加州《禁止机器人老板法》、Lyft 2.725 亿薪资和解，以及 AI 招聘产生新偏见的风险

加州新规来了：AI能辅助人事决策，但谁该为最终决定负责？Lyft同意支付创纪录的2.725亿美元和解金，给涉及零工用工分类的企业敲响怎样的警钟？原本被寄予“消除主观偏见”期待的AI招聘系统，为什么会自主生成新的偏见？本期带来详细介绍。

加州签署“禁止机器人老板法”，雇主还能靠算法开除员工吗？

首先关注加州新法。州长纽森于2026 年 9 月 30 日签署 SB 947 法案，即修订版“禁止机器人老板法”，将于 2027 年 7 月 1 日生效 (另开新窗口)。

法案主要针对的是企业利用自动化决策系统对员工进行纪律处分或解雇的情况。该规定禁止雇主完全依赖自动化系统做出这类决定。如果主要依据自动化系统的判断，需注意以下两点：

一、必须由人工根据补充资料进一步核验。这些资料包括管理人员评估、人事档案、员工工作成果、同事评价或证人访谈等。若系统结论无法核实，或审核人员发现信息不准确、不完整或存在误导，企业就不能据此处分或解雇员工。

二、必须向受影响员工发送书面通知，告知使用了自动化系统且经人工审核，并向员工提供相关联系人信息，告知其有权获取系统所使用的个人数据详情。

根据新规定义，利用人工智能、机器学习或数据分析等技术，生成评分、分类或建议，辅助或取代人工判断的系统，都可能属于这一范畴。但普通计算器、数据库、防火墙等常规工具，则不在法案定义的范围内。

对雇主而言，人工审核不能只是盖章走过场。若使用自动化工具处理相关事项，需建立相应流程，独立核实基础信息、保留审核记录，并按规定向员工发送书面通知。

加州劳工专员办公室宣布与Lyft达成2.725亿美元和解

接下来看一起创纪录的劳工和解案。加州劳工专员办公室2026 年 10 月 1 日宣布，与网约车公司 Lyft 达成总额 2.725 亿美元的薪资和解 (另开新窗口)（另计利息），创下加州工资与工时案件和解金额的最高纪录。

诉讼始于2020 年 8 月，监管方指控 Lyft 将本应认定为雇员的司机划为独立承包商，致使司机无法享有最低工资、加班费、报销、带薪病假等法定权益。和解覆盖时段为 2016 年 4 月 6 日至 2020 年 12 月 15 日。需注意：加州 22 号提案关于网约车司机身份的规则生效时间晚于本案覆盖周期，因此和解不要求 Lyft 对后续司机重新归类，也不涵盖此后司机的补偿。

在赔付安排 (另开新窗口)方面，87% 的和解资金将直接发放给司机。劳工专员办公室将其545 万美元的处罚份额全部转给提交薪资索赔的司机；1600 多名提交索赔的司机还可获得额外补偿，赔付里程计算基数翻倍。赔付资金由第三方托管，符合条件的司机会收到官方通知，并可通过专门网站、邮箱和呼叫中心获取咨询。

这起案件提醒企业管理者，员工身份分类可能涉及工资、工时及其他劳动保障，相关争议也可能带来重大的财务风险。

AI在招聘过程中会自主生成新的偏见

用工风险之外，AI招聘也出现了值得关注的新发现。普林斯顿大学与芝加哥大学联合研究发现，大语言模型在反复进行招聘决策时，可能自行形成新的社会偏见 (另开新窗口)。

实验设置了四组成功概率完全相同的虚构求职者。反复模拟招聘后，大模型自发为不同群体形成差异化职业倾向。研究用“探索—利用权衡”解释这一机制：当AI偶然获得正向反馈，就会持续沿用该决策模式，一次偶然判断会逐步固化为新的刻板印象。

不过，实验为受控模拟场景，使用虚构人群，模型可即时获取招聘结果反馈；现实招聘工具大多无法追踪求职者入职后的真实绩效。因此，这种偏见对实际招聘的影响程度仍有待进一步研究。

研究还发现，调整提示词随机性、缩短历史参考记录等办法，对抑制新偏见效果有限。相比笼统要求AI保持公平，直接在指令中写入多元化目标，更能减少刻板印象生成。

这项研究表明，AI工具不能上线后就放任其自行运作。除了部署前的公平性评估，企业还需持续关注系统运行表现，定期检查输出，必要时进行人工审核，及时识别可能出现的新偏见。

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