汤晓莹

一、引言

“算法管理”目前已经在全世界范围内蓬勃发展，并被普遍运用于众多产业的“劳动者”①分配、管理、优化和评估中。尽管表面上算法管理是以更科学的数据分析作为雇佣决策的依据，但其在实际运行中却带来了越来越多的“侵入性管理实践”，引发了对劳动者权利保护问题的担忧。[1]2020年，《人物》杂志的一篇题名为《外卖骑手，困在系统里》的文章揭示了外卖骑手面临的算法困境，[2]激起了我国学界和实务界对平台用工领域算法管理的广泛讨论。实际上，算法技术除了在平台用工领域发挥关键人力资源管理职能外，在传统雇佣领域也成为影响劳动者是否被录用、解雇或者劳动条件是否得到改善的重要因素。随着2020年新冠疫情的爆发，“远程劳动”②的重要性得到凸显，算法在远程分配任务、衡量劳动者工作效率等人力资源管理上势必发挥越来越关键的作用。根据定义，“算法管理”是指用人单位在“数据收集”的基础之上运用“机器学习算法”对所收集的劳动者个人数据进行自动处理，从而自动或者半自动地做出人力资源管理决策的过程。[3]“机器学习算法”(以下简称“算法技术”)在其中所发挥的核心作用便是在数据收集的基础上通过对数据进行自动化处理从而预测劳动者未知个人特征。

在从属性劳动关系中，具有天然积极扩张性质的用人单位监督管理权与劳动者个人数据保护之间始终存在紧张关系。笔者将用人单位借助技术革新手段扩大对劳动者个人数据的获取范围，称为用人单位职场监视的“第一次大规模扩张”；……