關于工作負擔:智能化轉型的目標之一是解放人力。例如,上海寶鳥服飾通過引入AGV物料配送車、自動裁床等設備,員工從搬運、分揀等重復性勞動中解放,轉向操作和監(jiān)控智能設備,人均生產(chǎn)效率提升了15%-20%。

江西三連制衣通過智能吊掛系統(tǒng)和AI質檢,使關鍵工序自動化覆蓋率達70%以上,人工成本下降8%。
然而,并非所有“減負”都能落到實處。行業(yè)觀察指出,存在一種風險:企業(yè)通過AI提升效率后,反而給員工增加工作量,或要求員工返工校對AI錯誤,導致實際疲憊感上升。技術的“賦能”與“壓榨”僅一線之隔。
從法律專家的角度看,問題的核心是數(shù)據(jù)權益的歸屬與分配。當前的法律存在模糊地帶。勞動法規(guī)保護傳統(tǒng)權益,數(shù)據(jù)法規(guī)側重安全交易,但都未專門針對“勞動者人力資本數(shù)據(jù)化”這一新場景。
專家認為,員工的工作數(shù)據(jù)、行為模式是其長期投入形成的人力資本。企業(yè)在無明確約定、無合理補償下,將其轉化為AI資產(chǎn),涉嫌侵害員工權益。因此,員工理應擁有三大核心權利:
知情同意權:企業(yè)需明確告知數(shù)據(jù)采集范圍與用途。
收益分配權:企業(yè)使用這些數(shù)據(jù)訓練AI并獲利時,需給予合理補償。
控制權:員工可要求明確數(shù)據(jù)使用邊界。
國際層面,歐盟《人工智能法案》已邁出重要一步,要求高風險AI系統(tǒng)遵守透明度義務和版權法,企業(yè)違規(guī)使用員工數(shù)據(jù)可能面臨最高達全球營業(yè)額7%的罰款。這為全球規(guī)范設立了一個高標準的參照系。