AI智法双鉴专栏|从加州AI透明法看算法时代的企业用工治理

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作者：微信文章
INTRODUCTION

引言





2025年秋季，围绕加州《前沿AI透明法》展开的立法讨论，在国际舆论场引发了对监管速度的深刻反思。半岛电视台（Al Jazeera）在评论中指出：

“加州的前沿AI法案旨在带来透明度，但却未能强制实施严格的安全要求。”

这句话准确地揭示了AI治理的现状：法律在谨慎前行，而技术已在全面渗透。监管者担心过度干预会抑制创新，于是选择以“披露”为核心的轻监管模式，让企业自行平衡安全与效率。

对于企业而言，这种宏观层面的克制并非缓冲期，而是一种新的责任前移。AI已经深度介入招聘、绩效考核、员工管理等关键用工环节，成为现代雇主权力的延伸工具。当法律尚未明确划定责任边界时，企业的每一个算法决策都可能成为潜在的风险源。在外部规则尚未完善的阶段，企业能否自觉建立内部治理框架，决定了未来能否在AI合规上占据主动。

  当劳动管理超越法律的预期边界▼

技术革新的速度远超立法节奏，这种时间差使AI成为企业管理中的“双刃剑”。对许多管理者而言，算法的吸引力在于它的客观与高效：数据能自动识别最优人选、实时评估绩效、预测离职风险，从而显著提升决策速度。然而，在速度与客观的表象之下，隐藏着企业最容易忽视的系统性法律风险。

算法的“客观性”往往是一种幻觉。任何AI模型都依赖于历史数据，而历史数据中充斥着人类决策留下的偏见。当这些偏见被技术形式固化后，就会被算法“继承”并放大。例如，基于过往绩优员工特征建立的模型，可能无意间将年龄、性别或教育背景转化为隐性门槛，从而构成间接歧视。此类偏差一旦引发争议，将不再是单一纠纷，而可能演变为系统性歧视问题。对于雇主而言，这不仅是法律风险，更是品牌与雇主声誉的危机。

与此同时，算法的管理逻辑正在改变员工与企业的关系。被数据化的员工不再以个体身份被理解，而是成为绩效矩阵中的“可计算单元”。算法监控提高了效率，却削弱了信任与忠诚。当员工意识到自己的劳动被算法实时评估，却无法理解评分逻辑时，不安全感与疏离感随之蔓延。长期依赖这种“无解释的管理”，可能导致企业文化的冷却与人才战略的瓦解。技术的速度，正在以一种无声的方式改变组织的伦理结构。

   透明度的再定义▼

加州AI法案的最大特点在于，它要求透明，却不强制控制。这种设计既反映了监管机构的谨慎，也为企业提供了一个启示——透明不应被动等待，而应主动内化为合规机制。企业需要认识到，在AI时代，透明本身就是防御体系。

形式上的披露远远不够。在许多公司，制度中一句“绩效由系统自动计算”被视为已履行告知义务，但这类模糊条款在未来诉讼中并无防御价值。真正的透明必须是“可解释”的。企业应能向员工、监管者或法院清楚说明：算法的决策逻辑是什么？哪些变量对结果影响最大？为什么系统作出了这样的判断？如果无法解释，就无法证明尽到了合理注意义务。可解释的透明，不仅是技术能力的体现，更是法律意义上的自我保护。

更重要的是，透明度不应止步于风险披露，而应成为信任建设的基石。企业若能在绩效管理中明确算法的参与程度，并提供申诉与复核机制，让员工看到人类判断仍然存在，就能在效率与公正之间重建平衡。透明度的价值，不在于向监管者汇报，而在于让员工相信系统的正当性。一个愿意解释的企业，比一个沉默的企业更能赢得信任。

  制度性的“刹车”▼

加州立法过程中的一个细节颇具象征性：原草案曾要求AI系统配备“紧急终止开关”，但这一条款最终被删除。立法者担心强制设置刹车会限制创新，但在企业内部，这个“开关”恰恰应当存在。没有制动机制的算法管理，就像在没有刹车的车道上加速行驶。

企业可以从三方面建立自己的“制度制动”。

首先，要在任何AI系统投入运行前进行风险评估，对算法的偏差、决策路径和潜在法律后果进行全面分析。算法并非不可测，它的输入与输出都可以被量化与检验。通过定期的偏差审计和风险回溯，企业可以及时发现并修正模型中的歧视性趋势。

其次，应在组织架构中建立跨部门的治理机制。AI的使用不仅是技术问题，更涉及人事、合规、伦理与品牌形象。让HR、法务与信息安全部门共同参与AI项目的评估，可以避免单一部门过度依赖技术结果。

最后，企业需要建立明确的救济机制。当算法决策被质疑或发现错误时，应有可追溯、可撤销的程序，确保人类判断能够重新介入。这不仅是对员工权益的保护，也是对企业自身合法性的维护。

这种自我制动的体系，本质上是对法律滞后的主动回应。企业不应等待外部监管来纠正错误，而应以内部机制先行一步。当“自律”成为组织文化的一部分，AI带来的风险才能真正被驯化为可控的生产力。

   结语：把速度差变成治理优势▼

“世界运行得太快，法律难以追赶。”

这句评论不仅描述了AI技术的节奏，也揭示了企业治理的时代困境。算法的能力在不断突破，而监管的脚步总是姗姗来迟。对企业而言，这既是威胁，也是机遇。

威胁在于，滞后的法规意味着更多的责任需要企业自负。当监管者尚未设定标准，任何一次算法误判都可能成为典型案例，被放大为行业警示。机遇则在于，那些能够主动建立AI治理框架的企业，将在风险中建立竞争优势。合规不再只是防线，更是一种品牌资产。一个被信任的企业，不仅规避诉讼，也能吸引人才、赢得市场和社会的认可。

算法时代的企业管理，正在从“控制人”转向“管理系统”。而真正的领导力，恰恰体现在能否在人机共治的格局中重新定义人的位置。AI可以优化流程，却无法替代判断。速度可以带来收益，但庄重才能带来持续性。企业若能在加速的技术浪潮中守住这份节制与敬畏，就能在未来的监管体系成形之前，率先建立属于自己的合规秩序。最终，监管的速度或许永远追不上算法，但那些比法律更早自觉的企业，将成为新秩序的缔造者，而非被动的应试者。

参考原文：半岛电视台（Al Jazeera）《加州标志性前沿 AI 立法：注入透明度》（California’s landmark frontier AI law to bring transparency ）

https://www.aljazeera.com/economy/2025/10/10/californias-landmark-frontier-ai-law-to-bring-transparency

作者：程阳  高级合伙人

劳动团队 北京

chengyang@lantai.cn



      程阳，毕业于中国政法大学，兰台律师事务所高级合伙人，管委会委员，兰台劳动团队牵头合伙人。多年来一直深耕在企业合规与劳动人事法律领域，擅长将法律思维与管理思维有机融合，为客户提供具有操作性、前瞻性的法律建议。同时担任中国政法大学、北京航空航天大学、中国劳动关系学院校外指导老师。工作之余，著有《人力资源合规管理全书》，带领兰台劳动团队出版了《劳动纠纷实战解析》《劳动疑难问题操作指引》《第一本法律日志书：HR每天学点劳动法》等书籍，统筹负责兰台律师事务所出版的《企业法律顾问实务操作全书》的撰写，主笔劳动法律部分，在多家媒体报纸上发表专业文章，全面负责“兰台劳动”微信公众号运营，公众号坚持每天发布专业文章。凭借卓越的法律服务水平和备受赞誉的市场口碑，The Legal 500《法律500强》国际权威法律评级指南，获评“推荐律师”，《亚洲法律杂志》ALB客户首选律师（2023 ALB Client Choice）。

作者：洪瑜  实习律师

劳动团队 北京

hongyu@lantai.cn



        洪瑜拥有英国兰卡斯特大学学士学位和美国西北大学硕士学位，具备在美、英、澳、中四国的学习与工作背景，曾于美国参与癌症支持公益项目，日均处理20+英文沟通案例，以及于美国西北大学凯洛格商学院负责英文内容编辑；深度参与兰台劳动团队“海外用工”专栏的创作。洪瑜能够熟练运用英语完成法律文件撰写、国际调研及跨文化谈判，致力于将跨文化理解和经验转化为企业合规解决方案。

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