民建会员、重庆市青联委员、上海锦天城（重庆）律师事务所高级合伙人李章虎反映：近年来，人工智能技术快速发展，正在深刻改变产业结构与就业模式。以大模型、自动化算法系统和平台经济为代表的新技术应用，正在推动生产效率显著提升，也催生出一批新的就业形态和职业类型。根据国际劳工组织（ILO）和世界经济论坛（WEF）发布的相关研究报告，未来十年人工智能将在全球范围内创造大量新岗位，同时也会对部分传统岗位产生替代压力。世界经济论坛《未来就业报告》预测，到2027年全球将新增约6900万个就业岗位，同时约8300万个岗位可能被自动化技术取代，整体呈现明显的结构性变化。

在中国，人工智能产业规模近年来持续扩大。中国信息通信研究院发布的《人工智能产业发展报告》显示，我国人工智能核心产业规模已超过5000亿元，并带动相关产业规模超过1.5万亿元。与此同时，人工智能应用生态迅速扩展，形成了包括数据标注、语料清洗、内容安全审核、模型训练辅助、提示词设计、AI产品运营、数字人直播运营、自动驾驶远程接管、AI客服训练等在内的大量新型岗位。部分研究机构估计，仅数据标注相关产业就带动了数十万就业岗位，而随着生成式人工智能的普及，这一规模仍在持续扩大。

然而，在就业机会迅速增加的同时，人工智能催生的新业态也暴露出一系列劳动权益保障与制度适配问题。现行法律法规和社会治理体系主要基于传统雇佣关系构建，在面对平台化、项目化和算法化管理的新就业形态时，仍存在一定制度空白。因此，有必要从顶层制度设计层面对人工智能就业治理体系进行系统完善，以充分释放人工智能带来的就业创造效应，同时有效应对技术替代带来的冲击。

一、人工智能新业态就业的主要权益保障问题

（一）劳动关系认定困难，部分劳动者权益处于“悬空状态”

人工智能新业态就业普遍呈现出平台化与灵活化特征。大量岗位以众包合作、项目制合作或外包形式存在，劳动者通过平台注册接单完成任务。例如数据标注、AI训练语料整理、内容审核等岗位，大量采用众包模式进行组织。

在这一模式下，平台往往通过算法系统分配任务、进行绩效评价和收入结算，但并不直接与劳动者签订劳动合同。这种模式在形式上属于合作关系，但在实质上却具有明显的管理属性。例如平台会规定任务完成时限、质量标准和评分规则，并通过账号管理、任务限制等方式实施管理。

近年来，多地法院在审理平台就业案件时，已逐渐意识到这一问题。例如在多起外卖骑手劳动关系认定案件中，法院指出平台通过订单分配、绩效考核和奖惩机制对骑手进行管理，部分情况下应认定存在劳动关系。但由于平台用工结构往往通过第三方外包公司进行安排，不同地区的裁判尺度仍存在差异。

这一问题在人工智能新业态岗位中同样存在。以数据标注行业为例，部分标注平台通过中介机构向标注员派发任务，标注员按件计费完成工作，但平台对标注流程、质量和完成时间具有严格要求。这种“事实管理—合同合作”的结构，使部分劳动者难以依法主张劳动权益。

（二）算法管理替代传统用工管理，劳动者申诉渠道有限

人工智能新业态就业的另一显著特点，是劳动管理方式由人工管理逐渐转向算法管理。劳动者的任务分配、收入水平、工作评价甚至账号状态，往往由系统算法自动决定。

例如在平台型就业中，系统算法通常会根据劳动者历史评分、完成效率和在线时长等因素决定任务分配优先级。同时，平台可能通过动态定价机制调整任务单价。在部分情况下，系统还会自动识别“异常行为”并对账号进行限制或封禁。

由于算法规则往往属于平台商业秘密，劳动者通常难以了解具体计算逻辑，也难以判断收入变化或账号处罚的具体原因。一旦出现争议，劳动者申诉渠道也较为有限。

在实践中，类似问题在网约车、外卖平台等行业已有较多案例。例如部分司机因系统判定“异常接单行为”而被封号，但平台并未公开具体判定规则，导致司机难以进行有效申诉。随着人工智能平台规模扩大，类似问题也逐渐出现在AI新业态岗位中。

（三）社会保障制度难以完全覆盖新就业形态

人工智能新业态就业往往呈现出多平台接单和短周期合作的特征。劳动者可能同时在多个平台参与项目，或在不同时间段接不同任务。这种就业模式与传统稳定雇佣关系存在较大差异。

我国社会保险制度长期以单位缴费为核心结构。当劳动者缺乏稳定雇主时，社保缴费责任往往难以明确。虽然部分劳动者可以通过灵活就业方式自行参保，但在收入不稳定的情况下，持续缴费的积极性较低。

近年来，我国已启动新就业形态职业伤害保障试点，为外卖骑手和网约车司机提供一定保障。然而，这一制度目前主要集中在交通出行和配送行业，对人工智能新业态岗位的覆盖仍然有限。

根据国家统计局发布的数据，我国灵活就业人员规模已超过2亿人，其中相当一部分从事平台经济相关工作。如果人工智能新业态就业进一步扩大，而社会保障制度未能同步完善，可能会对社会保障体系产生长期影响。

（四）部分岗位存在新的职业健康风险

人工智能产业链中，一些岗位需要长期接触大量敏感或负面内容。例如内容安全审核人员在工作过程中需要识别暴力、色情、诈骗等违规信息。这类岗位可能对从业人员心理健康产生影响。

此外，数据标注和内容审核岗位通常需要长时间面对屏幕进行重复性操作，工作节奏紧张，也可能对视力和身体健康造成影响。

目前，我国职业健康制度主要针对传统工业领域的职业危害，如粉尘、噪音和化学物质等，对数字内容类职业风险的识别仍相对有限。因此，相关岗位的职业健康保护机制仍有待进一步完善。

二、现行法律制度在人工智能新业态就业中的主要盲区

（一）劳动关系认定制度仍以传统雇佣模式为基础

我国现行劳动法律体系主要基于稳定的单位用工关系设计。在平台经济和人工智能新业态就业中，劳动者往往通过平台接单完成任务，而非直接受雇于企业。

这一结构导致在发生劳动争议时，劳动关系认定难度较大。例如在部分外卖骑手案件中，平台将用工关系转移至第三方服务公司，从而降低自身法律责任。类似模式在数据标注等行业也较为常见。

随着人工智能产业发展，这类平台型用工模式可能进一步扩大，因此有必要对劳动关系认定规则进行适当调整。

（二）算法管理缺乏系统性监管规则

虽然我国《个人信息保护法》已对自动化决策提出原则性要求，但在劳动管理领域，针对算法管理的制度仍较为有限。例如任务分配、收入计算和账号处罚等算法决策，目前缺乏统一监管标准。

在人工智能平台中，算法不仅是技术工具，也逐渐成为新的管理权力。因此，需要从制度层面对算法透明度和劳动者申诉权进行明确规定。

（三）人工智能劳动成果权益归属尚不明确

人工智能产业链中，大量劳动者参与数据标注、模型训练和提示词设计等工作。这些工作对模型能力提升具有重要作用，但其成果通常被视为企业研发成果的一部分。

在现行法律体系中，著作权法和专利法主要针对传统研发活动设计，对众包参与型AI研发模式缺乏明确规定。这可能导致部分参与者在成果权益方面缺乏保障。

三、完善人工智能就业治理体系的政策建议

（一）探索建立适应新业态的用工分类制度

在保持现有劳动关系制度稳定的前提下，可以探索建立更具弹性的用工分类体系。例如对受平台管理但未形成传统劳动关系的劳动者设立基本权益保护规则，包括最低收入保障和职业安全保护等。

（二）推动社会保障体系向个人账户模式转型

针对跨平台就业特点，可以逐步建立个人社保账户跨平台累计机制，使劳动者无论在哪个平台工作，都能够持续积累社会保障权益。同时，可探索由平台按比例承担部分社保缴费责任。

（三）加强算法管理透明度与劳动者权益保护

针对算法管理带来的新问题，可建立算法规则公开与申诉机制，对影响劳动者收入和就业机会的重要算法决策提供解释渠道，并防止算法在任务分配和收入计算中形成不合理歧视。

（四）推动职业技能培训与人工智能产业发展协同

人工智能对就业的影响具有明显的结构性特征。一些传统岗位可能减少，但新的职业类型也在不断出现。因此，应加强人工智能技能培训体系建设，帮助劳动者实现岗位转型。

（五）建立人工智能就业影响监测机制

建议建立人工智能就业影响监测体系，定期评估技术发展对就业结构的影响，并及时调整相关政策。这有助于在技术变革过程中保持就业结构稳定。

四、结语

总体来看，人工智能既是推动经济高质量发展的重要动力，也正在深刻改变就业结构。面对这一趋势，关键不是简单限制技术替代，而是通过完善制度设计，实现技术创新与社会稳定的协调发展。通过建立适应新业态的劳动制度、社会保障体系和算法治理规则，可以在充分释放人工智能就业创造效应的同时，推动就业结构平稳转型，为数字经济发展提供更加稳固的制度基础。