來稿作者：鹿崇崗

人工智慧技術重塑勞動市場的同時，也對僱員權益構成了系統性挑戰。在招聘環節，演算法歧視已成為突出風險。世界各地包括內地與香港不少企業採用AI簡歷篩選系統，但訓練資料可能包含歷史偏見，容易導致對女性、高齡求職者及低學歷群體的系統性排除。某互聯網公司演算法將「已婚未育」女性自動降權，本質上將社會歧視編碼為「技術中立」決策。也有公司使用情緒識別AI評估面試者，容易將焦慮微表情等同於「抗壓能力不足」，使心理特質多元的求職者喪失機會。

人工智慧對勞動權益的多維衝擊

在勞動過程監控中，隱私侵犯與人性異化問題觸目驚心。內地物流企業為司機配備智慧手環監測心率與疲勞度，資料直接關聯績效評分；某工廠在廁所安裝感測器，以「優化生產效率」為名統計員工離崗時間。工聯會調查顯示，56.47%僱員擔憂使用生成式AI時洩露個人或公司資料需擔責，而55.78%的企業未制定內部使用指引，導致僱員暴露于法律風險中。

工作流程優化引發技術性失業與智慧財產權爭議。例如企業引入生成式AI自動生成業務報告，可能會引致僱主以「業務結構調整」為由解僱相關僱員。更隱蔽的是智慧財產權侵蝕，例如計師使用Midjourney生成方案後，發現其直接複製未授權設計項目，卻因AI創作主體不明，陷入維權困境。平臺經濟中演算法霸權尤甚，內地外賣平臺通過動態定價與路徑優化，將配送時間壓縮至生理極限，騎手超時會被罰款，卻因僱傭關係模糊無法主張權益。

當算法決策深度介入勞動過程時，法律必須成為守護勞動者尊嚴的最後盾牌。

四地立法比較：路徑分野與共同挑戰

全球主要經濟體對AI勞動規管呈現鮮明風格。

中國採取技術治理與政策主導型框架：《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》明確要求服務提供者防止演算法歧視，保障公平就業。《個人資訊保護法》確立資料處理「最小必要原則」，限制生物識別資料濫用。但立法滯後性明顯，如某AI監控致死騎手案中，法院僅以「平臺未盡安全義務」判決賠償，未觸及演算法責任本質。地方實踐亦存分歧：北京視AI裁員為「商業風險」，上海則可能認定為「客觀情況重大變化」，司法統一性不足。

歐盟奉行人權中心主義預防性監管：2024年生效的《人工智慧法案》將招聘、晉升、解僱列為「高風險系統」，強制要求人類監督機制及決策透明度，禁止工作場所情感識別技術。配合《通用資料保護條例》（GDPR）賦予勞動者「反對自動化決策權」，德國更要求企業重組時與工會協商轉崗方案（Sozialplan）。但企業合規成本高昂，如法國僱主需承擔1%培訓稅以支持再就業，中小企業壓力顯著。

美國形成聯邦指引與州法創新並進模式：聯邦層面缺乏統一立法，但勞工部2024年《AI與勞⼯福祉原則》提出八大實踐：工人賦權、演算法透明、人類監督等，不過僅為自願性指引。州法填補空白，《科羅拉多州人工智慧法》（2026年生效）首開先河，要求AI開發者評估偏見風險並公開報告。工會積極運用AI反制資方：UAW工會利用演算法分析談判策略，成功迫使車企提高薪資。

香港依賴道德軟約束與隱私保障：《人工智慧道德框架》（2024年修訂版）提出「人機協作」與再培訓優先，但無強制裁員程式要求。《個人資料（私隱）條例》通過「模範框架」要求風險分級管理，然而工聯會調查顯示72.11%僱員不知公署發佈《僱員使用生成式AI指引清單》，折射執行力薄弱。

下表概括四地核心差異：

香港的路徑選擇：混合治理與制度創新

面對AI勞動規管挑戰，香港宜採歐盟的預防性框架為骨，美國靈活實踐為肉的混合模式：

立法層面，應參考歐盟「高風險」分類，將招聘、績效評估、解僱決策納入強制性人類監督範疇。可修訂《個人資料（私隱）條例》，要求AI決策系統具備結果解釋功能，僱員有權要求人工覆核自動化決定，打破演算法黑箱。針對平臺經濟，借鑒加州AB5法案確立「僱傭關係推定」原則，送遞員、網約車司機等若被演算法實質管理，即視為僱員保障權益。

政策工具上，吸納美國再培訓與行業自律精髓。勞工處可聯合職訓局推出「AI適應性津貼」，資助企業為低技能僱員提供轉移技能培訓（如數據分析、人機協作管理）。同步推行「負責任AI認證計畫」，對制定倫理委員會、開展演算法審計的企業給予稅收抵免，激發市場自律。針對中小企業資源短板，參考工聯會建議建立AI應用黑名單制度，警示曾發生嚴重資料洩露的AI服務商，降低合規成本。

執法機制需強化公私協作與跨境協調。個人資料私隱專員公署應聯合工會開展「AI權利普及行動」，在勞資糾紛高發領域（金融、物流、平臺經濟）設立專項投訴通道。更需依託粵港澳大灣區合作機制，與內地共建演算法監管實驗室，對跨境企業AI系統進行壓力測試，防範「監管套利」。

當香港中環的交易演算法每秒作出百萬次決策時，法律必須確保每個被資料折疊的背影仍有尊嚴。AI的資本主義應用可能異化為勞動剝削工具，但良法能將技術導向「智慧向善」。

香港作為科技樞紐與普通法實踐者，有能力在創新與保障間開闢第三條路：既避免歐盟的剛性合規成本，亦超越美國的碎片化治理。通過高風險場景強制監管、適應性培訓激勵與跨境演算法審計的三維框架，使法律既成為僱員的盾牌，亦化作科技向善的羅盤。唯有如此，當生成式AI繪就下一個時代的藍圖時，人類勞動者不會淪為畫布邊緣的墨滴，而是執筆共同創作人。

作者鹿崇崗是工會研究人員。文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。

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