美国劳工部发布职场人工智能使用原则，保护员工权益（附录原文）
今天5月16日，美国劳工部发布了一套针对人工智能（AI）在职场使用的原则，旨在为雇主提供指导，确保人工智能技术的开发和使用以员工为核心，提升所有员工的工作质量和生活质量。代理劳工部长朱莉·苏在声明中指出：“员工必须是我们国家AI技术发展和使用方法的核心。这些原则反映了拜登-哈里斯政府的信念，人工智能不仅要遵守现有法律，还要提升所有员工的工作和生活质量。”
根据劳工部发布的内容，这些AI原则包括：
以员工赋权为中心：员工及其代表，特别是来自弱势群体的代表，应被告知并有真正的发言权参与AI系统的设计、开发、测试、培训、使用和监督。这确保了AI技术在整个生命周期中考虑到员工的需求和反馈。
道德开发AI：AI系统应以保护员工为目标设计、开发和培训。这意味着在开发AI时，需要优先考虑员工的安全、健康和福祉，防止技术对员工造成不利影响。
建立AI治理和人工监督：组织应有明确的治理体系、程序、人工监督和评估流程，确保AI系统在职场中的使用符合伦理规范，并有适当的监督机制来防止误用。
确保AI使用的透明度：雇主应对员工和求职者透明地展示其使用的AI系统。这包括向员工说明AI系统的功能、目的以及其在工作中的具体应用，增强员工的信任感。
保护劳动和就业权利：AI系统不应违反或破坏员工的组织权、健康和安全权、工资和工时权以及反歧视和反报复保护。这确保了员工在AI技术的应用下，其基本劳动权益不受侵害。
使用AI来支持员工：AI系统应协助、补充和支持员工，并改善工作质量。这意味着AI应被用来提升员工的工作效率和舒适度，而不是取代员工或增加其工作负担。
支持受AI影响的员工：雇主应在与AI相关的工作转换期间支持或提升员工的技能。这包括提供培训和职业发展机会，帮助员工适应新的工作环境和技术要求。
确保负责任地使用员工数据：AI系统收集、使用或创建的员工数据应限于合法商业目的，并被负责地保护和处理。这确保了员工数据的隐私和安全，防止数据滥用。
这些原则是根据拜登总统发布的《安全、可靠和可信赖的人工智能开发和使用行政命令》制定的，旨在为开发者和雇主提供路线图，确保员工在AI技术带来的新机遇中受益，同时避免潜在的危害。
拜登政府强调，这些原则不仅适用于特定行业，而是应在各个领域广泛应用。原则不是详尽的列表，而是一个指导框架，供企业根据自身情况进行定制，并在员工参与下实施最佳实践。通过这种方式，拜登政府希望能在确保AI技术推动创新和机会的同时，保护员工的权益，避免技术可能带来的负面影响。
这套原则发布后，您认为它会对贵公司的AI技术使用和员工权益保护产生怎样的影响？
英文如下：
Department of Labor's Artificial Intelligence and Worker Well-being: Principles for Developers and Employers
Since taking office, President Biden, Vice President Harris, and the entire Biden-Harris Administration have moved with urgency to harness AI's potential to spur innovation, advance opportunity, and transform the nature of many jobs and industries, while also protecting workers from the risk that they might not share in these gains. As part of this commitment, the AI Executive Order directed the Department of Labor to create Principles for Developers and Employers when using AI in the workplace. These Principles will create a roadmap for developers and employers on how to harness AI technologies for their businesses while ensuring workers benefit from new opportunities created by AI and are protected from its potential harms.
The precise scope and nature of how AI will change the workplace remains uncertain. AI can positively augment work by replacing and automating repetitive tasks or assisting with routine decisions, which may reduce the burden on workers and allow them to better perform other responsibilities. Consequently, the introduction of AI-augmented work will create demand for workers to gain new skills and training to learn how to use AI in their day-to-day work. AI will also continue creating new jobs, including those focused on the development, deployment, and human oversight of AI. But AI-augmented work also poses risks if workers no longer have autonomy and direction over their work or their job quality declines. The risks of AI for workers are greater if it undermines workers' rights, embeds bias and discrimination in decision-making processes, or makes consequential workplace decisions without transparency, human oversight and review. There are also risks that workers will be displaced entirely from their jobs by AI.
In recent years, unions and employers have come together to collectively bargain new agreements setting sensible, worker-protective guardrails around the use of AI and automated systems in the workplace. In order to provide AI developers and employers across the country with a shared set of guidelines, the Department of Labor developed "Artificial Intelligence and Worker Well-being: Principles for Developers and Employers" as directed by President Biden's Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence, with input from workers, unions, researchers, academics, employers, and developers, among others, and through public listening sessions.
APPLYING THE PRINCIPLES
The following Principles apply to the development and deployment of AI systems in the workplace, and should be considered during the whole lifecycle of AI – from design to development, testing, training, deployment and use, oversight, and auditing. The Principles are applicable to all sectors and intended to be mutually reinforcing, though not all Principles will apply to the same extent in every industry or workplace. The Principles are not intended to be an exhaustive list but instead a guiding framework for businesses. AI developers and employers should review and customize the best practices based on their own context and with input from workers.
The Department's AI Principles for Developers and Employers include:
[North Star] Centering Worker Empowerment: Workers and their representatives, especially those from underserved communities, should be informed of and have genuine input in the design, development, testing, training, use, and oversight of AI systems for use in the workplace.
Ethically Developing AI: AI systems should be designed, developed, and trained in a way that protects workers.
Establishing AI Governance and Human Oversight: Organizations should have clear governance systems, procedures, human oversight, and evaluation processes for AI systems for use in the workplace.
Ensuring Transparency in AI Use: Employers should be transparent with workers and job seekers about the AI systems that are being used in the workplace.
Protecting Labor and Employment Rights: AI systems should not violate or undermine workers' right to organize, health and safety rights, wage and hour rights, and anti-discrimination and anti-retaliation protections.
Using AI to Enable Workers: AI systems should assist, complement, and enable workers, and improve job quality.
Supporting Workers Impacted by AI: Employers should support or upskill workers during job transitions related to AI.
Ensuring Responsible Use of Worker Data: Workers' data collected, used, or created by AI systems should be limited in scope and location, used only to support legitimate business aims, and protected and handled responsibly.
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2024年05月16日
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世界幸福报告能教给我们关于工作的什么? What The World Happiness Report Teaches Us About Work最新《世界幸福报告》揭示，尽管经济增长，美国幸福感下降。研究强调，高薪并非幸福的关键，而公平薪酬、良好的企业文化才是。特别是年轻人，受到气候变化、政治纷争等影响，幸福感低落。企业需关注文化建设、弹性工作，关照员工心理健康。工作场所的信任、社区感和公平至关重要。我们要反思：真正的幸福是什么？
我每年都认真研读《世界幸福报告》，今年的报告特别引人深思。以下是我对一些关键发现的解读。
首先，美国的幸福指数（10分满分）降至第23位，比全球最幸福的国家芬兰低了13%。实际上，在过去15年中，美国的幸福度几乎下降了8%，呈现出持续的年降趋势。对于我们这些生活在美国的人来说，这可能并不陌生：坏消息、政治争斗以及人们在价值观上的分歧似乎无处不在。
这一切发生的同时，美国的GDP增长却持续领先世界上大多数主要经济体。这意味着我们作为一个国家正在变得更加富裕，却显著地变得不那么幸福（下文将详细解释）。
从企业角度来看，这个观点很简单：仅仅提高薪资并不能使人们感到更加幸福。尽管每个人都希望得到公平的报酬，但高薪酬并不直接转化为高参与度。我们2023年的《薪酬公平终极指南》发现，与薪酬水平相比，薪酬公平与员工参与度的关联性高出7倍。
其次，报告指出，在美国，年轻人的幸福感明显低于老年人（这一点并非在所有国家都适用，但在大多数发达国家中是这样的）。在美国，30岁以下人群的幸福评分为6.4，而60岁以上人群的评分为7.3，幸福度低了12%。我们对年轻人的这一低幸福评分使美国在全球青年幸福排行榜上仅位列第62位，远低于我们的总体排名。
这反映出我在上周播客中讨论的现象。如今的年轻工作者担忧全球变暖，他们在年轻时就经历了疫情的冲击，他们对于战争、通货膨胀、社会问题以及政治不和感到沮丧。埃德曼信任度量尺表明，年轻人认为相比政府，企业在为社会带来创新方面更值得信赖，高出近20%。但令人担忧的是，这种信任程度也在下滑。
从企业的视角来看，这进一步强化了播客中提到的观点：我们（美国）的劳动力中位年龄现已达到33岁。这表明许多关键员工对生活的热情有所下降，这迫使雇主需要采取更多措施。我们对企业文化、员工福祉、工作灵活性和个人成长的关注，现在比以往任何时候都显得更为重要。这就是像四天工作周、灵活工作时间以及其他诸多福利（如生育支持、儿童看护、心理健康、健身、财务福利）变得越来越普遍的原因。
（最新的劳动统计局数据显示，我们在福利上的支出占工资总额的31.1%，比三年前的29%有所增加。在信息行业，这个比例高达35.5%，是有史以来的最高值。）
此外，重点强调：对企业来说，重振早期职业发展计划至关重要。许多企业在20世纪60、70年代建立了这些计划，但随后这些计划逐渐被忽视。如果你正在从大学招聘顶尖人才，并投资于校园招聘（这一趋势正在上升），那么确保你有一个坚实的1-2年发展计划、工作轮岗以及面向年轻人的群体参与计划是非常重要的。我最近与康卡斯特讨论了他们的计划，他们的早期职业发展计划正在直接为他们的领导力管道做出贡献。
第三，也是最引人注目的一点是，报告强调了社会关系和信任在幸福感中的巨大作用。进行这项研究的学者团队发现，幸福感的“坎特里尔阶梯”（一个简单的“你觉得自己多幸福”的1-10评分问题）可以分解为六个贡献因素：
人均GDP（财富）、社会支持（密切关系的数量和质量）、预期寿命（健康）、生活选择的自由（按个人意愿生活的能力）、慷慨（向他人给予金钱和时间的倾向）以及腐败感知（相信“系统”是公平的）。
这些因素对幸福的贡献度大开眼界。
令人惊讶的是，社会关系是幸福感的最大贡献者，而健康只占大约1.4%。请注意，第二重要的因素是对腐败的感知或者说是公平感，这解释了为什么薪酬公平非常重要。我们再次发现，财富对幸福感的影响相对较小。
这对我们的工作有何启示？
这里有一些简单的启示：
关系很重要。如果管理层和主管不能建立起团队合作感，员工便会感到不适。尽管我们面临财务和运营压力，但我们仍需抽时间了解员工、倾听他们的声音，并与他们共度愉快时光。通过聚集人员并创建跨功能团队，我们即使在远程工作情况下也能建立社交关系。
信任至关重要。我曾在高层领导贪婪、不忠、不诚实的环境中工作过，公司内的每个人都能感觉到这一点。信任是经年累月建立起来的资产，我们必须不断地进行投资。通过道德、诚实和倾听来培养信任，你的领导模式中包含了这些元素吗？
薪酬的影响可能比你想象的要小。虽然每个人都希望赚更多钱，但人们更希望感觉到奖励是公平且慷慨的。因此，不应仅仅过度奖励表现突出的员工，而忽视其他人的努力。
生活选择的自由极为重要。众多研究显示，与薪资相比，员工更加重视工作的灵活性，因此，考虑将四天工作周和灵活工作选项作为你的雇佣政策的核心部分是非常重要的。
多年前，我在一个人力资源领导者的大型会议上发表了关于企业公民责任的演讲。我指出，公司就像小型社会一样，如果我们的企业“社会”不公平、不透明、不自由，那么我们的员工就会感受到痛苦。演讲结束时，我不确定听众的反应如何，但来自宜家的一大群人向我走来，给了我一个热情的拥抱。宜家这家公司，深深植根于瑞典的社会主义文化，是地球上最长久的公司之一。他们真心相信集体思维、公平和对每个个体的尊重。
原文来自：https://joshbersin.com/2024/03/what-the-world-happiness-report-can-teach-us-about-work/
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