周若涵｜人工智能时代的平等就业权风险及其应对
人工智能技术的快速发展与应用将对劳动者的平等就业权带来风险与挑战。具体表现为算法雇佣决策引发隐形就业歧视风险；加剧“数字鸿沟”，导致数字弱势群体缺乏实质平等的就业竞争机会；通用人工智能将导致人与人工智能间的显著竞争失衡。基于协调机会平等与结果平等的理念，需要完善算法就业歧视技术治理及法律救济规则，保障注重自由公平竞争的机会平等；扩张适用“特殊保护”原则，通过完善职业培训法律及政策以促进实质层面机会平等的实现，并通过征收人工智能税、对失业者给予补偿的方式对不平等的就业竞争结果予以补救。
一、问题的提出2022年11月30日，OpenAI推出ChatGPT，掀起了人工智能的科技巨浪。以ChatGPT4为代表的翘楚产品在知识存储、推理和理解、跨领域任务处理等方面已向通用人工智能技术的发展迈出了重要一步。与此同时，作为人工智能具身化的最佳载体—人形机器人将要迎来发展元年。2023年11月，工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》，提出到2025年，我国人形机器人创新体系初步建立，整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在特种、制造、民生服务等场景得到示范应用。人工智能的迅速发展一方面极大地便捷了人们的生产生活，另一方面，自动化、智能化技术的发展与应用，甚至未来强人工智能的出现，将会使社会生产条件发生颠覆性变革。已有研究证实了人工智能技术渗透到各个行业的假设，通过普适智能涵盖低端和高端工作。可以预见这将对劳动者就业带来巨大冲击。平等就业权，即劳动者平等地获得就业机会和就业待遇的权利。党的二十大报告指出，“消除影响平等就业的不合理限制和就业歧视”。就业乃民生之本，平等就业权对每个个体生存权的保障意义重大。并且，平等就业权不仅涉及私人法益，还关涉社会实质公平、社会秩序的安全、社会弱势群体利益维护等更为重要的社会公共利益。因此，在人工智能浪潮的席卷之下，劳动者能否在算法就业决策之下不被差别对待，数字弱势群体能否获得平等的竞争起点，普通劳动者能否在就业市场中有与人工智能平等竞争的机会牵涉甚广。尽管当前相关风险尚未完全显现，但随着相关技术的快速发展以及受国际劳动就业市场更新变化的影响，有必要预先对相关制度层面的变革进行思考。当前，已有学者针对人工智能时代劳动就业的法律规制及失业劳动者的权利保护问题进行了一定研究，并提出了完善劳动合同法相关条款以限制技术性经济裁员、转向全民风险防范的社会保障模式、优化职业培训制度等一系列应对措施，还有学者对用工领域的算法歧视问题和数字弱势群体的权益保障问题展开研究，但仍然缺乏对人工智能语境下劳动者平等就业权保障的系统探讨。基于此，本文拟在人工智能发展与应用的语境下对其将给平等就业权带来的风险进行剖析，在机会平等与结果平等理念权衡的基础上，对人工智能时代保障平等就业权的具体路径进行探讨。二、人工智能应用中的平等就业权风险在人工智能语境下，平等就业权不仅保障每个人在与其他人竞争时获得平等的就业机会和待遇，也保障人与人工智能这一新型就业主体在竞争中维持平等竞争态势的权利。前者涵盖的风险为算法雇佣决策所导致的隐形就业歧视，以及数字鸿沟的加剧将导致数字弱势群体缺乏实质平等的就业竞争机会；后者是指劳动者在与人工智能竞争中将处于绝对劣势地位，导致人与人工智能间的显著不平等竞争。
（一）算法雇佣决策易引发隐形就业歧视风险
人工智能决策技术应用到职场领域，主要表现为算法雇佣决策。算法雇佣决策中隐含的算法歧视可能出现在招聘录用、绩效考核、晋升评估、解雇决策等用工管理的各环节。目前算法雇佣决策凭借其智能化、自动化的优势，已在平台用工中得到广泛应用，可以预见随着人工智能技术的进一步发展，其在用工领域中的应用将愈发普遍。算法决策具有“表面中立”的特点，能够通过抑制固有的主观偏见来改善人类决策，但也带来了重现现有不平等的更大风险。一是技术治理存在缺陷，致算法技术的应用易产生隐蔽的就业歧视风险。其一，数据收集缺乏客观中立与全面性。算法系统基于“大数据集”进行自我学习和总结，但数据本身并不具有天然中立性，它会将用人单位过往的对求职者的性别、教育背景、民族等聘用偏见记录下来，将其作为算法的训练数据或验证数据，使这些偏见作为算法偏见呈现出来。并且，人类社会的不确定性与复杂性导致“大数据集”存在天然的不完备性。譬如，由于结构性不平等的制约，部分群体因未能熟练掌握数字化社交平台的数据生产技能，或者受制于基础设施等外在条件，导致该群体的相关数据收集不充分，大数据集中代表该群体的数据较为稀疏。这将影响这部分群体在数据集中展示出的工作能力，从而不利于算法系统对该人群的评价。其二，算法的复杂性和不透明度是算法治理的主要技术难点。由于算法决策所遵循的规则或指令通常不能被转换为可为人所理解的自然语言，且算法内部运行机制不可见，故会出现“算法黑箱”的信息不对称情况。因此，算法设计者可能会在算法黑箱的掩盖之下将其主观偏见融入算法程序，或者未能在正确理解“平等”含义的情况下合理设计聘用标准，从而将传统职场中的偏见和歧视投射在算法决策中。二是就业歧视的法律救济规则存在明显不足，应用于算法雇佣决策中会进一步暴露其弊端。其一，就业歧视认定规则欠缺。目前国内法中对平等就业权的相关支撑主要体现在劳动法、就业促进法、妇女权益保障法、职业教育法中，但其中多以概括抽象的禁止性条款、确权条款和法律责任条款为主，缺乏对歧视行为构成要件的规定，一定程度上导致目前司法裁判中对就业歧视的识别能力不强。其二，受歧视方举证困难。2018年，最高人民法院发布《关于增加民事案件案由的通知》，在“一般人格权纠纷”项下增加“平等就业权纠纷”，这为遭受就业歧视行为的司法救济提供了依据，但同时导致一般侵权行为构成要件适用于就业歧视场域存在问题。其中最突出的问题是，一般侵权纠纷适用的“谁主张谁举证”的证明规则会导致受歧视方的胜诉率较低。在主观构成要件上，许多有偏见的就业决策并非由歧视动机引起，而是由表征人类正常认知功能的各种与分类相关的判断错误引起的，并且不同于早期普遍存在的蓄意歧视，当今最普遍的歧视类型是那些微妙的、往往是无意识的偏见形式。并且，在人工智能时代，算法就业决策的隐蔽性会加大受歧视方的证明难度，如受歧视方很难知晓算法雇佣决策的运行原理及具体决策应用，以及用人单位是否有正当理由运用该技术作出此类决策等。因此，即使受歧视方内心确信其遭受到算法歧视，也很难寻到用人单位在算法中加入歧视性筛选因素的证据。
（二）“数字鸿沟”易使数字弱势群体面临不平等竞争风险
人工智能技术的发展将导致“数字鸿沟”加剧，致使没有充分掌握数字技术的群体缺乏平等的就业竞争机会。“数字鸿沟”是指在既定社会中，不同社会主体在数字信息资源的获取和使用方面存在的差异和不平等，并由此产生的信息落差和分化。数字鸿沟在我国大致由两类因素造成：一是地区发展因素。据《数字中国发展报告（2022年）》可知，我国不同区域在数字化发展水平上差距较大，东部省市数字化综合发展水平相对更高，且存在差距进一步拉大的风险。例如，我国人工智能产业布局和人才培养高校主要集中于经济发达的东部沿海地区，这些地区的社会主体更有机会优先接触高科技的理念与应用、更加了解智能技术背后的运作机理，因而具备更有竞争优势的数字技能。二是个体因素。包括因年龄、性别、受教育程度、经济状况、思想观念等因素的影响，导致个人在数字技术接触条件、学习条件、熟练掌握程度上存在差异。譬如，由于年岁增长带来的生理和认知功能的减退，数字技术在老年群体中的普及率较低，造成其与青年群体之间的数字素养差距逐渐拉大。各地数字化发展水平以及个人条件的差别生成了数字原住民与数字移民之间的鸿沟，并造成实质上的就业不平等。数字原住民于无处不在的数字技术环境中成长起来，在学习和利用新技术方面更具优势。数字移民则与之相反，其作为数字弱势群体，在信息获取、信息运用、信息辨别等数字可行能力上存在明显不足。随着人工智能技术的逐步发展，社会公众掌握信息与数字技能的多寡将对劳动就业权的实现程度产生愈发深刻的影响，数字原住民与数字移民在就业能力与机会上的差距将逐渐拉大，后者将被逐步边缘化并难以获得工作机会。由于用人单位对求职者数字技能水平的要求是出于商业运营的正当理由，故用人单位的行为不属于对数字弱势群体实施差别对待。但因数字鸿沟的客观存在，劳动者的就业竞争并未始于平等的竞争起点，看似公平合理的就业竞争规则实质是在本不公平的数字资源结构上施加形式上的同等对待，造成更为严峻的就业不平等，属于实质层面上对平等就业权的背反。由于数字鸿沟会“持续且深刻地影响社会资源的分配和再分配”，其对数字弱势群体平等就业权造成的不利影响不会自然消弭，只会不断扩大，这为公共权威进行适度干预留有了空间。
（三）技术冲击将导致人与人工智能显著竞争失衡风险
平等就业权涵盖人拥有与人工智能开展平等就业竞争的权利之法理依据在于，人工智能能够获得劳动法上的主体地位。由于人工智能具备权利主体的本质性要素，即智能性，且将其建构为法律上的“人”具有适应社会发展需求的正向功能性。并且，人工智能同劳动者一样在用人单位的组织安排下从事生产劳动，赋予其劳动法上的主体资格具备合理性。不过，这并不代表授予其完全的法律人格，或者给予其人类的某些特有权利，毕竟，基于人权理论和人权保障运动逐渐兴起并发展起来的劳动法，其制度设计必然是以人类为中心。由于传统劳动法学必将随着人工智能的发展而面临相关概念、体系、制度等方面的革新，将人工智能纳入劳动法的调整主体之一，才能对包括平等就业权在内的制度设计做出符合时代发展需要的合理安排。人类历史上的每一次科技革命与产业变革在带来生产力巨大进步的同时，也都将对生产方式和就业结构产生巨大影响。19世纪英国工业革命时期，由于机器在工厂中得到广泛应用，大量技术工人被机器取代，由此引发了工人捣毁机器的“卢德运动”。不过第三产业的出现，可以部分吸纳被机器替代的剩余劳动力。但是，不同于工业革命时期的机器投入大规模性生产，通用人工智能在全领域所具备的自动性、智能性意味着其可以独立完成各项工作，不再需要人的辅助或配合，并逐渐替代大量工作岗位。也就是说，通用人工智能不只是针对所谓的“低技能岗位”“体力劳动”，而是可能将包括知识型人才在内的绝大多数劳动者“驱赶”出去。目前已有研究报告预测了人工智能产生的职业替代趋势。据2015年人口普查数据中的职业分布情况，能推算出在未来20年中，我国约76.76%的工作岗位会面临人工智能的冲击，如果仅考虑非农业就业人工，约65.58%的工作岗位可能会面临被替代的风险。据麦肯锡全球研究院2023年的研究报告，到2030年，美国经济中目前占工作时间30%的活动可实现自动化，而生成式人工智能将加速这一趋势。餐饮服务、客户服务销售、办公室辅助以及生产工作领域就业率的下降可能占据到2030年预计的1200万个职业岗位中的近1000万个（超过84%）。人与机器的竞争本质上是不平等的竞争，当前对人工智能冲击下如何为人类争取尽可能多的平等就业机会，如何在制度设计层面进行科学合理的安排，使人能与人工智能在就业市场中抗衡，既有的制度规范尚不能给出明确答案。三、人工智能时代保障平等就业权的理念考量在平等理论中，绕不开对机会平等和结果平等理念的探讨，对两者深刻内涵与关系的准确理解和把握对厘清人工智能时代下平等就业权的完善思路具有重要意义。平等就业权旨在消除恶意和偏见，使所有劳动者都能有均等的机会参与就业市场竞争，当然地体现了机会均等的平等观。但是，“由于出身和天赋的不平等是不应得的，这些不平等就多少应给予某种补偿”“社会必须更多地关注那些天赋较低和出生于较不利的社会地位的人们”。由于尽最大努力为社会成员谋求公共利益并平等对待所有人是社会和政府存在的价值和目的，因此，最理想的平等就业应当是机会平等与对结果不平等的救济相结合，法律需要在保障机会平等的同时对不平等的结果施以补救，才能形成完整意义上的对平等就业权的保障。人工智能语境下平等就业权保障的具体制度设计同样需要考量机会平等与结果平等的理念协调，以符合分配正义的要求。
（一）机会平等的价值内涵
机会平等侧重于为每一个成员追求自我发展提供平等的机会和条件，而不受不当的限制或阻碍。其中包括竞争的机会平等和发展个人潜能的机会平等。前者为表层、形式的机会平等，后者是更为实质、深层的平等。在按劳分配的原则下，个人能力欠缺、对社会贡献较少从而获取社会资源较少者，通常是因缺乏发展个人才能的机会；相反，个人能力较强、贡献较大从而享有更多资源的人，通常是因为他们站到了更高的起跑线上。因此，发展个人潜能的机会平等是达成竞争机会平等的前提条件，使每个个体能够同等获得某种资源的工具，而竞争机会平等又是使个人才能得到充分发挥的开放平台，使每个个体具备获得某种资源的同等机会。换句话说，两者分别意味着劳动者获得某一工作岗位的同样可能，和具备获得某一岗位的同样能力。两者均不可或缺。在人工智能时代，抑制潜在的算法就业歧视是保障竞争的机会平等的必然要求，对求职者能否平等地进入就业市场至关重要。与此同时，发展个人潜能这一更深层次的机会平等也不可忽视。在人工智能时代，对技术变化的适应与接受程度较弱，对焕新的、需要人机协同的技术岗位的适应能力较差，缺乏与数字原住民竞争的能力而难以获得就业机会的劳动者，通常是由于他们缺乏同样的培育或发展数字潜能的机会，因而无法与数字原住民站到平等的竞争起点之上。因此，若仅以法律手段保障个体不遭受就业歧视、能够获得平等的就业竞争机会，对大量仅具备传统工作技能的劳动者而言，其所面临的就业困局仍旧无法解决。故还需注重劳动者自身储备技能的培养和提升，以适应技术更迭的需要，到达更为接近平等的竞争起点，进而与竞争的机会平等共同作用，保障劳动者获得充分完整的机会平等。
（二）结果平等的价值内涵
与机会平等关注确保每个人有平等的机会不同，结果平等关注的是每个人在教育、就业、收入等方面最终结果的平等或接近平等。具体来说，一方面，结果平等强调基本权利的结果完全平等。所谓基本权利，是指人们为满足生存与发展所需的政治、经济、思想等方面基本的和必要的权利。强调基本权利的结果完全平等，是因为每个个体均以失去自然自由为代价为缔结社会作出了最重要的贡献，作为交换，至少应当平等地享有保障个人生存与发展的基本权利。毕竟，基本权利是权利体系中不可缺乏、不可取代、不可转让的核心权利，具有稳定的、母体性的特征，并且在现代文明国家具有共性。随着人工智能的迭代发展，在不对因其发生的就业替代现象作出限制的情况下，工作岗位数量将不断缩减，若大规模失业潮发生在社会物质财富尚不足以支撑相当成熟完善的社会福利制度之前，个体能否实现工作权则关系到生存权这一不可或缺的基本权利的保障。这意味着若要保障结果平等的实现，需要通过国家干预的方式矫正劳动者与人工智能之间存在的因“天赋”迥异造成的悬殊竞争态势，给予劳动者相对更多的就业机会。另一方面，结果平等强调非基本权利的结果比例平等。非基本权利是指在政治、经济、思想等方面较基本权利更为高级的权利。由于每个人对社会的贡献不同，采比例平等原则使每个人享有的非基本权利与作出贡献的比例相等，则是平等原则的应有之义。尽管这意味着个体之间所获非基本权利存在差异，但是“社会和经济的不平等（例如财富和权力的不平等）只有在其结果能给每一个人，尤其是那些最少受惠的社会成员带来补偿利益时，它们才是正义的”。这是因为获非基本权利较多者更多地利用了社会合作这一双方共同创造的资源，因此其所作的贡献中间接包含了获基本权利较少者的贡献，那么通过税收等方式将部分收益进行让渡，符合公平原则与比例平等原则的要求。此外，由于基本权利相比于非基本权利居于更优先的地位，故而在两者发生冲突时，分配非基本权利的结果比例原则需让位于分配基本权利的完全平等原则，以充分保障弱势群体的基本权利。4在人工智能时代，数字原住民及人工智能的使用者基于社会共同资源大量获利，应当通过税收这一再分配方式对在就业市场竞争中被淘汰的劳动者进行经济上的补偿，这也是为保障弱势群体基本权利的实现。
（三）机会平等与结果平等的理念协调
在理论与实践中，机会平等与结果平等看似几乎无法同时得到满足。因为若完全遵循自由平等竞争，其结果必然是仅有部分人能得到就业机会，因此结果平等就无法实现；反之，若要在结果上保证每个人都能得到工作岗位，则是对提倡自由公平竞争的机会平等的否定。然而，两种平等观并不应是相互冲突的关系，而是应相互协调，达致某种平衡。机会平等给予劳动者充分施展个人才能的平台，而结果平等则保障每个个体，尤其是数字弱势群体能够在社会竞争中有最起码的生活保障。当前，机会平等符合市场经济发展的需要，能够激励劳动者充分发展与完善自我，对促进数字经济发展的作用依然突出。与此同时，注重分配正义的结果平等正在成为日益重要的补充手段，能够弥补市场运作的不足。尤其是在可预见的日益成熟的自动化、智能化的技术快速取代人类劳动力和工作岗位的情形下，机会平等适用的前提条件——大部分人具备自食其力的能力和机会发生改变，更需要结果平等予以调和。四、人工智能时代保障平等就业权的具体路径基于协调机会平等与结果平等的理念，需要明确算法就业歧视治理规则，以保障注重自由公平竞争的机会平等；扩张“特殊保护”原则，通过完善职业培训法律及政策以促进实质层面机会平等的实现，并通过征收人工智能税、对失业者给予补偿的方式对不平等的就业竞争结果予以补救。
（一）完善算法就业歧视治理规则
1.完善算法就业歧视的技术治理
首先，改善数据收集的客观全面性。这需要在数据收集时修改或遴选拟输入的数据，除有特殊要求的岗位外，对数据集中有关求职者或劳动者的性别、婚史、家庭情况、民族等与岗位需求无关的敏感信息进行脱敏处理，不断对比调试，实现数据集的公平呈现。并且，通过专业的人工审核和标注，帮助填补数据集中的信息空缺，以及持续监控和改进数据样本的全面性。其次，规范算法透明度。在算法透明度与复杂性的治理上，应当设定算法透明度的最低要求，将算法透明度纳入技术标准或行业规范，并且在允许对核心技术进行保密处理、不损害用人单位生产经营利益的前提下，要求算法设计者主动公开算法的基本原理或对算法进行有限的解释，以平衡算法设计者的知识产权与求职者或劳动者的知情权利。最后，优化对算法就业歧视的审查机制。一是应当推进算法备案制度建设，由监管机关对算法数据、算法模型、算法策略等内容进行技术审查和监督，实现算法的透明和可信，规避算法可能带来的隐性就业歧视风险。二是算法决策程序本身还应当接受专业领域行业及专家的测试、审查与评估，以尽量降低算法就业歧视发生的概率。三是还需引入人工干预和审查机制。根据《个人信息保护法》第24条第3款，求职者或劳动者有权拒绝用人单位仅通过自动化决策的方式作出对其个人权益有重大影响的决定，因此对于存在隐形歧视风险的算法决策，求职者或劳动者可要求安排人工重新审查。四是可要求用人单位制定企业道德标准和行为规范，以识别和最大限度地减少有偏见的训练数据集带来的负面影响，确保用人单位在算法开发和使用过程中遵守道德标准，并自觉进行道德审计。2.完善算法就业歧视救济规则
首先，需明确算法就业歧视的认定规则。算法就业歧视与欧美国家反就业歧视法中“间接歧视”的特征具有一致性，即在社会中被认为是合乎常理、表面中立、普遍接受的，但实际会导致弱势群体遭受某种不利后果的传统规则和实践。由于算法决策表面中立的特点，算法就业歧视可被归类为间接歧视。在构成要件上，法院一般通过下列三个步骤分析和判断是否构成间接歧视：一是原告须证明某一表面中立的就业规定对其产生了歧视性影响；二是如该歧视性影响确立，雇主可提出正当性抗辩理由，在美国法上，雇主需要证明这一就业规定具有商业上的必要性，而在英国的平等法案和欧盟的指令中，则要求“具有合法的目标，并且相关手段对于实现既定目标而言是适当的且必要的”；三是如雇主满足举证责任，原告可证明存在可替代的对其损害或限制较小的就业规则或实践，而雇主拒绝采用，以此证明雇主所辩解的理由不真实，乃是为了掩盖其真实的歧视目的，与行为相称性原则或比例原则不符。在算法就业歧视的问题上，我国亦可从差别影响、正当性抗辩理由、可替代性决策三方面构建算法歧视认定规则，并在就业促进法等法律法规和司法解释中予以明确和细化。其次，适度降低受歧视方举证难度。在间接歧视中，由于社会群体之间原本固有的不公正的社会结构，导致形式上平等的对待也会沿着结构裂缝造成完全不同的后果。由此，间接歧视中的受歧视者须具备特定的群体身份，即其须是此种明显不公的社会结构下弱势群体中的一员，而受歧视的个人成为原告则是因偶发性作为群体代表寻求法律救济。因此在间接歧视中，尽管原告无需证明雇主歧视的意图或动机，但对所受到的差别影响的举证必须提供客观的统计数据，以证明雇主的就业规则或实践对包括自己在内的某一群体产生了显著的排斥效应，如原告所属群体相较于其他群体的录取比例或符合条件的申请者比例存在明显差异。然而，由于求职者或劳动者在数据搜集能力上与人工智能天然存在相当显著的差异，易造成受歧视方因举证艰难而放弃维权。故而考虑到受歧视方在数据收集上的弱势，鼓励其积极寻求法律救济，需要适度降低其举证难度。即仅要求其完成初步举证即可，只要其所列举的事实或提供的证据能够使法院确信差别影响的存在，举证责任便转移至用人单位，用人单位需证明存在正当的抗辩事由。
（二）扩张适用“特殊保护”原则
平等就业权的权利内容不仅包括禁止对劳动者实施差别对待，还包括对妇女、残疾人、退役军人、少数民族等弱势群体给予特殊的就业保障。由于这些弱势群体在劳动力市场中的竞争力较弱，有必要给予其特殊保护与扶持。数字移民及绝大多数缺乏与人工智能平等竞争能力的人应被判定为人工智能时代劳动力市场中的弱势群体，故对这一特殊保护原则的适用范围有必要予以扩充，使之覆盖范围较广的劳动者，并通过运用法律和政策等宏观调控手段创造就业条件、扩大就业机会，从而使所有人能够平等参与就业。具体措施如下：其一，完善职业培训法律及政策。为缩小数字移民与数字原住民、普通劳动者与人工智能的竞争起点差距，需完善职业教育培训的顶层设计，使劳动者能够具备人工智能新创造的就业岗位的技能要求，促进发展个人潜能的机会平等的实现。《新一代人工智能发展规划》强调要大力加强人工智能劳动力培训，建立适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系。但相关规定不应仅停留于政策层面，需将其上升为法律法规。并且，应进一步构建与人工智能相适应的现代化劳动力政策和职业培训政策，统一培训质量标准，完善培训评估体系，为劳动者提供完善的就业法律保障；健全与人工智能技术发展相适应的教育法律法规，在未来高等教育学位将不再是影响就业的差异化因素的可能性下，调试高等教育的目标，使高等教育机构能够确保毕业生有充足的数字技能应对不断变化的就业前景；应当明确职业培训职责和参与主体，在政府承担主要责任的前提下，鼓励政府、学校、企业、第三方等利益相关者的积极参与，以保证培训资源的充足供给；加强东、中、西部地区人工智能教育培训的合作与协调，东部地区通过人才转移、专家指导、交流学习等方式，帮助中西部地区提高劳动者人工智能技能水平，缩小地区和群体间数字技能差距。其二，征收人工智能税。由于失业率居高不下，2017年韩国政府采取了减少对投资工业自动化设备的企业的税收优惠措施，被视为变相使用“机器人税”。利用税收调节手段，能够增加企业使用人工智能的成本，一定程度上放缓其使用人工智能来替代劳动者的进程，增加劳动者的就业机会，以尽可能接近基本权利结果完全平等的要求。同时，也应尽量避免征税对技术进步和生产效率提升带来阻碍，故需要在税收政策上做到科学合理的设计。O66一种较为理想的解决方式是在有限的时间内对企业征收机器人税，且每隔一段时间，税率可根据实际情况降低，达到在人工智能技术应用前期抑制就业替代现象，后期激励劳动者获得并强化数字技能，提高就业竞争力的效果。其三，对失业者给予补偿。根据结果平等原则，通过使用人工智能而获非基本权利较多的企业，应当将其部分获利通过完善的社会保障制度补偿给获利较少者，即那些因技术变革而失业者，从而对不平等的就业竞争结果予以补救。对此，可以将部分征收的人工智能税款用于补贴失业者，这也是使技术发展带来的收益由全体社会成员共享的必然要求。并且，在人工智能时代，社会群体间的就业机会、能力和收入呈现出的不均衡趋势会进一步加剧，导致就业机会和社会财富主要集中在少数掌握人工智能技术的群体手中。故可对获得超额利润者征收高额累进税，并对失业者给予一定补偿。结语平等就业权与社会个体的生存权和发展权等基本权利息息相关。人工智能技术的发展与应用在大幅提高生产效率的同时，也将使平等就业权的制度保障面临新的风险与挑战。为有效应对将要到来的潜在风险，需要在思考机会平等与结果平等的深刻内涵及两者间关系的基础上，改进算法就业歧视的技术治理，明确算法就业歧视认定规则，并适度降低受歧视方的举证难度，以应对算法就业歧视风险，保障机会平等；通过完善职业培训法律及政策、征收人工智能税、对失业者给予补偿的方式扩张平等就业权的“特殊保护”原则，以促进实质层面机会平等的实现，并对不平等的就业竞争结果予以补救。
原标题：《周若涵｜人工智能时代的平等就业权风险及其应对》