算法雇傭決策下隱蔽就業(yè)歧視的法律規(guī)制

湯曉瑩

（武漢大學(xué) 法學(xué)院，湖北 武漢430072）

一、問(wèn)題的提出

二、“職場(chǎng)歧視3.0”：算法雇傭決策下隱蔽就業(yè)歧視的生成路徑及類(lèi)型

根據(jù)就業(yè)歧視的生成原因，可以將其劃分為三個(gè)階段：第一階段是用人單位明確禁止具有“受保護(hù)特征”的勞動(dòng)者群體進(jìn)入用工領(lǐng)域，稱(chēng)之為“職場(chǎng)歧視1.0”；第二階段是用人單位運(yùn)用經(jīng)過(guò)科學(xué)設(shè)定程序的“就業(yè)能力測(cè)試”或者其他“選拔程序”來(lái)挑選勞動(dòng)者，但客觀上造成歧視性后果，稱(chēng)之為“職場(chǎng)歧視2.0”。由于其與“職場(chǎng)歧視1.0”相比在外觀上具有隱蔽性，因此屬于隱蔽就業(yè)歧視的一種類(lèi)型； 第三階段是用人單位將以“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”為特征的算法技術(shù)運(yùn)用于雇傭決策并導(dǎo)致就業(yè)歧視后果，稱(chēng)之為“職場(chǎng)歧視3.0”。在該階段，由于用人單位與勞動(dòng)者之間的“信息鴻溝”，算法雇傭決策下就業(yè)歧視的呈現(xiàn)方式也十分隱蔽，也屬于隱蔽就業(yè)歧視的一種類(lèi)型。有效規(guī)制“職場(chǎng)歧視3.0”首先需要解析算法雇傭決策下隱蔽就業(yè)歧視的生成路徑，并在此基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行類(lèi)型化分析。

（一） 就業(yè)歧視嵌入算法雇傭決策的技術(shù)路徑：“人機(jī)交互決策”

就業(yè)歧視在“人機(jī)交互決策”這一技術(shù)路徑下，具體通過(guò)人與機(jī)器對(duì)勞動(dòng)者個(gè)人數(shù)據(jù)的收集與處理嵌入算法雇傭決策。有關(guān)“人機(jī)交互決策”的內(nèi)容與特征具體如下：

1．“人機(jī)交互決策”的內(nèi)容。當(dāng)前尚處于“弱人工智能”階段［4］，其特點(diǎn)是算法并非價(jià)值中立、靜態(tài)的技術(shù)存在，本質(zhì)是“人機(jī)交互決策”過(guò)程，既包含用人單位的價(jià)值判斷與行為選擇，也包含機(jī)器的自動(dòng)判斷，核心內(nèi)容如圖1所示［5］。

圖1 “人機(jī)交互決策”的核心內(nèi)容

2．“人機(jī)交互決策”的特征。一定程度的“算法黑箱”是“人機(jī)交互決策”的特征。一方面，將算法技術(shù)的開(kāi)發(fā)與運(yùn)用過(guò)程完全向外界進(jìn)行公開(kāi)可能會(huì)侵犯用人單位的“商業(yè)秘密”。算法技術(shù)作為用人單位的內(nèi)部決策程序，當(dāng)算法技術(shù)具有“保密性”與“商業(yè)價(jià)值”時(shí)，應(yīng)享受“商業(yè)秘密”的保護(hù)。另外，算法技術(shù)所運(yùn)用的數(shù)據(jù)也可能涉及商業(yè)秘密保護(hù)［6］； 另一方面，算法雇傭決策過(guò)程“被充分理解”不具有現(xiàn)實(shí)可行性。算法技術(shù)并非完全按照用人單位事先設(shè)計(jì)的代碼而產(chǎn)生。在“人的決策”之外，“數(shù)據(jù)挖掘”所識(shí)別的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間統(tǒng)計(jì)學(xué)上的“相關(guān)性”并不等于“因果關(guān)系”，即使算法開(kāi)發(fā)者或“數(shù)據(jù)挖掘”技術(shù)都難以對(duì)此進(jìn)行解釋?zhuān)?］。另外，值得注意的是，一定程度的“算法黑箱”與“算法操控”這兩個(gè)概念存在本質(zhì)區(qū)別，前者用于描述“人機(jī)交互決策”的特征，強(qiáng)調(diào)算法技術(shù)的完全公開(kāi)透明性與充分可理解性并不現(xiàn)實(shí)，后者旨在說(shuō)明算法決策者可能以侵害算法決策對(duì)象的利益為代價(jià)故意操縱“人機(jī)交互決策”，與算法決策者和算法決策對(duì)象之間的“信息鴻溝”密切相關(guān)［8］。為此，規(guī)制算法雇傭決策給勞動(dòng)者帶來(lái)就業(yè)歧視風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)為：在尊重一定程度“算法黑箱”作為“人機(jī)交互決策”特征的基礎(chǔ)上，避免用人單位故意操縱“人機(jī)交互決策”從而對(duì)勞動(dòng)者造成就業(yè)歧視后果。

（二） 算法雇傭決策下隱蔽就業(yè)歧視的類(lèi)型劃分

根據(jù)“人機(jī)交互決策”這一技術(shù)路徑中可能導(dǎo)致就業(yè)歧視的因素，可以將算法雇傭決策所產(chǎn)生的隱蔽就業(yè)歧視劃分為因“結(jié)果變量”具有非中立性導(dǎo)致的算法歧視與因“訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)具有歧視性導(dǎo)致的算法歧視兩種類(lèi)型。

1．因“結(jié)果變量”具有非中立性導(dǎo)致的算法歧視。算法開(kāi)發(fā)者對(duì)于“結(jié)果變量”的設(shè)定往往是受到效率或者利益的驅(qū)動(dòng)，可能導(dǎo)致算法技術(shù)在實(shí)際運(yùn)行中產(chǎn)生歧視性后果［9］。因“結(jié)果變量”具有非中立性導(dǎo)致的算法歧視又可進(jìn)一步劃分為兩種類(lèi)型：“結(jié)果變量”與“受保護(hù)特征”直接相關(guān)，具有明顯的歧視性；“結(jié)果變量”雖不與“受保護(hù)特征”直接相關(guān)，但“統(tǒng)計(jì)學(xué)上分析工具”所進(jìn)行的“數(shù)據(jù)挖掘”將識(shí)別該“結(jié)果變量”與“受保護(hù)特征”之間的“相關(guān)性”。針對(duì)前者，假設(shè)用人單位在算法開(kāi)發(fā)之“問(wèn)題建構(gòu)”階段為算法技術(shù)設(shè)定了一個(gè)“結(jié)果變量”，即篩選出不具有“健康風(fēng)險(xiǎn)”的求職者以降低企業(yè)可能面臨的用工成本。如前所述，算法技術(shù)的“數(shù)據(jù)挖掘”旨在識(shí)別數(shù)據(jù)之間統(tǒng)計(jì)學(xué)上的“相關(guān)性”。當(dāng)通過(guò)“數(shù)據(jù)挖掘”在“喜歡吃甜食”與“存在健康風(fēng)險(xiǎn)”之間建立統(tǒng)計(jì)學(xué)上的“相關(guān)性”時(shí)，中立的“喜歡吃甜食”這一數(shù)據(jù)將成為“健康風(fēng)險(xiǎn)”的“代理數(shù)據(jù)”。針對(duì)后者，假設(shè)用人單位將“幾乎不遲到”作為“優(yōu)秀”勞動(dòng)者的“結(jié)果變量”。由于具有移民背景的勞動(dòng)者通常面臨經(jīng)濟(jì)上的窘境，其居住地點(diǎn)與工作場(chǎng)所的距離較遠(yuǎn)，因此以“幾乎不遲到”為“結(jié)果變量”開(kāi)發(fā)的算法技術(shù)在實(shí)際運(yùn)行中將可能會(huì)對(duì)具有移民背景的勞動(dòng)者（即使其在其他方面與他人相當(dāng)或者更加優(yōu)秀） 造成就業(yè)歧視［10］。

2．因“訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)具有歧視性導(dǎo)致的算法歧視?！皵?shù)據(jù)挖掘”的“自我強(qiáng)化困境”決定了即使用人單位為開(kāi)發(fā)算法技術(shù)所設(shè)定的“結(jié)果變量”具有中立性，但若算法技術(shù)所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)具有歧視性，以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)的算法技術(shù)在做出雇傭決策時(shí)也可能會(huì)導(dǎo)致就業(yè)歧視后果。因“訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)具有歧視性導(dǎo)致的算法歧視也可以進(jìn)一步劃分為兩種類(lèi)型： “訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)包含“人為偏見(jiàn)”和“訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)取自“偏見(jiàn)性樣本”。針對(duì)前者，如果用人單位收集到的勞動(dòng)者個(gè)人數(shù)據(jù)包含用人單位的偏見(jiàn)，那么這種偏見(jiàn)將再次在算法技術(shù)的運(yùn)行中體現(xiàn)出來(lái)。例如，若用人單位對(duì)“膚色為白色”的勞動(dòng)者所做出的評(píng)價(jià)明顯高于“膚色為黑色”的勞動(dòng)者，則依據(jù)這些“評(píng)價(jià)性數(shù)據(jù)”開(kāi)發(fā)的算法技術(shù)在招聘階段將對(duì)“膚色為黑色”的勞動(dòng)者造成歧視性后果。針對(duì)后者，例如在工程領(lǐng)域，如果僅對(duì)男性勞動(dòng)者的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，那么以此為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)的算法將在“男性求職者”與“結(jié)果變量”之間建立“相關(guān)性”并在后續(xù)篩選簡(jiǎn)歷時(shí)剝奪女性勞動(dòng)者的就業(yè)機(jī)會(huì)［11］。

科學(xué)的監(jiān)管體系能夠在一定程度上為水利工程施工的安全管理工作提供制度上的保障。將工程中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行嚴(yán)格的問(wèn)責(zé)管理，將責(zé)任具體落實(shí)到個(gè)人，使個(gè)人的責(zé)任與相關(guān)的管理權(quán)限一致。在對(duì)水利工程進(jìn)行施工的過(guò)程中，要對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的地質(zhì)情況進(jìn)行常規(guī)性的探測(cè)，并且要能夠及時(shí)對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)中所發(fā)生的一些現(xiàn)象進(jìn)行及時(shí)的調(diào)整，保證施工過(guò)程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)都不會(huì)引發(fā)安全隱患。

綜上，在以效益為導(dǎo)向的算法雇傭決策中，存在表面看似中立但實(shí)際上可能蘊(yùn)含著人為偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)，且用人單位（算法開(kāi)發(fā)者） 在算法技術(shù)開(kāi)發(fā)與運(yùn)用過(guò)程中所進(jìn)行的人為干預(yù)也主要是從自身效益最大化出發(fā)，極容易忽視勞動(dòng)者（算法技術(shù)所作用對(duì)象） 的主體性地位，背離憲法“人的尊嚴(yán)”價(jià)值［12］。為此，法律應(yīng)對(duì)算法雇傭決策可能帶來(lái)的歧視性后果做出有效規(guī)制，努力在“鼓勵(lì)創(chuàng)新”與“人權(quán)保護(hù)”之間保持平衡。

三、算法雇傭決策下隱蔽就業(yè)歧視對(duì)傳統(tǒng)反就業(yè)歧視法的挑戰(zhàn)

反就業(yè)歧視法主要是從“結(jié)果規(guī)制”的視角，在就業(yè)歧視結(jié)果發(fā)生后對(duì)相關(guān)責(zé)任主體施加法律責(zé)任，具有滯后性。除此之外，在“算法社會(huì)”下還有必要深入探討歐美國(guó)家的傳統(tǒng)反就業(yè)歧視法是否仍可以適用于規(guī)制算法雇傭決策所產(chǎn)生的隱蔽就業(yè)歧視，并在此基礎(chǔ)上審視我國(guó)平等就業(yè)權(quán)的立法與實(shí)踐現(xiàn)狀，思考其在應(yīng)對(duì)算法雇傭決策下隱蔽就業(yè)歧視的不足與后續(xù)完善。

（一） 歐美反就業(yè)歧視法面臨挑戰(zhàn)

歐美國(guó)家反就業(yè)歧視法將“歧視”區(qū)分為“直接歧視”和“間接歧視”，前者在美國(guó)對(duì)應(yīng)“不同待遇”，后者對(duì)應(yīng)“不同影響”。無(wú)論是“直接歧視”，還是“間接歧視”，在規(guī)制算法雇傭決策所產(chǎn)生的隱蔽就業(yè)歧視上均存在“瓶頸”。

1．“直接歧視”規(guī)制算法歧視之困境?！爸苯悠缫暋笔侵富凇笆鼙Ｗo(hù)特征”對(duì)處境相同或者類(lèi)似的人進(jìn)行不同對(duì)待［13］，處于“職場(chǎng)歧視1.0”階段。算法雇傭決策所產(chǎn)生的就業(yè)歧視與“直接歧視”的通常適用情形存在差異。在“直接歧視”通常適用情形中，就業(yè)歧視是以顯而易見(jiàn)的方式表現(xiàn)出來(lái)，如用人單位在招聘簡(jiǎn)章中明確表示招錄男性求職者（未提供該崗位只能由男性求職者勝任的理由） 。相較而言，算法雇傭決策所產(chǎn)生的就業(yè)歧視具有相當(dāng)隱蔽性，理由在于：勞動(dòng)者在大多數(shù)情形下完全不知曉用人單位將算法技術(shù)運(yùn)用于做出雇傭決策，包括用人單位何時(shí)、通過(guò)何種方式收集勞動(dòng)者的個(gè)人數(shù)據(jù)并將其作為算法技術(shù)運(yùn)行的基礎(chǔ)、用人單位是否有正當(dāng)理由將算法技術(shù)運(yùn)用于雇傭決策，以及算法雇傭決策的基本運(yùn)行機(jī)理等；用人單位還很可能利用“信息鴻溝”實(shí)施“算法操控”，將基于“受保護(hù)特征”的歧視隱藏在“中立數(shù)據(jù)”之后。以因“結(jié)果變量”的非中立性導(dǎo)致的算法歧視為例，基于“中立數(shù)據(jù)”可以對(duì)“受保護(hù)特征”做出推論。不管該推論在現(xiàn)實(shí)世界中是否具有“合理性”，用人單位都可能基于這些外觀上中立性的數(shù)據(jù)在勞動(dòng)條件上對(duì)勞動(dòng)者進(jìn)行差別對(duì)待。此時(shí)，“直接歧視”是否仍存在適用空間？ 即使“直接歧視”存在適用空間，客觀上勞動(dòng)者、用人單位也難以承擔(dān)舉證責(zé)任。具體而言，在“直接歧視”的舉證責(zé)任承擔(dān)上，遭受差別對(duì)待的勞動(dòng)者需要初步證明不具有“受保護(hù)特征”的其他人在相同或類(lèi)似情形下不會(huì)遭受相同或者類(lèi)似的不利待遇(3)歐盟和美國(guó)在“直接歧視”的構(gòu)成要件上存在些許差異。歐盟在“直接歧視”的認(rèn)定上采取“客觀主義立法”，即不考慮行為人的主觀故意態(tài)度，而美國(guó)的“不同待遇”還要求雇員證明雇主存在故意造成歧視的“主觀意圖”。，而“信息鴻溝”的存在大大增加了勞動(dòng)者知曉其在勞動(dòng)條件上與其他勞動(dòng)者相比處于不利地位以及用人單位在開(kāi)發(fā)算法技術(shù)過(guò)程中做出何種價(jià)值判斷與行為選擇的困難。另外，針對(duì)“直接歧視”的抗辯事由，用人單位需要提出其決策具有合法性以及非歧視性的依據(jù)——“正當(dāng)職業(yè)事由”?！罢?dāng)職業(yè)事由”一般需要同時(shí)滿足“工作實(shí)質(zhì)要件”“全部或者幾乎全部要件”以及“合理需要要件”等三個(gè)構(gòu)成要件［14］。用人單位應(yīng)如何在縮減“信息鴻溝”與尊重一定程度的“算法黑箱”之間尋求平衡，對(duì)“正當(dāng)職業(yè)事由”的三個(gè)要件進(jìn)行舉證，有待進(jìn)一步明確。

2．“間接歧視”規(guī)制算法歧視之困境?！伴g接歧視”強(qiáng)調(diào)“表面中立”的政策或者措施在實(shí)際運(yùn)行中能對(duì)具有某些“受保護(hù)特征”的群體造成不成比例的不利影響，而不考慮該政策或者措施的制定是否基于“主觀故意”(4)See Griggs v．Duke Power Co．401U．S．424，431（1971） ．，處于“職場(chǎng)歧視2.0”階段。盡管算法雇傭決策所產(chǎn)生的就業(yè)歧視與“間接歧視”均屬于隱蔽就業(yè)歧視的一種類(lèi)型，但算法雇傭決策所產(chǎn)生的就業(yè)歧視與“間接歧視”通常適用情形也存在差異，體現(xiàn)為：算法技術(shù)是通過(guò)對(duì)“訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)進(jìn)行“挖掘”以識(shí)別數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間統(tǒng)計(jì)學(xué)上的“相關(guān)性”，從而作為對(duì)勞動(dòng)者未知的個(gè)人特征或者工作能力做出推論的基礎(chǔ)。該推論的做出完全取決于“訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)，具有很大的不確定性，會(huì)隨著所處數(shù)據(jù)集范圍的改變而變化［15］。相較而言，“間接歧視”適用的通常情形是“能力測(cè)試”或者其他“選拔程序”，旨在通過(guò)客觀、科學(xué)設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)和程序?qū)趧?dòng)者與工作崗位相關(guān)的工作能力進(jìn)行測(cè)試與衡量。另外，當(dāng)“能力測(cè)試”或者“選拔程序”客觀上導(dǎo)致就業(yè)歧視后果時(shí)，立法通常是予以免責(zé)的，如1964 年美國(guó)《民權(quán)法案》第703（h） 條明確指出，只要“專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)的能力測(cè)試”不是“被設(shè)計(jì)、意圖或用于區(qū)別對(duì)待”，則免除雇主的歧視責(zé)任。鑒于兩者之間存在差異，對(duì)于算法雇傭決策可能導(dǎo)致的歧視后果，“間接歧視”是否仍然存在適用空間？ 此外，即使“間接歧視”仍可以適用，勞動(dòng)者和用人單位在舉證責(zé)任承擔(dān)上也存在困難。1991 年美國(guó)《民權(quán)法案》第703（k）（1） （A） 條對(duì)“間接歧視”的非法雇傭行為的構(gòu)成要件作出了更具體的規(guī)定：原告提供初步證據(jù)證明被告基于種族、膚色、宗教、性別或國(guó)籍等“受保護(hù)特征”在雇傭條件上對(duì)其差別對(duì)待，而被告則沒(méi)有證明受質(zhì)疑的行為是與“工作相關(guān)”并具備“商業(yè)必要性”；原告可以提出一種能有效減少歧視的“替代性雇傭方案”但被告拒絕接受來(lái)反駁被告所提出的“抗辯事由”?；诖耍凇伴g接歧視”中，勞動(dòng)者如何知曉算法雇傭決策導(dǎo)致其與其他勞動(dòng)者相比處于不利地位，以及用人單位如何協(xié)調(diào)勞動(dòng)者知情權(quán)與企業(yè)商業(yè)秘密保護(hù)之間的關(guān)系，對(duì)算法技術(shù)在雇傭決策中的運(yùn)用具有“正當(dāng)職業(yè)事由”予以舉證，是有待于做出回應(yīng)的問(wèn)題。

綜上所述，針對(duì)“直接歧視”與“間接歧視”是否對(duì)算法雇傭決策所產(chǎn)生的隱蔽就業(yè)歧視仍存在規(guī)制空間這一問(wèn)題，筆者認(rèn)為，對(duì)于前者，由于“數(shù)據(jù)挖掘”技術(shù)已經(jīng)在“中立數(shù)據(jù)”與“受保護(hù)特征”之間建立了“相關(guān)性”，當(dāng)用人單位基于“中立數(shù)據(jù)”區(qū)別對(duì)待勞動(dòng)者，仍可以歸結(jié)于用人單位是直接基于“受保護(hù)特征”對(duì)勞動(dòng)者進(jìn)行歧視，因此“直接歧視”存在適用空間； 對(duì)于后者，盡管“間接歧視”在立法與實(shí)踐中的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于算法技術(shù)的產(chǎn)生，但是其應(yīng)更具包容性使之能夠適應(yīng)技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的勞動(dòng)者選拔程序的創(chuàng)新，因此“間接歧視”也具有適用空間。當(dāng)然，無(wú)論是“直接歧視”還是“間接歧視”，均在規(guī)制算法歧視上面臨相同困境：一是遭受不利益的勞動(dòng)者如何提供初步證據(jù)證明歧視行為的存在，二是如何認(rèn)定用人單位在“直接歧視”與“間接歧視”下存在合法的“抗辯事由”。

（二） 我國(guó)平等就業(yè)權(quán)立法與糾紛處理規(guī)則面臨挑戰(zhàn)

我國(guó)不存在一部專(zhuān)門(mén)的反就業(yè)歧視法，有關(guān)禁止就業(yè)歧視的內(nèi)容主要體現(xiàn)于平等就業(yè)權(quán)立法與平等就業(yè)權(quán)糾紛處理規(guī)則之中。在對(duì)歐美傳統(tǒng)反就業(yè)歧視法在“算法社會(huì)”之適用困境進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，有必要厘清我國(guó)平等就業(yè)權(quán)立法與糾紛處理規(guī)則的現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)其存在的問(wèn)題。

1．立法與司法實(shí)踐之現(xiàn)狀檢視。在我國(guó)，有關(guān)平等就業(yè)權(quán)保護(hù)的規(guī)定散見(jiàn)于若干法律條文(5)《中華人民共和國(guó)憲法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《憲法》） 第三十三條規(guī)定中華人民共和國(guó)公民在法律面前一律平等；《中華人民共和國(guó)勞動(dòng)法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《勞動(dòng)法》） 第三條規(guī)定勞動(dòng)者享有平等就業(yè)權(quán)；《中華人民共和國(guó)就業(yè)促進(jìn)法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《就業(yè)促進(jìn)法》） 第三條也明確勞動(dòng)者享有平等就業(yè)權(quán)，不因民族、種族、性別、宗教信仰等不同而受歧視；《就業(yè)促進(jìn)法》第三章“公平就業(yè)”禁止基于性別（二十七條） 、民族（二十八條） 、殘疾（二十九條） 、傳染病病原攜帶者（三十條） 、農(nóng)村勞動(dòng)者（三十一條） 等因素對(duì)勞動(dòng)者進(jìn)行就業(yè)歧視。。司法實(shí)踐中法院是將“平等就業(yè)權(quán)糾紛”作為“人格權(quán)糾紛”進(jìn)行處理的。筆者在“北大法寶網(wǎng)”以“平等就業(yè)權(quán)”為關(guān)鍵詞檢索相關(guān)案例。根據(jù)平等就業(yè)權(quán)侵權(quán)糾紛發(fā)生的階段，可以劃分為“錄用階段的平等就業(yè)權(quán)糾紛”與“實(shí)際雇傭階段的平等就業(yè)權(quán)糾紛”兩種類(lèi)型。有關(guān)勞動(dòng)者提起爭(zhēng)議的類(lèi)型、舉證責(zé)任、法院判決、救濟(jì)類(lèi)型以及參考案件的具體內(nèi)容如圖2 所示。

圖2 司法實(shí)踐中兩種類(lèi)型的平等就業(yè)權(quán)侵權(quán)糾紛審理情況對(duì)比

2．立法與司法實(shí)踐之局限。結(jié)合立法條文以及司法實(shí)踐現(xiàn)狀，我國(guó)平等就業(yè)權(quán)糾紛在立法與司法實(shí)踐審理中存在很大不足，在“算法社會(huì)”下其弊端將進(jìn)一步凸顯： 首先，“間接歧視”處于立法空白地帶，換言之，我國(guó)對(duì)平等就業(yè)權(quán)侵權(quán)糾紛的處理仍停留在“職場(chǎng)歧視1.0”階段。如前所述，對(duì)于算法雇傭決策產(chǎn)生的隱蔽就業(yè)歧視而言，其并非如“直接歧視”一樣以顯而易見(jiàn)的方式呈現(xiàn)。若立法未對(duì)“間接歧視”作出規(guī)定，將難以規(guī)制算法雇傭決策所帶來(lái)的隱蔽就業(yè)歧視后果； 其次，現(xiàn)行反就業(yè)歧視立法所規(guī)定的“受保護(hù)特征”的范圍具有不周延性。算法技術(shù)可能基于那些未處于現(xiàn)行反歧視法“受保護(hù)特征”范圍的其他特征對(duì)勞動(dòng)者進(jìn)行分類(lèi)，這使得反就業(yè)歧視法在這些情形中不能得到適用； 再次，平等就業(yè)權(quán)糾紛不宜作為“人格權(quán)侵權(quán)糾紛”處理。當(dāng)平等就業(yè)權(quán)糾紛作為“人格權(quán)侵權(quán)糾紛”處理時(shí)，勞動(dòng)者在大多數(shù)情形下需要另行提起勞動(dòng)爭(zhēng)議訴訟請(qǐng)求用人單位支付受損失的工資報(bào)酬。即使勞動(dòng)者一開(kāi)始提起勞動(dòng)爭(zhēng)議訴訟，對(duì)于平等就業(yè)權(quán)糾紛，法院則作出不予處理的決定，這增加了司法審理的復(fù)雜性；最后，勞動(dòng)者勝訴率低。在司法實(shí)踐中，無(wú)論是“錄用階段的平等就業(yè)權(quán)糾紛”，還是“實(shí)際雇傭階段的平等就業(yè)權(quán)糾紛”，實(shí)際上均是作為“人格權(quán)侵權(quán)糾紛”處理的，適用“誰(shuí)主張、誰(shuí)舉證”，這增加了勞動(dòng)者承擔(dān)敗訴后果的風(fēng)險(xiǎn)，與歐美國(guó)家法院在審理涉及“直接歧視”或者“間接歧視”案件中原告只需要提供“初步證據(jù)”證明歧視行為的存在具有很大不同。此外，“信息鴻溝”的存在往往導(dǎo)致勞動(dòng)者不知曉用人單位將算法技術(shù)運(yùn)用于雇傭決策、其在勞動(dòng)條件上與其他勞動(dòng)者相比處于不利地位的情況以及用人單位在開(kāi)發(fā)算法技術(shù)過(guò)程中所做出的價(jià)值判斷與行為選擇，因此勞動(dòng)者很難承擔(dān)舉證責(zé)任。

綜上，與歐美傳統(tǒng)反就業(yè)歧視法相比，我國(guó)平等就業(yè)權(quán)立法與糾紛處理規(guī)則在應(yīng)對(duì)算法雇傭決策所產(chǎn)生的隱蔽就業(yè)歧視上存在極大的不足，亟需做出進(jìn)一步完善。

四、算法雇傭決策下隱蔽就業(yè)歧視的法律規(guī)制：從“結(jié)果”到“過(guò)程、結(jié)果”雙軌規(guī)制

本文主張，應(yīng)從“過(guò)程規(guī)制”和“結(jié)果規(guī)制”兩個(gè)視角，詮釋和理解算法雇傭決策所產(chǎn)生的隱蔽就業(yè)歧視的法律規(guī)制路徑。鑒于反就業(yè)歧視法是從“結(jié)果規(guī)制”的視角，在就業(yè)歧視結(jié)果發(fā)生后對(duì)用人單位施以法律責(zé)任，具有“滯后性”且勞動(dòng)者與用人單位各自在承擔(dān)舉證責(zé)任上也存在困難，客觀上還要求從“過(guò)程規(guī)制”的視角，在尊重一定程度“算法黑箱”作為“人機(jī)交互決策”特征的基礎(chǔ)上，通過(guò)縮減“人機(jī)交互決策”中用人單位與勞動(dòng)者之間存在的“信息鴻溝”避免用人單位實(shí)施“算法操縱”從而預(yù)防“人機(jī)交互決策”可能存在的就業(yè)歧視風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)“過(guò)程規(guī)制”，在具體內(nèi)容上應(yīng)圍繞作為算法雇傭決策得以有效運(yùn)行的“燃料”——“個(gè)人數(shù)據(jù)”的收集與處理展開(kāi)，包括保障勞動(dòng)者在算法技術(shù)開(kāi)發(fā)與運(yùn)用過(guò)程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)權(quán)利，以及規(guī)范用人單位在開(kāi)發(fā)與運(yùn)用算法技術(shù)過(guò)程中的其他行為。另外，考慮到算法技術(shù)是一項(xiàng)新型的人力資源管理工具，其開(kāi)發(fā)與作用于雇傭決策過(guò)程與企業(yè)“規(guī)章制度”類(lèi)似從而可以納入《中華人民共和國(guó)勞動(dòng)合同法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《勞動(dòng)合同法》） 第四條所規(guī)定的關(guān)乎勞動(dòng)者切身利益的與“規(guī)章制度”并列的“重大事項(xiàng)”，因此在具體對(duì)其進(jìn)行規(guī)制上可以借鑒勞動(dòng)立法中有關(guān)企業(yè)規(guī)章制度的相關(guān)內(nèi)容(6)參見(jiàn)《勞動(dòng)合同法》第四條、第四十三條、第八十條、2021 年起施行的最高人民法院《關(guān)于審理勞動(dòng)爭(zhēng)議案件適用法律若干問(wèn)題的解釋?zhuān)ㄒ唬?》第四十七條。。在此基礎(chǔ)上，本文根據(jù)算法技術(shù)從開(kāi)發(fā)到具體運(yùn)用的一系列過(guò)程，將“過(guò)程規(guī)制”與“結(jié)果規(guī)制”雙軌規(guī)制路徑的核心措施歸納為“設(shè)計(jì)與協(xié)商”“測(cè)試與監(jiān)督”“制裁與舉證”三個(gè)方面。

（一） 設(shè)計(jì)與協(xié)商

“設(shè)計(jì)與協(xié)商”強(qiáng)調(diào)用人單位在算法技術(shù)的開(kāi)發(fā)與運(yùn)用過(guò)程中保障勞動(dòng)者的個(gè)人數(shù)據(jù)權(quán)利與平等就業(yè)權(quán)等基本權(quán)利，以及在算法技術(shù)開(kāi)發(fā)與實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中充分貫徹“勞資協(xié)商”的基本理念。值得說(shuō)明的是，除了已經(jīng)與用人單位建立勞動(dòng)關(guān)系的群體外，尚未與用人單位建立勞動(dòng)關(guān)系的“求職者”(7)對(duì)于企業(yè)內(nèi)部組建的工會(huì)而言，雖然其主要在勞動(dòng)者已經(jīng)與用人單位正式建立勞動(dòng)關(guān)系的階段發(fā)揮作用，但由于勞動(dòng)者在求職階段也常面臨來(lái)自用人單位的侵害，因此企業(yè)工會(huì)也應(yīng)保護(hù)處于求職階段還未與用人單位正式建立勞動(dòng)關(guān)系的勞動(dòng)者權(quán)利。“類(lèi)雇員”群體，均可以得到工會(huì)的保護(hù)［16］。有關(guān)“設(shè)計(jì)與協(xié)商”的具體內(nèi)容如下：

1．用人單位應(yīng)制定并執(zhí)行“信息政策”，包括“通知政策”與“透明度政策”。具體而言，“通知政策”包括“數(shù)據(jù)收集”的通知與“算法技術(shù)運(yùn)用”的通知兩部分內(nèi)容。針對(duì)前者，由于算法技術(shù)在用工領(lǐng)域的運(yùn)用離不開(kāi)對(duì)勞動(dòng)者個(gè)人數(shù)據(jù)的收集，用人單位在著手收集勞動(dòng)者個(gè)人數(shù)據(jù)之前應(yīng)向勞動(dòng)者告知數(shù)據(jù)收集技術(shù)是否存在的事實(shí)、數(shù)據(jù)收集技術(shù)的類(lèi)型、所收集的勞動(dòng)者個(gè)人數(shù)據(jù)的類(lèi)型以及勞動(dòng)者個(gè)人數(shù)據(jù)收集的預(yù)期用途等；針對(duì)后者，算法雇傭決策將顯著影響著勞動(dòng)者的勞動(dòng)條件，為此用人單位應(yīng)就“是否在雇傭決策中運(yùn)用算法技術(shù)”這一事實(shí)向勞動(dòng)者如實(shí)說(shuō)明。此外，“透明度政策”旨在要求用人單位就算法雇傭決策過(guò)程對(duì)勞動(dòng)者履行解釋說(shuō)明義務(wù)，是對(duì)“通知政策”的深入。我國(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》第二十四條也首次對(duì)數(shù)據(jù)主體有權(quán)要求通過(guò)自動(dòng)化方式做出決策的數(shù)據(jù)處理者予以說(shuō)明作出規(guī)定。出于保護(hù)“商業(yè)秘密”的要求，用人單位履行的解釋說(shuō)明義務(wù)應(yīng)符合“比例原則”，即在要求用人單位給勞動(dòng)者提供一個(gè)通俗易懂的關(guān)于算法技術(shù)究竟是如何被運(yùn)用于雇傭決策、是否存在偏見(jiàn)的描述基礎(chǔ)上，對(duì)用人單位履行解釋說(shuō)明義務(wù)的范圍作出限定，具體包括：向勞動(dòng)者說(shuō)明準(zhǔn)備開(kāi)發(fā)的算法所需實(shí)現(xiàn)的“抽象目標(biāo)”、選定的“結(jié)果變量”均具有“正當(dāng)職業(yè)事由”，以及“訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)來(lái)源不帶有偏見(jiàn)性且收集“訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)的方式未違背“普遍性原則”，不會(huì)對(duì)“未被代表”的群體造成歧視等。無(wú)論是“通知”，還是做出“解釋說(shuō)明”均應(yīng)采取“書(shū)面形式”。

2．尊重勞動(dòng)者的查閱權(quán)、更正權(quán)等數(shù)據(jù)權(quán)利的行使?！秱€(gè)人信息保護(hù)法》第四章以專(zhuān)章的形式規(guī)定個(gè)人在個(gè)人信息處理活動(dòng)中的權(quán)利，具有極大的進(jìn)步意義。其中，“查閱權(quán)”“更正權(quán)”可以賦予勞動(dòng)者知曉用人單位收集的與其有關(guān)的個(gè)人數(shù)據(jù)的權(quán)利，以及在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)生錯(cuò)誤或者存在偏見(jiàn)時(shí)可以請(qǐng)求用人單位予以糾正，在一定程度上減少因“訓(xùn)練集”數(shù)據(jù)存在錯(cuò)誤或者偏見(jiàn)導(dǎo)致的算法歧視。

3．限制用人單位將算法技術(shù)運(yùn)用于針對(duì)可識(shí)別性勞動(dòng)者的雇傭決策，除非具備“正當(dāng)職業(yè)事由”，這也回應(yīng)了在糾紛發(fā)生后用人單位對(duì)于“直接歧視”或者“間接歧視”的“抗辯事由”。根據(jù)“正當(dāng)職業(yè)事由”的三要件——“工作實(shí)質(zhì)要件”“全部或者幾乎全部要件”與“合理需要要件”，用人單位只能在“不存在其他合適替代方案”的前提下運(yùn)用算法技術(shù)來(lái)識(shí)別勞動(dòng)者“與工作崗位密切相關(guān)”的不易觀察的個(gè)人特征以作為雇傭決策的依據(jù)?！安淮嬖谄渌线m替代方案”滿足“合理需要要件”。而“與工作崗位密切相關(guān)”說(shuō)明用人單位運(yùn)用算法技術(shù)是為了衡量勞動(dòng)者與“工作崗位相關(guān)”的勞動(dòng)者個(gè)人特征，滿足“工作實(shí)質(zhì)要件”且“密切”一詞體現(xiàn)出了勞動(dòng)者只有具備該特征才可以恰當(dāng)?shù)芈男泄ぷ鲘徫宦氊?zé)，滿足“全部或者幾乎全部要件”。在具體操作上，由于用人單位在算法技術(shù)開(kāi)發(fā)階段需要事先確定算法技術(shù)所需要實(shí)現(xiàn)的“抽象目標(biāo)”并將其進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為可以衡量的“結(jié)果變量”。通過(guò)對(duì)“抽象目標(biāo)”以及“結(jié)果變量”的分析，可以判斷算法技術(shù)在雇傭決策中的運(yùn)用是否具有“正當(dāng)職業(yè)事由”。

4．確保勞動(dòng)者在算法雇傭決策中的參與權(quán)，縮減算法雇傭決策的“信息鴻溝”。在具體內(nèi)容上包括：首先，無(wú)論用人單位運(yùn)用電子監(jiān)控技術(shù)對(duì)勞動(dòng)者個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，還是在雇傭決策中運(yùn)用算法技術(shù)，均是對(duì)勞動(dòng)者之勞動(dòng)條件或環(huán)境進(jìn)行實(shí)質(zhì)改變，屬于應(yīng)該與工會(huì)進(jìn)行集體協(xié)商的事項(xiàng)［17］，需取得工會(huì)的“同意”。以“工會(huì)同意”取代“勞動(dòng)者個(gè)體同意”可以避免勞動(dòng)者個(gè)體因行使權(quán)利而在勞動(dòng)條件上遭受不利益。另外，應(yīng)區(qū)分“明確同意”和“默示同意”，前者對(duì)應(yīng)觸及勞動(dòng)者“人的尊嚴(yán)”的數(shù)據(jù)收集技術(shù)或者算法技術(shù)的運(yùn)用，后者對(duì)應(yīng)與勞動(dòng)者“人的尊嚴(yán)”無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)收集技術(shù)或者算法技術(shù)的運(yùn)用［18］；其次，與規(guī)章制度在對(duì)全體勞動(dòng)者生效前應(yīng)向全體勞動(dòng)者進(jìn)行公示、聽(tīng)取勞動(dòng)者的意見(jiàn)類(lèi)似，用人單位在將算法技術(shù)正式投入使用前應(yīng)主動(dòng)向全體勞動(dòng)者履行信息披露義務(wù)并接受勞動(dòng)者的“異議”，從而促使用人單位對(duì)算法雇傭決策過(guò)程做出進(jìn)一步審視、確保不會(huì)產(chǎn)生就業(yè)歧視后果。在域外經(jīng)驗(yàn)上，歐盟將對(duì)自動(dòng)化決策的“異議權(quán)”規(guī)定于個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法中，并且規(guī)定當(dāng)依據(jù)完全自動(dòng)化處理做出的決策未充分考慮數(shù)據(jù)主體的意見(jiàn)時(shí)不具有約束力(8)參見(jiàn)2018 年新修訂的《關(guān)于個(gè)人數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理的個(gè)人保護(hù)公約》（Convention for the Protection of Individuals with regard to Automatic Processing of Personal Data） 第9 條、2016 年通過(guò)的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（General Data Protection Regulation） 第22 條。。而我國(guó)剛通過(guò)的《個(gè)人信息保護(hù)法》第二十四條并未明確指出數(shù)據(jù)主體對(duì)自動(dòng)化決策具有“異議權(quán)”，因此有必要通過(guò)法律解釋的方式賦予數(shù)據(jù)主體以“異議權(quán)”，且對(duì)于未考慮數(shù)據(jù)主體意見(jiàn)的自動(dòng)化決策，數(shù)據(jù)主體可以不受約束； 再次，在實(shí)際雇傭階段，當(dāng)依據(jù)算法技術(shù)做出對(duì)勞動(dòng)者的勞動(dòng)條件產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響的雇傭決定（如降職、解雇等） ，用人單位應(yīng)通知工會(huì)并聽(tīng)取工會(huì)意見(jiàn)；最后，防止勞動(dòng)者因正當(dāng)行使權(quán)利而遭遇用人單位的“打擊報(bào)復(fù)”。在手段上，勞動(dòng)者可以授權(quán)工會(huì)成為其行使數(shù)據(jù)權(quán)利或者其他權(quán)利的“代理人”或者在立法上提高用人單位對(duì)勞動(dòng)者實(shí)施“打擊報(bào)復(fù)”的法律責(zé)任。

（二） 測(cè)試與監(jiān)督

1．秉持“預(yù)防原則”，進(jìn)行“算法影響評(píng)估”。由于算法雇傭決策可能給勞動(dòng)者帶來(lái)就業(yè)歧視風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)突出“預(yù)防原則”的主導(dǎo)作用。“預(yù)防原則”最早來(lái)源于環(huán)境領(lǐng)域，要求建立一個(gè)早期預(yù)警系統(tǒng)［19］?！皠?chuàng)新”和“預(yù)防”是密不可分的［20］，“人的尊嚴(yán)”應(yīng)作為科技創(chuàng)新的根本準(zhǔn)繩，而在算法雇傭決策中貫徹“預(yù)防原則”正是出于維護(hù)作為勞動(dòng)者基本權(quán)利之一的平等就業(yè)權(quán)的需要。在具體內(nèi)容上，貫徹“預(yù)防原則”的核心措施是要求用人單位在算法技術(shù)被運(yùn)用于雇傭決策之前預(yù)先對(duì)算法技術(shù)進(jìn)行測(cè)試，對(duì)其是否會(huì)侵犯勞動(dòng)者的平等就業(yè)權(quán)做出評(píng)價(jià)，也稱(chēng)為“算法影響評(píng)估”，這有助于促使算法開(kāi)發(fā)者更加負(fù)責(zé)任地開(kāi)發(fā)算法、監(jiān)測(cè)算法的運(yùn)行［21］?！八惴ㄓ绊懺u(píng)估”應(yīng)形成“算法影響評(píng)估報(bào)告”，該報(bào)告的具體內(nèi)容應(yīng)包括：系統(tǒng)性描述，用人單位必須說(shuō)明其在雇傭決策中運(yùn)用算法技術(shù)的“正當(dāng)職業(yè)事由”。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，用人單位需要評(píng)估算法雇傭決策可能對(duì)勞動(dòng)者造成危害的性質(zhì)和嚴(yán)重性。比例評(píng)估，用人單位應(yīng)結(jié)合運(yùn)用算法技術(shù)的預(yù)期目的以及可能產(chǎn)生的就業(yè)歧視風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估算法雇傭決策的必要性。風(fēng)險(xiǎn)減輕措施，如果風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估確定了潛在的就業(yè)歧視風(fēng)險(xiǎn)，則用人單位要實(shí)施適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)緩解措施，否則不得將該算法技術(shù)投入使用。

2．重視“獨(dú)立機(jī)構(gòu)”在算法雇傭決策中的監(jiān)督作用。通過(guò)“獨(dú)立機(jī)構(gòu)”對(duì)算法雇傭決策過(guò)程進(jìn)行監(jiān)督是縮減“信息鴻溝”的另一項(xiàng)重要舉措。如前所述，向勞動(dòng)者完全披露算法雇傭決策過(guò)程不利于保護(hù)用人單位的商業(yè)秘密，因此用人單位只能對(duì)勞動(dòng)者履行有限的信息披露義務(wù)。在此基礎(chǔ)上，要求用人單位向外部的“獨(dú)立機(jī)構(gòu)”披露完整的關(guān)于算法技術(shù)開(kāi)發(fā)與運(yùn)行過(guò)程中每一步的證據(jù)線索，可以防止用人單位對(duì)勞動(dòng)者進(jìn)行“虛假陳述”，提升勞動(dòng)者對(duì)算法雇傭決策的信任感。設(shè)立專(zhuān)門(mén)的“獨(dú)立機(jī)構(gòu)”進(jìn)行“算法影響評(píng)估”在國(guó)外已經(jīng)存在實(shí)踐，例如，美國(guó)紐約市議會(huì)于2017 年通過(guò)的《算法問(wèn)責(zé)法》明確規(guī)定應(yīng)成立“自動(dòng)化決策工作組”，對(duì)市政機(jī)構(gòu)所運(yùn)用的“自動(dòng)化決策系統(tǒng)”進(jìn)行影響評(píng)估［22］。針對(duì)用工領(lǐng)域，紐約市議會(huì)出臺(tái)了一項(xiàng)法令，禁止銷(xiāo)售有助于招聘的算法系統(tǒng)，除非這些系統(tǒng)經(jīng)過(guò)“獨(dú)立機(jī)構(gòu)”的“歧視審計(jì)”并得到“認(rèn)證”［23］。我國(guó)也應(yīng)借鑒這些經(jīng)驗(yàn)，可以考慮由“各設(shè)區(qū)的市政府”“行業(yè)工會(huì)”“行業(yè)商會(huì)”牽頭成立一個(gè)“獨(dú)立機(jī)構(gòu)”，并要求運(yùn)用算法技術(shù)的用人單位向該“獨(dú)立機(jī)構(gòu)”披露完整的關(guān)于算法技術(shù)開(kāi)發(fā)與運(yùn)用過(guò)程的每一步驟的證據(jù)線索以及“算法影響評(píng)估報(bào)告”。

（三） 制裁與舉證

“制裁與舉證”主要是從“結(jié)果規(guī)制”的視角，要求用人單位對(duì)算法雇傭決策給勞動(dòng)者造成的就業(yè)歧視承擔(dān)法律責(zé)任，并對(duì)糾紛處理階段的舉證責(zé)任進(jìn)行分配。立足于我國(guó)立法與司法實(shí)踐現(xiàn)狀與問(wèn)題并借鑒歐美國(guó)家經(jīng)驗(yàn)，我國(guó)反就業(yè)歧視法應(yīng)作出如下完善：

1．制定一部專(zhuān)門(mén)的《反就業(yè)歧視法》，不僅適用于傳統(tǒng)雇傭領(lǐng)域的勞動(dòng)者或求職者，也適用于“類(lèi)雇員”群體。在具體內(nèi)容上包括：首先，鑒于當(dāng)今勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)中就業(yè)歧視以愈加“隱蔽”的方式呈現(xiàn)，我國(guó)應(yīng)該借鑒歐美國(guó)家的“間接歧視”理論，擴(kuò)大就業(yè)歧視行為的范圍以有效規(guī)制算法雇傭決策帶來(lái)的就業(yè)歧視后果；其次，我國(guó)未來(lái)《反就業(yè)歧視法》應(yīng)擴(kuò)大“受保護(hù)特征”范圍，將一些常見(jiàn)的歧視類(lèi)型（例如戶(hù)籍歧視、年齡歧視、學(xué)歷歧視、身體特征歧視等等） 納入其中；再次，將平等就業(yè)權(quán)糾紛作為“勞動(dòng)爭(zhēng)議”下的“特殊侵權(quán)行為”糾紛，適用統(tǒng)一糾紛處理規(guī)則而不再根據(jù)就業(yè)歧視是存在于“錄用階段”或“實(shí)際雇傭階段”而適用不同的糾紛處理規(guī)則；最后，在賠償類(lèi)型上包括精神和財(cái)產(chǎn)的損害（如失去的就業(yè)機(jī)會(huì)） 等。對(duì)于用人單位“故意”造成就業(yè)歧視的，應(yīng)借鑒美國(guó)1991 年《民權(quán)法案》對(duì)用人單位適用“補(bǔ)償和懲罰性賠償”機(jī)制(9)See 42 USC 1981a．。

2．減輕勞動(dòng)者的舉證責(zé)任。平等就業(yè)權(quán)侵權(quán)行為的構(gòu)成要件應(yīng)借鑒歐盟經(jīng)驗(yàn)采用“客觀主義立法”，不將歧視的“主觀故意”作為“直接歧視”的構(gòu)成要件。歐美在是否將相關(guān)主體的“主觀歧視故意”作為“直接歧視”的構(gòu)成要件上存在的不同，源于兩國(guó)所采取的價(jià)值取向，美國(guó)持“矯正正義”的理念，而歐盟持“分配正義”的理念。前者與過(guò)去美國(guó)社會(huì)存在的嚴(yán)重的、具有道德上可譴責(zé)性的種族歧視歷史密切相關(guān)；后者更看重行為的結(jié)果而不追究行為人的主觀意圖［24］。結(jié)合我國(guó)國(guó)情，我國(guó)在勞動(dòng)者平等就業(yè)權(quán)的保護(hù)上應(yīng)秉持“分配正義”的價(jià)值取向。只要用人單位的雇傭行為客觀上對(duì)勞動(dòng)者造成就業(yè)歧視結(jié)果且不具有“正當(dāng)職業(yè)事由”，那么其就要承擔(dān)歧視責(zé)任。此種“客觀主義立法”也減輕了勞動(dòng)者承擔(dān)舉證責(zé)任的壓力。此外，在舉證責(zé)任的具體分配上可吸取歐美的有利做法： 由原告提供初步證據(jù)證明存在“直接歧視”或者“間接歧視”，從而推定存在表面歧視，之后由被告舉證證明其行為符合法定的“抗辯事由”。

五、結(jié)語(yǔ)

“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的算法技術(shù)具有高度“顛覆性”。在將算法技術(shù)運(yùn)用于雇傭決策的過(guò)程中，應(yīng)時(shí)刻警惕其可能給勞動(dòng)者平等就業(yè)權(quán)帶來(lái)的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。除了對(duì)算法雇傭決策下隱蔽就業(yè)歧視作出法律規(guī)制外，還應(yīng)推動(dòng)全體公民進(jìn)行有關(guān)人工智能方面知識(shí)的學(xué)習(xí)，培養(yǎng)基本的人工智能素養(yǎng)。當(dāng)然，算法技術(shù)對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響遠(yuǎn)不只帶來(lái)就業(yè)歧視后果。在平臺(tái)用工領(lǐng)域，算法成為構(gòu)建勞動(dòng)秩序的關(guān)鍵要素，其背后蘊(yùn)含著平臺(tái)企業(yè)對(duì)平臺(tái)工人的極大控制，平臺(tái)工人的意志在平臺(tái)秩序中受到嚴(yán)重挑戰(zhàn)。由于平臺(tái)算法的運(yùn)行離不開(kāi)對(duì)平臺(tái)工人個(gè)人數(shù)據(jù)的收集與處理，后續(xù)研究有必要專(zhuān)門(mén)針對(duì)平臺(tái)用工領(lǐng)域，探討平臺(tái)工人個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)路徑。