我国反就业歧视立法的制度检视与体系构建研究

反就业歧视事关公民平等就业权的实现。虽然我国反就业歧视法律制度已经有了较大突破与进展,但仍然无法适应现实发展的需要。制定反就业歧视专门法,完善我国反就业歧视法律体系,是我国劳动立法领域多年来一直关注的重点议题,当前显得更为迫切和重要。为此,应以制定专门法为重点,以合理设定《反就业歧视法》内部结构为关键,构建反就业歧视立法“大”“小”体系。

积极伦理观下算法歧视治理模式的革新

算法技术已借助大数据技术被广泛应用,成为影响人们日常生活的重要角色,其也因技术中立性不断遭受现实挑战而呈现出事实上的歧视性。重新审视算法歧视及其治理路径是发挥算法积极作用、避免算法消极影响的重要前提。传统伦理观念影响下的算法歧视治理模式存在价值观念偏航、治理结构失衡及技术治理落后的问题,影响算法歧视治理实效。社会发展促进了伦理观念的革新,积极伦理观的树立可以为算法技术向善的实现提供理论指引。算法治理结构的优化及反歧视技术水平的提高是纠正算法歧视的重要前提,理念、制度及技术三维措施的综合运用方可在算法领域实现科技向善的伦理目标。

算法性别歧视:特征、类型与治理

人工智能时代,物质社会中的价值偏好和歧视认知在算法的广泛应用过程中被加速并放大,形成性别、种族、宗教信仰等各个领域的算法歧视现象。算法性别歧视是算法歧视的一种典型表现,指算法在开发、训练、收集、处理以及应用数据进行自动化决策的过程中产生的基于性别特征的差别化对待和歧视性后果,具有隐蔽性、广泛性和系统性,严重损害了性别平等的理念和社会氛围。在分析算法性别歧视的内涵与特征、典型场景与类型的基础上,应当加快建立并完善相关立法、推动算法优化和技术进步、建立人工智能行业伦理规范、营造全社会性别平等氛围,从法律、技术、行业、社会等多个方面共同应对算法性别歧视,推动性别平等的社会环境持续优化。

算法歧视的敏捷治理——以D短视频平台为例

敏捷治理作为社会治理的新范式,是对回应式治理和集中式治理的进阶和超越,是塑造未来数智世界和元宇宙治理的现实路径。以敏捷治理化解算法歧视的技术与伦理风险,实现算法治理成为一项重要的理论和现实议题。通过参与式调查对D短视频平台的内容展开田野调查,深度剖析短视频平台算法运作的逻辑机理,总结归纳算法歧视的形态和成因,探索尝试算法治理的可行举措和实践进路。研究发现,基于用户偏好、平台优先等平台价值观念是D短视频平台算法运作的隐形逻辑;主观设计下歧视性推送和定价是D短视频平台算法歧视的突出表现;灵敏感知、快速响应、持续发展的敏捷治理机制是逾越“算计”陷阱的有效手段。因而,为应对算法歧视的风险挑战,政府亟须以敏捷治理赋能算法歧视治理,塑造多元参与、多管齐下的治理格局,实现整体智治、协同共治、动态管治,从而实现算法“善治”,优化算法治理的中国方案。

老年人算法歧视的法治应对

对老年人歧视的社会与制度偏见嵌套入“算法黑箱”中,不仅技术性固化了传统老年人歧视社会建构的场景观念,而且加剧了对老年人群体社会排斥的隐性歧视,与“积极应对人口老龄化”国家战略要求相背离。建立在互联网、大数据、人工智能、量子信息与区块链等数字化信息技术快速迭代发展基础上的算法,不仅将老年人技术性歧视为原子型与比特型两类群体,进而对比特型群体的老年人以微粒化与标签化的方式进行直接或间接隐性歧视,而且利用其时间复杂度与空间复杂度的特点,将现行法律法规中存在的“年龄歧视”等立法不足或缺陷问题给与“合法化”承认并无限放大,实质损害老年人群体的应然权益。通过对老年人叠加算法后遭遇的三种主要歧视类型进行原因解读,明晰社会变迁与科技发展叠加背景下老年人同时遭遇“前喻文化”代际鸿沟与技术迭代数字鸿沟的双重冲击,而进入比特世界场景的老年人仍然面临嵌套偏见与复杂规则的算法塑造的老年人画像的直接排斥或不公平对待间接歧视的自动化决策歧视情形。我国现行立法关于老年人的单一年龄维度界定标准与有关老年人退休、退职的规定,既无视老年人的个体差异性,也脱离了社会发展的实际情况,不符合社会保障法的功能设计与本质要求。因此,应从法治的角度进行顶层设计,对破解老年人算法歧视与积极应对人口老龄化国家战略之间存在的现实矛盾与发展悖论问题予以合理化规制,即用分层理论完善老年人法律制度以纠正法律本质主义年龄歧视下的制度性缺陷,解构数字孪生法律制度嵌套规制老年人歧视的“算法黑箱”,赋予老年人算法自决权以积极推动“积极应对人口老龄化”国家战略,从而平衡科技发展与老年人群体权益保护之间的利益关系,确保科技向善和算法造福老年人。

教育数字歧视的规制逻辑:从技术理性、价值理性到制度理性

教育数字化是建设教育强国的重要引擎,也是破解教育公平问题的重要路径。然而,教育数字化在推动教育公平的过程中,也衍生出了一种新型教育歧视——教育数字歧视。教育数字歧视指教育数字化过程中非主观意识造成的对受教育者的不公平对待,以及区别、排斥或限制其平等受教育权的行为,是一种因数字技术产生的“设计缺陷”。当前,教育数字化转型正面临资源、文化、群体等方面的诸多教育数字歧视问题,教育数字歧视仍处于规制失序的状态,主要原因在于:对受教育者数字教育平等权的权利界定不清、政策观照不足以及规制保障不强,导致教育数字化过程缺乏关于人的价值和教育公平的价值指导,出现了技术反噬教育公平的情形。因此,应适时嵌入制度规则,以数字教育平等权丰富平等受教育权内涵,加强政策对平等受教育权的保障,适时立法强化数字教育歧视规制的可操作性与责任,既防止技术理性世俗化的公正性偏离,也防止价值理性理想化的形而上架空,在技术之上、价值之下、制度之中,为教育数字歧视提供规制路径。

中国劳动力市场中的年龄歧视及其影响——基于中国社会状况综合调查(CSS)数据的分析

劳动力市场歧视不利于实现平等就业和高质量充分就业,损害了人力资源的有效配置,也不利于劳动者福利的增进。近年来,“35岁就业危机”现象引起社会广泛关注,然而,目前针对国内劳动力市场中年龄歧视的系统研究还十分缺乏。基于人力资本理论和歧视理论,首先分析了年龄歧视的现状及来自劳动供需双方的成因。研究发现,与发达国家不同,中国劳动力市场的年龄歧视高峰期较早,主要集中在步入中年后的35—40岁,这主要与劳动力市场对技能更新的青壮年群体的偏好有关。进一步运用中国社会状况综合调查数据,实证检验了年龄歧视的劳动力市场后果。采用工具变量的估计结果表明,年龄歧视显著提高了劳动者的失业风险,降低了其劳动收入水平。就业类型方面,年龄歧视显著降低了劳动者进入正规部门的可能性。此外,年龄歧视还对劳动者的心理健康和生活满意度产生了负向影响。研究揭示了中国年龄歧视的特殊性、普遍性和不利影响,指出了这种与人力资本结构变迁和雇主用工策略相关的中青年偏好可能造成的社会经济成本和福利损失。基于此,提出了消除年龄歧视的政策建议,包括规范用人单位的招聘行为,加强反歧视法律建设,以及完善职业培训和再就业机制等。

数字平台算法决策歧视的认定与规制

基于算法决策的数字歧视是算法社会化应用中一项亟待解决的问题。算法对于个体的重塑效应是歧视产生的直接原因,而算法之社会化应用过程中的价值冲突则是产生算法歧视的根本原因。由此也导致了算法分析过程呈现出忽略意义的关系分析,以概率性陈述为基础的算法评价所导致的受保护特征的不确定。算法社会化应用中的歧视认定,应当冲破传统反歧视理论,从受保护场景、是否存在算法支配关系、基于受保护特征的差别待遇、对个体或者群体的不利影响以及是否符合比例原则几个角度综合评估。有鉴于此,《个人信息保护法》第24条的相关表述需要进行重新解释和厘定,其中包括决策“公平、公正”、算法解释的内容等;另外,基于算法的数字歧视行为,需同现行侵权制度接榫,并适时进行制度赓续,完善算法歧视的规范治理体系。

护理实习生的人类免疫缺陷病毒相关偏见与歧视现状及影响因素分析

目的调查护理实习生的人类免疫缺陷病毒(HIV)相关偏见与歧视现状并分析其影响因素。方法2023年6月使用一般资料调查表和医务人员对HIV感染者(PLWH)偏见与歧视量表对中国医学科学院北京协和医院完成临床实习的305名护理实习生进行线上调查。采用Pearson相关矩阵探究量表各维度的相关性;多元线性回归分析护理实习生对HIV相关偏见与歧视各维度的影响因素。结果共回收273份有效问卷,量表各维度得分分别为医疗犹豫程度为(15.66±2.42)分、PLWH污名化为(16.99±2.80)分、防护意识为(5.17±1.23)分、HIV感染的担忧程度为(9.48±2.73)分。性别与医疗服务犹豫程度呈负相关(r=-0.251,P<0.05);感染控制和预防培训与医疗犹豫呈正相关(r=0.318,P<0.05);感染病房实习经历与PLWH污名化呈负相关(r=-0.182,P<0.05);护理过PLWH与PLWH污名化呈正相关(r=0.185,P<0.05)。学历、感染病房实习经历、护理过PLWH与防护意识呈正相关(r=0.158、0.255、0.179,P<0.05),HIV重点人群偏见与歧视培训与防护意识呈负相关(r=-0.129,P<0.05);感染病房实习经历、感染控制和预防培训与HIV感染担忧程度呈正相关(r=0.206、0.435,P<0.05)。性别、感染控制和预防培训为护理实习生对PLWH提供医疗服务犹豫程度的影响因素(P<0.05);感染病房实习经历和护理过PLWH为PLWH污名化的影响因素(P<0.05);学历、感染病房实习经历、HIV重点人群偏见与歧视培训和护理过PLWH为防护意识的影响因素(P<0.05);感染病房实习经历、感染控制和预防培训为护理实习生HIV感染担忧程度的影响因素(P<0.05)。结论HIV相关偏见与歧视在护理实习生中普遍存在,并受相关感染病房实习经历、培训及工作内容等影响,应实施相关干预策略以减少护理实习生对PLWH的偏见与歧视,从而确保PLWH获得平等医疗条件的机会。

反就业歧视——五花八门的就业歧视

“平等就业”是公民劳动权的基本内容，也是“人生而平等”这一人权理念在劳动法上的体现。“就业”关乎个人的生存与发展，每一个有劳动能力又愿意工作的人都应有获得工作的权利，并且这一权利不因个人性别、年龄、民族、宗教信仰、国籍的不同而有所区别。歧视是社会的不公正现象，就业歧视则使一部分社会成员减少应得的收入，丧失较好的工作机会，以致被剥夺就业的权利，这是一个非常严重的社会问题。

医疗服务领域中的价格歧视——以特需门诊为例

特需门诊是医院为了提高利润而采取的一种价格歧视策略。本文通过构建博弈模型,分析了医院对普通门诊和特需门诊的资源配置行为和特需门诊对不同类型患者福利的影响,并进一步分析了数量管制政策的效果。该博弈模型的子博弈精炼纳什均衡结果表明,如果政府没有采取任何管制政策,那么医院将把全部医疗资源配置到特需门诊,全体患者的福利受损。当政府采取数量管制政策时,价格歧视对患者福利的损害程度减轻,但是特需门诊患者和普通门诊患者的福利水平依旧是下降的。从保护患者福利的视角出发,政府应该进一步完善管制政策体系,限制特需门诊的发展。

平台企业算法价格歧视行为及其协同治理

大数据与算法在平台经济中的深度应用,在为用户提供便捷的服务体验的同时,也带来了算法价格歧视问题。算法价格歧视根据不同的消费者细分标准,可以分为“大数据杀熟”“苹果税”以及基于用户地理位置的算法价格歧视三种类型。算法价格歧视通过数据搜集、消费者画像、个性化定价与推荐等机制得以形成。平台企业实施算法价格歧视行为,是其未履行维护市场公平竞争环境、遵守技术伦理、保护消费者权益等社会责任的体现。算法价格歧视作为一种新兴的复杂的社会问题,其治理需要政府监管部门、平台企业、消费者协同行动。政府监管部门应加强反垄断审查和消费者权益保护,制定完善算法监管规则;平台企业应加强自律,从内部完善用户数据保护制度与算法运行规则;消费者应积极维权,在发现问题与监督平台方面充分发挥作用。

反算法歧视与平等观念的重构——群体主义平等观下反屈从原则的启示

算法歧视的规制范式及时回应了紧迫的现实需求,需进一步在反歧视的理论层面对其深入展开研究。算法加剧身份歧视并纳入社会偏见,打破分类样态固化群体劣势,并隔离数据贫困群体,同时面临技术治理与反歧视法的双重困境。反算法歧视亟须突破工具性应对视角,深入挖掘平等理论的内核指引,特别关注个人主义平等观与群体主义平等观在算法时代的适用。在反歧视法下,“个人主义”的反归类和“群体主义”的反屈从原则提供了认知框架并在算法时代展现出新的内容。目前主流的呼声和应对策略,无论是算法透明化或是用户信息自决权,都建立在个体主义平等观之上,却不足以应对新的挑战。面对算法歧视中的群体劣势、算法权力的支配结构,以及社会结构性偏见,需要引入群体主义的视角。反屈从所确立的群体主义的、实质性的价值纠偏的立场,着眼于评估算法对不同群体的广泛影响,在改善受算法权力支配的消费者、劳动者和弱势群体劣势地位上,为反算法歧视提供了更好的指引。

CPTPP与DEPA框架下数字产品非歧视待遇规则及中国应因

数字产品非歧视待遇在CPTPP与DEPA中均有规定,是我国加入CPTPP与DEPA必须面对的规则。适用该规则要注意数字产品原产地、同类数字产品以及歧视性待遇的认定问题。鉴于目前国际社会尚未对数字产品的性质达成共识,可暂时参考WTO中货物或者服务关于以上问题的认定标准。在其适用问题上,有关国家的实践如征收数字服务税、限制网络接入与使用、限制国外数字产品购买可能会与该规则的规定相悖。数字产品非歧视待遇在自由贸易协定、数字贸易协定以及WTO电子商务谈判中均有涉及,以美国、日本等为首的发达国家对该规则持积极肯定态度,不仅在其签署的自贸协定中纳入该规则,同时也积极倡导将该规则纳入WTO电子商务中。与此同时不少发展中国家如智利、秘鲁等在其签订的自贸协定或者数字贸易协定中也纳入了该规则。但是在我国目前签订的自贸协定中均没有涉及该规则,而且我国在WTO电子商务的提案中对该规则也持谨慎态度,主要原因在于我国数字产品与美国、日本、韩国等发达国家的数字产品相比竞争力较弱,接受该规则可能会进一步削弱我国数字产品的竞争力。我国积极申请加入CPTPP与DEPA,必须接受该规则对我国带来的机遇与挑战。该规则对我国的挑战主要表现为美式数字产品定义冲击我国数字贸易、负面清单模式扩大数字产品非歧视待遇适用范围、我国现行数字产品监管规定与其相冲突。为保护我国数字产品的发展,可通过援引政府补贴例外发展数字产品、利用负面清单限缩数字产品非歧视待遇适用范围、修改数字文化产品监管规定予以应对。

歧视知觉在高职生童年期创伤与攻击行为之间的中介作用

目的:了解高职生攻击行为、歧视知觉和童年期创伤的关系为相应的心理健康教育提供理论参考。方法:2021年10月,采用Buss-Perry攻击行为问卷、歧视知觉问卷和童年期创伤问卷对635名高职生进行问卷调查。结果:高职生攻击行为与知觉歧视(r=0.622,P<0.01)和童年期创伤(r=0.310,P<0.01)呈正相关。童年期创伤可以直接对高职生攻击行为产生正向预测作用,也可以通过歧视知觉间接影响攻击行为。结论:高职生歧视知觉在攻击行为和童年期创伤之间起部分中介效应。

人工智能嵌入政府数据治理的算法歧视风险及其防控策略研究

[目的/意义]本研究旨在探讨人工智能在政府数据治理中的应用及其带来的算法歧视问题,并提出相应的解决策略,以保障公民的合法权益和政府的公信力。[方法/过程]通过文献归纳法分析人工智能算法在政府数据治理中的具体应用,识别出算法歧视的成因,包括数据片面性、设计者的观念以及社会偏见等,进一步探讨算法歧视的潜在风险并给出相应的防控措施。[结果/结论]研究表明,人工智能嵌入政府数据治理在提升效率的同时也带来了算法歧视风险。据此,本研究提出明确算法公平、制定行业规范、完善问责机制、优化数据环境等防控措施,以确保人工智能在政府数据治理中有效造福人民。

老年人自我认知的年龄歧视对其健康和预期寿命的影响

运用多状态马尔科夫模型分析老年人自我认知的年龄歧视对其健康和预期寿命的影响以及影响的差异性。女性、居住在城镇、未受过教育的老年群体自我认知的年龄歧视程度更高。随着年龄的增长,老年人自我认知的年龄歧视程度提高。年龄歧视对老年人口健康和预期寿命具有显著的负面作用,主要表现在年龄歧视增加了从健康到失能状态的转移概率,并减弱了从失能到健康状态的转移概率。年龄歧视降低了老年人的预期寿命和健康预期寿命,在男性、居住在城镇、受过教育的老年群体中表现得更加明显。消除对老年人的年龄歧视是促进积极老龄化的重要内容,需要建设“人人参与、人人共享”的老龄友好社会,通过加强年龄包容促进老年人的健康。

论就业年龄歧视之禁止

在劳动就业中年龄歧视普遍存在,但立法并未禁止,学界对此关注度不高。认可禁止就业年龄歧视立法缺位的理由不成立,因为促进中高龄者就业不会挤压低龄者的就业机会,年龄也非衡量劳动者可雇佣性的最佳标准,就业年龄歧视与其他类型歧视的危害性相当。禁止就业年龄歧视是社会整体利益的维护需要,是国家应对老龄化政策实施的客观需求,更是中高龄劳动者个人权利的必要保障。我国立法应以禁止就业年龄歧视为原则,以特别情形为例外。禁止就业年龄歧视实现的关键是,提高中高龄劳动者的可雇佣性,确立中高龄劳动者解雇保护制度以避免歧视型解雇发生,确立税收优惠等制度以适当补偿用人单位,并以劳动公益诉讼制度为受歧视中高龄劳动者拓宽救济途径。

职业教育歧视当休矣!——从“中专生入围复赛”说起

在升学、就业等社会公共事务中歧视职业教育毕业生有违国家教育政策。歧视职业教育有其现实、历史和文化的渊源。职业教育对中国经济腾飞的意义巨大,且职业教育的办学质量和人才水平同样可以达到一流。破除职教歧视需要政府、学校、用人单位和学生等各方主体形成合力、不懈努力。

数字时代算法歧视的风险与治理研究

算法、数据与算力是数字时代重要的资源,但算法开源、黑箱与数据,外部的经济、文化与法律等因素带来了算法歧视风险。应聚焦科技与法律的双阶层治理结构,在技术治理上建立核心价值根嵌入算法设计中,从源头上避免算法歧视;建立客观、公正的人工标注数据池,在逻辑输入上驯服算法,从过程上避免算法歧视。在法律治理上逐步建立算法安全审查机制,在动态中检验算法;保障公众的算法知情权,建立算法歧视问责机制、算法歧视救济机制,以应对算法歧视。