工作中的数据和算法：工人技术权的案例
概述
在当前的就业环境中，企业越来越多地利用数据和算法来改进运营、提升效率、预测员工行为，并影响工资、工作条件、性别与种族平等，以及员工的权力。这一趋势在新冠疫情之后愈发显著，工作场所的监控形式更加多样化且更为深入。尽管这一现象引发了公众对数据隐私和公平的关注，政策层面对此的响应仍相对滞后。
新的工作场所技术
- 数据收集：雇主通过多种手段收集工人数据，包括但不限于计算机活动、位置追踪、客户评价、生物特征等，形成全面的工人画像。
- 电子监控：通过设备、传感器和GPS技术实时监控员工的行为、活动和位置，增强管理效能。
- 算法应用：算法用于决策制定、人力资源管理、自动化任务、指导员工行为等，影响工作流程的各个方面。
对工人的潜在危害
- 工作集约化和加速：通过算法优化，提高工作效率，但同时可能牺牲员工的健康和福利。
- 去技能和自动化：技术的发展可能导致传统技能的消失，依赖自动化完成更多任务。
- 危险工作条件：监测和数据收集可能在某些情况下造成工作环境的不安全。
- 临时工作增长：灵活用工模式的增加，工人权益保护面临挑战。
- 失去自主权和隐私：数据收集和监控减少了员工对自身工作流程的控制，侵犯了个人隐私。
- 歧视和组织权的压制：算法可能加剧社会不平等，限制工人组织和维权能力。
政策建议与框架
为应对上述挑战，报告提出了构建一套新的21世纪劳动标准，旨在保护工人权益，规范雇主行为，促进公平和包容的就业环境。具体建议包括：
- 技术权利框架：赋予工人对其数据的控制权，明确雇主责任，规范算法和电子监控的使用。
- 技术组织：确保工作场所技术服务于工人利益，避免负面影响。
- 预防歧视：确保技术决策不会加剧社会不平等。
- 强化执法机制：建立强有力的监管体系，确保政策得到有效执行。
通过这一框架，旨在推动公平的就业环境，确保技术发展惠及所有劳动者，促进经济的可持续增长和社会的公正发展。
