智仁原创 | 人工智能招聘中算法就业歧视的法律应对
发布时间：
2026-01-07
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随着人工智能技术在招聘领域的广泛应用，算法歧视作为一种新型法律风险日益凸显。本文通过分析人工智能招聘系统的普及现状及其新型算法歧视特征，指出现行法律框架体系存在规制盲区。但与此同时，这也代表律师在算法招聘合规领域的专业服务将具有广阔的发展前景：代理算法歧视诉讼，以多层次诉讼请求、系统性证据展示和举证责任合理分配，维护劳动者权益；为招聘平台提供算法合规审查服务，建立风险分级管理、标准化测试和动态监测机制，确保算法公平性与合规性。律师积极参与算法歧视预防与合规审查的法律服务，不仅可协助各方主体有效应对人工智能时代的新型就业歧视挑战，还能为构建公平、透明的就业环境贡献专业力量。
关键词：人工智能；就业歧视；算法歧视；网络招聘；平等就业权
一、人工智能招聘系统的普及现状
人工智能技术在招聘领域的应用已经成为一个不可逆转的趋势，呈现广泛普及态势。根据《2024年中国网络招聘行业研究报告》显示，2024年我国网络招聘行业市场规模为183亿，同比增速为1.6%。随着民生消费政策落地，企业招聘需求将加速修复，以中核集团2025年春季校园招聘为例，该公司于4月微信公众号公开发布“收到1196273份简历”的信息引发社会热议，如此规模的简历处理必然依赖人工智能系统进行初步筛选[1]。
早在2023年，在线招聘行业就已经在AI领域跃跃欲试，头部网络招聘平台纷纷布局垂类大模型，譬如BOSS直聘在2023年的财报中就有提到，公司自主研发了首个招聘行业垂类大语言模型“南北阁”。随着2025年初DeepSeek的出现，推理成本大大降低，这些自研垂直大模型的公司，迅速接入DeepSeek，把自己的垂直大模型和DeepSeek做深度融合，各自发挥所长。不仅是腾讯、字节跳动、中软国际等互联网企业与科技公司，传统企业应用系统开发商如金蝶、用友也在自己的系统中嵌入了AI招聘模块，推出包括AI助手在内的一系列针对求职和招聘者的AI产品和服务。这种趋势具有明显的行业引领作用，促使更多企业跟进采用AI招聘技术。根据2025年2月21日发布的《AI在企业人力资源中的应用白皮书2.0》，目前已有超过70%的受访企业开始将AI技术应用于人力资源管理中，其中，员工人数过万的超大体量企业应用AI的比例更高，达到85%。
AI招聘技术主要应用于三个环节：一是收集、分析潜在劳动者信息，通过大数据精准投放招聘广告；二是审查和匹配劳动者，通过关键词搜索对简历进行筛选，甚至预测劳动者的未来工作表现；三是面试和评估劳动者，通过分析面试视频中的面部表情、语速等评估劳动者的工作风格。这些应用能够大大提高招聘效率，但也隐含着人工智能下算法歧视的风险。
二、人工智能算法歧视的特征
（一）算法歧视的典型机制
算法歧视，有学者将其定义为“因算法因素导致在算法决策过程中出现的针对特定群体的系统性、可重复性的差别对待”。其不同于传统就业歧视，作为一种新型法律风险，呈现出系统性、隐蔽性和技术性特点[2]。
例如，2018年亚马逊的AI招聘工具事件中，其算法因训练数据主要来自过去10年以男性为主的简历数据，算法“学习”到性别与成功候选人之间的错误关联，导致系统对出现“女性”相关词汇（如女子学院）的简历给予负面评价，甚至在删除性别标记后，仍通过其他因素（如特定学校背景、表达方式）间接识别并歧视女性，该事件最终迫使亚马逊放弃了该AI系统。
无独有偶，2019年，Facebook因其广告算法允许雇主限制招聘广告只向特定年龄、性别和地区的用户展示，因算法定向推送招聘信息造成机会不平等，被美国平等就业机会委员会(EEOC)控告违反《民权法案》第七章[1]，最终以较大金额和解。
国内情况也同样如此，招聘平台的“智能匹配”功能可以利用大数据和机器学习为劳动者推荐岗位，但研究发现，在控制其他变量的情况下，此类系统对女性和35岁以上劳动者的推荐率显著低于同等资质的其他群体。
结合国内外案例深入分析发现，此类算法系统存在三种典型的歧视机制：一是偏好反馈循环，算法记录并强化企业用户对特定群体的偏好；二是相似度匹配偏差，系统倾向推荐与成功案例相似的候选人，而历史成功案例本身存在群体不平衡；三是代理变量问题，即使不直接使用性别和年龄，系统可能通过其他相关变量（如兴趣爱好、社交媒体使用模式）间接识别并区别对待特定群体[2]。这类事件引发了社会民众对AI技术在招聘中应用的广泛质疑，不断促使人们重新审视人工智能下算法的公平性和合法性[3]。
（二）算法歧视的隐蔽性
就业歧视的形态已经从传统的显性歧视转变为隐性算法歧视。
汤晓莹将这一转变描述为就业歧视的“隐蔽化”趋势。传统的显性歧视通常以明确排斥特定群体为特征，如招聘广告中明确写明“仅限男性”或“35岁以下”“不招河南人”等带有明显歧视性的条件。这种显性歧视容易识别，且有明确的歧视意图。
而算法歧视则呈现出高度隐蔽性，隐藏在看似客观中立的技术决策中。算法本身是中立的、客观的，但在算法的形成过程中，使用主体的利益导向、算法工程师的主观意愿、训练算法所使用的数据库都可能存在偏见，最终形成的算法也会包含歧视的信息。这种隐性歧视更加难以察觉，因为它“披着更加公平的外衣”，使劳动者的合法权利受到侵害而不自知，甚至其具有更强的系统性和规模化，不仅难以识别，也更难以纠正，一旦歧视因素被编入算法，就会在每次决策中自动复制，影响成千上万的劳动者，在看似客观中立的技术系统中大行歧视之道。
（三）算法“黑箱”特性
人工智能技术的应用使得劳动者证明企业存在就业歧视行为的难度大大增加，人工智能自动化决策系统是基于对大数据的深度学习通过算法做出的决策，是一个“输入数据、输出决策”的过程，其中的决策逻辑对普通人而言如同“黑箱”。
“黑箱”特性主要体现在以下几个方面：
一是算法决策过程的不透明性。特别是深度学习算法，其决策过程通常涉及多层神经网络的复杂运算，即使是算法设计者本身也难以完全理解和解释算法是如何从输入得到特定输出的。这种不透明性使得劳动者难以确定拒绝决定是基于何种考量。
二是算法决策结果的不可解释性。虽然算法可以给出决策结果，如接受或拒绝某申请者，但通常难以提供可理解的决策理由，使劳动者难以判断决策是否公平合理。
三是算法决策数据的不可获取性。招聘算法使用的训练数据、特征权重和决策模型通常被视为企业的商业秘密，受到法律保护，劳动者难以获取这些关键信息[3]。
三、现行法律规制困境
（一）现行法律框架下算法歧视落入规制盲区
我国有关就业歧视的规制内容，主要散见于平等就业权的立法规定以及相关司法判例之中。目前，尚未有专门完整的反就业歧视单行法，现行反就业歧视的规范多分布在不同的法律法规体系内。如《中华人民共和国劳动法》明确确立了“劳动者享有平等就业和选择职业的权利”的原则，并将“民族、种族、性别、宗教信仰”四类情形列为受法律保护的属性，禁止用人单位基于上述原因对劳动者实行歧视。
2007年出台的《就业促进法》对上述内容进一步细化。在其第三条中，通过新增“等”字作为弹性兜底用语[3]，突破了以往封闭式规定的局限，为界定其他类型的就业歧视预留了弹性空间。同时，该法在第二十五条至第三十一条专设章节，就“就业公平”问题作出系统具体规定。针对《劳动法》中有限列举的情形，《就业促进法》还补充了对残疾人、传染病患者以及农村户籍人员的平等就业保护，将禁止就业歧视的范围拓展至更多特殊群体。《中华人民共和国妇女权益保障法》第二十五条规定在晋职、晋级、评定专业技术职务等方面，应当坚持男女平等的原则，不得歧视妇女。《残疾人保障法》第三十八条第二款也明文要求，残疾人在应聘、职称晋升、薪酬待遇及休假福利等环节均应受到平等对待，不得歧视。
而2020年人力资源和社会保障部审议通过的《网络招聘服务管理规定》[4]，首次以明文规定形式对网络平台的人力资源开发进行战略性指导和规范，其中第十五条明确禁止招聘信息中含有民族、种族、性别、宗教信仰等方面的歧视性内容。
由此，现阶段我国法律明文禁止的就业歧视类型共包括：民族、种族、性别、宗教信仰、残疾、传染病以及户籍（尤其是关涉农村务工群体）等七种，可以看出，目前对歧视类型的规定过于有限，主要针对直接歧视，即明确基于受保护特征的歧视行为，而缺乏对间接歧视的认定标准和法律责任规定，同时也未能与时俱进地应对新兴歧视形式，在算法时代，基于大数据分析的相关性歧视、代理变量歧视等新型歧视形式不断涌现，此类歧视往往表现为间接形式，即表面上采用中立标准，但实际上对特定群体产生不成比例的不利影响[4]。算法歧视中较为常见的性别认同、性取向及地域背景等方面的歧视，虽然有可能通过对现行法律中“性别”“户籍”概念的扩展解释加以规制，但由于法律未作明确规定，对于此类新型就业歧视的治理仍然处于法规的模糊地带，法律适用尚存不确定性，从而导致大量歧视行为落入规制盲区。
（二）“等”字兜底条款在司法实践中的适用困难
在列举禁止歧视类型后均设有“等”字兜底条款，理论上可将其他歧视形式纳入保护范围。然而，这一条款在实践中面临诸多适用困难。何种情形可纳入“等”字条款保护范围缺乏统一标准，导致法官自由裁量空间过大，司法实践中同案不同判现象时有发生。而算法歧视作为新型歧视类型，往往通过表面中立的标准产生间接歧视效果，其认定需要复杂的统计分析和技术评估，难以简单适用传统就业歧视认定标准。法院在缺乏明确指引的情况下，可能倾向于采取保守立场，不将算法歧视纳入“等”字条款保护范围。在算法歧视这一新兴领域，更需要明确、具体的法律规定，而非依赖模糊的兜底条款。
（三）算法歧视实践中的举证与责任认定之困境
我国现有法律在就业歧视举证方面存在明显不足。《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》规定了举证责任倒置原则，但主要适用于劳动关系存续期间的特殊情况，对于招聘阶段的就业歧视是否适用举证责任倒置尚无明确规定。司法实践中，法院通常将“平等就业权纠纷”归入“人格权纠纷”范畴处理。通过中国裁判文书网以“平等就业权”为关键词搜索案例发现，根据侵权纠纷发生的时间节点，可将其分为“招聘录用阶段的平等就业权纠纷”和“雇佣关系存续阶段的平等就业权纠纷”两类，而就业算法歧视发生在前一阶段，根据杭州互联网法院（2019）浙0192民初6405号民事判决书(指导案例185号：闫佳琳诉浙江喜来登度假村有限公司平等就业权纠纷案)与浙江省杭州市中级人民法院（2020）浙01民终2725号民事判决书(杨滋晨与杭州次元文化创意有限公司平等就业权纠纷案）的对比发现，实践中将平等就业权争议往往当作人格权侵权案件处理，就算劳动者提起的是劳动争议诉讼，立案事由为劳动合同纠纷，但法院还是会认为案由应为一般人格权侵权纠纷，从而适用一般人格权侵权纠纷的处理规则，即举证责任遵循“谁主张，谁举证”原则，由劳动者承担。但这存在明显不妥，在此类纠纷被归入人格权侵权范畴时，劳动方往往需另外启动劳动争议程序，要求企业方赔付因歧视导致的薪资损失。而当劳动方就算首先选择通过劳动争议渠道寻求解决时，法院通常会对平等就业权部分做出不受理决定，这无疑使案件审理过程更为繁琐。值得注意的是，劳动方在此类案件中获胜概率较低。目前司法实务显示，其实不仅是不管是招聘环节，实际用工阶段的平等就业权争议，也都被视为人格权侵权案件来审理，许多法院仍适用“谁主张、谁举证”的一般原则处理招聘歧视案件，这对劳动者极为不利，而即使适用举证责任倒置，劳动者仍需提供初步证据证明存在歧视嫌疑，这在算法歧视案件中尤为困难，原因如下：
首先，很难证明差别待遇的存在。传统就业歧视案件中，劳动者可以通过比较类似情况下不同群体的待遇差异来初步证明歧视存在。但在算法决策环境下，算法决策过程对劳动者完全不透明，劳动者通常无法获知其他申请者的情况及算法对他们的评估结果，难以进行有效比较，这就导致几乎不可能获取证明歧视存在的初步证据。
其次，歧视的主观认定标准同样不明确。传统就业歧视认定中通常需要证明歧视意图，但算法歧视往往是数据偏见、设计缺陷或历史不平等的反映，未必存在明确的主观恶意。现行法律未能明确算法环境下的主观认定标准，导致实践中判断困难。
最后，难以反驳“商业必要性”辩护。用人单位可以声称其算法决策基于客观数据分析，具有“工作相关性”和“商业必要性”，而劳动者由于信息不对称，很难对此提出有效反驳[5]。
综上，算法歧视案件的技术复杂性对传统举证规则提出了挑战。评估算法是否存在歧视通常需要复杂的统计分析和技术评估，远超普通劳动者的能力范围。而现行法律未能建立适应算法环境的特殊举证机制，对于表面中立但实际产生歧视效果的算法决策缺乏有效的认定和规制机制，导致劳动者举证负担过重，而且因为当前就业歧视案件多按一般人格权侵权处理，赔偿额度通常较低，即使劳动者胜诉，也难以弥补实际损失。
四、律师参与算法歧视领域的业务拓展
种种案例表明，算法歧视正在成为企业面临的重大法律风险。
从法律责任角度看，算法歧视可能导致企业面临多种法律责任：一是民事赔偿责任，侵害了劳动者的平等就业权；二是行政处罚责任，违反了《劳动法》《就业促进法》等法律法规；三是声誉损害，企业可能因歧视行为遭受声誉危机和品牌价值减损。
但同时这些新型法律风险为律师提供了新的业务机会。随着人工智能招聘工具的普及与《个人信息保护法》《网络招聘服务管理规定》《互联网信息服务算法推荐管理规定》[5]等法律法规的实施，算法合规和就业歧视领域的专业服务需求正持续增长。这一领域处于就业法与科技法的交叉点，具有专业壁垒高、竞争相对较少、发展前景广阔的特点，为律师提供了重要的业务拓展机会。一方面，律师可以代理算法歧视案件，维护劳动者的平等就业权；另一方面，律师可以为企业提供算法合规咨询，包括算法招聘系统的合规评估、风险审查和法律尽职调查等服务。
（一）算法歧视诉讼代理要点
针对算法歧视案件的特殊性，律师在代理劳动者一方起草诉讼代理词时应着重构建以下框架：
1.诉讼请求
除常规的精神损害赔偿外，应提出多层次、针对性强的救济措施，包括：要求用人单位提供完整的算法评估报告和决策依据；要求对劳动者进行重新评估，提供公平面试机会；要求在相关渠道公开道歉，消除影响；必要时，要求用人单位改进算法系统，消除歧视因素。这种多元化请求既为法院提供了灵活裁判空间，也有助于实现实质正义。
应采用由表及里的叙述结构：首先详述劳动者基本情况、求职过程和用人单位反馈情况，明确用人单位使用算法系统进行招聘决策的事实；然后系统展示歧视证据，包括劳动者符合岗位要求的证据、比较测试结果、统计数据分析、专家意见等，形成证据链条；随后针对此类案件举证困难的问题，首先提出举证责任分配的法律主张，论证在劳动者已提供初步证据的情况下，举证责任应转移至用人单位；最后全面援引法律依据构建完整法律论证[6]。
应着重阐明因果关系与损害事实，详述算法歧视对劳动者造成的就业机会丧失、精神损害和经济损失，并将损害与歧视行为紧密关联。考虑到算法歧视案件的社会关注度，可适当强调案件的示范意义和社会价值。
因为我国目前此类案件较为稀少，在诉讼策略方面可以参考美国Facebook广告算法年龄歧视案件，劳动者律师团队首先采用系统测试法，创建多个仅年龄不同的账户，记录收到的招聘广告差异，产生了直观有力的对比证据；其次，通过统计分析法收集大量用户数据，证明算法系统性地将特定工作机会隐藏于老年用户；再次，聚焦Facebook作为广告平台的监管责任而非仅针对个别广告主，扩大了责任范围；最后，采用结果导向取证，不追求证明算法内部运作机制，而是证明其歧视性结果，巧妙规避了技术黑箱带来的举证困难[8]。
（二）律师参与算法歧视预防与合规的业务拓展
1.构建算法歧视风险评估框架
律师可以帮助招聘平台构建系统性的算法歧视风险评估框架，根据《个人信息保护法》第二十四条规定，个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策应当确保决策的透明度和结果公平合理。《网络安全审查办法》第五条也对关键信息基础设施运营者采购网络产品和服务可能带来的国家安全风险提出了审查要求[6]。律师可以基于这些法律规定，结合国际先进经验如欧盟《通用数据保护条例》[7]《人工智能法案》[8]，帮助招聘平台设计一套科学、系统、多层次的法律风险防控机制与系统化的算法合规标准：包括但不限于识别算法中可能存在的歧视性变量，评估算法决策对不同群体的差异性影响，并且提出针对性的法律风险缓解方案，特别关于年龄、学历等我国常见的歧视问题，提供本土化的合规解决方案。
根据算法对招聘结果的影响力、自动化程度及涉及敏感特征等因素，将算法系统按风险等级（高、中、低）分类，针对不同级别实施差异化审查措施。高风险系统（如全自动筛选算法）需同时引入法律和技术方面的专家参与合规性评估，实施严格的风险识别、影响评估和第三方审计；中风险系统（如辅助评分工具、初步筛查工具）应定期内部测试，确保合规要求的持续满足；低风险系统可采用简化合规流程，但仍需保留基本的合规记录和应对措施。
要针对性地建立标准化算法歧视检测流程。明确测试对象，包括性别、年龄、民族、地区、残疾等法律保护属性，参考域外国际标准设计测试，确保不同群体通过率不存在统计意义上的显著差异。需同时防控直接歧视（如基于显性敏感特征）与间接歧视（如基于代理变量导致的不公），逐步完善测试数据集和案例库，确保检测的广度与深度[9]。
为应对算法系统动态变化的特点，律师应建议招聘平台建立定期监测与更新机制，如季度定期抽检、年度全面评估和算法重大更新时的特别审查，确保风险管控的持续有效，完善合规责任体系。
特别要注意的是，律师在合规审查中应告知招聘平台需建立清晰的异议申诉处理流程，关注平台与劳动者之间的透明与互动，保障其对算法使用的知情权、异议权与申诉权，提升平台公信力，响应法律及社会舆论的期待。
五、结语
面对人工智能招聘中算法就业歧视这一新型法律领域，律师群体既面临挑战也迎来机遇,律师积极参与算法歧视预防与合规审查的法律服务，既为企业提供了必要的法律保障，也为拓展新型法律服务市场创造了机会。通过专业化服务，律师可协助各方主体有效应对人工智能时代的就业歧视挑战，促进公平就业环境的构建。
参考文献
[1] 刘友华．算法偏见及其规制路径研究［J］．法学杂志，2019(6) :55-66．
[2] 丁晓东．论算法的法律规制［J］．中国社会科学，2020(12) :138-159．
[3] 侯玲玲，王超．人工智能:就业歧视法律规制的新挑战及其应对［J］．华东理工大学学报(社会科学版)，2021(1) : 1-16，33．
[4] 汤晓莹. 算法雇佣决策下隐蔽就业歧视的法律规制[J]. 河南财经政法大学学报,2021(06):74-84
[5] 周辉．算法权力及其规制［J］．法制与社会发展，2019(6):122．
[6] 吕炳斌．论个人信息处理者的算法说明义务［J］．现代法学，2021(4):96.
[7] 阎天．女性就业中的算法歧视：缘起、挑战与应对 [J]．妇女研究论丛, 2021(5): 64-72.
[8] 谢永江, 杨永兴．人工智能时代下的算法歧视及其治理研究 [J]. 北京邮电大学学报(社会科学版), 2022(5): 19.
[9] 刘朝．算法歧视的表现、成因与治理策略 [J]．人民论坛, 2022(2).
浙江事务所
党总支副书记
执行主任
·专业方向
企业法律风险防范专家型律师，擅长于企业合规、人力资源、股权并购、合同管理、税务及建设工程。
·社会任职（部分）
中华全国律师协会劳动和社会保障专业委员会委员；最高检“民事行政检查专业咨询网”专家库专家；浙江省律师协会劳动和社会保障专业委员会主任；浙江省人大常委会咨询专家；杭州亚运会组委会组织和人力资源部特聘专家；“长三角”法治专家智库专家；杭州市合规专家库成员；浙江省法学会劳动和社会保障研究会理事；浙江省法学会副会长兼任劳动法学研究会劳动关系中心研究中心主任；浙江省法学会中小企业法治研究会理事；杭州市人民政府法律顾问；之江实验室法律顾问团成员等。
· 社会荣誉（部分）
全国七五普法先进个人；浙江省优秀专业律师（劳动专业类）；杭州市五一劳动奖章；浙江省律师模范党员；浙江省优秀公益律师；浙江省服务中小企业优秀律师；杭州市中介服务行业标兵等。
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实习律师
·教育背景
浙江财经大学大学法学学士
·专业方向
民商事诉讼，劳动法方向
· 格言
敬畏法律，笃行不怠，以初心赴使命