田思路 李帛霖

一、问题的提出

传统理论中，雇主是指依劳动合同关系对劳动者行使管理权并对劳动力支付对价工资的一方主体。从早期的“工业1.0”时代到当前所谓的“工业4.0”时代，新兴技术在劳动领域的使用往往会扩大与强化雇主权力，加剧劳资双方的不平等性。①关于从“工业1.0”时代到“工业4.0”时代劳动关系的发展脉络与特征的论述，参见田思路：《工业4.0时代的从属劳动论》，《法学评论》2019年第1期。当前，算法作为数字技术与数字经济发展的关键动力，已经在各个领域被广泛应用。在劳动领域，伴随着数字化劳动管理形式的产生与发展，算法也逐渐渗透于劳动用工的方方面面。当算法与雇主固有的劳动管理手段相结合时，往往会产生出一种与传统劳动管理权有所不同的权力形式，即具有雇主全部或部分权力的主体，在劳动过程中，依靠算法劳动规则对劳动者权益产生影响的能力，本文称之为雇主算法权力。这一权力集中体现为雇主将劳动者信息数据通过特定计算模型转化为可预期结果的编码程序，并对劳动者实施监控以及实现自动化或半自动化决策，且其行使范围正在从平台用工场景向其他工作场景逐步扩张。②Patrick Brione, “My Boss the Algorithm: An Ethical Look at Algorithms in the Workplace”, Involvement & Participation Association,https://www.ipa-involve.com/Handlers/Download.ashx?IDMF=7129b512-2368-459a-898d-6d2b3457a039, 2022-06-29.为了防止算法与雇主权力的结合给劳动者带来不利影响，人社部等八部委于2021年7月联合发布的《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》（下称人社部56号文）中提到，要督促企业制定修订直接涉及劳动者权益的制度规则和平台算法，并充分保障劳动者以及工会的知情权、参与权和救济权。在实践中，“被困在系统里的外卖骑手”①王宇、李润钊、刘旭：《被困在算法里的外卖小哥，何时才能从容跑单？》，《工人日报》2021年11月29日，第6版。“能够自动裁员的AI监工”②《打工人太难了！AI自动辞退员工，还能“识破”装病请假！》，搜狐网，https://www.sohu.com/a/496633230_120179277,2022-05-10。等热点事件都说明研究劳动领域中雇主算法权力问题的必要性。

当前学界更多聚焦算法权力的一般性研究，③目前学界大部分观点认为，算法权力作为一种事实上的技术权力嵌入了公权力和社会权力，从而以“准公权力”或者“私权力”的形式打破了“权力—权利”的传统格局，引发了主体赋权失衡、交易安全受损、公权力救济失灵等一系列技术异化问题。参见于淼：《数字经济视域下算法权力的风险及法律规制》，《社会科学战线》2022年第2期；赵一丁、陈亮：《算法权力异化及法律规制》，《云南社会科学》2021年第5期；郭哲：《反思算法权力》，《法学评论》2020年第6期；周辉：《算法权力及其规制》，《法制与社会发展》2019年第6期；张凌寒：《算法权力的兴起、异化及法律规制》，《法商研究》2019年第4期；等等。具体到劳动关系领域中雇主算法权力的法理基础及其对劳动者产生的影响的认识与研究还存在极大的缺位，现实中也出现了许多新的问题亟待解决。尤其是在互联网“去中心化”的背景下，雇主权力呈现分散化和去中心化的特征，雇主算法权力中“雇主”的范围，已然从传统的单一用工主体扩大到算法劳动管理各个层次中能对劳动者产生实质影响的多个用工主体，从而构成一个雇主阶层，他们共同承担或分担着雇主的管理职能，各个用工主体即使不具有完全的雇主法律地位，也具有一定的雇主管理属性，仅在雇主权力与责任的分配上有所不同。④髙橋美加「「使用人」の外延：権限規定と従属性」，『立教法学』2020年101号，89—90頁。因此，与传统的雇主概念相比，雇主的本质属性并没有改变，但互联网平台权力的产权基础在于“连接”而非“所有”，⑤刘晗：《平台权力的发生学——网络社会的再中心化机制》，《文化纵横》2021年第2期。这决定了雇主算法权力在表现特征以及给劳动者和劳动关系带来的影响等方面，与传统的雇主劳动管理权存在较大差异。故本文将围绕雇主算法权力这一核心概念，从法理构造出发，明确其相较于传统劳动管理权的特征及影响，进而探求一条兼顾技术发展需求和劳动者保护的有效规制路径。

二、雇主算法权力的法理阐释

雇主算法权力的法理基础是理解该权力本身及其与传统劳动管理权不同之处的逻辑起点。具体而言，需要从产生背景、形成机理以及行使范围三个方面对雇主算法权力进行法理阐释。

（一）雇主算法权力的产生背景：企业用工模式的多元与混合

雇主算法权力所依赖的诸多数字技术，作用于以平台用工为代表的工作场景中。不同的工作场景由不同的企业经营模式所决定，而企业经营管理权一方面作为私权利受到民法、商法等保护，另一方面作为一种社会权力对其下属的劳动者产生影响。因此，雇主算法权力产生的背景在于企业经营模式及其相应的用工模式的转型与发展。

企业用工模式是企业经营模式在劳动领域的具体体现。平台用工中的算法劳动管理，主要源于数字技术的使用导致的市场交易成本下降，在平台（信息）资本主义的时代，信息既是生产要素，又是管理劳动者的手段，⑥鲁全：《生产方式、就业形态与社会保险制度创新》，《社会科学》2021年第6期。这使得传统工厂模式下直接控制劳动力的运营优势被直接削弱。⑦Cynthia Estlund, “Rethinking Autocracy at Work”, Harvard Law Review, Vol.131, No.3, 2018, p.820.由此，科技公司能够非常迅速地扩大规模，将基础（实体）业务“外部化”（fissurization），实现从资产控制到资源协调模式的转变，⑧Ronald C. Brown, “Robots, New Technology, and Industry 4.0 in Changing Workplaces. Impacts on Labor and Employment Laws”,American University Business Law Review, Vol.7, No.3, 2018, p.355.进而形成一种分层外包模式。在这种模式下，“无资产公司”（assetless company）或“轻资产公司”（asset-light company）可以高效安排生产投入而不产生高额的固定成本，故这种模式的“新”主要体现在数字基础设施的外部化渗透以及数据记录量（metrics）的指数级增长。通过收集、完善和分析大数据，企业可以训练内部算法，从而产生更为迅速和高效的劳动管理与工作匹配功能。①Gérard Valenduc, Patricia Vendramin, “Digitalisation, Between Disruption and Evolution”, Transfer: European Review of Labour and Research, Vol.23, No.2, 2017, pp.121-134.在这种分层外包模式下，通过大数据训练出的算法成为基本劳动条件。需要注意的是，由于算法固有的架构优势与嵌入优势，②架构优势指算法通过搭建复杂生态系统架构获得对于人类行为的支配力量，嵌入优势指算法结构性嵌入社会权力运行系统，借助经济与政治权力实时干预人的行为。参见张凌寒：《权力之治：人工智能时代的算法规制》，上海：上海人民出版社2021年，第37—38页。由企业分层外包模式下训练而成的算法已不再是单纯的程序化代码，而是融入了现实中的制度因素，这就是所谓的“算法即制度”。这种具有浓厚制度属性的算法在劳动领域体现为算法劳动规则。规范化、体系化的算法劳动规则，涵盖了算法匹配与算法决策规则、算法监控与绩效评估规则、数据收集与使用等方方面面，因此比传统意义上的劳动规章制度的适用范围更大。这种规则一方面由企业基于劳动管理需要而制定与调整，另一方面也是客观层面的数字环境在劳动领域具体化的结果。因此，企业不仅是算法的创造者或操控者，其自身的经营管理也不得不适应算法环境并依靠算法来实现。特别是随着算法自主学习能力与智能化程度越来越强，这种算法劳动规则甚至可能反客为主，逐步取代原有的劳动管理模式。

基于数字基础设施的企业分层外包模式直接导致了传统劳动关系的“碎片化”（pulverisation）。虽然单个劳动者的就业形态可能不完全符合劳动关系的特征，但出于对企业用工质量需求以及客户需求的保障，他们仍可能处于企业的算法控制之下，形成一定的技术从属性特征。③关于技术从属性的论述，参见田思路：《技术从属性下雇主的算法权力与法律规制》，《法学研究》2022年第6期；姚鹏斌：《技术从属性：算法时代劳动者的认定基准重构》，《兰州学刊》2022年第2期。这种算法控制比传统的集团化企业经营模式下的控制力度更大，④在集团化经营模式下，集团内企业之间虽然在人格上是各自独立的民事主体，但上游公司会通过多种方式取得下属公司的实际人事权限，以提高集团化经营之效率与灵活性，从而导致所谓的内部劳动市场与外部劳动市场边界模糊以及“子公司部门化”。参见李帛霖：《共享员工视角下企业借调用工的本质及效力认定》，《中国人力资源开发》2021年第9期。因为其控制范围远远超出了集团企业内部，且往往存在于各种劳动用工形态中，不仅包括传统的两个主体间的劳动关系或者劳务关系，还包括业务承包、职业介绍、人事代理等多个主体间的用工关系，甚至包括混合了多种用工形态因素的混合用工关系，例如“三角用工关系”等。⑤“三角用工关系”的特征主要体现在平台企业以业务授权和服务分包方式引入承包组织，造成用工链条中直接劳动交换关系的割裂，但上游平台企业仍可通过平台算法和品牌服务标准设计等方式，与承包组织共同参与劳动管理。该模式同时包含了分层外包与特许经营两种模式的因素。参见王茜：《平台三角用工的劳动关系认定及责任承担》，《法学》2020年第12期。可以说，规模越大的企业，科层结构越复杂，业务“外部化”程度越高，企业劳动管理对算法手段的依赖程度越强，劳动者受算法的影响也越大。这一背景成为理解雇主算法权力概念的重要前提。

（二）雇主算法权力的形成机理：数字技术与劳动管理有机融合

雇主算法权力由数字技术与劳动管理有机融合而成。组织劳动过程的本质在于生产要素的整合，而技术手段与管理手段（主要包括分工机制与企业秩序的维护）是整合生产要素的两大方式。⑥参见罗纳德·H.科斯：《企业的性质（1937）》，奥利弗·E.威廉姆森、西德尼·G.温特编：《企业的性质：起源、演变与发展》，姚海鑫、邢源源译，北京：商务印书馆2020年，第35页。在算法视阈下，数字技术与管理制度相互影响和交融，形成前文所述的算法劳动规则和技术从属性。

一方面，算法以大数据的汇总、整合、处理为基础，算法视阈下的劳动管理则体现为对以比特（Bit）形式数据化后的劳动者个人信息的汇总、分配与使用。数据作为数字经济时代的核心生产要素，蕴含了资本流动与劳动力流动所共同构成的“双重不确定性”。⑦Chris Smith, “Continuity and Change in Labor Process Analysis Forty Years After Labor and Monopoly Capital”, Labor Studies Journal, Vol.40, No.3, 2015, p.232.这种“不确定性”表现为数据化掩盖了事物各自原本的自然属性，尤其是劳动者人格属性。具体而言则体现在劳动主体性质的不确定与劳动内容的不确定，前者表现为企业内部的劳动者与企业外部的个体经营者之间的主体性质模糊，后者表现为劳动者的业务因素与业务外因素（比如劳动者个人数据、下班后的生活等与从事工作无关的因素）的界限不明确。雇主作为算法的操控者，天然地享有依靠算法对劳动数据进行控制的权力，而不问具体被控制对象身份与内容的性质如何。另一方面，算法化的劳动管理手段去除了具体的情景化因素，使得传统的劳资关系治理逻辑逐渐数字化，即从传统的以人工运营为主的劳动管理模式向以数据分析和自动化运算为主的劳动管理模式转变，“大量客观的、一般的定量数据应该为人力资源领域的决策奠定基础”。①Matthew T. Bodie et al., “The Law and Policy of People Analytics”, University of Colorado Law Review, Vol.88, No.4, 2017, p.964.基于客观定量的数据分析与自动化运算所得出的管理决策虽然能够在一定程度上弥补主观臆断的不足，但这种“纯粹技术理性”下的人事管理规则容易产生一种算法中立的假象，法院用传统的判断标准往往难以识别其不合理之处。例如在招聘阶段，即使在数据输入时能够保证算法中立，但如果数据中存在缺口或错误，算法就可能自动采取歧视模式。②UN Secretary-General’s High-level Panel, “The Age of Digital Interdependence”, the United Nations, https://www.un.org/en/pdfs/DigitalCooperation-report-for%20web.pdf, 2022-05-28.因此，算法所创设的“数字暗箱”在一定程度上限制了劳动者对雇主算法决策的了解和质疑，无形中强化了雇主单方控制与管理权力的权威性。

（三）雇主算法权力的行使范围：从属劳动论的扩大解释与适用

如前所述，雇主算法权力不仅会作用于基于劳动合同而给付劳务的劳动者，还可能作用于基于承揽、委托等合同关系给付劳务的从业者。如此带来的问题是，除劳动合同之外的劳务给付合同是否也可被视为雇主算法权力的行使范围？这一问题实质上反映的是承揽、委托等劳务给付合同对劳动法的适用空间。传统意义上的承揽、委托等劳务给付合同是平等民事主体之间的合同关系，只可能适用民事法的一般规则而无法适用针对劳动者保护的规范。然而，传统的法学概念思维不断追求概念的精确性，希望依据准确的概念、严格的构成要件、三段论涵摄式的法律适用得出客观公正的结论，往往会忽视现实社会的混合性、开放性与流动性特征。如果从类型谱系视角看待整个劳务给付关系体系，可以发现，从民事关系到劳动关系过渡的过程是流动的或者说是渐进式的，增减相关因素会产生类型过渡形态。③沈建峰：《数字时代劳动法的危机与用工关系法律调整的方法革新》，《法制与社会发展》2022年第2期。具体到合同定性层面也是如此，劳动领域的各种合同往往会出现彼此交叉混合的现象，进而形成一种从典型的劳动合同到“含有其他附随给付的劳动合同”，到广义的混合合同，再到无名的“劳务合同”（混合性由弱到强）的用工合同谱系，这种混合现象的根本在于从属性与非从属性因素的混合，④李帛霖：《论劳动法视角下的混合合同》，《南大法学》2022年第1期。本质上仍然需要回归从属劳动的一般原理去讨论。

传统意义上的从属劳动的产生本身就是建立在雇主权力基础上的，它被定义为“由他人支配的劳动”和“劳动者在法律权力关系下进行的劳动给付”，这里的权力被定义为一个人或人的团体从统一体的关系中产生的并在统一体中处分个别力量及其个别效果的法律权力。⑤藤木貴史「フーゴ · ジンツハイマーの従属労働論」，『一橋研究』2012年37巻2号，75頁。换言之，劳动者在法律上有义务服从拥有“权力”的雇主，这也成为工业化时代从属劳动论的底层逻辑。伴随着第三产业的发展，为了解决传统从属劳动论在应对新业态用工关系发展上的局限性，各国纷纷对以人格从属性为基础的从属劳动论进行扩大解释，将“经济依存性”“社会保护必要性”等代表广义劳动保护理念的因素纳入从属劳动理论体系中进行解释，旨在扩大劳动法的调整范围。⑥池添弘邦『「労働者」の法的概念に関する比較法研究』，東京：労働政策研究·研修機構2006年，313—315頁。这种广义劳动保护理念主要是针对雇主权力（包括法律上的权力与经济上的权力）具有使劳动者权益受到侵害的可能而提出的。即便该从业者是在概念层面的委托、承揽等合同关系下从事工作，在数字技术与劳动管理有机融合的情况下，仍然会被异化为数据，人格属性被算法所掩盖，各种劳动的静态或动态数据均可以汇总为雇主所掌控并作为经营企业与劳动管理的重要工具，⑦以网约车平台为例，平台通常通过GPS对司机进行跟踪，并收集关于接单或拒单的数量、收入以及速度等驾驶指标的数据，这些数据被用来训练平台的机器学习算法，这些算法将影响司机的评级、订单获取的机会、车费收取的标准或激增定价的可能性。Umma Rani et al.,“World Employment and Social Outlook 2021: The Role of Digital Labour Platforms in Transforming the World of Work”, International Labour Oranization, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documents/publication/wcms_771749.pdf, 2022-04-30。这极易使从业者受到侵害。因此在实然层面，该从业者仍然存在一定的从属性，具有采用混合合同之“结合说”“类推适用说”的可能，适用部分劳动合同以及相关数据保护的规则。在数字资本高度集中的语境下，由于从属劳动外延的扩张，除劳动合同以外的其他劳务给付合同如果存在一定的实质上的从属性，仍然可以被纳入雇主算法权力的行使范围，只是需要基于该权力对劳动者产生的不同程度的影响进行相应的劳动法律规制。①田思路：《劳动关系非典型化的演变及法律回应》，《法学》2017年第6期。

综上，在以算法劳动规则为基本劳动条件的混合化用工模式的背景下，雇主算法权力由数字技术与劳动管理有机融合而生，其中的“雇主”不再仅是一个绝对意义上的人，而是包含了所有行使雇主全部或者部分劳动管理职能的主体阶层。而数字技术与劳动管理有机融合一方面源于劳动者本身的数据化，另一方面源于算法逻辑对传统劳动管理逻辑的逐渐渗透甚至取代。这一融合决定了需要将劳动者数据的处理规则与普通的劳动保护规则相结合，扩大了雇主算法权力的行使范围，增强了对相关从业者保护的必要性与复杂性。

三、雇主算法权力的特征及影响

传统的雇主劳动管理权通常分为三种主要权力：指挥权、监督权、惩戒权。②关于三种权力的具体论述，参见肖竹：《劳动关系从属性认定标准的理论解释与体系构成》，《法学》2021年第2期。其中，指挥权是核心权力，通常体现为劳动管理决策、管理体系以及规章制度的建立，监督权与惩戒权对其具有保障与强化的功能。如前所述，算法劳动规则所依据的大数据处理的广泛性使得其涵盖范围远远大于传统的劳动规章制度，其自动化与智能化程度的逐渐提高也决定了雇主无须亲自对劳动者进行“点对点”的管理。因此，相比于一般意义的劳动管理权，雇主算法权力本质上是一种复合权力，其中的指挥、监督、惩戒三者是一种“你中有我，我中有你”的不可分离的关系。因为在算法劳动规则中的算法决策（包括指挥命令与惩戒决策）与任务分配很大程度上不是基于雇主本人的意志，而是源于对劳动者工作表现与绩效的算法评估（监督权范畴）的结果，而劳动者的工作又来源于算法决策与任务分配。这种“算法决策（匹配工作）→劳动者工作表现与绩效数据化→算法评估劳动者工作数据→算法决策（包括惩戒措施与匹配工作）”的程式化逻辑表明，雇主算法权力是各种控制手段综合运用的结果，其中的指挥、监督、惩戒因素并非全有或全无，而是根据不同用工模式各有侧重，这与劳动从属性多重标准综合判断的逻辑也能够相互印证。因此，雇主算法权力的特征与影响需要从权力内容、适用对象以及适用方式三个方面进行诠释。

（一）雇主算法权力的内容构成：算法劳动规则

雇主算法权力的内容从劳动规章制度已然转变为算法劳动规则，这是雇主算法权力的核心特征。

首先，算法劳动规则的电子形态与规章制度的物理形态形成了鲜明的对比。物理形态的规章制度需要明确的书面表达，且往往表现为相对集中的、固定的规范文本。而算法劳动规则虽然会以线上“服务协议”的形式体现，但由于其生成数据极易被中途修改，难以被追溯和留存原本，该协议文本具有极大的不稳定性。③国际劳工组织的报告分析称，大多数平台服务协议条款并非静态的，平台企业保留随时修改条款的权利，修改条款在网上发布后生效，而跟踪这些修改条款极其不易。Umma Rani et al.,“World Employment and Social Outlook 2021: The Role of Digital Labour Platforms in Transforming the World of Work”, International Labour Oranization, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documents/publication/wcms_771749.pdf, 2022-05-10。尤其在劳动者进行平台注册时需要点击确认的“个人信息条款”中往往会出现类似以下“提示”：“我们可能适时修改本协议，对于重大变更，我们会提供更显著的通知，您可以选择停止使用产品/服务；在该种情况下，如您仍然继续使用我们的产品/服务，即表示同意接受经修订的本协议的约束。”④参见美团骑手端注册界面，https://fe-config.meituan.com/bm/config/4hi68bgc68507cidcc.html, 2022-05-17。如此一来，这种形式上的协议对劳动者而言仅仅具有加入企业生产活动的意义，其工作内容与劳动条件实质上仍然被雇主算法权力单方决定并进行动态调整。同时，算法劳动规则并非完全显现在某一文本中，还可能隐藏并分散在各种源代码中。伴随智能化程度的提高，算法规则背后的数字秩序将逐渐取代传统规章制度的话语秩序，进而在所谓的“算法黑箱”中进行自主决策，而算法的源代码几乎无法透明化，劳动者根本无法访问。如果劳动者受到惩戒，他们通常无法找出所述操作或制裁的原因，也无法知道如何提升他们的绩效。①Umma Rani et al., “World Employment and Social Outlook 2021: The Role of Digital Labour Platforms in Transforming the World of Work”, International Labour Oranization, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documents/publication/wcms_771749.pdf, 2022-05-12.并且，这种纯粹数字理性下的自动化决策往往会忽视劳动者的主体性与人格保护，导致劳动者的“去人格化”，从而增加劳动者权益被侵害的风险。尤其是在机器自我学习程度较高的阶段，人工智能能够重新编程自己的标准和指标以达到某种预定的结果，这种风险往往会更加严重。

其次，算法劳动规则的规制范围已经从传统规章制度所规制的劳动条件与劳动秩序扩大到了劳动者的非工作领域。一方面，雇主对劳动者的隐私与个人数据的掌控不断加强，其利用“社交测量仪”（sociometric badges）、面部扫描仪、脑电波帽子等设备收集声调、心跳、面部表情、脑电波等类似数据来推测劳动者的情绪、行为和“精神隐私”，进行心理监控。②Valerio De Stefano, “‘Master and Servers’: Collective Labour Rights and Private Government in the Contemporary World of Work”,International Journal of Comparative Labour Law and Industrial Relations, Vol.36, No.4, 2020, pp.18-24.一些科技公司甚至已经开始资助研究项目，探索如何将大脑与技术设备连接起来。③Sigal Samuel, “Brain-Reading Tech Is Coming. The Law Is Not Ready to Protect Us”, Vox, https://www.vox.com/2019/8/30/20835137/facebookzuckerberg-elon-musk-brain-mind-reading-neuroethics?smid=nytcore-ios-share, 2022-05-29.如果这些技术被引入工作场所，可能会对劳动者的主体性造成极大的侵蚀。另一方面，雇主会通过技术手段对劳动者的非业务行为进行监控，进而使得劳动者权益受侵害的风险增大。例如，GPS或者“热力图”（heat map）系统在监控外卖骑手和网约车司机位置和速度的同时，还可用于核实他们是否聚集在特定地点，以防止或应对劳动结社与集体行动。④Valerio De Stefano, “‘Negotiating the algorithm’: Automation, Artificial Intelligence and Labour Protection”, Comparative Labor Law & Policy Journal, Vol.41, No.1, 2019, p.10.雇主还可能通过控制内部社交软件删除和阻止劳动者对“成立工会”等敏感性话题的讨论。⑤Lee Fang, “Facebook Pitched New Tool Allowing Employers to Suppress Words Like ‘Unionize’ in Workplace Chat Product”,the Intercept, https://theintercept.com/2020/06/11/facebook-workplace-unionize/, 2022-05-28.又例如，工作与生活的界限模糊给予了雇主极大的空间让劳动者在非工作时间受到零散且琐碎的工作干扰。“由于缺乏形式化的要件难以受到劳动法的直接干预，劳动者通常不会从这种‘隐性加班’中获得直接的收益。”⑥高建东：《论隐性加班及其法律规制》，《中国劳动关系学院学报》2022年第2期。这种“无薪工作”的增加不仅影响劳动者的收入权益，还导致工作时间变相延长，工作和个人生活的重叠以及工作量与劳动者身心压力增大，从而威胁劳动者的休息权和职业健康与安全权。

最后，在产生程序上，算法劳动规则呈现出合意的“形式化”特点。根据《劳动合同法》第4条规定，传统的规章制度需要经过民主程序讨论方可生效，但算法劳动规则的产生几乎不存在所谓的民主程序或者其他法定程序。即使从合同生效的附件角度出发，劳动者与雇主的合意也仅仅具有加入功能，合同条款早已格式化并由雇主单方决定。并且，这种分散化、专业化的规则（协议）文本在很大程度上限制了劳动者的真意表示和提出异议的可能。因为许多服务协议条款对劳动者来说并不容易理解，这意味着他们可能不清楚自己的权利和义务。例如，一些平台没有系统地将服务条款文档链接到其主页或常见问题部分，而是仅在注册过程的中途链接到这些文本。⑦Janine Berg et al., “Digital Labour Platforms and the Future of Work: Towards Decent Work in the Online World”, International Labour Oranization, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documents/publication/wcms_645337.pdf, 2022-06-07.另有研究表明，很多平台服务协议的条款往往很长，有时超过10000字并且极其复杂。⑧Yannis Bakos et al., “Does Anyone Read the Fine Print? Consumer Attention to Standard-Form Contracts”, The Journal of Legal Studies, Vol.43, No.1, 2014, p.3.根据国际劳工组织的实证调研，全球58%的网约车司机和49%的外卖骑手表示他们没有见过平台的条款和条件。即使是在看过这些服务协议条款的人群中也有近三分之一的人表示未通篇阅读、不记得或没有真正理解这些条款。①Umma Rani et al., “World Employment and Social Outlook 2021: The Role of Digital Labour Platforms in Transforming the World of Work”, International Labour Oranization, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documents/publication/wcms_771749.pdf, 2022-05-21.即便雇主对这些算法规则进行一般化的公开与解释，也会面临着可行性和可欲性两大方面的障碍。②丁晓东：《论算法的法律规制》，《中国社会科学》2020年第12期。由此看来，民主程序的缺失、合同条款的分散与复杂、算法的不透明直接导致所谓的劳资合意仅具有形式意义，劳动者对这种“合意”带来的不利影响几乎没有提出异议与救济的可能。

（二）雇主算法权力的对象主体：劳动者与“虚假的个体经营者”

算法劳动规则的隐蔽性也导致作为适用对象的劳动者与所谓的个体经营者的界限难以区分，劳动关系与承揽关系之间法律性质模糊，③娄宇：《新业态从业人员职业伤害保障的法理基础与制度构建——以众包网约配送员为例》，《社会科学》2021年第6期。劳动关系隐蔽化，这是混合化用工模式下的必然现象。需要指出的是，这些所谓的“个体经营者”虽然形式上从事自主性劳动，但实质上仍然会受到平台企业的算法控制。原因在于，个体经营劳动的自发性、任意性特征往往会与来自企业经营与平台消费者的即时性和不确定性需求存在矛盾，为了在保证劳动者持续稳定的供给同时保证服务质量以满足消费者与企业经营的需求，企业不得不通过人工智能、大数据、算法等数字技术对劳动者进行控制以维护其混合化经营的实效性。④参见赵磊、韩玥：《跨越企业边界的科层控制——网约车平台的劳动力组织与控制研究》，《社会学研究》2021年第5期。以国内外卖平台用工模式为例，目前包括专送与众包两种模式。其中，众包骑手虽然通常被认定为个体经营者，但其正在从灵活用工转向黏性用工，黏性用工又与劳动关系从属性中的经济从属性密切相关。至于专送骑手，随着外卖平台将外卖业务进行外包的层次增加，其被认定为个体经营者从而模糊劳动关系的可能性进一步强化。⑤专送外卖业务分层外包的形式可分为“直接外包”（外包给一级承包商）和“网络外包”（一级承包商再次分包给次级承包商）两种模式，前者模式下否定劳动关系的概率为18.07%，后者为52.54%。即使是骑手被注册为“个体工商户”，也只有58.62%的概率被认定为劳动关系。参见北京致诚农民工法律援助与研究中心：《外卖平台用工模式法律研究报告》，农民工法律援助网，https://zgnmg.org/wp-content/uploads/2021/09/zhicheng-report-on-food-delivery-workers.pdf, 2022-03-29。由此看来，众包和专送仅仅是概念上的表述，在具体身份识别过程中仍然会面临极大的不确定性。主体身份以及法律关系性质的模糊所带来的直接后果就是增大了从业者权益受到雇主算法权力侵害的风险。在数字时代，物理空间中开始介入数字要素，导致算法空间逐渐涵盖至社会生活领域的方方面面。劳动者的职场开始从工厂空间向算法空间转变，这意味着作为普通民商事主体的个体经营者的自主劳动与作为劳动者的从属劳动之间的界限开始模糊。⑥姚鹏斌：《技术从属性：算法时代劳动者的认定基准重构》，《兰州学刊》2022年第2期。企业作为算法空间的控制者，让劳动者在形式上以个体经营者的身份从事劳动，但实质上通过对算法空间的操控来间接控制劳动者的劳动内容与劳动过程，并且这种控制具有极强的隐蔽性，使得传统的从属性判断标准通常难以准确地判断劳动关系是否存在。当劳动者根据传统标准被归为个体经营者时，意味着其被排除在劳动法的保护之外，但同时又被企业通过算法予以隐蔽的指挥与控制，成为所谓的“虚假的个体经营者”（false self-employed）。

（三）雇主算法权力的行使方式：隐蔽性、分权性与任意性

第一，雇主算法权力在指挥权因素方面的特征主要体现为指挥命令的隐蔽性。算法劳动规则的隐蔽性决定了指挥权因素的隐蔽性。一方面，雇主算法权力所创设的数字劳动环境通过游戏包装将平台工作游戏化，激发了劳动者在既有游戏规则之下自觉投入个体竞争和比拼中，而这种游戏化本质上是一种对劳动者思维进行同化的过程。它导致劳动者群体团结意识的淡化，从而消解了劳动者与雇主之间的矛盾张力。⑦陈龙：《游戏、权力分配与技术：平台企业管理策略研究——以某外卖平台的骑手管理为例》，《中国人力资源开发》2020年第4期。如此一来，劳动者将产生一种从事自主性劳动的假象，但实际上其劳动自主性受到算法劳动规则的支配，其中就包括在服务协议或者应用程序中设置“禁止转包”“禁止使用自动化手段”“排他性条款”等规则。劳动者如果不遵守这种隐性的指挥命令，将会受到降低排名与评级以及账户停用等处罚，进而被排除在这一生产活动之外。另一方面，如前所述，算法决策背后的纯粹数字逻辑往往会忽视劳动者的主体性与人格保护。当数据不以中立的方式进行收集时，算法会对收集的数据进行一种“价值判断”。例如，当企业依靠非专属性软件和程序进行管理时，招聘人员和管理人员通常不知道算法如何进行判断，以及为什么算法会指向某些决策，①Frank Pasquale, The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information, Boston: Harvard University Press,2015, pp.121-122.如此极易产生算法歧视、惩戒过当等对劳动者的不利影响。这样一来，劳动者与雇主之间的矛盾往往会以劳动者与算法之间的矛盾表现出来，从而掩盖了雇主本身对劳动者的实质性控制及相应的法律责任。

第二，雇主算法权力在监督权因素方面的特征主要体现为监督手段的分权性。在分权控制下，雇主将劳动者工作绩效的考核分配给平台系统、消费者或客户，根据不同评估主体的监控、评估以及排名数据对劳动者进行考核。②陈龙：《游戏、权力分配与技术：平台企业管理策略研究——以某外卖平台的骑手管理为例》，《中国人力资源开发》2020年第4期。这种评级与考核结果将决定所分配订单的性质和数量，从而决定劳动者未来的收入水平。不同的平台根据其特点存在不同的分权侧重，有的平台甚至完全以客户评价为绩效考核标准。例如，在Freelancer平台上，评级是基于劳动者从客户那里收到的评论数量、收入分数、在商定的期限内以及在价格或预算内的工作完成率，以及他们是否被同一客户反复雇佣等因素。③Umma Rani et al., “World Employment and Social Outlook 2021: The Role of Digital Labour Platforms in Transforming the World of Work”, International Labour Oranization, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documents/publication/wcms_771749.pdf, 2022-06-05.这意味着，即使企业不对劳动者进行直接监督，企业也可以通过这种间接监督手段，使得它的管理方式同基于雇主向其雇员发出的直接命令并直接控制这些命令的执行方式一样，无形中扩大雇主的权力范围。这将促使劳动者不得不在数字平台上卷入同行竞争中，以建立职业声望，获得大量优质订单从而增加报酬，即使这可能要求他们采取导致自身权益遭受部分减损的行为，例如放弃加入工会或参与集体谈判与行动、主动加班、接受更低的劳动报酬与待遇等。与此同时，算法对劳动者绩效的评分与排名是如何确定的往往并不透明。例如，“亚马逊土耳其机器人”（Amazon Mechanical Turk）平台对完成了至少1000项任务并保持高好评率的劳动者赋予“大师”资格，这使他们能够获得各种工作任务，但定义“大师”资格的参数或标准几乎是不透明的。④Sara Constance Kingsley et al., “Accounting for Market Frictions and Power Asymmetries in Online Labor Markets”, Policy &Internet, Vol.7, No.4, 2015, pp.383–400.如此一来，算法往往会使绩效评估产生偏差，忽略了其他正当评估因素，这与前述算法非中立决策所带来的影响具有一致性。同时，不同的平台所采用的绩效考核标准的差异，及其在用于评估劳动者绩效的算法中的相对权重，使得这种评估结果在平台之间的可移植性变得十分困难，变相地阻碍了劳动者在不同平台之间的自由流动，如果劳动者从头开始建立他们的职业声誉，则需要大量时间和金钱成本。因此，劳动者实际上往往被锁定在一个特定的平台上。⑤Umma Rani et al., “World Employment and Social Outlook 2021: The Role of Digital Labour Platforms in Transforming the World of Work”, International Labour Oranization, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documents/publication/wcms_771749.pdf, 2022-06-19.

第三，雇主算法权力在惩戒权因素方面的特征主要体现为惩戒措施的任意性。惩戒措施主要表现为降低评分与等级、限制接单与派单、网络曝光、扣减报酬、账户停用等，这些措施均基于算法评估与算法决策而制定，并且成为维护雇主算法权力的最后手段。在传统用工模式下，惩戒事由与措施往往由规章制度明文规定，雇主行使惩戒权需要遵循规则明确、公平合理以及程序正当原则。⑥谢增毅：《用人单位惩戒权的法理基础与法律规制》，《比较法研究》2016年第1期。但算法权力下的劳动规则的动态性和分散性以及劳资双方合意的“形式化”，决定了平台企业在采取惩戒措施时将不受任何阻碍。尤其是在算法评估与算法决策规则不透明以及劳动关系模糊化引起监管空白的情况下，雇主惩戒措施的行使往往更加随意。这种惩戒措施本质上是对劳动者的不利待遇，如果劳动者缺少有效的争议解决程序进行申诉或维权，其弱势地位与权益损害问题将更加突出。因此有学者提出，相较于传统的用工模式，所谓的“共享经济”背景下的用工关系中的惩戒权迎来了“依据之变”“方式之变”“经济罚之变”“救济之变”四大变化。①问清泓：《共享经济下劳动规章制度异变及规制》，《社会科学研究》2018年第3期。这些变化本质源于雇主采取惩戒措施的任意性。

综上所述，相较于传统的劳动管理权，雇主算法权力是一项复合权力，指挥、监督、惩戒三者已然融为一体不可分离。雇主算法权力所依靠的算法劳动规则的隐蔽性、分散性和动态性等特征，决定了其在权力对象、权力内容以及适用方式上有所不同。上述每种特征都包含着雇主算法权力给劳动者以及劳动关系带来的持续影响，综合来看主要包括如下几个方面：第一，适用对象的模糊导致所谓的“虚假的个体经营者”无法受到劳动法保护，但其却实实在在受到雇主算法权力的支配与控制，这增大了其劳动权益受到侵害的风险；第二，算法规则背后的纯粹数字逻辑在劳动管理领域的渗透，往往会忽视劳动者的主体性与人格尊严的保护，从而加深劳动异化与劳动者“去人格化”的问题；第三，算法劳动规则下的个体竞争性工作环境，一方面导致劳动者群体的团结意识减弱，另一方面在算法监控与算法评估层面给劳动结社与集体行动造成阻碍，在事实上削弱了集体劳动权对雇主算法权力的制衡作用；第四，雇主算法权力的单方行使特征以及算法不透明所带来的“数字鸿沟”，导致缺少有效的算法纠偏机制，在法律制度缺位、集体协商机制削弱、劳资个别合意“形式化”的背景下，劳动者的权益往往难以得到有效保护。

四、雇主算法权力的规制路径

上述雇主算法权力的诸多不利影响一方面涉及劳动实体法的问题，另一方面涉及算法以及数据处理本身的问题。但在雇主算法权力语境下，劳动的技术异化与劳动者“去人格化”是雇主算法权力带来的核心影响，在适应技术革新与经济发展要求的基础上对雇主算法权力进行法律规制，需要将劳动者人格尊严保护作为算法规制的基本原则，以集体劳动权的强化为制衡手段，以算法纠偏机制为程序要求。

（一）以保障劳动者人格尊严为基本原则

保障劳动者人格尊严原则是规制雇主算法权力，对算法劳动规则进行纠偏的基本原则。该原则既有国际渊源也有国内渊源，一方面源于国际劳工组织所倡导的“体面劳动”（decent work）理念。该理念主张男女在自由、公平、安全和人格尊严的条件下从事生产性工作，②International Labour Office Geneva, “Report of the Director-General: Decent Work”, International Labour Organization, https://www.ilo.org/public/english/standards/relm/ilc/ilc87/rep-i.htm, 2022-04-27.还主张充分保护各类劳动者的各项权益，为广大社会劳动者营造优质的就业与劳动环境。③Florence Bonnet et al., “A Family of Decent Work Indexes”, International Labor Review, Vol.142, No.2, 2003, pp.213-238.这种环境的优质性并不单单体现为客观意义上物质条件的丰富与劳动社会秩序的稳定，更多与制度建构的人性化程度和劳动者积极的主观感受相关。另一方面，该原则源于我国《宪法》对公民人格尊严的规定，《宪法》第38条将公民的人格尊严保护作为一种基本人权的统合型价值源泉，任何个别性的基本权利均可在人格尊严原理中找到其位置，但此种位置的具体重要性会因该权利在特定情境下对于整体人格尊严之保持与发展的意义而有所不同。④白斌：《宪法中的人格尊严规范及其体系地位》，《财经法学》2019年第6期。在劳动法领域，人格尊严理念将劳动法的目的变成了保障国民作为个人实现充实生活的条件，并确保作为其基础的经济生存，因此需要扩大每个人自主选择的可能性和多样性。⑤河野正輝·菊池高志編『高齢者の法』，東京：有斐閣1997年，30—31頁。换言之，劳动法不仅是保障每一个劳动者生存权的安全网，而且将成为每个劳动者通过各种劳动形式实现自我价值的助力板。

从规制雇主算法权力的角度来看，确立保障劳动者人格尊严的基本原则需要从以下两个方面着手。首先，强调各项基本劳动权的保障，这主要是针对雇主算法权力下“虚假的个体经营者”问题而提出的。这些所谓的“虚假的个体经营者”具有从属劳动者的全部或者部分特征，因此有必要“拓展劳动关系的包容性”，①郑文睿：《“互联网+”时代劳动关系变革的法理分析和立法回应——互联网平台用工关系定性释疑》，《社会科学》2021年第1期。对他们适用适当的劳动法保护，包括基本劳动条件保障和集体劳动权的保护。即便他们只具有部分劳动者的特征，从社会政策的角度来看，对于这类“准从属性劳动者”而言，进一步促进劳动法适用规则的细化也具有重要意义。②Valerio De Stefano, Antonio Aloisi, “European Legal Framework for Digital Labour Platforms”, European Commission, https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC112243, 2022-06-18.其次，营造优质的劳动环境。数字经济衍生了大量的工作岗位和就业机会，平台就业、远程劳动、居家办公等用工形态迅速发展，与传统劳动相比，更多体现了劳动场所流动化和多元化、劳动时间弹性化和碎片化的特征，对劳动环境的保障和优化也就成为保障劳动者人格尊严、实现体面劳动的重要方面。无论是试图通过各种设备不断加强对劳动者隐私与个人数据的掌控，还是对劳动者的劳动过程和工作进度进行隐形的算法监控，本质上都是对劳动者个人自由意志的侵犯，不仅会极大地限制其劳动的灵活性和自主性，也必然导致其劳动环境的恶化，需要对此加以预防和规制。例如，建立外卖骑手的职业伤害保险，规定远程劳动者工作时间以外的“离线权”，保障居家办公人员的安全卫生和隐私权等。

（二）以集体劳动权的强化为制衡手段

如前所述，对劳动者和所谓的“虚假的个体经营者”的劳动保护包括基本劳动条件保障和集体劳动权保护，但仅就雇主算法权力的规制而言，后者更为突出。因为强化集体劳动权的目的主要在于平衡算法视阈下劳资地位的不平等，从而解决劳资合意“形式化”的问题。在数字经济时代，集体劳动权的行使被赋予了确保算法管理、智能技术引入等商业实践的透明性和公平性的任务。例如，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）第88条将集体协议确定为就业背景下数据处理规则的潜在来源，规定集体协议在算法透明度，在从事共同经济活动的企业集团内部转移个人数据，以及在工作场所的监控系统方面，保障数据主体的人的尊严、合法利益和基本权利。德国与日本在关于“劳动4.0”议题的相关讨论中一致认为，工业4.0时代集体劳动关系的作用应当增强，即在智能技术引入工作场所时如何进行“人性化过渡”（包括算法规则透明化、数据使用、智能技术培训等）的问题上，工会或者工厂委员会参与这一过程被定位为一个重要因素。③山本陽大『第四次産業革命と労働法政策——“労働4.0”をめぐるドイツ法の動向からみた日本法の課題』，東京：労働政策研究·研修機構2021年，11—12頁。我国人社部56号文中的相关表述也明确表示工会或劳动者代表应当参与企业对平台算法的制定与修改。由此看来，强化集体劳动权的制衡功能，已然成为数字经济时代规制雇主算法权力不可或缺的一环。

强化集体劳动权对雇主算法权力的制衡功能，首先不仅要防止算法对集体劳动权的侵害，还应当充分利用网络信息优势，通过搭建数字化交流平台，快速、便捷地将利用移动通信技术工作的劳动者联系起来，以形成诸如“线上工会”“平台工会”这样的“非传统”劳动结社形式。④班小辉：《超越劳动关系：平台经济下集体劳动权的扩张及路径》，《法学》2020年第8期。传统工会及其公共部门应充分支持劳动者各种小型的、灵活的或者“非传统”的结社形式，实现与成熟的大型工会的优势互补。⑤Antonio Aloisi et al., “A Manifesto to Reform the Gig Economy”, Wolters Kluwer, http://global-workplace-law-and-policy.kluwerlawonline.com/2019/05/01/a-manifesto-to-reform-the-gig-economy/, 2022-09-02.值得肯定的是，我国实践中这一领域已经取得了相当重大的成就。例如，“饿了么”“美团”等外卖平台先后成立了外卖配送企业或行业工会。⑥钱培坚：《外卖小哥，“娘家人”为你挡风遮雨》，《工人日报》2018年1月4日,第2版；郑莉、赖志凯：《美团（北京）工会成立》，《工人日报》2021年12月25日，第1版。尤其是2021年12月我国《工会法》的修改，明确了新就业形态劳动者参加和组织工会的权利，增加了“工会适应企业组织形式、职工队伍结构、劳动关系、就业形态等方面的发展变化，依法维护劳动者参加和组织工会的权利”等规定。由此看来，如何借力保障劳动者集体劳动权，强化集体劳动关系协调机制在规制算法权力方面的作用将是未来的重要议题。

（三）以算法劳动规则纠偏机制为程序要求

算法劳动规则纠偏机制是在数字技术层面对雇主算法权力规制的程序要求，以实现算法视阈下的劳资利益平衡。

首先，建立算法劳动规则备案制度。算法备案本身是行政机关作出的一种存档备查的行为，其目的在于获取算法推荐服务提供者设计部署的、具有潜在危害和风险的算法系统的相关资讯，以固定问责点为今后的行政监管提供信息基础。①张凌寒：《网络平台监管的算法问责制构建》，《东方法学》2021年第3期。我国2022年3月生效的《互联网信息服务算法推荐管理规定》（下称《算法规定》）首次在立法上正式确立了算法备案制度，并于同年8月发布了《关于发布互联网信息服务算法备案信息的公告》及其附件《境内互联网信息服务算法备案清单》，公开发布已通过算法备案的24家企业共30项算法的名称、类别、主要用途、应用产品、备案号等信息。然而，从当前的实践来看，我国的算法备案制度尚处于起步阶段，且更多是针对常规性的数据合规和监管，对劳动用工领域的涉及还略有不足。比如在企业分层外包模式下多个用工主体同时存在算法控制权限的情况下，算法备案义务人是谁，以及哪些算法劳动规则类型需要备案等问题均需要进一步明确。作为增进算法透明性的新尝试，算法备案通过细化信息报送的范围，解决干扰性披露和算法技术复杂性的障碍，使监管机构利用最少成本获得准确、清晰的内容，另一方面也实现对行政备案和社会公示的区分，既能满足监管机构的要求，又可消弭算法透明引发的知识产权和商业秘密争议。②许可、刘畅：《论算法备案制度》，《人工智能》2022年第1期。因此，应当建立起针对规制雇主算法权力的算法劳动规则备案制度。初步来看，首先应根据用工主体责任，明确分层外包模式下各个算法推荐服务提供者的算法劳动规则备案义务以及相应的法律责任，同时应根据不同算法劳动规则的相互依存关系建立算法备案联立制度；其次，基于前述雇主算法权力的特征，应当根据现有的一般性算法备案制度，在《算法规定》第2条中列举的“调度决策类”算法中加入工作任务分配、劳动绩效计算、账户停用等算法决策规则，并将其作为重点备案对象。

其次，建立算法劳动规则审计机制。这是实现算法的透明化和可视化以及将雇主算法权力回归实定法规制的核心手段。通常认为，实现算法透明化与可视化的手段主要在于算法披露与算法解释。但问题在于，一般性披露将对企业的商业秘密与知识产权造成侵害，针对特定事项进行披露也会面临着该事项与其他事项的算法规则如何界定，以及劳动者群体是否能够真正理解算法原理等实效性问题，而这些问题同样会影响算法解释的实效性。一方面，囿于数字赋权话语体系在技术迭代背景下的诸多局限，关于算法解释的权利义务关系在法教义学层面至今无法证成。另一方面，算法能否被解释以及可以在多大程度上被解释仍然存在疑问。因为在技术层面，算法处理的精确性与其复杂程度成正相关，算法越复杂，解释难度就越大。因此在立法上强制要求算法的可解释性可能会限制算法的潜在效益。③宋华健：《反思与重塑：个人信息算法自动化决策的规制逻辑》，《西北民族大学学报（哲学社会科学版）》2021年第6期。因此，基于对劳资力量显著不平等以及数字赋权话语体系的局限的考量，应当以公法规制为侧重，由公权力介入建立算法劳动规则审计机制。由有关公共部门牵头，整合技术专家、法律专家、人力资源专家等社会力量建立算法审计委员会，通过社会对话的方式，形成较为完整的审计标准，在不侵害企业商业秘密与知识产权的前提下，对企业有关算法劳动规则进行合法性评估，并将相应的评估结果向劳动者、工会以及劳动行政部门进行公布，而后通过实定法规范对其进行规制。值得一提的是，我国《个人信息保护法》第54条和第64条分别设置了算法“自我审计”与“第三方审计”的制度，这无疑为未来进一步构建雇主算法审计社会对话与社会协同机制奠定了法律基础。

此外，完善对算法劳动规则的监督机制。算法监督机制除了现有的公共部门依职权启动的行政监察之外，还包括依劳动者申请启动的对算法劳动规则的审计机制。这里的核心问题在于判断该决策所依据的算法劳动规则的合法性，因此这一监督机制必须建立在前述算法劳动规则的备案制度和审计制度的基础上，方可实现其有效性。具体而言，雇主未履行相应的算法备案义务时，劳动者作为利益相关者有权向有关部门进行投诉，主张该部门采取相应的行政手段要求雇主备案。在雇主算法决策给劳动者造成不利影响时，除了企业内部申诉渠道之外，劳动者有权在仲裁和诉讼过程中提起附带算法审计的申请，仲裁委员会和法院可委托算法审计委员会对雇主算法规则进行审计与评估，并将审计结果作为认定算法规则合法性的证据，进而依据《劳动合同法》或者《民法典》关于劳动规章制度和合同的效力判断规则对该算法规则的合法性进行审查。

结 语

对雇主算法权力的法理阐释和特征描绘，清晰呈现了数字经济时代下雇主算法权力的基本形态及其对劳动者和劳动关系的深刻影响，也促使我们不得不进一步思考，什么样的规制路径才能应对这种变化与挑战。雇主算法权力产生与行使的原点在于企业对算法化劳动管理本身的依赖以及以此为基础的劳动者本身的数据化，因此相较于传统的劳动管理权，劳动的技术异化和劳动者的“去人格化”是雇主算法权力更为突出的影响。结合我国经济社会发展现状可知，在数字资本高度集中的今天，单纯的赋权式私法路径往往难以真正实现对劳动者权益的有效保障。因此，无论是保障基本劳动权还是创造优质的数字劳动环境，都须借助一定的公权力加以完成，尤其是在规制雇主算法权力这一具体问题上，必须建立多方主体在算法备案、算法审计、算法监督等机制方面的联动机制，这是从“权力”到“权利”的实现过程，也是劳动保护立法宗旨的根本性体现。同时，必须看到，数字经济时代下的劳动保障理念，已然从早期对劳动者生存权的保障逐渐发展至对劳动者人格尊严的保障。面对数字技术对劳动领域的冲击，我国未来基本劳动标准立法乃至劳动法典的制定，必须以劳动者人格尊严保护为核心，规制雇主算法权力，促进算法向善，实现数字时代劳动者的体面劳动和劳动法律体系的崭新构建。