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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
2026年10月，UNI Europa与弗里德里希·艾伯特基金会梳理出108份欧洲集体协议，其中包含人工智能或算法管理条款。欧盟人工智能法规全面生效之前，欧洲工会已开始逐行业、逐企业地谈判AI部署条件。这些协议提供了评估集体谈判实际成效的依据。
要点
- 2026年10月，据UNI Europa与弗里德里希·艾伯特基金会统计，108份欧洲集体协议包含人工智能或算法管理条款。
- 西班牙银行业协议明确写入：当自动化决策影响员工时，员工有权要求人工介入。
- 信息与协商权、数据与隐私保护是最常见的条款类型。
- 这些条款能否推广，取决于雇主的抵制力度、谈判优先次序、知识缺口和技术能力。
- 集体谈判可在职场层面为AI设定实用规则，补充公共监管的不足。
108份协议：一个需要谨慎解读的数字
欧洲的108份协议，既比人们以为的多，也比应有的少。五年前，AI集体谈判还是只有专业律师和工会前瞻文件才关心的话题；而欧洲劳动力市场现有数万份生效的集体协议，108份覆盖的范围仍然有限。
UNI Europa与弗里德里希·艾伯特基金会的研究并不只是清点数字。它区分了两类协议：一类提出透明度、非歧视等一般原则；另一类创设具体的程序性权利，包括部署前强制协商、查阅算法决策所依据数据的权利，以及对自动化评估提出异议的途径。真正改变企业内部力量对比的，是后一类。
地理分布高度集中。样本中覆盖面最广的是西班牙、意大利、德国和丹麦。这幅地图与工会拥有制度化信息获取渠道及劳动组织共同决策权的国家高度重合。样本显示某些劳动关系体系与AI条款之间存在关联，但并未证明这是因果关系。
西班牙银行业协议：具体权利的试验场
西班牙银行业协议明确规定：当自动化决策影响员工时，员工有权要求人工介入。这项权利是可操作的——协议规定了程序、答复期限，以及雇主一方的指定对接人。
协议把”对AI实施人工监督”这一原则转化为程序义务。员工若不同意完全基于自动化变量作出的决定，可以向雇主指定的人员提出申请，且明确知道该找谁、期限多长。这一程序看似不起眼，实则分量很重：算法管理的运作，恰恰建立在缺少这类明确救济渠道之上。
银行业并非整体自动化程度最高的行业，但它是最早部署评分工具、绩效评估和算法排班系统的行业之一。据欧洲央行国内信贷机构数据，2019至2022年间西班牙银行业减少了约14,800个岗位。西班牙银行业工会正是在这场大规模重组中谈成了上述权利，”谁依据什么标准作决定”在当时是高度敏感的政治问题。
单靠欧盟人工智能法规的局限
欧盟人工智能法规自2024年起分阶段适用，确立了风险分级，并对高风险系统的提供方施加义务。它保护公民在与行政机关和服务提供方打交道时的权益。该法规创设了若干与高风险AI系统相关的知情权和解释权，但并不构成适用于所有员工的完整劳动权利制度。
这一空白并非疏忽，而是欧盟权限划分的结果：劳动法在很大程度上仍属各国管辖。2024年通过的平台劳动者算法透明度指令只覆盖问题的一小部分。对平台之外的员工而言，保护来自欧洲法与国内法的叠加，视情况而定，集体协议可以补充这些规则。
玛丽安娜·马祖卡托在《使命与公共目的》（2022年）中主张，公共机构应当设定转型性目标，并把资源或权利的获取与目标实现挂钩，而不是事后修补市场失灵。应用到职场AI上：把算法系统的部署与事先谈判的义务挂钩，就是一种转型性工具，它把AI的使用引向收益共享，而非单方面的成本削减。
108份协议表明，这一目标可以由工会、行业组织、企业委员会来推动，也可以由法律来推动。两者各有其位：法律设定底线，谈判构建更高的保障。
工会的技术能力：决定性变量
对这108份协议还有另一种合理解读：与其说是结构性进步，不如说是一份原则性条款清单，实际效力仍待证明。这正是自由市场派经济学家对集体协议程序性权利的惯常批评——制造合规成本，却不保证员工获得实际结果。
UNI Europa与FES的研究认真对待这一质疑。它把知识缺口列为有效谈判AI的若干障碍之一，指出谈判方需要可理解的信息和外部专业支持，但未给出技术能力的详细定义。
这一观察让主张以集体谈判实现监管的人难以回避：工会已经强大且技术装备齐全的行业，员工享有关于AI的实质性权利；物流、餐饮等最易受自动化冲击的行业，员工却缺乏能谈成有效条款的代表。在劳动力市场上节节败退的无文凭年轻人恰恰就在这些行业工作。
经合组织指出，在被研究的欧洲企业中，指导与监控类工具比评估类工具更为普遍；该报告并未将这一现象与低技能或低工会化率直接挂钩。
最强协议的共同点
有效协议与象征性协议的区别体现在三个方面。
第一是范围界定。扎实的协议会列出所涉系统——评分工具、排班软件、评估平台——而不是依赖”数字技术”这样的笼统表述。这种精确性迫使雇主申报其部署的工具，也堵住了给现有系统改名以规避协议的漏洞。
第二是事先协商程序。最先进的协议规定，任何部署之前须向企业委员会或对应的国家机构通报，设有审查期限，并可聘请外部专家。这一模式直接借鉴了德国共同决策制度（Mitbestimmung），并将其延伸至技术系统领域。自动化系统的部署成本与条件是另一个问题，但在同时部署实体机器人与算法管理的企业里，两个问题会交汇。
第三是决策可追溯性。若干有效协议规定，影响员工的决策——评估、调岗、处罚——须附有非专业人士也能读懂的说明，即使底层系统十分复杂。这项解释权比单纯披露”存在一个算法”要求更高，它迫使雇主给出实质性理由。
行业谈判：权利的基础设施
这108份协议提出了一个超越单个企业的问题：在哪个层面监管职场AI才有效？企业协议精确贴合实际部署的工具，但每份协议都要重新谈，各部门的力量对比又参差不齐。
行业谈判提供了另一种路径。银行业、物流业或大型零售业的行业协议可以设定共同框架，该行业所有企业都须遵守，包括企业委员会较弱的企业。UNI Europa正向各国工会联合会推动这一模式：构建关于AI的行业框架协议，而不是让每个工会代表独自面对由专业律师助阵的管理层。
2021年的西班牙银行业协议可以看作这一方向在整个行业层面的一次尝试。它在UNI Europa / FES研究发表五年前获得通过，说明行业层面的AI谈判是可行的，且往往先于正式监管出现。AI密集度最高的企业已在削减初级岗位招聘，这加重了在行业做法固化之前尽早确立规则的紧迫性。
技术能力是影响谈判和监督AI系统的因素之一。培训工会代表、获取AI专业支持、为工会专业能力提供资金——这些前提条件，无论是协议本身还是欧盟人工智能法规都未直接触及。在这一点上，公共行动仍有其不可替代的作用：让谈判的起点更加公平。
来源
- UNI Europa与弗里德里希·艾伯特基金会，《Unions put AI on the bargaining table》，2026年10月
- 玛丽安娜·马祖卡托，《使命与公共目的：企业、劳动与国家之间的新社会契约》，UCL Bartlett，2022年
- 经合组织，《算法管理在职场中有多普遍？》（无链接：经合组织报告，可在oecd.org查阅）
- 欧洲议会与欧盟理事会关于人工智能的第(UE) 2024/1689号条例（《人工智能法》），《欧盟官方公报》
