驭数明规，法护劳权——武大学子就人工智能职场应用下劳动者数据权益保障赴多地开展社会实践

　　2026年7月至8月，武汉大学法学院“驭数明规，法护劳权”人工智能职场应用下劳动者数据权益保障调研队奔赴四川、湖南、广东、河南、山东、贵州等多地，聚焦一个日益迫近的现实问题：人工智能在职场中的广泛应用，正在如何改变劳动者的数据权益?算法筛选简历、AI考核绩效、数字分身替代人力……这些新事物背后，劳动者面临哪些风险?法律又该如何回应?带着这些问题，队员们走访了司法机关、律所、国企、民企和劳动者，在对话中寻找答案。

　　7月19日，队员刘姿言在四川省路炜路律师事务所了解到，当前劳动者数据权益的潜在争议，主要集中在直播分身、客服录音训练、招聘自动化筛选、绩效考核算法等场景，而劳动者维权的主要障碍在于举证困难与算法不透明。“算法逻辑与训练数据均由企业掌握，劳动者难以证明决策不正当性及因果关系。”受访律师指出，现行法律虽有原则性规定，但仍面临着具体规则缺失、举证分配失衡、技术审查能力不足等实际问题，导致劳动者维权时常卡在“有法难用”的困境。

　　7月29日，队员金谌思远在湖南省益阳市赫山区司法局的访谈中了解到，企业常利用入职格式条款概括性抓取员工人脸、通讯、轨迹数据，劳动者为保住工作只能被动签字。“这种形式化同意在基层调解中普遍被认定存在效力瑕疵，但现有法律并未明确职场场景下单独授权的强制性要求，这是劳资数据纠纷频发的核心根源之一。”

　　数字分身是本次实践的焦点议题。受访者普遍关注劳动关系终止后，企业能否继续使用基于员工数据训练的数字分身。金谌思远的调研显示，虽然司法实践中人格权保护具有绝对优先性，但模型参数融合后，技术上难以单独删除特定个人数据，导致法律难以明确机器数据清除、去标识化的适用标准。

　　8月6日，实践队员张怡萱在广东省广州市中建珠江海外发展公司的访谈从企业视角出发进行探索。“如果做数字分身，不会是针对某个具体个人的复制，而是针对特定岗位的技能建模，把多位优秀员工的经验和思维方式汇集进去。”企业坦承，不排除某些员工的贡献在模型中占比较高，但当数字分身融合了多人智慧，“成果到底归谁?企业认为平台、资金、时间支持都是公司提供的，成果当然归属公司。”

　　而在数字分身成果归属上，劳动者有着不同的意见。8月8日，实践队员赵嘉在山东青岛访谈了一位48岁国企员工，受访者对离职后公司继续使用其工作经验明确表示介意，“感觉人已经不在公司了，但公司仍然因我而受益，且这种受益是无偿的。”如果公司愿意继续支付数据使用补偿，他可以不那么介意，否则会考虑追责。同日，赵嘉访谈的另一位47岁私营企业员工态度更为明确：如果公司用她的数据训练AI，她有权分享收益，“薪资增长、奖金或职级提升都可以，尤其职级提升是双赢。”离职后如果公司继续使用，“模型是公司做的，带不走”，但希望获得一次性补偿。企业管理方与劳动者之间的意见分歧，揭示了未来数字分身发展过程中一大纠纷核心，是未来人工智能进一步深入职场所需重点关注的痛点问题。

　　中建珠江海外发展公司的访谈还补充了特殊行业数据收集的复杂情形。这家央国企因业务涉及军工和涉外涉密项目，在境外项目派遣前需确认员工身体状况、了解过往病史和过敏情况;行踪数据的收集则基于安全考量——“一旦东道国发生政治或安全事件，公司才能知道去哪里找人营救。”员工对这些数据用途有清晰认知，配合度较高。但问题出在数据用途的延伸上：“OA系统里的往来信息和生成资料都会被后台保存，用于训练内部AI模型。员工当初同意数据保存是基于特定项目的需求，未必想到自己的工作成果会被用于模型优化。”张怡萱指出，“当初的概括性授权能否覆盖AI时代层出不穷的新用途，值得打一个问号。”

　　综合多地调研，针对人工智能职场应用下劳动者数据权益议题，实践队总结出制度完善的系统建议：法律层面，应区分在职期间与离职后数据使用规则，增设职场算法专项监管条款;司法层面，确立人格权优先、收益有限分享的裁判标准;行政层面，落实算法备案和数据分级管控，建立劳动监察、网信、司法联动机制。

　　AI在职场中的渗透速度，明显快于制度和观念的更新。企业有企业的效率追求，劳动者有劳动者的人格尊严。技术本身不是敌人，真正的难题在于如何在飞速变化的现实中，找到一个相对公平、可执行的平衡点。而我们所进行的每一次调研，都在为探索这个平衡点贡献青年力量。