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人工智能（AI）的快速發(fā)展正以前所未有的速度重塑企業(yè)的業(yè)務(wù)模式與競爭格局。相應(yīng)地，AI在ESG（環(huán)境、社會與治理）中的應(yīng)用也日益成為全球焦點(diǎn)。一方面，AI可通過優(yōu)化人力資源管理、提升治理效率與推動創(chuàng)新，促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展與社會進(jìn)步；另一方面，AI的黑箱機(jī)制也會帶來決策問責(zé)不確定、算法偏見等新風(fēng)險(xiǎn)。

很長一段時(shí)間以來，利益相關(guān)方往往只能依賴官方統(tǒng)計(jì)與少量公開報(bào)告，難以全面了解企業(yè)ESG表現(xiàn)，這種信息不對稱導(dǎo)致“漂綠”（greenwashing）和“漂藍(lán)”（bluewashing）事件高發(fā)。¹在數(shù)字化時(shí)代到來后，新聞報(bào)道、社交媒體評論、遙感、物聯(lián)網(wǎng)與其他數(shù)據(jù)源逐漸開放，已成為主流ESG評級機(jī)構(gòu)評審信息的重要來源，這使得評級結(jié)果更具可驗(yàn)證性與時(shí)效性。²由此，企業(yè)既需要借助AI工具更好地提升ESG合規(guī)與績效，也必須在部署過程中謹(jǐn)慎防范新的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。本文將主要聚焦于ESG的社會（S）維度，結(jié)合我們的經(jīng)驗(yàn)，分析AI的變革性影響、企業(yè)機(jī)遇與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，并提出初步法律與治理建議。

一、AI應(yīng)用在ESG社會維度對企業(yè)運(yùn)營的主要影響

總體而言，AI對社會維度的正面作用主要集中體現(xiàn)在就業(yè)質(zhì)量提升、供應(yīng)鏈管理優(yōu)化與決策公平推進(jìn)三個方面。³但企業(yè)若管理失當(dāng)，也可能在就業(yè)權(quán)利、平等與反歧視、供應(yīng)鏈勞工保護(hù)等領(lǐng)域引發(fā)顯著法律合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。因此，企業(yè)部署AI應(yīng)納入倫理治理與審慎原則，避免由技術(shù)擴(kuò)散引致的社會分化與不平等加劇。⁴

1.用工方式與勞動權(quán)利

（1）積極影響

AI對于企業(yè)勞動用工最直接的影響之一是替代重復(fù)性人力勞動，從而提升勞動生產(chǎn)率。這一變化主要體現(xiàn)在工時(shí)、薪酬結(jié)構(gòu)與績效上。理想情況下，勞動者在AI協(xié)助下能獲得更多的可支配時(shí)間。這意味著企業(yè)在維持同等薪酬的前提下，將獲得更多的勞動力使用空間，企業(yè)因此也能獲得更好的就業(yè)質(zhì)量評分。

AI對于ESG評級中的“職業(yè)健康與安全”議題也有巨大貢獻(xiàn)。以高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)（如采礦業(yè)）為例，引入智能機(jī)器人執(zhí)行危險(xiǎn)系數(shù)高的勞動不僅可以降低事故率，也同時(shí)提高了工作效率。鑒于ESG評級標(biāo)準(zhǔn)對于重大負(fù)面勞工事件會有大幅扣分，AI的介入一定程度上可以降低風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生概率，進(jìn)而提升ESG評級表現(xiàn)。

（2）消極影響

AI的大規(guī)模部署可能會引發(fā)崗位的結(jié)構(gòu)性調(diào)整，甚至已經(jīng)出現(xiàn)以技術(shù)升級為名的裁員風(fēng)潮，進(jìn)而激發(fā)勞資矛盾。如果企業(yè)一味追求“降本增效”，忽略人力資源規(guī)劃與員工妥善安置，無疑將進(jìn)一步引發(fā)群體性勞動爭議。根據(jù)《勞動合同法》等相關(guān)規(guī)定，因引進(jìn)新技術(shù)、調(diào)整經(jīng)營方式而裁減人員的，可能需要嚴(yán)格履行經(jīng)濟(jì)性裁員程序，如提前30日說明情況并與職工代表協(xié)商、向勞動行政部門報(bào)告等。

實(shí)踐中，一些企業(yè)援引《勞動合同法》第四十條第三款“客觀情況發(fā)生重大變化”解除合同，但司法實(shí)踐中尚存爭議。事實(shí)上，與AI應(yīng)用密切相關(guān)的“算法解雇”也引發(fā)了倫理爭議。例如，美國Meta公司通過算法隨機(jī)解雇了60名合同工，引發(fā)輿論嘩然。⁵因此，企業(yè)若以不透明的模型評分單方大幅度調(diào)整用工方式乃至直接決定解聘，可能損害員工的合法權(quán)益，不僅將引發(fā)勞動爭議，也將產(chǎn)生ESG評級的負(fù)面結(jié)果。

2.員工招聘與反歧視

（1）積極影響

傳統(tǒng)的人力資源決策可能受到主觀偏見影響，若以合規(guī)與倫理為前提，AI有潛力提升招聘與晉升決策的客觀性，能夠按照預(yù)設(shè)的公平指標(biāo)來篩選信息、輔助決策，從而在一定程度上避免偏見。例如，在人才招聘中，一些企業(yè)采用“匿名化”的算法模型，將簡歷中的姓名、性別、年齡等敏感信息屏蔽，讓AI根據(jù)學(xué)歷、技能和經(jīng)驗(yàn)等客觀條件初步篩選候選人，以減少人為偏見干擾。企業(yè)可以披露相應(yīng)的公平性原則與流程，展現(xiàn)自己在員工招聘與反歧視議題下具備良好的管理與風(fēng)險(xiǎn)控制能力。同時(shí)，企業(yè)還可以結(jié)合歷史錄用與晉升數(shù)據(jù)，對不同性別、年齡和其他群體的通過率進(jìn)行持續(xù)量化評估，將AI工具納入多元與包容指標(biāo)監(jiān)測體系，從而形成從設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)公平到結(jié)果審視與糾偏的閉環(huán)治理結(jié)構(gòu)。

（2）消極影響

算法的客觀性取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)與模型設(shè)計(jì)。一旦數(shù)據(jù)集本身存在偏見或缺乏偏差校正，就可能放大算法歧視。國際上已有因AI部署不當(dāng)，導(dǎo)致就業(yè)性別與年齡偏見而引發(fā)的案例。例如，亞馬遜曾實(shí)驗(yàn)過一個AI招聘工具，但效果不甚理想而被迫下線。主要原因是訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自男性從業(yè)者簡歷，導(dǎo)致模型產(chǎn)生內(nèi)在偏見，傾向于篩除女性候選人；在線教育公司iTutor Group被發(fā)現(xiàn)其招聘算法自動將女性55歲以上、男性60歲以上應(yīng)聘者剔除，涉及年齡歧視，最終被要求支付巨額賠償。盡管我國沒有專門的反就業(yè)歧視法律，但企業(yè)使用AI工具造成嚴(yán)重的就業(yè)歧視后果依然需要承擔(dān)法律責(zé)任。在涉及個人信息濫用或不透明處理時(shí)，還可能引發(fā)數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管關(guān)注。與此同時(shí)，算法歧視一旦曝光，往往會直接沖擊企業(yè)在ESG評價(jià)中的“社會”與“治理”維度，導(dǎo)致投資者質(zhì)疑其多元與包容承諾的真實(shí)性，甚至引發(fā)客戶流失與聲譽(yù)受損。

3.供應(yīng)鏈中的勞工權(quán)利

（1）積極影響

在復(fù)雜的全球供應(yīng)鏈中，AI與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合可顯著提升可視性與透明度。例如，利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器和AI分析，企業(yè)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控物流與庫存、自動記錄關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、整合外部輿情與監(jiān)管數(shù)據(jù)庫。此外，AI可以實(shí)時(shí)抓取全球信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商的不良行為，幫助企業(yè)全面了解供應(yīng)鏈上下游企業(yè)有價(jià)值的數(shù)據(jù)，減少信息不對稱性。一些企業(yè)借助算法分析供應(yīng)商的合規(guī)數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)并避免供應(yīng)鏈中的勞工權(quán)益隱患，更好地維護(hù)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的勞工利益，履行企業(yè)社會責(zé)任。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)進(jìn)一步開展合規(guī)體系建設(shè)并作出相應(yīng)的決策，同時(shí)履行供應(yīng)鏈人權(quán)盡責(zé)義務(wù)。相應(yīng)地，企業(yè)可以有更明確且直接的證據(jù)證明自己已完成盡責(zé)義務(wù)，不再會因履行供應(yīng)鏈勞工保護(hù)義務(wù)的關(guān)鍵證據(jù)缺失而被處罰。

（2）消極影響

在供應(yīng)鏈管理中引入AI，本意或許是提升效率和風(fēng)險(xiǎn)管控。然而，如果過度依賴算法決策而忽視人類監(jiān)督，可能會形成勞工保護(hù)盲區(qū)。算法審查機(jī)制會基于預(yù)設(shè)的代碼與條件模塊運(yùn)行，如果企業(yè)僅重視成本和效率，而未將勞動權(quán)益納入考量，算法同樣會忽略此因素。此時(shí)，企業(yè)將在供應(yīng)鏈盡責(zé)這一議題中失分，甚至觸碰法律紅線。例如，在制造業(yè)和跨國供應(yīng)鏈中，一些服裝品牌利用AI優(yōu)化供應(yīng)計(jì)劃、降低成本，但算法可能忽略了供應(yīng)商超時(shí)加班、用工不安全等現(xiàn)象，從而導(dǎo)致強(qiáng)迫勞動、童工等問題未被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。

二、企業(yè)的初步應(yīng)對策略

目前，AI對ESG合規(guī)與評級的影響已成為全球關(guān)注熱點(diǎn)。既有研究表明表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可通過強(qiáng)化信息治理與數(shù)據(jù)可得性顯著提升企業(yè)的ESG合規(guī)能力。⁶歸根結(jié)底，關(guān)鍵不在于企業(yè)是否在ESG合規(guī)管理中部署AI，而在于在企業(yè)運(yùn)營中應(yīng)用AI時(shí)如何保持與ESG合規(guī)與評級要求的協(xié)同與兼容。AI使用得當(dāng)?shù)脑捒梢詷O大提升企業(yè)的ESG表現(xiàn)，反之則會觸發(fā)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)與評級損害。目前，包括中國在內(nèi)的全球主要國家和地區(qū)都在推動ESG從企業(yè)自律監(jiān)管的“軟法”機(jī)制轉(zhuǎn)向強(qiáng)制性立法的“硬法”，將會進(jìn)一步推升ESG合規(guī)基準(zhǔn)。因此，企業(yè)既需要利用AI來增加競爭力，也必須建立起相應(yīng)的合規(guī)機(jī)制?；谇笆龇治?，我們提出如下初步建議：

1.審慎進(jìn)行勞動用工管理

首先，企業(yè)應(yīng)制定清晰的人力資源規(guī)劃，開展AI應(yīng)用的崗位影響評估，對可能被優(yōu)化的員工提前充分告知并溝通，避免以單一算法評價(jià)為由單方解除勞動合同。

其次，堅(jiān)持“能調(diào)則調(diào)、能訓(xùn)則訓(xùn)”的原則：對因技術(shù)升級導(dǎo)致技能滯后的員工，優(yōu)先提供轉(zhuǎn)崗與技能提升機(jī)會，而非簡單裁減。

再次，在人機(jī)協(xié)作場景下，企業(yè)需要考慮重構(gòu)績效與工時(shí)管理，審慎校準(zhǔn)工作量與考核指標(biāo)，避免以不切實(shí)際的算法閾值苛責(zé)員工。

最后，如確需人員優(yōu)化，須嚴(yán)格依照《勞動合同法》履行程序性義務(wù)，確保程序正當(dāng)與信息透明，最大限度降低勞動爭議與社會影響。

2.防范算法歧視風(fēng)險(xiǎn)

首先，在AI系統(tǒng)引入之前，審視歷史錄用與晉升記錄中是否存在性別、年齡、學(xué)歷背景等結(jié)構(gòu)性偏見，避免在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不加篩選地復(fù)制既有不平等。

其次，對于用于簡歷篩選、人才測評的AI模型，將性別、年齡、民族等敏感特征排除在決策變量之外，并通過“匿名化”“去標(biāo)識化”等方式降低模型對敏感屬性的依賴。

再次，在運(yùn)行階段，企業(yè)可以建立定期審計(jì)與測試機(jī)制，持續(xù)監(jiān)測不同群體在簡歷通過率、面試機(jī)會上的差異，及時(shí)調(diào)整并引入人工復(fù)核程序。

最后，在招聘啟事、隱私政策或員工手冊中，向求職者和員工清晰告知AI參與決策的環(huán)節(jié)與方式，提供申訴和復(fù)核渠道。

3.在供應(yīng)鏈勞工權(quán)利治理中協(xié)同運(yùn)用AI

首先，通過AI技術(shù)持續(xù)監(jiān)測供應(yīng)商所在地是否存在強(qiáng)迫勞動、童工、極端加班或嚴(yán)重職業(yè)安全事故等負(fù)面信號。

其次，在供應(yīng)商行為準(zhǔn)則和采購合同中嵌入人權(quán)保護(hù)與數(shù)據(jù)合作條款，承諾在數(shù)據(jù)處理過程中遵守個人信息保護(hù)與商業(yè)秘密保護(hù)規(guī)則。

最后，對于存在違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)但具備整改意愿的供應(yīng)商，可以通過共享AI工具、提供培訓(xùn)與能力建設(shè)等方式推動聯(lián)合整改。

4.統(tǒng)籌治理優(yōu)化公司體系

首先，在勞動用工場景引入AI系統(tǒng)前，企業(yè)應(yīng)開展全流程風(fēng)險(xiǎn)評估，系統(tǒng)審視AI應(yīng)用對勞動用工方式、就業(yè)歧視、個人信息與隱私等方面的影響。大型企業(yè)，還應(yīng)特別關(guān)注將AI相關(guān)重大事項(xiàng)納入董事會及其專門委員會的核心決策與監(jiān)督。

其次，在年度ESG報(bào)告中強(qiáng)化AI治理專題披露，說明組織架構(gòu)與職責(zé)、算法反歧視與隱私保護(hù)機(jī)制、員工安置與培訓(xùn)績效、供應(yīng)鏈人權(quán)核驗(yàn)流程與結(jié)果等，以提升對投資者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)與公眾的可見性與信任度。

應(yīng)該說，AI與ESG合規(guī)互動日趨緊密。一方面，AI作為技術(shù)創(chuàng)新前沿，為企業(yè)帶來提效增值的新機(jī)遇；另一方面，其亦如雙刃劍，對企業(yè)勞動用工合規(guī)管理提出更高要求。在此背景下，企業(yè)唯有在技術(shù)創(chuàng)新與社會責(zé)任之間取得穩(wěn)態(tài)平衡，方能實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展并分享科技紅利。

* 律師助理金東杰對本文亦有貢獻(xiàn)。

注釋文獻(xiàn)：

[1] Cong Zhang and Jianhua Yang, ‘Artificial intelligence and corporate ESG performance’ (2024) 96 International Review of Economics and Finance 10713.

[2] 羅凱天、金東杰，（2025）“ESG國際評價(jià)體系中的勞動合規(guī)重點(diǎn)：中國企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對措施” ，安理律師。

[3] Tamburri, D. A. (2020). Design principles for the general data protection regulation (GDPR): A formal concept analysis and its evaluation. Information Systems, 91, Article 101469.

[4] Borenstein, J., & Howard, A. (2021). Emerging challenges in AI and the need for AI ethics education. AI and Ethics, 1, 61–65.

[5] 中國經(jīng)濟(jì)周刊，（2022）  “隨機(jī)裁員來了？60名員工被Facebook母公司用算法裁掉”。

[6] George, G., Merrill, R. K., & Schillebeeckx, S. J. (2021). Digital sustainability and entrepreneurship: How digital innovations are helping tackle climate change and sustainable development. Entrepreneurship: Theory and Practice, 45(5), 999–1027.