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【热点思考】人工智能应用背景下的劳动安全防护体系构建

来源:工人日报2025-10-20 09:46

  观 点

  通过制度创新、能力建设、伦理倡导与多方协同,构建覆盖技术全生命周期的安全防护体系,实现技术赋能与劳动者权益保护双赢,为数智化转型提供可持续发展动力。

  在人工智能技术驱动的数智化转型进程中,技术革新正深刻重塑生产组织形态与劳动方式。人工智能在提升效率与激发创新的同时,也带来了算法不透明、数据权属争议等新型治理挑战。当前,亟需通过制度化与机制化路径,构建多层次劳动安全防护体系,保障劳动者合法权益并推动人工智能技术的健康发展。

  劳动安全的内涵拓展

  随着人工智能技术融入劳动全过程,劳动生产安全的范畴已超越传统技术安全和数据保护层面,延伸至就业结构、劳动权益、隐私伦理等多重维度,呈现出系统性、复合化的特征。

  技术安全:从系统可靠到算法可解释。传统技术安全侧重于硬件稳定性与系统漏洞防控,以保障生产连续性与操作安全。人工智能的应用将技术安全拓展至算法决策的透明度与可解释性。面对算法不透明可能引发的决策偏差与责任模糊,应推动可解释人工智能技术的应用与审查机制建设,保障劳动者对自动化决策的知情权与参与权。

  生产安全:从物理防护到数字权益。生产安全已从传统的工伤防护与操作合规,拓展至数字环境中的劳动者权益保障。面对算法管理、智能监控和远程办公等新型管理方式,应努力维护劳动者在隐私保护、人格尊严和合理休息等方面的权益。

  就业安全:从岗位保障到能力适应。人工智能在提高生产效率的同时,也带来了岗位结构变化与技术性失业风险。就业安全的重点逐渐从岗位存续保障转向对劳动者技能适应与职业过渡的支持。需帮助职工提升数字素养与人工智能应用技能,增强就业韧性。

  数据安全:从信息保护到隐私治理。传统数据安全聚焦防泄露、防篡改与访问控制,而在人工智能依赖大规模数据训练的背景下,需更加重视个人信息与生物数据的合规使用。应推动构建涵盖数据采集、使用与销毁全周期的隐私治理体系,秉持知情同意、最小必要和目的限定原则,实现从技术性防护向系统性数据治理转型。

  伦理安全:从技术中立到价值统一。人工智能系统并非价值中立,其模型与数据可能固化社会既有偏见。伦理安全强调算法须与社会价值观、劳动伦理和法律法规有机统一。

  多元主体协同治理

  为系统应对人工智能应用给劳动安全、劳动者权益保障带来的挑战,需构建政府、企业、工会、劳动者、行业协会及专业机构等共同参与的协同治理体系。各方应明确功能定位,形成有机互补、多层协作的治理格局。

  政府应发挥宏观规划与制度保障作用,构建人工智能治理的法律法规体系与行业标准,明确伦理底线与合规要求,并通过设立监管机制、推行算法备案与评估制度,引导技术稳健发展,为多元共治提供政策和制度基础。

  企业作为技术落地的主体,需将合规与伦理要求融入技术研发与应用全流程,建立算法影响评估、数据使用审计等自律机制。同时,应主动与利益相关方沟通,支持员工参与算法监督,配合第三方评估,切实履行治理责任。

  工会应发挥维护劳动者权益的积极作用,推动将人工智能相关议题纳入民主协商范畴,参与企业算法治理优化,助力劳动者提升数字技能,促进技术应用与劳动者权益的统筹协调,推动构建和谐的数智化转型环境。

  劳动者应主动提升自身的人工智能知识水平和应用能力,积极参与企业民主管理,通过制度化渠道反馈技术应用中的问题,依法维护自身在算法决策中的知情权、申诉权等,实现主动参与。

  行业协会与专业机构应组织制定行业公约与技术标准,推广优秀实践,提供算法审计、纠纷调解等专业服务,增强治理体系的科学性、公信力与社会认同。

  劳动安全防护的实施路径

  第一,建立算法协商监督与协同治理机制。将算法管理纳入集体协商范畴,明确算法透明度、可解释性与可审计性要求。推动设立企业算法管理委员会,引入职工代表参与算法设计、应用与评价过程,定期开展算法合规性与公平性评估,从源头上预防算法滥用。

  第二,完善人工智能相关劳动争议处理与权益保障机制。探索建立针对人工智能相关劳动纠纷的专项劳动争议调解与法律援助机制,重点解决因自动化决策产生的绩效评估、岗位调整、解雇争议等新型劳动争议。设立人工智能争议申诉平台与人工复核程序,为劳动者提供法律咨询与申诉支持,确保其合法权益在技术变革中得到及时有效的保障。

  第三,构建数字能力提升与转型支持体系。推动多方协同建立岗位转型培训中心与职业过渡援助基金,系统性支持劳动者应对技术变革。在机制层面,完善就业风险监测与预警体系,实现结构性失业风险的前瞻识别与主动干预;在能力层面,系统开展数字素养与人工智能应用技能培训,增强劳动者对算法系统的理解能力、人机协作水平与技术适应能力,提升整体就业韧性。

  第四,推动以人为本的人工智能治理制度建设。积极推动人工智能相关立法、国家标准与行业规范制定,倡导建立算法审计、反歧视评估、数据隐私保护等制度体系。构建适应人工智能场景的劳动标准,明确企业算法治理责任,促进形成政府引导、行业自律、企业落实、社会监督的多元协同共治格局。

  人工智能时代的安全治理本质是技术进步与人的发展的平衡。应通过制度创新、能力建设、伦理倡导与多方协同,构建覆盖技术全生命周期的安全防护体系,为数智化转型提供可持续发展动力。

  (作者:周百顺 单位:中国劳动关系学院)

[ 责编:孙满桃 ]
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