当前,人工智能技术驱动下的新就业形态正深刻改变劳动力市场结构,催生出依赖算法实现供需匹配的新型劳动者群体。这种以平台为中介载体、数据为核心生产要素、算法为管理调控工具的就业模式,在大幅提升就业灵活性与自主性的同时,也衍生出劳动关系法律界定模糊、社会保障覆盖存在缺口、劳动安全风险逐步累积等劳动者权益保障方面的棘手问题。要有效解决技术重构为劳动治理带来的现实困境,不能局限于传统单一维度的监管思路,需积极构建政府部门发挥主导作用、平台企业承担主体责任、劳动者个体增强权益意识、社会组织提供支持服务的多元主体协同共治新体系,在推动技术创新持续发展与保障劳动者合法权益之间找到动态平衡的关键点。
一、人工智能驱动下新就业形态劳动者权益的挑战
(一)算法控制引发的劳动关系认定模糊化
人工智能依托算法规则对劳动管理体系进行重构,致使传统劳动关系认定所依据的人格从属性、经济从属性、组织从属性标准遭遇适用难题。于人格从属性而言,平台借助智能派单系统、时效监控机制以及服务评分算法实施隐性管理,使劳动者即便未签订传统意义上的劳动合同,也不得不服从算法所设定的各类工作规则,如配送超时会面临扣款、接单响应时间存在严格限制等,进而形成一种数字枷锁式的事实控制状态。在经济从属性层面,劳动者的收入完全受制于平台算法主导的计价规则和订单分配机制,平台能够运用数据屏蔽、流量倾斜等技术手段对劳动者的收益进行干预,使得劳动者在经济上产生实质的依附关系。而从组织从属性角度来看,平台将核心业务拆解为碎片化的任务,劳动者的工作成果直接融入平台的服务体系之中,然而由于数据垄断的存在,导致能够证明劳动关系的材料严重匮乏,使劳动者陷入去劳动关系化与实质从属化并存的矛盾境地。
(二)数据权力失衡导致的社会保障覆盖断层
新就业形态呈现的数字化特征,直接打破了传统雇主—雇员模式下社会保障的对应关系,进而形成了制度覆盖的缺口。平台借助算法将用工关系包装为平等主体间的服务协议,以此规避法定的雇主责任,使不少外卖骑手、网约车司机未能被纳入工伤保险范畴。数据收集存在技术壁垒,这一情况让保障机制滞后的问题愈发严重,如网络主播的虚拟礼物收入、知识付费从业者的数字分成等新型收入形态,由于缺乏统一的数据接口,很难被社保系统识别；平台掌握的劳动强度、职业风险等关键数据,未能与政府监管系统实现共享,导致职业伤害认定缺乏必要依据。
(三)技术理性催生的劳动安全与发展权挑战
人工智能对效率的极致追求催生出新型劳动安全风险。配送平台的时效算法在交通高峰期迫使骑手超速行驶,网约车平台的最优路线算法常常忽视复杂路况中的安全隐患,智能监控设备对劳动者生理数据的实时采集则形成数字监工般的压力。职业发展层面,平台依赖算法实施绩效评估与资源分配,但算法模型里隐含的年龄、性别等数据偏见,切实限制着劳动者的晋升空间；人工智能技术快速迭代造成技能需求断层,而平台普遍缺失系统性培训机制,使劳动者同时面临技术替代与能力滞后的双重威胁,职业转换成本由此显著增加。
二、强化协同治理,保护人工智能驱动下新就业形态劳动者权益的策略
(一)构建政府规制、平台透明、劳动者参与的劳动关系协同认定机制
针对算法控制引发的关系认定难题,构建多元主体协同参与的治理框架实为必要。政府需加快出台《新就业形态劳动关系认定指引》,将算法管理强度、收入依赖度、数据控制程度等关键要素纳入从属性判断指标体系,以此明确“技术从属性”的法律内涵与界定标准。平台企业则应建立算法透明度机制,不仅要向劳动者和监管部门公开影响其权益的核心算法规则,如派单逻辑、报酬计算模型等,还要开放数据查询接口,让劳动者实时追溯工作轨迹、收入构成等关键数据信息。与此同时,组建由人社部门、工会组织、平台代表、劳动者代表共同参与的三方协商委员会,负责定期评估算法规则的合规性,并对涉及劳动关系重大调整的算法优化事宜进行听证审议。
(二)创建政府统筹、平台分担、社会支撑的社会保障协同供给体系
破解数据权力失衡带来的保障缺口,需构建分层分类的协同保障机制。政府层面,要将新就业形态劳动者纳入全民社保体系,允许其以灵活就业身份参保。同时,探索建立平台就业专项保障基金,资金由平台按不低于3%的营收比例缴纳、劳动者自愿缴存以及政府财政补贴共同构成,重点用于解决职业伤害、失业风险等共性问题。平台企业需承担数据共享责任,将劳动者工作时长、接单频次、职业风险等数据接入政府社保智能匹配系统,由系统依据这些数据自动生成差异化保障方案。例如把高频接单的骑手优先纳入工伤保险。社会组织方面,鼓励行业协会、劳动者互助组织参与保障基金管理,建立第三方监督机制。
(三)打造政府监管、平台赋能、社会服务的劳动安全与发展协同支持体系
应对技术理性带来的安全与发展挑战,要构建多方联动的风险防控机制。政府需制定《人工智能劳动场景应用规范》,明确算法设计的安全边界,如配送时效算法要预留15%弹性时间、监控技术禁止采集与工作无关的生物数据,还要建立职业风险智能预警系统,通过接入交通流量、天气数据、平台订单量等多维信息,对高风险岗位的安全隐患进行实时监测。平台企业必须履行技术应用主体责任,为劳动者配备智能安全设备,例如具备疲劳提醒功能的车载终端、防碰撞智能头盔,利用算法优化任务分配以避免过度劳动,并且设立不低于年度利润2%的专项培训基金,联合职业院校开发AI适配性课程,如算法规则解读、数据安全操作等,通过线上线下结合的方式提升劳动者的数字技能。社会机构应发挥服务支持作用,工会组织要建立新就业形态劳动者职业发展指导中心,提供算法公平性投诉、职业规划咨询等服务；行业协会需制定《新就业形态职业安全公约》,推动企业间安全标准互认与经验共享。
结语:
新就业形态的权益保障难题,是技术重构与制度滞后间矛盾的显现,破局之策在于多元主体的协同治理。政府不能再局限于规则制定者角色,而应成为协同治理的组织者；平台不能一味追求效率优先,需转向责任共担；劳动者不能甘于做被动接受者,要成长为积极的权利主张者；社会组织不能仅在边缘参与,需走向核心协同。只有构建技术赋能制度、制度规范技术的良性互动机制,才能在人工智能驱动的劳动力市场变革中,让技术创新红利与劳动者权益保障实现共生共荣。这一治理路径的探索,不仅关乎个体权益,亦涉及数字经济时代劳动关系的重构方向,需要持续深化理论研究、推进实践创新,为全球新就业形态治理提供中国方案。
(作者单位:北京交通大学国家经济安全研究院)
一、人工智能驱动下新就业形态劳动者权益的挑战
(一)算法控制引发的劳动关系认定模糊化
人工智能依托算法规则对劳动管理体系进行重构,致使传统劳动关系认定所依据的人格从属性、经济从属性、组织从属性标准遭遇适用难题。于人格从属性而言,平台借助智能派单系统、时效监控机制以及服务评分算法实施隐性管理,使劳动者即便未签订传统意义上的劳动合同,也不得不服从算法所设定的各类工作规则,如配送超时会面临扣款、接单响应时间存在严格限制等,进而形成一种数字枷锁式的事实控制状态。在经济从属性层面,劳动者的收入完全受制于平台算法主导的计价规则和订单分配机制,平台能够运用数据屏蔽、流量倾斜等技术手段对劳动者的收益进行干预,使得劳动者在经济上产生实质的依附关系。而从组织从属性角度来看,平台将核心业务拆解为碎片化的任务,劳动者的工作成果直接融入平台的服务体系之中,然而由于数据垄断的存在,导致能够证明劳动关系的材料严重匮乏,使劳动者陷入去劳动关系化与实质从属化并存的矛盾境地。
(二)数据权力失衡导致的社会保障覆盖断层
新就业形态呈现的数字化特征,直接打破了传统雇主—雇员模式下社会保障的对应关系,进而形成了制度覆盖的缺口。平台借助算法将用工关系包装为平等主体间的服务协议,以此规避法定的雇主责任,使不少外卖骑手、网约车司机未能被纳入工伤保险范畴。数据收集存在技术壁垒,这一情况让保障机制滞后的问题愈发严重,如网络主播的虚拟礼物收入、知识付费从业者的数字分成等新型收入形态,由于缺乏统一的数据接口,很难被社保系统识别；平台掌握的劳动强度、职业风险等关键数据,未能与政府监管系统实现共享,导致职业伤害认定缺乏必要依据。
(三)技术理性催生的劳动安全与发展权挑战
人工智能对效率的极致追求催生出新型劳动安全风险。配送平台的时效算法在交通高峰期迫使骑手超速行驶,网约车平台的最优路线算法常常忽视复杂路况中的安全隐患,智能监控设备对劳动者生理数据的实时采集则形成数字监工般的压力。职业发展层面,平台依赖算法实施绩效评估与资源分配,但算法模型里隐含的年龄、性别等数据偏见,切实限制着劳动者的晋升空间；人工智能技术快速迭代造成技能需求断层,而平台普遍缺失系统性培训机制,使劳动者同时面临技术替代与能力滞后的双重威胁,职业转换成本由此显著增加。
二、强化协同治理,保护人工智能驱动下新就业形态劳动者权益的策略
(一)构建政府规制、平台透明、劳动者参与的劳动关系协同认定机制
针对算法控制引发的关系认定难题,构建多元主体协同参与的治理框架实为必要。政府需加快出台《新就业形态劳动关系认定指引》,将算法管理强度、收入依赖度、数据控制程度等关键要素纳入从属性判断指标体系,以此明确“技术从属性”的法律内涵与界定标准。平台企业则应建立算法透明度机制,不仅要向劳动者和监管部门公开影响其权益的核心算法规则,如派单逻辑、报酬计算模型等,还要开放数据查询接口,让劳动者实时追溯工作轨迹、收入构成等关键数据信息。与此同时,组建由人社部门、工会组织、平台代表、劳动者代表共同参与的三方协商委员会,负责定期评估算法规则的合规性,并对涉及劳动关系重大调整的算法优化事宜进行听证审议。
(二)创建政府统筹、平台分担、社会支撑的社会保障协同供给体系
破解数据权力失衡带来的保障缺口,需构建分层分类的协同保障机制。政府层面,要将新就业形态劳动者纳入全民社保体系,允许其以灵活就业身份参保。同时,探索建立平台就业专项保障基金,资金由平台按不低于3%的营收比例缴纳、劳动者自愿缴存以及政府财政补贴共同构成,重点用于解决职业伤害、失业风险等共性问题。平台企业需承担数据共享责任,将劳动者工作时长、接单频次、职业风险等数据接入政府社保智能匹配系统,由系统依据这些数据自动生成差异化保障方案。例如把高频接单的骑手优先纳入工伤保险。社会组织方面,鼓励行业协会、劳动者互助组织参与保障基金管理,建立第三方监督机制。
(三)打造政府监管、平台赋能、社会服务的劳动安全与发展协同支持体系
应对技术理性带来的安全与发展挑战,要构建多方联动的风险防控机制。政府需制定《人工智能劳动场景应用规范》,明确算法设计的安全边界,如配送时效算法要预留15%弹性时间、监控技术禁止采集与工作无关的生物数据,还要建立职业风险智能预警系统,通过接入交通流量、天气数据、平台订单量等多维信息,对高风险岗位的安全隐患进行实时监测。平台企业必须履行技术应用主体责任,为劳动者配备智能安全设备,例如具备疲劳提醒功能的车载终端、防碰撞智能头盔,利用算法优化任务分配以避免过度劳动,并且设立不低于年度利润2%的专项培训基金,联合职业院校开发AI适配性课程,如算法规则解读、数据安全操作等,通过线上线下结合的方式提升劳动者的数字技能。社会机构应发挥服务支持作用,工会组织要建立新就业形态劳动者职业发展指导中心,提供算法公平性投诉、职业规划咨询等服务；行业协会需制定《新就业形态职业安全公约》,推动企业间安全标准互认与经验共享。
结语:
新就业形态的权益保障难题,是技术重构与制度滞后间矛盾的显现,破局之策在于多元主体的协同治理。政府不能再局限于规则制定者角色,而应成为协同治理的组织者；平台不能一味追求效率优先,需转向责任共担；劳动者不能甘于做被动接受者,要成长为积极的权利主张者；社会组织不能仅在边缘参与,需走向核心协同。只有构建技术赋能制度、制度规范技术的良性互动机制,才能在人工智能驱动的劳动力市场变革中,让技术创新红利与劳动者权益保障实现共生共荣。这一治理路径的探索,不仅关乎个体权益,亦涉及数字经济时代劳动关系的重构方向,需要持续深化理论研究、推进实践创新,为全球新就业形态治理提供中国方案。
(作者单位:北京交通大学国家经济安全研究院)