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數據監控侵犯員工隱私 外送平台教會傳統企業的四件事

2019-11-12 15:32未來城市@天下 未來城市

平台經濟衍生的議題遠多於此。聯合報記者杜建重/攝影
平台經濟衍生的議題遠多於此。聯合報記者杜建重/攝影
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最近,外送服務的平台經濟模式受到廣泛討論,焦點在於此種工作是「僱傭關係」或「承攬關係」。也有評論指出,關鍵不是契約定性,而是無論何種契約關係,法律或主管機關都該因應平台經濟及零工經濟的興起,給予基本法律權益保障;也該關注外送員能否能組織工會,達到團體協商。

然而,平台經濟衍生的議題遠多於此。

核心問題在於,平台業者對外送員的績效管理模式,很可能引發傳統企業效法。換言之,即使傳統企業受雇者是僱傭關係,但實質權益卻可能從量變到質變,變得保障更少、競爭壓力更大。而這一切,都跟大數據人工智慧脫不了關係。

平台經濟的興起,乃是拜科技之賜而創造新的工作型態。傳統企業也不遑多讓,有同樣強烈的動機,要運用數據管理與人工智慧提升生產力。

因此,近年來,以職場監控(workplace monitoring)及人工智慧預測分析員工行為的情形日漸普遍,到了主管機關不能忽視的程度。

人工智慧用於員工管理,主要有以下幾種型態:

1. 預測員工的違規或離職傾向(prediction and flagging)

目的在透過追蹤員工行為模式,辨認或預測可能的違規或欺騙;或預測哪些員工可能想離職,進而採取相應的管理措施,如加強慰留、隔絕其接觸機密文件管道等,避免公司損害。在日漸重視營業秘密的商業環境中,這樣的管理技術受到企業主歡迎。

2. 生物辨識或監控員工健康情形(biometric and health data)

以照顧員工健康為名義,尤其在可能有害健康的職場環境中,雇主提供穿戴裝置,讓員工隨時記錄生理健康情形。此舉固然有正當性,但也可能同時記錄了無關職場安全的生理指數,使公司侵犯員工的隱私。

此外,以生物辨識技術管制公司進出人員,也必然蒐集記錄了所有員工的生物特徵。

3. 遠端遙控與工作時數追蹤(remote monitoring and time-tracking)

此技術重點,在於確實記錄工作時數,因此對平台經濟特別重要;一般企業也可運用此技術將工作外包,而仍可如同監督自己員工一樣,監督外包工作者的工作績效。

由於此技術明顯對雇主有利,因此幾乎必然產生類似剝削效果,無論員工或外包工作者都必須比以前工作更多,才能獲得等量報酬。

4. 刺激競爭心與動態調整目標(gamification and nudging performance)

透過類似遊戲競賽的積點模式,讓員工彼此競爭提高績效;或以員工目前工作記錄去推估,可將其工作目標向上調高多少。這種技術是在操控員工的心理狀態,也透過不斷變動的目標,持續增加工作壓力。

以上四種技術模式,又可分為對員工身心狀態的監控(第一及第二種),以及對員工工作績效的心理操控(第三種及第四種)。

對企業經營者而言,這些技術應用可提升管理效率、刺激生產力;對員工而言,某些人可能認為,這些管理工具都號稱是有憑有據、絕對客觀的量化指標,可避免主管因偏好而產生的獎懲不公。

然而本質上,這種管理有侵犯隱私之嫌,員工也無法拒絕。而且,所能列入考核的只有量化因素,員工間的相互協助激勵,則難以被記錄。

然而,高效團隊的養成,往往是透過某些團隊成員的無形領導,創造好的化學元素(chemistry)。企業一旦過度依賴可量化的指標,則會大幅降低原本能發揮化學作用者的投入意願。

現行法律對職場管理的管制規範甚少。例如,《就業服務法》僅關注就職機會的平等,對於職場差別待遇甚少著墨。這主要是因為,法律認為「如何管理」是僱主的財產權及經營權範圍;法律干涉太多不僅是干預市場,更是介入產業經營,是不恰當的過度規範。

《個人資料保護法》固然保護個人資料自主權,但在勞雇關係中,受雇者很難拒絕雇主的監控與資訊蒐集,也因為員工本人同意,雇主的行為並不違法。

然而,若是雇主基於管理理由,全面蒐集分析員工的隱私;其中甚至包括無涉管理的資訊,法律是否仍該袖手旁觀?

除了隱私侵犯及未能合理評價工作上的無形貢獻,新管理工具導入職場的根本問題在於,所蒐集的資訊集中在公司管理層;而資訊就是武器,這個現象將強化勞雇雙方權力的不對等。

原本,勞動法規是希望透過法律強制性,平衡勞雇雙方的權力不對等;若放任雇主使用科技工具,造成的影響將非常深遠。

為因應新科技導入職場可能造成的員工權益損害,建立可行的外部機制,避免此類管理工具的濫用,將是新時代的勞動法課題。

「全文轉載自未來城市(數據監控侵犯員工隱私 外送平台教會傳統企業的四件事),欲了解更多智慧科技,請上未來城市官網

【延伸閱讀】你的電腦被監控了嗎?22%企業用AI監控員工行動,亞馬遜用系統自動解雇900人

【延伸閱讀】吳奕軍專欄|全台數萬座智慧路燈,如何不成個人隱私漏洞?

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