就業(yè)場景中情感計算下的個人信息保護(hù)

內(nèi)容提要：情感計算通過采集情感信息、識別情緒，進(jìn)而生成情感結(jié)果信息并用以決策。其借助個人信息識別判斷信息主體的情緒，對被計算者的情感狀態(tài)和工作能力進(jìn)行評價。目前，情感計算廣泛應(yīng)用于就業(yè)場景中，不僅能節(jié)約成本、提高效率、避免用工歧視，還能更好地掌握員工的心理健康程度。情感計算的底層邏輯在于對個人信息的深度分析和應(yīng)用，但現(xiàn)有法律規(guī)范尚無法對其在就業(yè)場景中的使用和發(fā)展進(jìn)行有效規(guī)制?，F(xiàn)階段，應(yīng)以分段監(jiān)管為原則，在“主體—行為—責(zé)任”框架下，規(guī)范基礎(chǔ)個人信息收集、關(guān)鍵情感信息計算和情感結(jié)果信息運用三個環(huán)節(jié)，厘清各主體之間的具體權(quán)利義務(wù)和責(zé)任承擔(dān)方式，實現(xiàn)對就業(yè)場景中情感計算系統(tǒng)下個人信息的全面保護(hù)。

關(guān)鍵詞：場景理論 情感計算 個人信息保護(hù) 信息侵害 算法規(guī)制

情感識別和理解通過情感計算來實現(xiàn)，它是人工智能的核心功能之一，是人工智能通往“類人化”的重要標(biāo)志?！緟⒁娎钐?、裴冠雄主編：《情感計算：發(fā)展與趨勢》，上?？茖W(xué)技術(shù)出版社2024年版，第1-2頁?！壳楦杏嬎闶状纬霈F(xiàn)在羅莎琳德·皮卡德的《情感計算》一書中，她將情感計算定義為“與情緒或其他情感現(xiàn)象有關(guān)的、產(chǎn)生于或有意影響情緒或其他情感現(xiàn)象的計算”【Rosalind W. Picard.Affective Computing，The MIT Press，1997，p.3.】。2021年，國家市場監(jiān)督管理總局、中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會發(fā)布《人工智能情感計算用戶界面模型》（GB/T 40691—2021），將情感計算定義為“在人機情感交互過程中，信息系統(tǒng)對用戶情感的采集、識別、決策和表達(dá)”。情感計算的應(yīng)用是通過感知、識別、計算人的情感狀態(tài)進(jìn)行分析，并適用于不同場景。目前，情感計算的技術(shù)類型涵蓋了語音、行為、生理信號、文本以及多模態(tài)情感計算，相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)延伸到教育、健康、商業(yè)、傳媒、工業(yè)設(shè)計和公共治理等多個領(lǐng)域，主要通過獲得被計算者的情感信息，提供更具針對性、更加人性化的服務(wù)。但我們也應(yīng)該看到，基于情感計算的原理，情感被視為認(rèn)知的對象，由感覺轉(zhuǎn)化成話語系統(tǒng)，從而具備可計算性，其中面部表情和內(nèi)在情緒的關(guān)聯(lián)是極其復(fù)雜而非一一對應(yīng)的，【 參見程猛、陽科峰、宋文玉：《“精準(zhǔn)識別”的悖論及其意外后果——人臉情緒識別技術(shù)應(yīng)用于大學(xué)課堂的冷思考》，載《重慶高教研究》2021年第6期?！坑绕涫侨祟愄赜械淖飷焊?、驕傲、尷尬、內(nèi)疚等高階情感都是通過意識、自我覺察與自我省思形成的，這些情感難以納入簡單的極性分類。【極性分類旨在判斷情感傾向是正面還是負(fù)面。參見王喆：《可計算的情感回環(huán)：后情感社會中情感計算的生成與批判》，載《新聞記者》2023年第5期?！恳虼?，人類情緒的復(fù)雜性與情感識別的精準(zhǔn)性至今仍處于一種技術(shù)悖論當(dāng)中。為避免技術(shù)給個人信息帶來侵害，確保情感計算在就業(yè)場景下被安全、合法以及規(guī)范地應(yīng)用，需要將就業(yè)場景中的情感計算納入監(jiān)管軌道。

2020年美國伊利諾伊州生效的《人工智能視頻面試法案》中規(guī)定，技術(shù)使用者應(yīng)對被計算者履行告知和釋明的義務(wù)，保障被計算者享有知情權(quán)和刪除權(quán)?！?參見姚依娜：《AI面試官到底靠不靠譜？》，載《環(huán)球雜志》2020年第9期?！恐螅绹都~約市行政法典》的“自動化就業(yè)決策工具”一章中要求對就業(yè)和招聘決策中使用的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行偏見審計，【 參見張濤：《通過算法審計規(guī)制自動化決策——以社會技術(shù)系統(tǒng)理論為視角》，載《中外法學(xué)》2024年第1期。】將新技術(shù)在使用之前就納入監(jiān)管軌道，對其潛在的風(fēng)險和可能造成的損害進(jìn)行測試和報告。

目前，我國理論界和實務(wù)界對情感計算問題的認(rèn)識并不統(tǒng)一。理論界認(rèn)為，情感計算技術(shù)的發(fā)展具有利弊“雙重性”，不當(dāng)使用極易出現(xiàn)“過度情感勞動”“情感依賴”“情感異化”等困境。【 參見蔣艷雙、崔璨、劉嘉豪等：《教育領(lǐng)域中的情感計算技術(shù)：應(yīng)用隱憂、生成機制與實踐規(guī)約》，載《中國電化教育》2022年第5期?！繉嵺`中，就業(yè)場景中的情感計算不同于人臉識別技術(shù)，除識別員工身份用于日?？记诤拖拗茍鏊M(jìn)入權(quán)限以外，情感計算的應(yīng)用還涉及對員工和求職者情感狀態(tài)的實時監(jiān)控，并以此決定其就業(yè)機會與薪資待遇，與被計算者的權(quán)利有更強的相關(guān)性，因而在個人信息知情權(quán)、決定權(quán)、更正權(quán)和就業(yè)保障方面潛藏著較大的法律風(fēng)險。

總體來看，就業(yè)場景中情感計算應(yīng)用的相關(guān)理論基礎(chǔ)還有待充實，如何預(yù)防和規(guī)制情感計算給求職者、勞動者帶來的風(fēng)險，如何避免情感計算技術(shù)利用“算法黑箱”和訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫歧視加劇就業(yè)者與用人單位的不平等地位等問題都值得研究，這也是本文需要解決的問題和研究意義所在。

一、就業(yè)場景中情感計算的運行模式

就業(yè)場景中情感計算的運行流程主要分為采集、識別、理解和表達(dá)四個環(huán)節(jié)。作為一種創(chuàng)新技術(shù)，其被視為具有利弊“雙重性”的特征，【 參見朱雯熙、李亭慧：《主體性與秩序正義：行政治理中情感計算的倫理反思與超越》，載《人文雜志》2024年第2期?！恳坏┍徊划?dāng)獲取、不當(dāng)使用就有可能引發(fā)情感操縱，從而帶來信息隱私風(fēng)險。【 參見褚婧一：《情感計算的信息隱私法律風(fēng)險及其應(yīng)對》，載《交大法學(xué)》2023年第3期。】現(xiàn)階段，情感計算在就業(yè)場景中主要應(yīng)用于企業(yè)通過人工智能面試官對求職者進(jìn)行首輪面試、企業(yè)對員工工作狀態(tài)進(jìn)行調(diào)查等方面。以情感計算為研發(fā)核心的面試視頻分析功能是基于自然語言和深度學(xué)習(xí)打造的人工智能技術(shù)產(chǎn)品，根據(jù)人工智能多模態(tài)數(shù)據(jù)（包含人臉的9種表情模型與面試親和力模型），對求職者的面試視頻進(jìn)行語速及語音情感判定、語義理解等分析，綜合評估每個求職者的能力與表現(xiàn)。【參見李太豪、裴冠雄主編：《情感計算：發(fā)展與趨勢》，上?？茖W(xué)技術(shù)出版社2024年版，第149-150頁?！?/p>

情感計算所采集的個人信息依據(jù)不同環(huán)節(jié)被解構(gòu)程度的不同，可以分為基礎(chǔ)個人信息、關(guān)鍵情感信息和情感結(jié)果信息?；A(chǔ)個人信息是通過攝像頭、麥克風(fēng)等以接觸或非接觸的形式進(jìn)行動作捕捉而采集到的人臉信息、聲音信息、文本信息和生理信息。關(guān)鍵情感信息是人工智能依靠前期訓(xùn)練建立的模型在基礎(chǔ)個人信息中實時提取出來的眼動、挑眉、音調(diào)、語氣和揮手等具有情感表達(dá)意義的信息。關(guān)鍵個人信息的識別和提取是人工智能以功能強大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過嵌入網(wǎng)頁或程序，識別被計算者的性別、年齡以及面部情感微妙差異并進(jìn)行分類，實時觀察被計算者的情感變化及注意力專注程度。在對被計算者面部特征進(jìn)行分析的同時，對被計算者當(dāng)前情感喚醒【情感喚醒是Mehrabian（1965）根據(jù)“刺激—反應(yīng)”框架提出S-O-R模型中的一個重要概念，指由情緒所引發(fā)的生理或心理喚醒狀態(tài)，這種狀態(tài)令個體產(chǎn)生獨特的情緒體驗，并且可以進(jìn)一步激發(fā)人的行為。參見錢凈凈、趙晶晶：《種草類短視頻營銷、情感喚醒與顧客消費意向》，載《商業(yè)經(jīng)濟研究》2024年第15期?！亢托r【情緒效價指詞匯從積極到消極的含義維度，是詞匯的一個重要屬性。按照效價維度，可將詞匯分為積極詞、消極詞和中性詞。參見李春俠、于善志：《情緒效價對二語具體和抽象詞匯加工的影響研究》，載《中國海洋大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2024年第3期?！吭凇?1”到“1”之間進(jìn)行等級評判。【參見李太豪、汪嚴(yán)磊主編：《情感計算：應(yīng)用與案例》，上海科學(xué)技術(shù)出版社2024年版，第269頁?！壳楦薪Y(jié)果信息則是指人工智能通過情感計算技術(shù)，依據(jù)關(guān)鍵情感信息對信息主體的情感狀態(tài)進(jìn)行模擬、判斷而生成的結(jié)果，包括高興、沮喪、緊張和憤怒等。情感結(jié)果信息生成使用的是決策級融合算法，分為四個階段運行。一是傳感器檢測階段。通過傳感器對語音、面部表情、姿勢等信息進(jìn)行檢測，獨立提供被計算者正在經(jīng)歷某種情感可能性的數(shù)據(jù)。二是傳感器激活階段。傳感器傳播被激活的情感狀態(tài)，情感節(jié)點融合這個激活的狀態(tài)。三是情感節(jié)點的激活階段。每種情感將從傳感器收到的激活狀態(tài)傳播到其他情感，一些情感被激活，另一些被抑制。四是決定階段。選擇被激活度最高的情感作為被計算者目前正在經(jīng)歷的情感狀態(tài)。【 參見李太豪、汪嚴(yán)磊主編：《情感計算：應(yīng)用與案例》，上海科學(xué)技術(shù)出版社2024年版，第134頁?！?/p>

情感計算采集到的基礎(chǔ)個人信息中的人臉信息與人臉識別技術(shù)中采集到的人臉信息范疇相同，因而基礎(chǔ)個人信息中的人臉信息兼具隱私和敏感個人信息的雙重屬性。【 參見方璐馨、李永軍：《論人臉信息的民事法律保護(hù)》，載《南通大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2023年第5期。】基礎(chǔ)個人信息中所采集的聲音信息、文本信息和生理信息包含聲紋、通信記錄、教育經(jīng)歷和步態(tài)等信息，根據(jù)《信息安全技術(shù)—個人信息安全規(guī)范》，【 《信息安全技術(shù)—個人信息安全規(guī)范》附錄A個人信息舉例，個人生物識別信息包括個人基因、指紋、聲紋、掌紋、耳廓、虹膜、面部識別特征等（亦屬個人敏感信息）；個人工作教育信息包括個人職業(yè)、職位、工作單位、學(xué)歷、學(xué)位、教育經(jīng)歷、工作經(jīng)歷、培訓(xùn)記錄、成績單等；個人通信信息包括通信記錄和內(nèi)容等?！窟@些信息屬于個體生理特征或個體行為特征，具備個人生物識別信息的基本特征。但這些信息不同于人臉信息這樣的直接個人信息，其只有在組合起來時才具備可識別性，因而屬于間接個人信息?！?參見張勇：《敏感個人信息的公私法一體化保護(hù)》，載《東方法學(xué)》2022年第1期?！筷P(guān)鍵情感信息源自基礎(chǔ)個人信息，從中篩選出具有情感表達(dá)意義的信息，具備更加強烈的私密性和敏感性。情感結(jié)果信息雖然是人工智能生成的評價結(jié)果，但是對于信息主體的情感評價具有重要作用，根據(jù)其分析得出的個人情感特征也具有可識別性，所以應(yīng)屬個人信息的范疇。【 參見蘇今：《〈民法總則〉中個人信息的“可識別性”特征及其規(guī)范路徑》，載《大連理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2020年第1期?！?/p>

二、就業(yè)場景中情感計算下個人信息保護(hù)的特殊性研究

就業(yè)場景中的情感計算依托強大算力和先進(jìn)技術(shù)的運用，與早前的身份識別技術(shù)相比更智能化，因而需要充分考慮其特殊性。一方面，情感計算與面部或其他用來識別身份的生物識別技術(shù)相比，具有更強的侵入性和影響力。根據(jù)基礎(chǔ)倫理學(xué)的觀點，情感是道德判斷的根源，當(dāng)情感計算在非接觸條件下探尋人類情感信息時，可能導(dǎo)致被計算者非自愿地暴露真實情感，一旦它對情感表達(dá)造成影響甚至“操縱”情感表達(dá)時，就有可能對人的自由意志帶來不利影響。另一方面，個人信息兼具個人屬性和公共屬性，導(dǎo)致個人信息的保護(hù)具有復(fù)雜性，【 參見洪丹娜：《個人信息權(quán)利在我國憲法權(quán)利體系中的定位》，載《法學(xué)雜志》2024年第3期?！刻貏e是將其置于情感計算的運行框架下，個人信息的運用程度和涵蓋范圍都會發(fā)生變化。

第一，為實施情感計算技術(shù)而運用的個人信息具有不可分性。信息學(xué)家德魯埃認(rèn)為，信息這一概念有四個基本元素，其中之一就是信息具有可分性?！?轉(zhuǎn)引自謝遠(yuǎn)揚：《個人信息的私法保護(hù)》，中國法制出版社2016年版，第3-4頁。】其體現(xiàn)在信息是由細(xì)節(jié)組成，包括背景、地點、時間等，并不是一個單獨的個體。但在情感計算中，個人信息依據(jù)情感計算對其處理的不同環(huán)節(jié)分為基礎(chǔ)個人信息、關(guān)鍵情感信息和情感結(jié)果信息，關(guān)鍵情感信息是從基礎(chǔ)個人信息中提取出來的，情感結(jié)果信息是根據(jù)關(guān)鍵情感信息生成的，這三種信息之間具備強烈的因果關(guān)系。情感是高度分化的（有很多不同的情感），【 參見［美］拉斐爾·A.卡里羅、［美］悉尼·K.德梅洛、［美］喬納森·格拉奇、［德］阿爾維德·考保斯：《情感計算手冊》，張克俊、張樂凱、邢白夕譯，浙江大學(xué)出版社2021年版，第28頁?！颗袛啾挥嬎阏叩那楦袪顟B(tài)必須具有堅實的信息支撐。如果人工智能面試官運用情感計算技術(shù)將一位求職者判定為情緒消極者，評判的依據(jù)就要包含呈現(xiàn)消極意義的眼動特征、面部特征、語音特征及肢體特征等。缺少基礎(chǔ)個人信息、關(guān)鍵情感信息中的任何一類信息都無法生成情感結(jié)果信息。若將各個環(huán)節(jié)涉及的個人信息進(jìn)行拆分或剔除，則不能實現(xiàn)情感計算的目的。因此，對被計算者而言，輸入情感計算算法中的個人信息應(yīng)被視為一個整體，具有不可分性。

第二，就業(yè)場景中情感計算技術(shù)運用的個人信息具有實名性。與實名性相對的是匿名性，法律語境下匿名化數(shù)據(jù)至少要滿足兩個標(biāo)準(zhǔn)：一是僅憑該數(shù)據(jù)自身不能定位特定主體；二是即使綜合其他數(shù)據(jù)也不能定位特定主體。【 參見王融：《數(shù)據(jù)匿名化的法律規(guī)制》，載《信息通信技術(shù)》2016年第4期。】但情感計算不同于人臉識別，情感計算技術(shù)運用的目的不是進(jìn)行主體身份識別，而是在已知主體身份的前提下進(jìn)行情感狀態(tài)識別，所以收集到的個人信息不僅能定位到特定的求職者或員工，還要作為評價特定主體情感狀態(tài)的依據(jù)，因而具有實名性。

第三，就業(yè)場景中情感計算采集的個人信息具有易變性。易變性是指個人信息的部分內(nèi)容和范圍會隨著時間、環(huán)境以及被計算者的狀態(tài)而不斷變化。與之對應(yīng)的是穩(wěn)定性，人臉識別中的個人信息就具備穩(wěn)定性。人臉識別模塊主要由人臉圖像預(yù)處理、深度特征提取和人臉匹配三部分組成，具體過程是將待識別圖像送入人臉檢測器，檢測出人臉的具體位置并進(jìn)行人臉對齊和圖像的標(biāo)準(zhǔn)化處理，再將預(yù)處理好的圖像送入已訓(xùn)練好的識別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取，最后與數(shù)據(jù)庫中的人臉圖片進(jìn)行特征比對，判斷人物身份是否匹配?！?參見曹燦、司強、游雪松等：《針對人臉識別的物理對抗攻擊研究綜述》，載《數(shù)據(jù)與計算發(fā)展前沿》2023年第3期?！咳四樧R別中所提取的特征是指人的臉部特征信息。人臉的五官和整體面部幾何特性較為穩(wěn)定，所以人臉識別技術(shù)當(dāng)中收集和運用的個人信息具有相對穩(wěn)定性。但情感計算是先提取人的面部表情、肢體動作、文本信息和語音信息等，再結(jié)合離散情緒模型或維度情緒模型【 為了理解和計算情緒、檢測情緒狀態(tài)，心理學(xué)家提出了兩種情感模型。離散情緒模型是指Ekman的六種基本情緒，即憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷和驚訝，以及Plutchik的車輪模型，即快樂、信任、恐懼、驚訝、悲傷、期待、憤怒和厭惡這八種情緒如何相互關(guān)聯(lián)。維度情緒模型分為Mehrabian的三維情感空間模型（包括愉悅、喚醒和支配）和Russell的二維情感空間模型?！窟M(jìn)行計算。以情感計算中提取的人臉面部信息為例，首先將面部分為眉部、眼部、鼻部、嘴部及外輪廓，再結(jié)合面部動作編碼系統(tǒng)（Facial Action Coding System，F(xiàn)ACS）對被計算者面部關(guān)鍵動作單元（Action Units，AUs）進(jìn)行提取、識別與分析，確定被計算者面部情緒表情的AUs組合表達(dá)，【 參見閆靚、周卉婷、李爭光：《噪聲作用下的人臉面部情緒表情研究》，載《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2023年第4期?！堪ㄗR別出抬起眉毛外角、上眼瞼上升、皺鼻和收緊嘴角等面部情緒表達(dá)，以此來判斷被計算者所處的情感狀態(tài)。被計算者在就業(yè)場景中根據(jù)工作任務(wù)的難易和接受信息的內(nèi)容會呈現(xiàn)不同的情感狀態(tài)，面部關(guān)鍵動作單元、肢體擺動幅度、語音音調(diào)高低和文本信息內(nèi)容等都會發(fā)生變化。因此，就業(yè)場景中情感計算所采集的個人信息會根據(jù)情景不同而發(fā)生變化，由此所產(chǎn)生的用于判斷被計算者情感狀態(tài)的情感結(jié)果信息也會發(fā)生變化。

綜上所述，正因為就業(yè)場景中情感計算下的個人信息呈現(xiàn)不可分性、實名性和易變性，所以對于就業(yè)場景中情感計算下個人信息的保護(hù)具有特殊性，不僅要注重對個人信息的零散收集和整體保護(hù)，還要思考個人信息實名性與實現(xiàn)個人信息匿名化處理之間的可能性，更要考量個人信息的易變性所帶來的“算法厭惡”【 “算法厭惡”是指通過多項研究表明，人們往往并不愿意相信算法的預(yù)測。】和情感計算結(jié)果準(zhǔn)確性的危機。只有立足于就業(yè)場景中情感計算下個人信息保護(hù)的特殊性，才能夠更好地分析個人信息在該特殊場景下面臨的風(fēng)險。

三、就業(yè)場景中情感計算與個人信息保護(hù)的風(fēng)險檢視

針對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下個人信息權(quán)益的保護(hù)需要，我國已逐步構(gòu)建起了由《民法典》確定的個人信息保護(hù)基本框架、原則、理念和價值，以界定個人信息與隱私權(quán)等其他人格權(quán)的關(guān)系，為《個人信息保護(hù)法》確立了基礎(chǔ)規(guī)則，再運用《網(wǎng)絡(luò)安全法》和《數(shù)據(jù)安全法》共同構(gòu)筑數(shù)字社會治理與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的個人信息規(guī)范保護(hù)體系?！?參見王利明、丁曉東：《論〈個人信息保護(hù)法〉的亮點、特色與適用》，載《法學(xué)家》2021年第6期?！吭谶@個保護(hù)體系下，個人信息被視為一種包含精神權(quán)利、財產(chǎn)利益和公民自由權(quán)利的綜合性權(quán)利。個人信息保護(hù)規(guī)范的多重性、權(quán)利性質(zhì)的復(fù)合性，使數(shù)字技術(shù)在運用個人信息時蘊含著大量以及多樣化的法律風(fēng)險。在就業(yè)場景和情感計算的雙重限制下，個人信息的采集、識別和結(jié)果生成過程會使個人信息的決定權(quán)、更正權(quán)和知情權(quán)面臨權(quán)益損害的風(fēng)險。

（一）就業(yè)場景中信息采集強制性與個人信息決定權(quán)的沖突

個人信息決定權(quán)的對象是“個人信息處理活動”，這是個人信息權(quán)益的主干?！?參見許可：《權(quán)利樹：個人信息權(quán)益的理論重述》，載《甘肅社會科學(xué)》2024年第2期?！吭诰蜆I(yè)場景中，企業(yè)可能通過接觸和非接觸相結(jié)合的方式來對工作場所的安全和人員進(jìn)行監(jiān)控與管理，這是企業(yè)在經(jīng)營過程中實現(xiàn)自我管理的方式。但監(jiān)控與管理過程中除了收集有關(guān)工作場所情況以外，還會記錄員工在崗情況、肢體動作、眼動信息甚至聲音信息等。若員工在日常工作中使用企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)進(jìn)行通信，則會導(dǎo)致員工所輸出的文本信息在企業(yè)系統(tǒng)中留痕并被記錄。當(dāng)企業(yè)使用人工智能面試官對求職者進(jìn)行初選時，求職者的人臉、語言、聲音、眼動信息和肢體動作等都是情感計算的“素材”，用來評價求職者的情感狀態(tài)和工作能力。但由于企業(yè)與員工之間本就處于支配與被支配、管理與被管理的關(guān)系，員工對于企業(yè)的個人信息采集活動并不能及時感知，對于個人信息的運用情況也不能及時掌控。即便員工知曉個人信息被用作情感計算，企業(yè)也只需將其行為解釋為對員工日常工作的管理和監(jiān)督即可，員工仍然沒有充足的證據(jù)支撐其行使個人信息的拒絕處理權(quán)。部分企業(yè)將人工智能面試作為首輪面試的環(huán)節(jié)，只會在面試開始之前對人工智能面試官進(jìn)行簡單的介紹和面試注意事項的宣讀，即便告知求職者面試過程中采集到的個人信息可能被用作情感計算，通常也不會告知求職者采集范圍、持續(xù)時間以及個人信息在情感計算中將被如何應(yīng)用、儲存以及處理。求職者為了參加首輪面試，對于人工智能面試使用情感計算并沒有拒絕的權(quán)利。

（二）關(guān)鍵情感信息識別的技術(shù)依賴性與個人信息更正權(quán)的沖突

關(guān)鍵情感信息源于基礎(chǔ)個人信息，是將基礎(chǔ)個人信息中能夠表示被計算者情感狀態(tài)的信息提取出來并進(jìn)行識別后得來的數(shù)據(jù)，這一過程有賴于情感識別技術(shù)，也是情感計算技術(shù)的核心。識別的前期依托心理學(xué)領(lǐng)域的離散情感模型和維度情感模型對情感進(jìn)行界定，由人工對采集到的個人情感信息進(jìn)行標(biāo)注與分類；中期，機器使用前期建立的數(shù)據(jù)集通過監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)多種方式結(jié)合進(jìn)行訓(xùn)練，在經(jīng)過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后人工智能通過數(shù)據(jù)分析建立并形成識別模型；后期，將收集到的數(shù)據(jù)置于該模型中，運用單模態(tài)或多模態(tài)情感計算技術(shù)【 單模態(tài)情感計算主要包含文本、語音、視覺、生理信號四種模態(tài)的單獨分析。多模態(tài)情感計算可以將不同模態(tài)之間的信息進(jìn)行互補并用于消歧，使情感分析更準(zhǔn)確，具有更高的魯棒性，也更貼合人類的自然表達(dá)。單模態(tài)情感計算的信息量不足且容易受到外界各種因素的影響，如面部表情容易被遮擋、語音容易受噪聲干擾等。此外，當(dāng)個體主觀上對情感信號加以掩飾或者單一通道的情感信號受到其他信號影響時，情感分析性能就會明顯下降。人的情感通常以多種模態(tài)的方式呈現(xiàn)，大腦在整合多感官信息時存在多階段融合的現(xiàn)象。多模態(tài)情感計算能夠有效利用不同模態(tài)信息的協(xié)同互補來增強情感理解與表達(dá)能力。引入多模態(tài)情感計算是提高模型魯棒性等性能以及優(yōu)越性的關(guān)鍵?！垦杆偬崛∧軌虮砻髑楦械年P(guān)鍵信息進(jìn)行識別。

情感計算在發(fā)展的過程中蘊含一定弊端。首先，該技術(shù)重視情緒表達(dá)，忽視話語分析和情景推理?！?參見阮凱：《情緒識別技術(shù)的問題、風(fēng)險與規(guī)治》，載《自然辯證法通訊》2023年第2期?！磕壳?，多模態(tài)計算技術(shù)的應(yīng)用在一定程度上使這種情況有所改善，但不能忽略的是人表達(dá)情感是一個綜合、動態(tài)的過程，不能簡單憑流淚、高音調(diào)等信息就直接判斷一個人處于悲傷的狀態(tài)，還應(yīng)結(jié)合被計算者所說的內(nèi)容和所處的社會環(huán)境進(jìn)行綜合判斷。其次，目前情感計算運行的根本邏輯是通過海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來自主建立模型，但在學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)的過程中需要大量的人工標(biāo)注信息。這容易造成人力成本上升，也存在情感標(biāo)注不準(zhǔn)確或標(biāo)注者將個人偏見代入算法的隱患。如部分互聯(lián)網(wǎng)公司在招聘時會存在青睞35歲以下勞動者的情況，并在簡歷篩選時標(biāo)注出來，當(dāng)后期利用這些篩選后的簡歷對情感計算技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練時，算法就會誤認(rèn)為適合該崗位或公司的勞動者需要滿足35歲以下這一條件，這就無形中為該技術(shù)植入了勞動者年齡歧視的基因。最后，關(guān)鍵個人信息提取的基礎(chǔ)是采集到的有關(guān)求職者或員工的視頻、文本和音頻文件。目前情感計算對于圖片表達(dá)的情感判斷已經(jīng)較為準(zhǔn)確，但是對于長視頻中的情感進(jìn)行識別、判斷需要更強的算力和數(shù)據(jù)傳輸能力支撐，否則會出現(xiàn)因數(shù)據(jù)傳輸不暢而導(dǎo)致求職者或用戶的部分信息沒有參與情感計算過程的情況，進(jìn)而對情感的識別和判斷產(chǎn)生誤差。

關(guān)鍵個人信息的識別對于情感計算有著高度依賴性，但計算技術(shù)產(chǎn)生的誤差會導(dǎo)致情感計算結(jié)果很難被更正。一方面，由技術(shù)所導(dǎo)致的誤差在發(fā)現(xiàn)上具有滯后性，致使其在個例當(dāng)中難以被發(fā)現(xiàn)，往往大規(guī)模應(yīng)用后對結(jié)果進(jìn)行總結(jié)時才會發(fā)現(xiàn)端倪，但改正卻為時已晚，被計算者已經(jīng)或多或少受其影響，改變結(jié)果并不能彌補被計算者當(dāng)時受到的損失；另一方面，誤差在發(fā)生上具有難以確定性，從標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，到自主建立模型進(jìn)行識別，再到最后生成判斷結(jié)果，這一過程中任何階段出現(xiàn)問題都有可能導(dǎo)致最后情感結(jié)果信息的不真實、不準(zhǔn)確，但受限于技術(shù)水平，難以確定誤差究竟發(fā)生在哪個階段。因此，當(dāng)被計算者基于個人信息權(quán)中的更正權(quán)要求企業(yè)對自己的情感結(jié)果信息進(jìn)行更正時，企業(yè)難以實際履行更正義務(wù)。

（三）情感結(jié)果信息生成過程的復(fù)雜性與個人信息知情權(quán)的沖突

情感結(jié)果信息的生成依賴技術(shù)本身根據(jù)前期學(xué)習(xí)而自主建立的模型。情感結(jié)果信息作為情感計算輸出端的產(chǎn)物，在生成后被提供給企業(yè)，用于對員工和求職者的情感狀態(tài)乃至工作能力進(jìn)行評價。使用者和被計算者只能觀察情感計算的輸入和輸出，對于內(nèi)部計算過程無從知曉。由于技術(shù)具有保密性和復(fù)雜性，作為使用者的企業(yè)和作為被計算者的員工或求職者并不能精準(zhǔn)了解個人信息如何被收集、以何種標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行識別判斷以及怎樣生成結(jié)果。因此，人們對于情感計算過程的認(rèn)知類似于對算法的認(rèn)識，它們都具有黑箱性、不確定性和復(fù)雜性，【 參見丁曉東：《基于信任的自動化決策：算法解釋權(quán)的原理反思與制度重構(gòu)》，載《中國法學(xué)》2022年第1期?！克郧楦杏嬎慵夹g(shù)同樣潛藏著風(fēng)險。在就業(yè)場景中求職者在面對人工智能面試官時只知曉面試的流程、注意事項等信息，但并不知曉面試過程中情感計算技術(shù)的參與程度、對結(jié)果評價的權(quán)重與技術(shù)運行邏輯。員工在日常工作過程中只知曉企業(yè)會采取攝像頭、麥克風(fēng)等工具對其進(jìn)行監(jiān)督與管理，但并不知曉情感計算技術(shù)在持續(xù)地采集其個人基礎(chǔ)信息后通過何種標(biāo)準(zhǔn)與程序判定自己工作時的情感狀態(tài)。若被計算者要求作為情感計算使用者的企業(yè)來履行解釋說明義務(wù)，闡釋情感計算在員工評價當(dāng)中的運行邏輯，由于缺乏專業(yè)知識儲備，企業(yè)也很難具有履行該項個人信息保護(hù)義務(wù)的能力。因此，被計算者的個人信息一旦被輸入情感計算系統(tǒng)，就如同困在算法技術(shù)的黑箱當(dāng)中，企業(yè)和員工都將依賴輸出端的情感結(jié)果信息進(jìn)行評價和決策。這會導(dǎo)致兩方面的不利后果。一方面，員工和求職者對于自己個人信息的儲存狀況、被利用程度和處理結(jié)果不知情，對于個人信息是否遭受侵害、遭受侵害的程度與時間不明確，從而造成后續(xù)維權(quán)上的種種困難；另一方面，員工和求職者的情感被客觀化，可能成為新的資本支配和剝削的對象?！?參見徐強：《自我認(rèn)同：數(shù)字時代的認(rèn)知、情感及其批判》，載《華中科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2022年第4期。】為了避免和對抗這種情況的發(fā)生，被計算者難免存在被情感計算技術(shù)“馴化”的現(xiàn)象，即通過夸張和積極的表情來迎合情感計算的運行邏輯，隱藏自己的真實情感表達(dá)，從而不僅喪失了對于自己個人信息的知情權(quán)，還被限制了自己情感表達(dá)的自由。

四、就業(yè)場景中情感計算應(yīng)用與個人信息保護(hù)的法律邏輯

就業(yè)場景中情感計算在應(yīng)用方式、算法技術(shù)和主體構(gòu)造方面具有特殊性，使《個人信息保護(hù)法》中規(guī)定的個人信息收集、處理和過錯推定規(guī)則在實踐應(yīng)用中遇到困難?，F(xiàn)階段，應(yīng)當(dāng)在“主體—行為—責(zé)任”框架下，【 參見倪楠、王敏：《人臉識別技術(shù)中個人信息保護(hù)的法律規(guī)制》，載《人文雜志》2022年第2期?！拷Y(jié)合情感計算技術(shù)的特征進(jìn)行分析，梳理就業(yè)場景中情感計算所涉多方主體之間的關(guān)系，探究情感計算中個人信息保護(hù)的理論基礎(chǔ)。

（一）就業(yè)場景中情感計算下個人信息保護(hù)的法律動因

就業(yè)場景中情感計算下的個人信息保護(hù)以我國《個人信息保護(hù)法》《民法典》為主要依據(jù)，但由于情感計算應(yīng)用的特殊性，導(dǎo)致相關(guān)規(guī)則在實際運行中存在困境。

首先，情感計算技術(shù)在信息收集方面給《個人信息保護(hù)法》中的“最小原則”帶來沖擊。人類情感的表達(dá)是一個綜合、持續(xù)的過程，情感計算為了提高計算的準(zhǔn)確性、降低誤差，必須盡可能多地收集被計算者的基礎(chǔ)個人信息，以便于識別和判斷。在就業(yè)場景中，用人單位在面試或日?？己谁h(huán)節(jié)往往采取多種方式采集海量的個人信息，不局限于人臉信息，還包括語音、文本、肢體等信息，為后續(xù)關(guān)鍵情感信息的識別提供基礎(chǔ)。但“最小原則”要求在個人信息收集方面應(yīng)采取對個人權(quán)益影響最小的方式，范圍也應(yīng)限于處理目的?！尽秱€人信息保護(hù)法》第6條規(guī)定：“處理個人信息應(yīng)當(dāng)具有明確、合理的目的，并應(yīng)當(dāng)與處理目的直接相關(guān)，采取對個人權(quán)益影響最小的方式。收集個人信息，應(yīng)當(dāng)限于實現(xiàn)處理目的的最小范圍，不得過度收集個人信息?！薄?/p>

其次，情感計算應(yīng)用的模式阻礙了《個人信息保護(hù)法》中個人信息處理規(guī)則體系在就業(yè)場景中的落實?！秱€人信息保護(hù)法》將個人信息處理規(guī)則體系規(guī)定為“告知—知情—同意”。【《個人信息保護(hù)法》第14條規(guī)定：“基于個人同意處理個人信息的，該同意應(yīng)當(dāng)由個人在充分知情的前提下自愿、明確作出。法律、行政法規(guī)規(guī)定處理個人信息應(yīng)當(dāng)取得個人單獨同意或者書面同意的，從其規(guī)定個人信息的處理目的、處理方式和處理的個人信息種類發(fā)生變更的，應(yīng)當(dāng)重新取得個人同意?！薄吭撘?guī)則體系的邏輯在于個人信息處理者采取“告知”的方式保障被處理者“知情”，被處理者在“知情”的基礎(chǔ)上決定是否“同意”。但在就業(yè)場景中，用人單位告知的范圍通常局限于情感計算所需信息的采集方式。常見的告知內(nèi)容表現(xiàn)為通知被計算者人工智能面試環(huán)節(jié)會通過攝像頭、麥克風(fēng)等采集個人信息，或是告知員工在工作場所安裝攝像頭等設(shè)備。實際上就業(yè)場景中被計算者真正需要被告知的是情感計算的應(yīng)用模式和技術(shù)運行邏輯，只有知道該技術(shù)如何“計算”，個人信息在“計算”過程中如何被采集、識別、判斷和理解，才能作出“同意”與否的決定。受限于就業(yè)場景中雙方地位的懸殊以及情感計算的技術(shù)復(fù)雜性，法定的個人信息處理規(guī)則體系在實現(xiàn)過程中受到阻礙。

最后，就業(yè)場景中情感計算下所形成的相關(guān)主體特殊的三元結(jié)構(gòu)，給《個人信息保護(hù)法》規(guī)定的過錯推定規(guī)則造成困境。為了對個人信息實現(xiàn)更加周密的保護(hù)，我國法律確立了個人信息處理者侵權(quán)責(zé)任的“過錯推定”規(guī)則?！尽秱€人信息保護(hù)法》第69條規(guī)定：“處理個人信息侵害個人信息權(quán)益造成損害，個人信息處理者不能證明自己沒有過錯的，應(yīng)當(dāng)承擔(dān)損害賠償?shù)惹謾?quán)責(zé)任。前款規(guī)定的損害賠償責(zé)任按照個人因此受到的損失或者個人信息處理者因此獲得的利益確定；個人因此受到的損失和個人信息處理者因此獲得的利益難以確定的，根據(jù)實際情況確定賠償數(shù)額。”】在情感計算當(dāng)中，由于技術(shù)具有復(fù)雜性、秘密性，用人單位將收集的基礎(chǔ)個人信息委托給提供情感計算服務(wù)的主體，進(jìn)行關(guān)鍵個人信息的分析計算并形成情感結(jié)果信息。我國法律將個人信息處理者界定為在個人信息處理活動中自主決定處理目的、處理方式的組織、個人?！尽秱€人信息保護(hù)法》第73條第1項規(guī)定：“個人信息處理者，是指在個人信息處理活動中自主決定處理目的、處理方式的組織、個人?！薄康诰蜆I(yè)場景中，決定情感計算中個人信息處理目的的是用人單位一方，自主決定個人信息處理方式的是提供情感計算服務(wù)的主體，二者在責(zé)任承擔(dān)方面產(chǎn)生競合。若將兩主體整體視為個人信息處理者，在實踐當(dāng)中就會導(dǎo)致無論是提供情感計算服務(wù)的主體在技術(shù)上存在漏洞，還是用人單位在個人信息使用目的上出現(xiàn)偏差，兩主體都要承擔(dān)同等責(zé)任，與其獲得的利益明顯不符，也不利于情感計算技術(shù)的發(fā)展和用人單位的日常管理。若將兩主體分別對待，被計算者只被告知了情感計算服務(wù)提供者和用人單位的基礎(chǔ)信息，當(dāng)個人信息權(quán)益受到損害時，并不知道是何主體以何種行為實施了侵害行為、侵害的范圍及程度等。

（二）就業(yè)場景中情感計算下個人信息保護(hù)的法律主體構(gòu)造

就業(yè)場景中情感計算下的個人信息保護(hù)具有特殊性和復(fù)雜性，形成了以三方主體為主，內(nèi)部嵌入技術(shù)服務(wù)主體的特殊三元結(jié)構(gòu)（如圖1所示）。相較于傳統(tǒng)民商法，經(jīng)濟法的調(diào)整對象具有社會性，當(dāng)涉及不平等主體間關(guān)系時，經(jīng)濟權(quán)力的影響會面臨向外擴散或轉(zhuǎn)嫁的風(fēng)險，為保障國民經(jīng)濟的良性發(fā)展，就需要國家介入?！?參見劉繼峰、李世佳：《論經(jīng)濟法調(diào)整對象中的社會連帶關(guān)系》，載《南開學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》2021年第1期?！繌慕?jīng)濟法理論研究和法律規(guī)定來看，存在著“國家—國民”二元結(jié)構(gòu)和“國家—企業(yè)—個人”三元結(jié)構(gòu)等主體組合?！?參見李友根：《論經(jīng)濟法主體》，載《當(dāng)代法學(xué)》2004年第1期。】總體而言，三元結(jié)構(gòu)和二元結(jié)構(gòu)具有內(nèi)在一致性，所以有學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟法主體可表述為政府、經(jīng)營者、消費者三類，【 參見張守文：《論經(jīng)濟法中的國家主體》，載《現(xiàn)代法學(xué)》2024年第1期。】該三元主體構(gòu)造與就業(yè)場景中情感計算下個人信息保護(hù)的主體構(gòu)造具有相似性。

首先，我國《個人信息保護(hù)法》【《個人信息保護(hù)法》第11條規(guī)定：“國家建立健全個人信息保護(hù)制度，預(yù)防和懲治侵害個人信息權(quán)益的行為，加強個人信息保護(hù)宣傳教育，推動形成政府、企業(yè)、相關(guān)社會組織、公眾共同參與個人信息保護(hù)的良好環(huán)境?！薄矿w現(xiàn)了國家對于個人信息的保護(hù)義務(wù)?！?參見呂炳斌：《數(shù)字時代個人信息保護(hù)權(quán)利基礎(chǔ)的二元融貫論》，載《社會科學(xué)輯刊》2024年第3期。】情感計算涉及個人信息的收集、儲存、識別、處理等多方面，需要國家作為監(jiān)管主體承擔(dān)保護(hù)救濟和監(jiān)督管理的職責(zé)。就業(yè)場景中的個人信息保護(hù)除了信息監(jiān)管機構(gòu)以外還會涉及就業(yè)部門，以防勞動者在信息權(quán)益受損的同時就業(yè)勞動權(quán)益也受損?！?參見劉潔：《勞動者個人信息權(quán)益侵害的法律救濟》，載《江西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2024年第2期。

】因此，國家的就業(yè)及信息管理機構(gòu)作為代表國家的主體，應(yīng)當(dāng)在事前保護(hù)信息提供主體充分享有實質(zhì)性的知情、拒絕和決定的權(quán)利。同時，在信息提供主體權(quán)益受到損害時暢通救濟渠道。此外，相關(guān)機構(gòu)還應(yīng)當(dāng)對信息處理主體貫徹有關(guān)信息科技與網(wǎng)絡(luò)企業(yè)的要求，避免其利用算法的黑箱性實施侵害。對信息使用主體應(yīng)當(dāng)履行監(jiān)督職責(zé)，規(guī)范其合理使用情感計算技術(shù)產(chǎn)生的結(jié)果。

其次，求職者和勞動者作為信息提供主體，在就業(yè)場景中處于天然的弱勢地位，當(dāng)其作為情感計算中的被計算者時，會進(jìn)一步加劇其弱勢地位。因此，須加強國家相關(guān)機構(gòu)的保護(hù)和救濟。被計算者與信息處理主體、信息使用主體之間的關(guān)系存在特殊性。被計算者是依據(jù)信息使用主體的要求提供個人信息，與信息使用主體即用人單位之間的聯(lián)系更加密切，而不會與信息處理主體發(fā)生直接的民事關(guān)系。但個人信息的處理又依賴于掌握情感計算技術(shù)的科技公司，因此，信息提供者與信息處理者之間存在間接的民事關(guān)系。當(dāng)信息提供主體權(quán)益受到侵害時，應(yīng)當(dāng)由信息處理、使用兩方主體承擔(dān)責(zé)任。

最后，用人單位作為信息使用主體，通過接觸和非接觸的方式收集被計算者的基礎(chǔ)個人信息，再將信息交由科技公司提供的情感計算系統(tǒng)進(jìn)行儲存、識別和分析并提取出關(guān)鍵情感信息，最后依據(jù)得到的情感結(jié)果信息對求職者和勞動者進(jìn)行評價。在這個過程中，信息使用主體既要關(guān)注收集被計算者個人信息的方式、時間和范圍是否合規(guī)，又與提供情感計算技術(shù)的公司形成了數(shù)字服務(wù)關(guān)系。因此，信息使用主體的責(zé)任由保護(hù)信息提供主體的權(quán)益、履行與信息處理主體之間的合同義務(wù)以及配合國家機構(gòu)監(jiān)督管理三部分構(gòu)成。此外，科技公司作為情感計算應(yīng)用核心的信息處理主體不僅要接受國家相關(guān)部門的監(jiān)督管理、履行企業(yè)義務(wù)，還要在信息處理過程中注重保護(hù)信息提供主體的權(quán)益，更要在情感計算模型訓(xùn)練和研發(fā)過程中適時調(diào)整識別標(biāo)準(zhǔn)，最大限度避免算法歧視和偏見，為信息使用主體提供合規(guī)的情感計算技術(shù)。

（三）就業(yè)場景中情感計算下個人信息保護(hù)范式的理論基礎(chǔ)

目前，個人信息保護(hù)思路主要是“賦權(quán)”理論，【 參見麻昌華、唐鑫：《從“賦權(quán)”到“協(xié)同共進(jìn)”：個人信息保護(hù)研究范式的轉(zhuǎn)換》，載《財經(jīng)理論與實踐》2022年第3期。】強調(diào)立法應(yīng)賦予相關(guān)主體控制信息的權(quán)利，以便于信息主體行使這些權(quán)利。但這種邏輯在數(shù)字技術(shù)發(fā)展的今天逐漸暴露出一些問題，有學(xué)者提出用與“基于權(quán)利的方法”相對應(yīng)的“基于風(fēng)險的方法”進(jìn)行補充?！?參見張濤：《探尋個人信息保護(hù)的風(fēng)險控制路徑之維》，載《法學(xué)》2022年第6期。】二者在邏輯前提和保護(hù)方式方面存在差異：“賦權(quán)”理論重視信息主體的理性，希望通過“告知—同意”模式來最大限度實現(xiàn)信息主體對于個人信息的控制；“風(fēng)險”理論則根據(jù)數(shù)字技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀將信息主體的理性作不同程度的劃分，合理分配信息安全風(fēng)險。

傳統(tǒng)個人信息保護(hù)的“賦權(quán)”框架表現(xiàn)在通過法律賦予信息主體控制權(quán)，其在就業(yè)場景中情感計算應(yīng)用領(lǐng)域仍舊具有獨特價值。從價值邏輯而言，在該場景中求職者或員工為情感計算的應(yīng)用提供了信息基礎(chǔ)，理應(yīng)享有個人信息體系中的知情權(quán)、決定權(quán)和更正權(quán)，以便自主決定企業(yè)能否對其進(jìn)行情感計算、何時何地以何種方式接受情感計算。與這種價值邏輯對應(yīng)的范式應(yīng)當(dāng)是企業(yè)根據(jù)被計算者享有的個人信息權(quán)能負(fù)擔(dān)相應(yīng)的義務(wù)，如告知、解釋說明、取得同意、刪除和更正等義務(wù)。在此框架下，一旦被計算者發(fā)現(xiàn)個人信息受到侵害，就可以根據(jù)損害結(jié)果要求侵權(quán)方承擔(dān)賠償責(zé)任。但就業(yè)場景給“賦權(quán)”框架帶來了一定沖擊。首先，求職者或員工面對企業(yè)時難以時刻保持完全理性狀態(tài)。用人單位與勞動者對資金、技術(shù)的掌握程度不同，企業(yè)一方在采取接觸或非接觸方式進(jìn)行情感計算時具有天然優(yōu)勢。求職者為了入職面試、員工為了配合企業(yè)日常管理工作，幾乎不可能拒絕情感計算行為，也不知曉情感計算持續(xù)的時間與范圍，這就使“賦權(quán)”框架中“告知—同意”范式在實際運行時難以真正發(fā)揮作用。其次，由于情感計算的運行邏輯與評價標(biāo)準(zhǔn)掌握在信息處理者和信息使用者手中，被計算者無法明晰個人信息被采集后如何識別、儲存、處理，因而難以知曉個人信息是否受到了侵害，在追究侵權(quán)責(zé)任時也面臨責(zé)任承擔(dān)主體不明和證據(jù)收集不完整等問題。信息處理者與信息使用者也常常將情感計算的技術(shù)復(fù)雜性作為免責(zé)事由，從而出現(xiàn)兩主體之間相互推諉或都拒絕承擔(dān)責(zé)任的結(jié)果。

基于“賦權(quán)”框架在就業(yè)場景中情感計算領(lǐng)域?qū)€人信息保護(hù)有限的現(xiàn)狀，引入“風(fēng)險”方法有其必要性。從價值邏輯角度看，被計算者在就業(yè)場景中處于弱勢地位，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)劃定其理性范圍，在其享有知情權(quán)、決定權(quán)等個人信息權(quán)能的同時，就業(yè)及信息監(jiān)管機構(gòu)也要充分保障這些權(quán)能的實現(xiàn)，形成權(quán)益保護(hù)的合力，以對抗掌握先進(jìn)技術(shù)和大量資金的信息處理、使用者。從風(fēng)險分配角度看，風(fēng)險的承擔(dān)應(yīng)當(dāng)與所獲利益相適應(yīng)。信息處理者運用情感計算技術(shù)大量收集被計算者的個人信息，通過算法得出結(jié)果再提供給企業(yè)，企業(yè)作為信息使用者將情感計算的結(jié)果作為聘用求職者和考核員工的依據(jù)。在這個過程中，信息處理者和信息使用者會接觸個人信息的儲存、管理環(huán)節(jié)，在這些環(huán)節(jié)中個人信息一旦被非法使用或泄露，可能給企業(yè)帶來非法利益，也可能給被計算者帶來損失。由于就業(yè)場景限制和情感計算技術(shù)發(fā)展，信息處理者與使用者在享有個人信息使用的極大便利和利益的同時，應(yīng)當(dāng)負(fù)擔(dān)更重的注意、告知及解釋說明義務(wù)。

綜上所述，就業(yè)場景中情感計算下的個人信息保護(hù)應(yīng)采取“賦權(quán)”和“風(fēng)險”相結(jié)合的范式，充分考慮被計算者的弱勢地位、取證困難，以及信息處理者和使用者的強大控制力，在充分發(fā)揮被計算者信息保護(hù)主觀能動性的同時，要求獲益一方承擔(dān)與之相應(yīng)的風(fēng)險。

五、就業(yè)場景中情感計算與個人信息保護(hù)的全流程分段治理

（一）基礎(chǔ)個人信息收集階段：引入場景理論保障被計算者信息權(quán)益

場景理論源自場景的五種技術(shù)趨勢，即移動設(shè)備、大數(shù)據(jù)、傳感器、社交媒體、定位系統(tǒng)?！?參見鄒開亮、劉佳明：《大數(shù)據(jù)“殺熟”的法律規(guī)制困境與出路——僅從〈消費者權(quán)益保護(hù)法〉的角度考量》，載《價格理論與實踐》2018年第8期?！繄鼍袄碚撆c《個人信息保護(hù)法》之間聯(lián)系密切。有學(xué)者認(rèn)為，《個人信息保護(hù)法》在很大程度上借鑒或者體現(xiàn)了場景理論，離開場景理論難以正確理解和實施《個人信息保護(hù)法》。【 參見邢會強：《場景理論在〈個人信息保護(hù)法〉解釋中的應(yīng)用》，載《數(shù)字法治》2024年第2期。】在就業(yè)場景中，一旦用人單位收集的信息超過了情感計算的需要，就不符合就業(yè)場景下情感計算運用的目的和預(yù)期。應(yīng)當(dāng)引入場景理論重新界定和規(guī)范個人信息知情權(quán)、決定權(quán)和更正權(quán)的邊界，才能實現(xiàn)情感計算下個人信息權(quán)益的全流程保護(hù)。

首先，依據(jù)場景理論，情感計算所涉及的個人信息知情權(quán)、決定權(quán)和更正權(quán)建立在個人信息收集的基礎(chǔ)之上，這就要求個人信息原始收集時的具體語境應(yīng)得到尊重，其后續(xù)傳播及利用不得超出原初的情境脈絡(luò)。【 參見李婕：《人臉識別信息自決權(quán)的證立與法律保護(hù)》，載《南通大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2021年第5期?！烤蜆I(yè)場景中利用情感計算的實質(zhì)是用人單位為了節(jié)約成本和提高效率，突破場景限制詳盡地收集有關(guān)求職者和員工的個人信息，通過情感數(shù)據(jù)直接關(guān)聯(lián)被計算者的工作態(tài)度、性格特征和工作潛力等有關(guān)個人綜合評價的信息，從而實現(xiàn)輔助決策的目的。通過場景理論對信息收集時的原始目的作出規(guī)范，有利于后續(xù)實現(xiàn)對個人信息在利用和流通方面的保護(hù)。

其次，依據(jù)場景理論對就業(yè)場景中情感計算進(jìn)行限制。一方面，要求用人單位在收集求職者、員工的個人信息時應(yīng)當(dāng)向其解釋說明信息收集的范圍、時間、方式、地點以及情感計算的目的，不得將情感信息與個人其他能力進(jìn)行不當(dāng)關(guān)聯(lián)。在招聘和工作中，情感計算開始運行時應(yīng)當(dāng)明確告知被計算者，劃定信息收集的場所也應(yīng)征求被計算者同意；另一方面，用人單位在完成對個人信息的收集之后，個人信息即進(jìn)入情感計算的算法運行范圍，在經(jīng)歷提取、識別和分析形成關(guān)鍵情感信息后，被計算者有權(quán)運用決定權(quán)參與有關(guān)關(guān)鍵情感信息的處理，包括關(guān)鍵情感信息的撤回與刪除等。在生成情感計算結(jié)果信息后，被計算者有權(quán)對結(jié)果信息提出異議并請求更正，以促進(jìn)情感計算結(jié)果更加公正。

最后，場景理論能夠促進(jìn)就業(yè)場景中情感計算下的個人信息保護(hù)。若采取場景化行為主義的規(guī)制，就需要根據(jù)不同共同體的特點和具體場景中人們的普遍預(yù)期進(jìn)行確定?！?參見丁曉東：《個人信息私法保護(hù)的困境與出路》，載《法學(xué)研究》2018年第6期。】收集個人信息的最終目的是評估求職者或員工的工作能力，所以收集的基礎(chǔ)個人信息必須與評估被計算者的工作能力相關(guān)。被計算者的工作能力與被計算者個人的教育經(jīng)歷、工作經(jīng)歷等相關(guān)，與被計算者在面試時表現(xiàn)出來的摸鼻子、舔嘴唇等肢體表現(xiàn)關(guān)聯(lián)度低，甚至沒有關(guān)聯(lián)。有學(xué)者認(rèn)為，在場景理論的信息規(guī)范框架中信息規(guī)則決定特定場景下特定類型的信息流動在特定條件下是否適當(dāng)。【 參見邢會強：《場景理論在〈個人信息保護(hù)法〉解釋中的應(yīng)用》，載《數(shù)字法治》2024年第2期。】換言之，場景理論能夠作為一種工具，為就業(yè)場景下收集部分個人信息的必要性提供依據(jù)，輔助相關(guān)主體審查就業(yè)場景下通過情感計算技術(shù)采集的部分個人信息是否超出了合理及合法范疇，從而促進(jìn)個人信息保護(hù)。

（二）關(guān)鍵情感信息計算階段：通過“監(jiān)管與自治”結(jié)合實現(xiàn)共治

關(guān)鍵情感信息的計算是情感計算的核心環(huán)節(jié)，也是對個人信息實現(xiàn)深度使用的環(huán)節(jié)，對其進(jìn)行監(jiān)管既是順應(yīng)技術(shù)使用和發(fā)展的需要，也是促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的必要之舉。但是，計算階段涉及的算法技術(shù)與計算模型具有較強的科技專業(yè)壁壘，監(jiān)管部門對技術(shù)的認(rèn)知能力和操作能力難以跟上情感計算技術(shù)不斷創(chuàng)新的步伐。因此，在實行監(jiān)管的同時，掌握技術(shù)一方應(yīng)貫徹自治理念，以合規(guī)意識承擔(dān)起保護(hù)個人信息的社會責(zé)任，與監(jiān)管行為相互配合，形成政府主體與社會主體共治的局面，進(jìn)而實現(xiàn)個人信息保護(hù)的社會效果。

首先，在監(jiān)管與自治主體方面，根據(jù)我國《個人信息保護(hù)法》的相關(guān)規(guī)定，就業(yè)場景中情感計算技術(shù)的監(jiān)管主體包括網(wǎng)信、工信、人力資源和社會保障等部門。這些部門應(yīng)當(dāng)在個人信息保護(hù)專項活動中對提供情感計算服務(wù)的主體進(jìn)行監(jiān)督和治理，包括進(jìn)行資質(zhì)審查、對數(shù)據(jù)使用和安全情況進(jìn)行監(jiān)測、維護(hù)網(wǎng)絡(luò)秩序等。根據(jù)就業(yè)場景中情感計算下個人信息保護(hù)的宏觀構(gòu)造，自治主體應(yīng)當(dāng)包含情感計算服務(wù)的提供者和情感計算服務(wù)的使用者。身為技術(shù)提供者的科技公司掌握著情感計算技術(shù)的運行邏輯、算法模型和數(shù)據(jù)庫，而身為技術(shù)使用者的用人單位能夠控制數(shù)據(jù)收集的場所、方式、時間和范圍，也對情感結(jié)果信息參與用工決策的程度有著決定權(quán)。二者在接受監(jiān)管與技術(shù)自治方面有著天然的優(yōu)勢和義務(wù)。

其次，在監(jiān)管與自治方式方面，可以引入監(jiān)管沙箱理念。監(jiān)管機構(gòu)建立個人信息監(jiān)管沙箱，通過設(shè)置一個相對隔離的真實測試環(huán)境，測試、發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品或者服務(wù)不符合個人信息保護(hù)法律法規(guī)的功能設(shè)計目的的情況以及潛在風(fēng)險?！?參見崔聰聰：《個人信息保護(hù)的行政監(jiān)管及展開》，載《蘇州大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》2022年第5期。】提供情感計算技術(shù)服務(wù)的主體可以將情感計算模型和算法置于監(jiān)管沙箱當(dāng)中，獲取參與權(quán)限后在受控環(huán)境下對自身的情感計算技術(shù)服務(wù)進(jìn)行測試，對于測試過程中呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)和結(jié)果進(jìn)行及時記錄，以驗證該模型能否排除人為偏好設(shè)置、能否對情感信息進(jìn)行準(zhǔn)確識別與判斷、最后生成的結(jié)果是否免受歧視因素干擾等。此舉有利于相關(guān)部門的監(jiān)管行為實現(xiàn)提前介入，在情感計算算法和模型在就業(yè)場景下給被計算者帶來實際侵害之前及時發(fā)現(xiàn)漏洞并采取措施，也便于提供情感計算技術(shù)服務(wù)的主體基于沙箱數(shù)據(jù)改進(jìn)自身技術(shù)，為計算行為的合理性、合法性積累數(shù)據(jù)和證據(jù)，從而建立和完善自身的個人信息數(shù)據(jù)保護(hù)合規(guī)體系，實現(xiàn)技術(shù)監(jiān)管與技術(shù)自治的統(tǒng)一。

最后，在監(jiān)管與自治內(nèi)容方面，監(jiān)管部門要暢通信息提供主體的權(quán)利救濟渠道，通過仲裁、訴訟援助或探索公益訴訟的形式幫助信息提供主體及時得到救濟。同時，要將自治主體對個人信息的處理計劃納入企業(yè)合規(guī)的考察范圍中，以此激勵企業(yè)實現(xiàn)情感計算技術(shù)中的數(shù)據(jù)合規(guī)。此外，應(yīng)劃定自治主體的責(zé)任承擔(dān)方式和范圍。當(dāng)個人信息遭受不當(dāng)泄露或不當(dāng)利用的侵害時，信息使用主體應(yīng)對信息提供主體承擔(dān)違約責(zé)任，信息處理主體應(yīng)對信息提供主體承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，信息使用主體和信息處理主體對信息提供主體承擔(dān)不真正連帶責(zé)任。包含信息處理主體和信息使用主體的自治方因享有情感計算技術(shù)帶來的巨大工作便利和經(jīng)濟效益，理應(yīng)履行與之相適應(yīng)的義務(wù)，對被計算者的基礎(chǔ)個人信息采取必要手段進(jìn)行保密儲存，并履行告知義務(wù)、取得同意義務(wù)、算法決策中提供自然選項義務(wù)，對收集到的基礎(chǔ)個人信息、關(guān)鍵情感信息和情感結(jié)果信息承擔(dān)更正義務(wù)、安全保障義務(wù)以及刪除義務(wù)等。對于情感計算的邏輯和計算標(biāo)準(zhǔn)等技術(shù)性強的內(nèi)容，應(yīng)當(dāng)以信息提供主體能夠理解的方式對其進(jìn)行解釋說明。自治方在配合監(jiān)管的同時，應(yīng)完善個人信息合規(guī)計劃，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫不摻入就業(yè)歧視因素，提供促進(jìn)就業(yè)公平、高效、合規(guī)的情感計算服務(wù)。

（三）情感結(jié)果信息決策階段：確立以人為主體的導(dǎo)向

情感計算技術(shù)運行的基礎(chǔ)是人類的情感表達(dá)。作為一種新興科學(xué)技術(shù)，情感計算技術(shù)在尚未經(jīng)歷就業(yè)場景和社會生活場景訓(xùn)練的前提下，針對被計算者所作出的就業(yè)能力和社會生活能力評價理應(yīng)被審慎對待。即便情感計算技術(shù)能為用人單位提供諸多便利，仍應(yīng)重視人在技術(shù)當(dāng)中的主體性。根據(jù)我國《就業(yè)促進(jìn)法》和中共中央辦公廳、國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于加強科技倫理治理的意見》的規(guī)定，一方面，就業(yè)場景中情感計算技術(shù)的運用要促進(jìn)平等就業(yè)，避免因算法的弊端對被計算者進(jìn)行歧視，保障其合法權(quán)利；另一方面，要保障情感計算活動與情感倫理表達(dá)協(xié)調(diào)發(fā)展、良性互動，避免利用算法和數(shù)據(jù)加劇被計算者的弱勢地位。在保護(hù)個人信息時應(yīng)當(dāng)以人的主體性為導(dǎo)向，減少對情感計算技術(shù)的依賴。

首先，用人單位在招聘、用工場景中利用情感計算技術(shù)時應(yīng)當(dāng)與技術(shù)服務(wù)提供方密切合作，將情感計算技術(shù)從基礎(chǔ)個人信息中提取的關(guān)鍵個人信息以適當(dāng)?shù)摹踩姆绞竭M(jìn)行保存，以便為后續(xù)情感結(jié)果信息提供依據(jù)，對技術(shù)運行過程進(jìn)行留痕，既證明技術(shù)運行邏輯的合理性，又保護(hù)信息提供主體的權(quán)益。換言之，當(dāng)情感計算技術(shù)收集到關(guān)于被計算者的海量個人信息，應(yīng)當(dāng)將能夠明顯表達(dá)情感的如皺眉、撇嘴等關(guān)鍵情感信息進(jìn)行保存，若后續(xù)被計算者對情感結(jié)果信息存有疑問或異議，則可以向其解釋算法是依據(jù)信息提供主體作出的何種表情、動作或語言等將情感識別為了興奮、憤怒和悲傷等。且情感計算技術(shù)的應(yīng)用只能作為用人單位決策的參考，決策主要還應(yīng)圍繞被計算者本身展開。

其次，情感計算技術(shù)生成的結(jié)果不能作為判斷被計算者情感狀態(tài)和工作能力的唯一標(biāo)準(zhǔn)或決定性標(biāo)準(zhǔn)。情感計算技術(shù)目前正處于發(fā)展階段，對于人類情感的學(xué)習(xí)和識別功能尚不完善，出現(xiàn)誤差和錯誤的可能性較大。在招聘中運用情感計算技術(shù)的人工智能面試官只能存在于首輪資料篩選或首輪面試環(huán)節(jié)，對于該求職者能否被錄用應(yīng)取決于后續(xù)的面試和審查的結(jié)果。就業(yè)場景中，對員工的情感計算結(jié)果只能作為評價員工的參考，員工針對情感結(jié)果信息享有異議和更正的權(quán)利。

六、結(jié)語

就業(yè)場景中情感計算技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)了算法數(shù)據(jù)分析技術(shù)與人工智能自主學(xué)習(xí)能力的進(jìn)步，為節(jié)約資源、提高效率提供了新的路徑。我國個人信息保護(hù)體系在科技發(fā)展中持續(xù)為個人信息安全保駕護(hù)航，情感計算技術(shù)的發(fā)展應(yīng)與個人信息保護(hù)要求相適應(yīng)。面對情感計算技術(shù)的快速發(fā)展與個人信息權(quán)益受到的沖擊，傳統(tǒng)個人信息的保護(hù)邏輯和保護(hù)路徑開始呈現(xiàn)力有不逮的一面。為了促進(jìn)情感計算技術(shù)在就業(yè)場景下安全、健康發(fā)展，理應(yīng)在就業(yè)場景下和現(xiàn)有的個人信息保護(hù)規(guī)范框架內(nèi)探尋個人信息的保護(hù)路徑。首先，通過將情感計算技術(shù)劃分為基礎(chǔ)個人信息收集、關(guān)鍵情感信息計算和情感結(jié)果信息生成三個階段，梳理各個階段所涉及的主體及其權(quán)利義務(wù)，搭建起規(guī)范情感計算個人信息保護(hù)的宏觀框架；其次，根據(jù)不同階段對個人信息的采集、使用程度不同，引入場景理論劃定采集個人信息的邊界，便于被計算者實際行使知情權(quán)、更正權(quán)和決定權(quán)；最后，通過“監(jiān)管與自治”結(jié)合的方式形成針對個人信息保護(hù)的社會共治局面，在對技術(shù)進(jìn)行監(jiān)管的同時保持其創(chuàng)新活力。此外，在情感計算技術(shù)的應(yīng)用中，應(yīng)充分重視人的主體性，既要保護(hù)個人信息安全，也要避免人作為情感表達(dá)的主體被限制表達(dá)自由。

Abstract：Affective computing is an information system that collects emotional information， identifies emotions， generates emotional results， and make decisions accordingly. The system uses personal information to identify， judge the emotion of the information subject， and evaluate their emotional state and working abilities. At present， affective computing is widely used in employment scenarios， which can not only save costs， improve efficiency， avoid employment discrimination， but also better grasp the mental health of employees. The underlying logic of affective computing lies in the in-depth analysis and application of personal information; however， the existing relevant laws and regulations cannot regulate its application and development in the employment scenarios effectively. This paper proposes that we should take the principle of phased supervision， focus on three aspects of basic personal information collection， key emotional information computation， and emotional results application， and clarify the specific rights， obligations， and responsibilities of each subject under the framework of “subject-behavior-responsibility”， so as to achieve comprehensive protection of personal information in the context of affective computing in employment scenarios.

［責(zé)任編輯 黃曉云］