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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
核心要点
- 算法管理影响近五分之一的欧洲雇员：19%的人表示其绩效受到算法追踪，18%的人表示任务由算法分配（Eurofound，2024年）。
- 两种用途产生的效果不同：算法绩效追踪与本已承压岗位中更不利的健康后果相关；报告建议提供信息、开展协商并设立保障机制。
- 这一现象已扩散至多个行业，从运输到医疗，再到物流和零售，各国及各类岗位的暴露程度高度不均。
- 2026年报告指出，算法管理的普及程度和形式因成员国和岗位类型而异。
- 在不制造持续监控的前提下部署管理类人工智能是可行的，但需要透明度规则、谈判机制和申诉渠道，目前几乎没有企业建立了这些机制。
19%，这个数字背后是两种不同的现实
欧盟19%的雇员表示有程序在监控其工作绩效，18%表示有程序在分配其工作任务。两个比例相近，却指向完全不同的体验。
算法分配任务，就是外卖平台将订单派给最近的配送员，或医院排班软件为护士生成轮班表。算法在此起组织协调作用。它可能带来约束，但运作发生在员工开始工作之前。
算法监控绩效则是另一回事。程序实时观察：处理的电话数量、两次操作之间的时间间隔、仓库内的行动轨迹、扫描包裹的速度、休息时长。它持续不断地测量。据Eurofound，算法绩效追踪是与健康和福祉不良影响关联最强的功能。在工作要求超出可用资源的岗位上，算法绩效追踪叠加在已有的压力之上。
在承受算法绩效追踪且工作压力较大的员工中，精疲力竭的情况更为普遍。
这一区别很重要，因为它避免了非此即彼的解读。算法管理并非一无是处。任务分配可以减少一些非正式的不公平：领导偏袒亲近的人、难熬班次的随意分配。算法可以引入某种中立性。但这种中立性本身也有其偏差，一旦从任务分配滑向绩效监控，中立性便荡然无存。
暴露程度最高的行业并非人们通常想象的那些
人们通常认为算法管理集中于数字平台：骑行配送员、网约车司机、被效率软件监控的远程工作者。这一印象没有错，但并不完整。
Eurofound的数据显示，这一现象已扩散至多个差异显著的行业。物流和仓储位居榜首：亚马逊及其欧洲竞争对手的仓库已有大量记录，证明这些系统实时测量每位员工的作业速度。零售业、呼叫中心乃至部分医疗领域也出现在数据中。在某些北欧国家的养老院，算法排班应用程序安排护理人员的巡视路线，并记录每位老人所获得的陪护时长。
地域因素不可忽视。各国暴露率差异明显。数字服务和物流密集型经济体——荷兰、爱尔兰、波罗的海国家——比例更高。集体谈判仍覆盖大多数雇员的经济体——北欧诸国、德国的部分行业——已对部署情况进行了更多约束，但并未叫停。
从Eurofound的全景图来看，算法管理不再是初创公司和平台企业的小众实验。它已扎根于普通企业，配套着普通的人力资源部门、普通的工会，以及并不一定具备工具来理解是什么在衡量自己的普通员工。
算法在测量：谁来掌控它
雇主与雇员之间的信息不对称，不仅源于参数的不透明，也源于测量的时间差。系统持续记录，员工只能在事后——通过一次面谈或一项看似主观的决定——感受到其影响，殊不知这一决定实际上来自数周数据的汇总。这种时间错位使实时纠错成为不可能，也使申诉困难重重，因为员工手中没有能够还原评估过程的完整记录。真正意义上的控制，不仅需要数据访问权，还需要在合理时间内、以可理解的方式获取数据，而现有机制并不能保证这一点。
控制权的问题，就藏在Eurofound数据所揭示的内容里。报告证实了算法绩效追踪、工作压力与自述精疲力竭之间的关联。
负面影响因算法功能不同而有所差异，对于已处于工作压力下的员工而言，绩效追踪的影响尤为突出。报告建议推行透明度和保障措施，所观察到的精疲力竭与绩效追踪和工作压力密切相关。
Eurofound也识别出算法管理较为可接受的配置：员工代表参与了指标的制定，且存在申请人工复核算法决定的权利。对于职场高风险人工智能，欧盟《人工智能法》规定，相关运营商须事先告知工人代表，并履行风险管理、留档备查、人工监督和持续跟踪等义务。监控或评估工作绩效与行为的人工智能系统原则上属于这一类别，但不属于人工智能系统或不满足相关条件的管理工具，可能不受最严格制度的约束。
人工智能岗位仍被大都市垄断：技术能力的地理集中进一步加剧了这种不对称。最容易受到算法管理影响的员工，往往也是最缺乏资源去质疑其运作方式的人。
集体谈判的成果
欧洲的多项实践表明，通过谈判规范算法管理是可行的，并能产生可衡量的成果。
在德国，企业委员会的共同决定权可追溯至1970年代，已在多家大型企业争取到在部署任何绩效追踪系统之前须提前告知的权利。大众汽车、德国邮政和多家超市连锁签署了相关协议，明确规定了允许使用的指标、数据采集频率以及管理人员访问个人数据的条件。这些协议对工具进行了规范，而非禁止使用。
在荷兰，《职工委员会法》规定企业委员会对影响组织结构或雇用条件的决定享有协商权，在某些情况下甚至享有同意权。法院已逐步将算法部署纳入这一范畴。多起诉讼程序促使企业修改或暂停了被认定为过度监控的系统。
这些进展仍较为脆弱，分布也不均衡。它们主要惠及拥有活跃员工代表的大型企业。雇用了欧洲大多数员工的中小企业，基本处于这一保护范围之外。分包现象进一步恶化了局面：为发包方部署的算法系统所管辖的承包商员工，比直接雇员拥有更少的话语权。
2026至2035年间尚待建立的规则
当前实践固化为隐性规范，是未来时期的核心风险。一项管理工具在没有正式框架的情况下运行数年后，往往被视为组织中的中立要素，事后质疑在政治和法律层面的代价因此更高。未在初期参与部署的工会，只能被动挑战既成事实，而非谈判引入条件。这一逻辑表明，社会伙伴应尽早介入——在实践固化之前——而非事后进行补救性监管。
算法管理在欧洲普通企业中的扩散，提出了一个尚无定论的问题：其与长期工作质量相兼容的条件仍有待厘清。
欧盟委员会2026年报告指出，算法管理和数字监控可能与压力上升、工作负荷和节奏加快以及自主性下降相关。部分成员国已就此专项立法；另一些成员国依赖未预见这些用途的通用指令。欧盟《人工智能法》提供了一个基础框架；不属于人工智能系统或不满足相关条件的管理工具，可能不受高风险制度约束，而绩效追踪或评估类人工智能系统则原则上受其约束。
未来数年间，三项任务日益清晰。第一项是职场算法透明度：让员工知晓是什么在衡量自己、依据哪些参数、出于何种目的。《通用数据保护条例》对某些完全自动化的决定加以规范，在相关情形下保障了获取人工干预、表达意见和提出异议的权利；但该权利在职场中的行使至今记录稀少，实际运用也极为有限。
第二项任务是行业层面的谈判。德国等国的企业协议有其价值，但也有局限：它们有赖于强大的工会代表力量。正如欧洲金属和化工行业已有的做法，行业层面的协议可以将这些保护延伸至物流或零售等行业——这些行业代表力量较弱，但暴露程度更高。
第三项任务具有技术性质：设计指标可验证、可申诉、可修订的算法管理系统。计算机科学和人机工程学领域的多位研究人员正在研究使算法决策可供第三方审计的架构，这些第三方包括工会、劳动监察人员和法官。透明度必须内嵌于软件架构本身，而不能仅停留于一纸善意声明。
第三项任务能否足够快速推进，部分取决于监管压力，也取决于选择主动预判的企业。在零售和医疗保健行业，已有少数企业开始就其人力资源算法治理承诺公开发声，部分原因在于吸引和留住人口压力下人手紧缺行业的员工。这一信号目前仍属少数，但它确实存在。
欧洲社会伙伴必须在未来数年内明确界定对管理工具实施民主控制的具体形式，以便在维持生产效率的同时不将工作异化为持续监控——这项工作必须在当前实践固化为隐性规范之前完成。
