随着新业态经济的蓬勃发展，平台用工模式日益普及，为劳动力市场注入了新动能。然而，新业态经济背后的算法管理对从业人员产生了深远影响，用工算法导致的用工法律关系模糊、权益保障难等问题日益突出。在实践中，传统从属性考量因素受到用工算法的挑战，从属性在人格、组织、经济三方面的特性有所变化，增加了用工法律关系定性的难度。算法的介入导致用工管理过程趋于隐蔽化，算法歧视和算法趋严进一步加深了平台企业对于新业态从业人员劳动过程的控制，导致从业人员在奖惩考核、管理监控等方面受到禁锢，自身权益受到影响。为了解决用工算法给新业态从业人员带来的不利影响，要坚持劳动关系优先原则，进一步明确新就业形态下劳动关系的认定标准。同时，要加强对平台企业用工算法的监管，合理分配算法合理性的证明责任，积极推动平台企业内部算法合规体系的建立。
随着互联网技术的进步以及人们生活方式的不断变化，新业态经济在全球范围内蓬勃兴起，催生了美团外卖、滴滴打车等一系列平台软件，为劳动力市场创造了大量就业岗位。平台企业借助算法和大数据，在用工过程中对从业人员进行指挥和管理，打破了传统就业秩序，创造出更具新颖性和灵活性的新型就业模式。然而，随着新业态经济的不断发展，用工算法的应用也给从业人员的权益保障带来前所未有的挑战。从新业态从业人员权益保护的视角出发，对平台用工算法进行有效规制，不仅有助于保障从业人员的基本权益，也有助于促进平台经济的持久稳定发展。
第一，用工形式灵活化。新就业形态改变了传统的“一人一职”用工模式，多重主体的用工关系模式增多，尤其是平台企业的发展推动各种新类型用工模式的出现。在该情况下，市场准入门槛和退出机制相对自由，平台企业对于从业人员的管理更松散，从业人员拥有更高程度的的自主性。
第二，从属性降低。与传统用工模式相比，新业态从业人员对于工作时间、工作地点、工作安排具有更高的自主性，从形式上缺乏传统用工关系中的强烈从属性。但在一定程度上，平台企业又通过特定的算法逻辑、评价机制等管理手段对从业人员的工作和报酬进行监督和控制，又使得这种用工关系体现出一定的从属性。
第三，去“劳动关系化”现象明显。数字经济的发展改变了资本控制劳动过程的方式，企业及其合作企业通过注册个体工商户、劳务外包、众包等形式，回避直接与从业人员订立劳动或劳务合同，进而规避用人单位的责任和义务，降低用工成本。尤其是个体工商户具有自主经营资格，独立的商主体权利外观不符合确认劳动关系的形式要件。这种做法在实践中并不罕见，通常是在从业人员入职时应企业要求，通过互联网在线注册，由企业一条龙包办成为个体工商户，从业人员往往到纠纷发生时才知晓自己成为了个体工商户。
平台用工算法改变了传统用工模式，算法的隐蔽性特点增加了从属性认定的难度。以外卖骑手为例，外卖骑手的工作时间、工作地点不再限于固定的时间和空间，自由度相对较高，用工关系比较松散，外卖骑手对于平台企业的从属性减弱，弱化的从属性给法律关系认定增加了难度，也导致司法实践中“同案不同判”现象。例如以“饿了么”平台的经营者上海拉扎斯信息科技有限公司（以下简称拉扎斯公司）系列案件为例，在该系列案件中，拉扎斯公司将外卖配送业务外包给第三方安徽蓝喆人力资源服务外包有限公司（以下简称蓝喆公司），由蓝喆公司与外卖员签订服务协议。在外卖员因交通事故导致第三人损害的情况下，不同案件却作出了不同的裁判结果。有的案件中法院认为拉扎斯公司实际对外卖员进行了管理，双方形成雇佣关系，拉扎斯公司应对第三人承担损害赔偿责任；有的案件中法院认为蓝喆公司为外卖员的用工单位，外卖员因执行工作任务造成他人损害的，由蓝喆公司承担侵权责任；还有的案件中法院认为外卖员与蓝喆公司之间的关系已经具备了雇佣关系的一般特征，但事发时外卖员以“饿了么”平台名义从事外卖配送服务，具备为拉扎斯公司运营管理的“饿了么”外卖平台服务的外观特征，因此判决拉扎斯公司与蓝喆公司对侵权赔偿承担连带责任。
按照传统用工模式，从属性可分为人格从属性、组织从属性、经济从属性，其中人格从属性和组织从属性最能体现劳动关系与劳务、承揽等用工关系的本质特征，而经济从属性则不仅体现在劳动关系中，在其他用工关系中也会出现。在新业态用工模式下，虽然从业人员自主性程度高，从属性整体上呈现弱化现象，但在对用工法律关系进行定性时，从属性仍然是必要的审查要素。因为平台企业整体组织架构更加灵活，对从业人员的组织管理作用减弱很多。因此，对从属性构成要素进行审查时要着重于人格从属性，将其作为核心审查要素，同时辅助以经济从属性，而对于组织从属性的审查可适当降低。当然，对从属性的审查不应仅限于从属性的有无，还应深入到从属性的强弱，这是区分法律关系的关键所在。
在新业态背景下，算法作为用工平台的核心技术之一，不仅影响着平台经济的运行效率和服务质量，更直接关系到从业人员的基本权益。但由于算法的复杂性和不透明性，使得从业人员在面临算法管理时往往处于弱势地位，算法对新业态从业人员权益的影响日益凸显。
算法通过不断学习和优化，给劳动过程带来效率的提升，但对从业人员的权益也造成了影响。平台企业通过算法系统将从业人员与平台的交互进行深度捆绑，模糊了个人隐私和工作信息的边界。在算法控制下，平台收集和使用从业人员的大量个人信息，包括个人爱好、教育背景、工作经历等敏感信息，增加了从业人员隐私权和个人信息被侵害的风险。平台经济背景下，平台企业对于从业人员的控制更为精准，平台企业为了追求自身利益，在工作安排过程中可能会忽视从业人员的个人需求，导致从业人员在工作过程中的自主权受到限制。
基于平台经济开放性、创新性的发展特点，大量从业人员涌入平台就业市场，平台就业的发展面临着激烈的竞争。据有关统计显示，我国新业态劳动人员已达8000多万人，从业人员的增加容易引发“逐底竞争”，为了在众多竞争者中脱颖而出获得工作机会，从业人员为此可能要付出更多的时间和精力，在平台用工过程中处于被动地位，工资、考核、休息方面的权益难以得到有效保障。
平台用工模式的出现改变了资本控制劳动过程的方式，平台企业通过劳务派遣协议、承揽协议、合作经营协议等吸收从业人员，或者是通过第三方公司形成层层分包的复杂业务关系，并且从业人员的报酬结算方式逐渐复杂化，这些因素叠加导致平台用工法律关系复杂化。在这样的用工模式下，平台企业及其合作企业为了规避用人单位的责任和义务，降低用工成本，回避直接与从业人员订立劳动或劳务合同，从业人员在工作过程中受到损害或者致人损害时，难以通过认定劳动关系来维护自身权益。
以外卖骑手为例，外卖平台的经济模式改变了传统的劳动关系中的二元主体模式，形成了平台企业——外卖骑手——消费者的三元框架体系。外卖平台的用工形态随着平台经济发展在不断丰富，外卖骑手与平台企业之间的关系呈现多样化的特点，形成了专送、外包、众包等多种形式。用工模式的改变，导致外卖骑手的工作时间、工作性质与传统劳动者相比呈现不完全劳动关系的特征，无法将骑手与平台企业之间的关系纳入传统劳动关系范畴内，并且因涉及到第三方用工单位而使得用工法律关系更加复杂，给司法实践制造了难题。
在平台用工过程中，算法歧视问题日益显著。所谓算法歧视，是指在大数据自动化决策过程中，对于特定群体或者个人产生的不合理的区别对待现象。算法歧视通常并非表现为个别案例，而是一种重复性、系统性现象，相较于一般歧视而言，算法歧视是一种更深层次的歧视和不公正对待，是人类社会歧视在算法领域的转化。同一用工平台，可能会利用搜集到的从业人员的年龄、性别、工作经验等信息进行大数据分析，在求职筛选、任务分派、报酬计算、工作评价等过程中设定不同标准，对从业人员的权益产生不利影响。
平台用工算法歧视是通过复杂的数据模型和数据分析实施的，不管是平台将歧视规则直接嵌入算法之中，还是算法设计导致数据决策出现偏差而产生歧视性结果，算法歧视的过程和结果不容易被察觉。在平台经济背景下，从业人员通常是独立行动，在获得信息不完全的情况下，难以知晓平台的歧视行为，即使在知晓平台的歧视行为后，因平台数据信息被平台企业实际控制，从业人员难以取证，这种信息不对称性增加了从业人员的维权难度。
隐蔽性和非中立性是算法技术的两项特征。算法的隐蔽性体现在除了平台企业外，算法复杂的运行逻辑和决策过程难以被外界知晓。平台企业经常借助算法的隐蔽性，将自己隐藏于算法技术之后，装扮成中立的平台技术公司，逃避平台企业的责任与义务。平台算法的隐蔽性不仅与算法本身的复杂性、专业性有关，还与商业竞争有着紧密联系。一方面，平台算法往往基于大数据、人工智能等先进技术，只有专业人士才能掌握其基本原理和内在机制，即使算法技术完全被公开，非专业人士对此也难以理解。另一方面，算法作为平台的核心技术，属于平台企业的商业机密，关系着企业在市场上的竞争力，其本身具有“厌公开性”，平台企业会通过加密等各种措施防止算法泄露影响公司的商业利益。
算法虽然是通过科学技术模式推导出结果，但并不代表其脱离了价值判断，完全处于立场PG电子官方网站 PG电子网址中立的状态。实际上，算法规则与人类社会的构造有着相同的特征，算法在设计和运行过程中会受到多种因素的影响，导致决策结果的不公正性。这是因为：首先，算法通常基于大数据分析，如果数据本身存在错误或者偏见性，可能导致决策结果对部分群体或者个人形成区别对待。其次，算法是由技术人员设计开发的，技术人员的个人价值观和主观性偏见会被渗透到算法中，影响到算法决策结果的公正性。此外，算法被运用到商业竞争中时，商业利益可能会成为算法设计时的首要考量因素，从而忽视了算法的公正性。
随着算法技术的不断进步和应用范围的不断扩大，平台经济市场竞争压力变大，平台对于从业人员的管理更加严格和精细化，算法趋严现象显著。导致平台用工算法趋严的推动因素是多方面的，主要有以下几点：
1.平台企业权利的扩张。平台企业通过控制算法的设计和运行，对从业人员的工作过程进行全面的指导和干预，对于从业人员的实时监控加强，以便随时了解从业人员的工作时间、工作地点、工作状态，确保从业人员能按照要求完成任务。平台企业还借助算法逻辑对从业人员的工作内容进行数据化场景设置，实现自身操控的隐形化，将对从业人员严格的奖惩机制融入到算法中，增加平台企业自身利益。
2.算法逻辑下考核标准趋严。算法会通过人为调整或者自主训练对数据进行不断优化，提高从业人员的考核标准，促进平台工作效率和服务质量的提升。这导致从业人员的工作强度增加，且必须达到平台标准，否则会被扣除相应工资报酬。例如外卖平台起初对于配送时限的考核标准是比较宽松的，但是随着消费者的服务需求的提升和平台竞争压力的增加，平台将配送时限进行了缩短，而且超时限会面临较为严格的惩罚措施。
3.平台管理制度严格。平台借助大数据分析，很容易得出从业人员的各项工作指标，如接单率、好评率、差评率等，在此基础上建立的平台管理制度进一步增强了平台对从业人员的控制。这种将平台管理制度与算法挂钩的做法，使得平台在从业人员获得评价和劳动报酬方面的话语权更大。从业人员为了符合平台管理制度，要在工作时间和工作量方面付出更多。
算法是平台发展的核心，对平台用工算法的监管缺位，不仅制约了平台经济的发展，还会对从业人员的权益造成影响。目前造成算法监管缺位的原因有以下几点：首先，监管主体比较分散。目前我国有权对平台用工算法进行监管的主体包括国家网信办、公安、市场监管、电信等多个机构，监管机构分散会在人员、技术、沟通等方面存在一定局限性，导致职责混乱或者相互推卸工作等问题，影响监管的效率和效果。其次，对监管机构的专业性要求增强。随着算法技术的发展，其复杂性和专业性需要具备专业知识的人才能理解，而一般监管机构的工作人员难以达到行业专家或者技术人才的配置标准，难以对算法进行深入、全方位的监管。再次，监管手段单一。监管部门目前采取的监管手段主要还是依赖于传统行政管理和执法手段，对于不同行业、不同性质的用工平台缺乏细化的监管手段，难以适应算法技术发展带来的新问题和新挑战。最后，法律法规具有滞后性。随着平台经济的发展，平台用工算法在快速更新迭代，当前虽然针对算法监管已出台了相关的法律法规，但是其出台速度相较于算法更新明显具有滞后性。而且现已出台的法律法规的内容较为笼统，缺乏具体和可实际应用的内容，影响了实际监管的结果。
算法的复杂化和理论基础的不完善，导致实践中算法合理性证明存在诸多困难。因为平台用工算法的隐蔽性，从业人员在权益受到损害时难以举证证明算法的不合理性，导致从业人员维权难度和成本增加。按照民事诉讼中由积极主张事实的一方承担举证责任的一般原则，应由从业人员就算法存在不合理性承担举证责任，但新就业形态下的用工过程对于互联网的依赖程度较高，协议签订、考核管理、报酬结算等均呈现电子化趋势，而电子信息数据主要由相关单位进行存储和管理，从业人员对于相关证据难以接触和收集，导致用工单位在举证能力方面处于明显优势地位。另外，对于算法的合理性判断缺乏明确的评价标准，不同应用场景下或者不同行业内对于算法合理性的证明要求不同，即使在同一行业内，对于算法的合理性评价也有多种方式和标准，增加了证明其合理性的难度。
社会经济的发展使得各种非标准型劳动关系层出不穷，传统的“劳动二分法”已不能适应新就业形态用工调整的需要。2021年人力资源社会保障部等8部门联合发布的《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》突破了传统的“劳动二分法”，在劳动关系和民事法律关系以外确立了第三种情形即不完全符合确立劳动关系。2022年最高人民法院出台的《关于为稳定就业提供司法服务和保障的意见》也明确要加强新就业形态劳动者合法权益保障。这两个意见的出台为劳动者权益保护提供了新思路，但是因为缺乏具体法律规范，在司法实践中难以施行。对此，可以通过司法解释的方式进行明确，在理论上厘清新业态用工关系的法律性质，在实践中达成司法共识。
针对新就业形态“去劳动关系化”特点，对新就业形态下用工法律关系的认定，不能仅依据双方签订的协议文件，而应当突破形式外观主义，侧重对平台企业和从业人员之间的实质权利义务内容进行审查。进行实质审查应从以下两方面考虑：一是要注意审查协议内容，注意辨别是否存在“假承揽、真雇佣”“假外包、真派遣”等协议名称与协议内容不相符的情况；二是要注意审查协议具体履行情况，主要考虑从业人员对工作时间、工作地点、工作安排等方面的自主决定程度和用工单位对从业人员的管理控制程度。为防止平台企业以各种方式回避劳动关系，规避责任承担，在认定法律关系时应坚持劳动关系优先原则。坚持该原则能够最大程度上保障从业人员的合法权益，准确定性双方之间法律关系，防止平台企业利用其优势地位损害从业人员权益。
随着算法监管政策的不断变化，为应对监管部门的监管，平台企业要积极推动内部算法合规体系的建立。算法合规体系的建立，一方面有助于优化企业内部管理，保障平台企业的健康发展，另一方面也能预防算法歧视等问题，防止因不符合监管要求而给平台企业造成损失。算法合规的目的是为了确保用工算法的公正性、透明性，算法规则不得违反法律法规和相关政策的规定，或者存在明显不合理之处，侵害从业人员的权益。在此，可以通过在算法规则中嵌入伦理机制，将人的价值观或者用工过程的管理方式嵌入算法之中，让平台直接通过算法运营得出符合伦理道德和被社会普通公众所接受的决策结果。
建立算法合规体系，要从以下几方面入手：首先，是在企业内设立算法合规团队，招聘大数据、人工智能PG电子模拟器 PG电子网站等方面的专业人士，负责平台内的各项用工算法的研究。在团队内部对各项职责和权限进行明确分工，以便后续对算法规则进行审查发现问题时能及时进行修正和调整。其次，是严格开展合规审查，从算法设计到算法正式运营过程中，算法合规团队要实时监控，或者邀请行业协会或者政府监管部门以及社会团体进行算法合规体系的测评，针对发现的问题和收到的反馈意见，不断对算法进行优化调整，切实发挥企业内部合规体系的作用。再次，是做好合规风险防范，对于算法在使用过程中可能面临的问题，如泄露隐私、算法歧视等，要尽早做好风险识别和风险评估，然后有针对性地做好预案和准备工作。
用工算法监管体系的构建，要坚持公正性、可行性和有效性，依法保护从业人员的合法权益。首先，设立多层级监管的监管体系。多层级监管体系应包括国家、地方和行业三层级，各层级监管体系要充分发挥自己的监管职责，才能合力形成有效监管。其中国家层级的主要职责是制定和完善算法监管相应政策法规，对全国范围内的用工算法监管工作做好指导和审查工作；地方层级的主要职责是结合地区实际情况制定具体的监管措施和方案，实施监管行为，并及时将监管情况报送上级监管部门；行业层级的主要职责是组织行业内开展检查和普及工作，形成行业内用工算法标准，及时发现行业内存在的算法问题。其次，建立统一的算法监管部门。我国现有的算法监管部门较为分散，部门设置过多容易内部产生协调性不足，职责分配比较混乱。设立独立的算法监管部门，制定相关监管规则和标准，有利于明确监管部门的监管职责和权限，实现对算法的全面、系统的监管。算法监管部门要加强算法监管人才的引进和培养，提高专业岗位人员配置，或者通过聘请或者邀请行业专家、学者参与算法监管工作，提高监管团队的业务素养和水平，保证算法监管结果的权威性。再次，监管贯穿算法应用的全过程。为了保障算法监管的全面性，监管过程应包括以下环节：事前监管，在算法设定过程中，可能因为算法歧视或者数据偏差导致决策结果不公正，为了及时发现算法可能存在的风险，要督促平台在保守商业秘密的情况下，对平台用工的决策算法、从业人员结果筛选算法和劳动管理算法等内容进行解释和说明。事中PG电子模拟器 PG电子网站监管，在平台用工过程中，监管机构要审查算法是否被恶意修改损害从业人员权益，对于用工算法必要的修改和升级，要及时向监管部门进行说明和备案。事后监管，对于涉嫌违规的平台进行立案调查，根据违规行为的性质和程度进行追责，并及时将结果向公众进行公示，提高监管过程的透明度，保证监管结果的公信力。
面对新就业形态下的用工关系，既要关注平台企业的利益诉求和网联网经济的发展需要，又要充分考虑对从业人员的权益保障，合理平衡双方间权利义务关系。为此，要规范平台企业用工管理制度，加强平台企业的风险意识和事故防范能力，为从业人员提供安全有保障的劳动条件，增强用工过程的合法合规性。在纠纷发生时，也要保障从业人员维权途径，并通过行政监督和司法审判双重路径引导平台企业或其他用工单位及时承担责任。
在司法审判中，对于算法合理性，目前我国采用的是“谁主张谁举证”原则，但从业人员本身就处于弱势地位，针对算法合理性的举证非常困难，如果严格按照一般举证规则进行举证责任分配，不利于对从业人员的权益进行保护，也不利于达到规范平台企业用工的作用。对此，应当借鉴域外经验，确立举证责任倒置规则，将算法合理性的证明责任转移至平台企业。即使是平台企业在设计算法时没有歧视故意，但当算法决策结果作出时，依然可能对一类人产生不公正的结果，此时仍然应适用算法合理性举证责任倒置的规则。适用举证责任倒置规则，不仅可以揭开算法隐蔽的面纱，提高算法透明度，督促平台企业加强对于算法规则的合规性审查，而且也符合司法公平原则，有利于查明案件事实。因此，当从业人员有初步证据证明平台用工算法存在不合理性情形时，法院应当要求平台企业对用工算法进行解释说明，证明算法规则符合合理性要求，否则将由平台企业承担举证不利的后果。同时，因为算法规则专业性较强，法院在审查算法合理性时需要借助监管机构、鉴定机构、专家证人等第三方力量，对算法合理性作出客观判断。
新业态从业人员权益保护是平台经济发展面临的重要问题，要通过明确新就业形态下劳动关系的认定标准，厘清新业态从业人员与平台企业的用工关系，平衡好从业人员与平台企业之间的信息差距，推动从业人员权益保障和平台企业良性发展。同时，通过建立平台企业内部算法合规体系和用工算法监管体系，及时发现和解决算法设计、运营导致的算法偏见等问题，鼓励平台企业加强行业自律建设，自觉遵守行业规范和标准，促进新业态经济健康发展。
