響了對受害者的有效救濟。除此之外，在算法歧視的案件中，目前主要采用的是民事責任形式進行歸責。然而，由于算法歧視的特殊性，僅僅采用民事責任形式可能無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會的情況下，僅僅通過經濟補償可能無法彌補其因失去工作機會而遭受的損失。

（三）舉證責任分配不合理

在我國反就業歧視法律規制體系中，侵權責任法律框架占據主導地位。依據《就業促進法》第62條規定，受歧視者可向人民法院提起民事訴訟主張權利救濟。這種司法救濟模式將就業歧視納入一般侵權行為范疇，要求原告需完成雙重舉證義務：一是證明存在不合理差別對待行為，二是證明雇主方存在主觀過錯。值得注意的是，該規范體系延續《民法典》第1165條確立的過錯責任原則，要求職場歧視行為同時滿足四個構成要件：加害行為的違法性、損害后果的現實存在、主觀過錯的可歸責性以及因果關系的直接關聯性。然而，就業歧視糾紛的特殊性在于勞資雙方存在顯著的力量對比失衡。在業已建立的勞動關系中，勞動者處于相對弱勢地位，尤其是聚集于算法背景下，其主張權利時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解釋權，勞動者難以獲取歧視性證據;其次，勞動仲裁程序要求原告承擔初步舉證責任，與算法黑箱特性形成制度沖突；最后，司法實踐中對“主觀過錯”的認定標準存在認知分歧。這種制度性困境的形成，源于職場歧視糾紛的特殊性與傳統侵權責任體系的適配性不足。勞動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系鏈條呈現多因一果的復雜形態[2。面對“誰主張、誰舉證”的舉證規則，勞動者在就業歧視訴訟中面臨顯著的舉證能力困境，實踐中也常因舉證不能而敗訴。

（四）算法監管的多方缺位

盡管我國已經開始關注算法監管的問題，但現有法律框架對于算法決策的規制仍然處于初步階段。首先，監管主體不明確。目前，在算法決策監管領域，缺乏明確的主要監管機構，人力資源和社會保障部門、網信部門、工業和信息化部門等在理論上都可能涉及對算法就業決策的監管，但各部門的具體職責邊界模糊不清。這就導致在實際監管過程中容易出現部門之間相互推逶責任，或者在某些情況下過度干預，造成監管重疊的現象。其次，監管方式和手段落后，現有的監管方式和手段難以適應算法技術的快速發展。一方面，算法技術復雜，具有很強的專業性和隱蔽性，而監管部門普遍缺乏具備專業技術知識的人員和先進的技術設備，難以對算法進行深入有效的審查。另一方面，目前主要還是采用事后監管的方式，即在歧視行為發生并造成一定后果后才介入調查，這種方式不能及時預防和制止算法決策下的就業性別歧視行為。最后，數據獲取和審查困難、算法決策依賴大量的數據，而監管部門在獲取算法所使用的數據方面存在諸多困難。企業往往將算法數據視為商業秘密加以保護，不愿意向監管部門提供完整的數據信息。即使監管部門獲取了部分數據，由于數據量大、格式復雜，也難以對其進行全面審查，判斷其中是否存在性別歧視因素。例如，在招聘平臺使用算法篩選簡歷時，平臺所收集的用戶簡歷數據和算法處理過程的數據，監管部門很難全面獲取和分析，導致監管難以深入進行。

四、應對算法引致的就業性別歧視的法律規制路徑

從2017年開始，為規范人工智能發展，國務院頒布《新一代人工智能發展規劃》。到2023年為促進生成式人工智能健康發展和規范應用，出臺了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等文件，足見國家對人工智能發展的重視程度。因此，對算法決策所誘發的就業性別歧視現象進行了深入的剖析后，積極探索相應的法律規制手段，顯得尤為迫切與必要。

（一）厘清算法引致的就業性別歧視的認定標準

歧視認定標準的規范化建構具有雙重價值維度。鑒于算法決策的技術復雜性與歧視形態的隱蔽性，我國現行法律體系在自動化決策歧視的司法裁判中面臨規范供給不足困境。為實現數字時代勞動權利的有效保護，需構建主客觀相統一的審查標準體系，進一步明確并細化算法環境下就業性別歧視的構成要件。

在客觀認定標準上。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明示或推定方式證明，司法認定相對清晰。且隨著平等就業理念的普及，直接歧視行為逐漸減少，間接歧視案件成為治理難點。由此，對就業歧視的判定需側重于客觀層面并據此推斷用人單位的主觀態度。具體來說，在客觀要件方面，需重點審查以下四個構成要件：第一，差別處理行為的識別，需判斷自動化招聘系統對求職者實施分類處理，且該分類標準與崗位核心職能無實質關聯。第二，法定禁止性事由的驗證，包括核查算法決策是否涉及《就業促進法》第3條明確列舉的禁止性特征。第三，實際損害結果的量化，包括顯性權益損失如薪酬差異，隱性發展障礙如職業路徑受限等。第四，因果關系鏈的構建，需通過技術手段證明算法決策與損害結果的關聯性。

在主觀認定標準上。在智能系統歧視的主觀要件認定中，過錯責任原則的適用存在理論爭議。根據《民法典》第1165條確立的過錯責任原則，企業需對其故意或過失行為承擔法律責任。然而在算法歧視場景中，歧視性后果可能源于三種不同情形：一種是企業故意歧視，第二種是第三方技術瑕疵，還有一種是算法內生偏見。對于后兩種情形，要求企業承擔主觀過錯責任存在合理性爭議。在不同的歧視類型案件中，主觀故意的認定在難度、方式等方面也存在諸多不同，需要分別進行考量。在直接歧視的案例中，歧視意圖常直接顯現于招聘公告或拒聘通知之中，通過鮮明的歧視性語言，可以確認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定在證據呈現上更為直觀且全面，因而判定難度相對較低。但在間接歧視案件中，用人單位的歧視性動機往往具有更強的隱匿性。由于算法決策的技術黑箱特性，歧視性意圖可能通過數據標注偏差、特征選擇偏好等隱性方式實現，而非通過顯式的歧視性表述，導致間接歧視的判定頗為棘手，特別是當這一過程需要深入探究行為主體的主觀心態時。因此，為了評估歧視意圖，必須結合一系列客觀情境進行綜合分析。具體來說，大數據招聘環節中信息的搜集與篩選邏輯，成為評估用人單位歧視意圖的關鍵觀測點。若大數據篩選標準與受保護特征如性別存在統計學關聯，則可初步推定歧視風險。例如，在性別歧視案件中，若算法將\"已婚未育\"或\"母嬰消費偏好”作為篩選條件，即便未顯式標注性別，也可推斷存在性別偏見。此類關聯分析需結合數據挖掘技術，通過回歸分析、決策樹模型等方法，識別潛在的歧視性特征組合。針對歧視性篩選標準的統計顯著性分析，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成歧視驅動因素時，需提供量化證據支持。如美國平等就業機會委員會發布的《統一員工選拔程序指南》提出“四分之五規則”：當某一受保護群體的選拔率低于最高選拔率群體的 80% 時，即推定存在實質性差異，表明該群體可能遭受了歧視[3。這一規則為大數據算法歧視的量化評估提供了標準化框架。

（二）確認算法引致的就業性別歧視的歸責主體

在智能就業歧視治理體系中，責任主體認定機制是不可或缺的環節。根據《民法典》第1164條侵權責任編的一般規定，算法歧視行為若造成勞動者權益損害，需明確責任主體的認定規則、責任形式的法律適用及歸責原則的具體適用。若僅強調權利保護而忽視責任追究機制的構建，將導致治理規范淪為具文，進而誘發技術濫用的惡性循環。可以推斷，在算法引發的就業性別歧視現象中，人工智能技術的運用是直接成因。因此，首要任務在于明確責任歸屬。若將責任歸咎于人工智能本身，則必須審視其是否具備獨立承擔責任的法律地位或能力，這顯然是一個復雜問題。就當前技術條件下，人工智能尚不具備獨立法律人格與責任能力，其引發的歧視性后果需通過“刺破技術面紗”追溯至人類決策者。然而，現有法律框架在算法責任主體認定上存在制度模糊地帶。

在現行法律框架下，人工智能系統尚不具備民事主體資格要件。人工智能作為技術工具，雖能模擬人類決策行為，但其本質仍屬物化生產要素，缺乏法律人格所需的權利能力與行為能力。從責任承擔角度觀察，智能系統既無獨立財產承擔民事責任，亦無法通過意思表示參與法律關系，故現行立法未賦予其民事主體地位[。在人工智能領域，技術工具屬性決定了責任主體的追溯路徑。盡管人工智能依托大數據技術實現決策優化，但其本質仍屬于傳統工業制品的智能化延伸。自動化決策系統輸出結果的行為，本質上是人類設計邏輯的代碼化映射。從人工智能的研發至應用，涉及多方參與者，涵蓋數據采集者、算法設計者、生產者及終端用戶等多元主體。算法決策的形成，實則是多方協同作用的結果。因此，算法所引發的性別就業歧視問題，其根源并非單一因素，而是多種因素交織與組合的產物。鑒于此，明確責任主體及其應承擔的責任變得尤為重要，需深人剖析并討論此議題。總體而言，在采納算法輔助雇傭決策或實施管理策略的場景中，雇傭決策系統的開發與應用呈現顯著的技術外包特征。企業通常將自動化招聘系統的開發與優化工作外包給專業技術服務商，自身主要承擔戰略目標設定及訓練數據供給職責。技術服務商的算法工程師團隊則深度參與系統全生命周期管理，涵蓋特征工程設計、模型參數調優、運行環境維護等核心環節。這種分工模式導致技術服務商對算法決策邏輯形成實質性控制，其特征選擇策略與模型訓練方法直接影響雇傭決策的公平性。顯然，盡管雇主提供了構成決策依據的訓練數據集，但在算法雇傭決策流程的實際參與度上，相較于算法開發者，雇主仍顯不足，且對算法內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性別歧視的唯一責任主體，則有悖于公平原則及權利義務相一致的基本法律原則。

具體來說，在算法就業歧視的類型化研究中，我國司法實踐中出現的算法歧視可劃分為兩類：企業主導型與技術自主型。根據技術自主性程度，二者在責任認定上存在本質差異。前者系統缺乏自主決策能力，算法邏輯完全反映企業意志；后者因算法具備自我迭代能力，決策過程可能超出人類設計者的預期控制。企業主導型歧視的責任認定相對清晰。在此類算法就業歧視的案件中，算法僅作為執行工具，其決策邏輯由企業預設，符合《民法典》第1165條的過錯責任要件，企業因故意或過失實施歧視行為，應當承擔侵權責任。技術自主型歧視源于算法自我迭代產生的不可預見偏差，其規制難度顯著高于傳統類型。在此類案件中，算法決策邏輯可能超出設計者的認知范圍，企業難以證明自身無過錯。研究表明，嚴格責任原則的引入可有效應對此類風險。即使企業已履行合理審查義務，仍需對算法自主演化產生的歧視后果承擔賠償責任。這種責任分配機制符合風險控制理論，即企業作為算法的開發者與受益者，應當承擔技術創新帶來的潛在風險。

（三）完善舉證責任倒置制度

在算法驅動型就業場景中，勞動者的弱勢地位呈現數字化特征。由于缺乏證據保存意識與技術能力，勞動者難以有效留存算法歧視的數字痕跡。用人單位憑借技術優勢實施的數據操控行為，如刪除算法日志、篡改決策軌跡，進一步加劇了證據偏在困境。值得注意的是，近年來，美國在勞動關系認定領域呈現出一種新趨勢：其采納ABC測試標準，在個案中預先假定勞動關系的存在，要求雇主若要反駁這一預設，必須證明三項事實要件均成立，否則即確認勞動關系的存續[15。在勞動法律關系認定領域，ABC測試規則的引入具有重要制度價值。該規則采用舉證責任倒置的法律技術，通過預設勞動關系存在的前提性推定，構建起勞動者初步證明，用人單位反證推翻的二元認定機制。當勞動者完成初步舉證，如工作安排記錄、報酬支付憑證等，證明其勞動行為符合勞動過程受用人單位管理控制、勞動內容構成用人單位業務組成部分、勞動報酬構成主要生活來源時，即啟動勞動關系推定。用人單位若主張雇傭關系不成立，需同時證明以下三項要件事實：勞動者在工作時間、方式等方面享有完全自主權，勞動內容與用人單位主營業務無實質關聯，以及勞動報酬占勞動者總收入比例低于50% 。該規則通過“舉證責任倒置”的程序設計，有效破解算法用工中“隱蔽雇傭”難題。

具體而言，勞動者需提交應聘或解雇過程中搜集的初步證據及解析，以助法官洞悉證據所揭示的歧視情形，進而對雇主產生合理質疑。這些初步證據包括：首先，證明與雇主存在應聘關聯的材料，諸如簡歷投遞記錄、面試邀約等；其次，證實個人符合雇主設定的招聘要求，如性別、學歷、資格證書等明確標準；再次，表明遵循招聘流程的證據，例如筆試、面試參與憑證；最后，其他易于獲取的輔助證據，依據具體案例靈活要求。一旦勞動者完成初步舉證，舉證責任隨即轉移至雇主，雇主需提交確鑿的非歧視性理由，反駁歧視指控。雇主的舉證責任包括：一是論證招聘算法的中立性，即設計與實施算法時未含偏見，結果不受雇主或第三方設計者主觀影響；二是證明差別對待與算法無直接關聯，尤其針對現代算法，需消除自動化決策對勞動者議價能力的限制影響；三是提出不構成算法歧視的合理抗辯，諸如職業資質要求、商業合理性、應聘者特定情況等。無論是直接還是間接歧視，舉證責任轉移原則均適用，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任，要求達到“高度可能性”標準，確保雙方舉證機會均等，顯著提升了對雇主的證明要求，有力維護勞動者的平等就業權利。

（四）健全算法決策的監督體制

健全算法決策下的監督體制，可以確保算法決策更加符合社會就業倫理和法律規范，為勞動者的權益保障書寫新的篇章，使算法真正成為推動就業平等與社會進步的有力工具，而非加劇社會不公的負面因素。

首先，強化算法公開透明力度。在符合法律法規和公共利益的前提下，應大力推動算法決策的公開和透明。推動算法決策的公開和透明是確保算法公正性、建立用戶信任的關鍵步驟。應明確算法公開透明的原則，如公正性、無偏見性、可解釋性。還需制定具體的目標，如提高算法決策的透明度，使用戶能夠理解算法的決策過程和依據等。除此之外，還需要加強算法的可解釋性，保障算法解釋權。作為數字時代新型權利譜系的重要組成部分，算法解釋請求權特指在智能化決策機制對個人權益產生實質性影響時，數據主體依法要求技術實施主體披露決策模型的技術架構、參數權重及運算邏輯等核心要素的法定權利。該項權利本質上具有法定請求權的屬性，構成算法治理權利體系的基礎性配置，其制度價值體現為通過信息對稱機制矯正算法權力失衡，進而實現技術應用過程的程序正義。然而，在確立算法解釋義務的規范邊界時，核心在于區分技術實現路徑與決策作用機理。鑒于算法模型的技術細節具有顯著的專業壁壘與商業價值屬性，強制披露核心算法參數既無法有效化解信息不對稱困境，亦可能削弱企業的創新激勵。因算法決策的數學表達涉及高度專業化知識體系，普通數據主體難以實現有效認知轉化，且核心技術要素的公開披露將實質減損企業的市場競爭優勢，導致制度實施面臨內生動力匱乏。基于此，應將解釋范圍限定于決策邏輯的可解釋性維度，在保障知情權與維護專有技術權益之間建構動態平衡[1]

其次，構建獨立的監管與審查機制。該機制應由政府代表、非政府組織以及學術專家等多方構成，確保其既獨立于政府機構，也超脫于商業實體之外。其核心職能在于監督并評估各類算法模型，識別其中可能潛藏的歧視性偏見，并據此采取必要措施予以糾正，從而有效維護公平正義。專業監管主體應當建構三位一體的全周期監管框架。首先，建立算法歧視申訴受理機制，通過法定程序接收就業權益受損主體或社會組織的權利救濟請求，并依職權啟動行政調查程序。其次，制定技術倫理審查標準體系，對政府部門及市場主體的算法部署實施合規性審查，重點規范決策模型的應用邊界與運行參數。同時應建立算法影響評估披露制度，定期向社會公示關鍵算法系統的公平性測試數據及風險評級結果，形成多方參與的協同監督機制。具體來說，建議由國家互聯網信息辦公室主導算法監管工作，并在省級設置專門的監管機構，以實現對算法應用的全面監督。

最后，完善多方參與的監督模式。當前，我國反就業歧視執行體系面臨權力碎片化、專業性不足及執行力薄弱的問題。算法編程、應用及數據收集處理構成了一個多主體參與的復雜產業鏈，涉及政府、公眾與行業多方。鑒于利益交織復雜，構建多元共治、相互制衡的治理框架至關重要。因此，監督不應僅局限于政府部門，其他利益相關方同樣重要，需吸納企業、組織及社會團體等共同參與算法歧視治理。各方應通過合理機制明確權責界限，形成行業自律、政府監管與公眾參與相結合的綜合治理模式。如歐盟《通用數據保護條例》即強調行業主導作用與監管機構適度干預相結合的原則。企業作為算法開發與應用的核心主體，其算法公正性直接影響經濟效益，而歧視性算法則損害企業聲譽。企業的健康發展依賴于良性算法。因此，商業公司應承擔社會責任，在算法設計之初即強化自律與自查，完善培訓與應用規范，確保數據處理流程的規范性，以及數據集的客觀性、準確性和公正性，從而促進算法技術的正向發展。

結語

人工智能技術的深度滲透正在重構就業市場的權力結構，算法決策的廣泛應用在提升效率的同時，也使得性別歧視從顯性人際互動轉向隱蔽的技術異化。本文通過分析算法就業性別歧視的具體場景與新特征，揭示了傳統法律體系在應對技術風險時的結構性缺陷。當前，我國法律對歧視的認定標準模糊、歸責主體復雜、舉證規則僵化等問題，導致勞動者面臨\"技術弱勢”與“制度弱勢”的雙重困境。例如，司法實踐中對算法內生偏見的責任歸屬爭議，以及企業利用數據壁壘逃避監管的現象，均暴露了現有制度的適配性不足。面對這一挑戰，研究提出需從法律與技術協同治理的角度突破：首先，通過類型化認定標準與量化分析工具，如差異影響率，破解算法歧視的隱蔽性；其次，建立多元責任體系，明確技術服務商與企業的連帶責任，避免“技術面紗”下的責任逃逸；最后，引入舉證責任倒置與算法影響評估制度，賦予勞動者對抗技術權力的程序性武器。值得注意的是，技術治理需兼顧公平與效率，例如在強化透明度的同時保護企業商業秘密，通過“可解釋性標準”而非全盤公開核心參數，實現權利保障與創新激勵的平衡。

未來，算法就業歧視的規制需進一步探索以下方向：其一，推動跨學科研究，將統計學、計算機科學與法學方法結合，開發歧視檢測的標準化工具;其二，完善行業自律機制，鼓勵企業建立內部倫理委員會，將公平性嵌入算法設計全流程;其三，加強國際合作，借鑒歐盟《人工智能法案》的風險分級監管與美國市場驅動的彈性治理經驗，構建本土化治理框架。技術革新不應成為加劇不平等的工具，唯有通過法律制度的適應性進化與社會共識的凝聚，才能實現人工智能時代“效率與公平”的共生，真正賦能勞動權利的數字化轉型。

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[責任編輯：李煥]