女性就业中的算法歧视

促进女性公平就业、打击就业性别歧视，既是男女平等的基本国策在劳动领域的重要体现，也是我国劳动法所长期坚持的重要政策目标。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，算法自主获取信息的能力大幅升级，升级后的算法被运用到招聘过程中，在简历筛选、面试评价等环节补充乃至取代人工，就引发了算法歧视问题。2020年12月31日，意大利博洛尼亚法院判决：外卖平台户户送（Deliveroo）在评价骑手时所使用的算法存在歧视。^[1]该案被普遍视作“算法歧视第一案”，获得媒体的广泛报道，也凸显了算法歧视问题的现实性和紧迫性。算法的运用是否及如何导致针对女性的就业歧视？算法歧视对现有的反就业歧视法构成何种挑战？从法律和技术的角度，应当怎样应对这种挑战？为了解读女性就业中的算法歧视，上述追问不容回避。(https://www.daowen.com)

本章将反就业歧视法的传统研究进路运用到算法歧视的新场景之中，尝试回应上述追问。第一节探讨女性就业中算法歧视的缘起。广义上的算法在招聘过程中早有运用，而算法在当代的发展则重新界定了算法歧视。这种新的歧视在海外已有实例，在我国可能发生的场景也不难设想。第二节探讨算法歧视对现有法律的挑战。法律禁止用人单位询问女性求职者的婚育状况，禁止用人单位以性别为由拒绝录用或者提高录用标准，还规定违法的用人单位要承担侵权责任和行政责任。上述规则在算法歧视面前均告失效，这意味着算法歧视对于职场性别平等构成潜在的根本挑战。第三节探讨应对挑战的路径。劳动法和网络法都提出了应对挑战的治标之策，但是效果有限，并且可能抑制算法的开发和推广。治本之道则在于由国家、用人单位、女性劳动者及其伴侣公平分担生育成本，消除歧视的经济根源，改变劳动力过度商品化的局面。