在工作中使用生成式 AI：最佳实践和法律注意事项
快速阅读: 据《JD Supra》称，在数字化时代，生成式人工智能（AI）成为提升工作效率的强大工具，但也带来数据隐私、员工监督和法律责任等挑战。雇主需建立保护敏感信息的制度，制定清晰的指导原则，并定期培训，以确保AI工具负责任地使用，促进创新同时规避法律风险。
在当今快速发展的数字时代，生成式人工智能（AI）已成为员工越来越多地依赖的强大工具，用于各种任务。从起草电子邮件和生成报告到创作内容和分析数据，这些技术正在改变工作方式。随着组织将AI整合到日常运营中，雇主面临着有效管理其使用的挑战。平衡创新与责任和法律合规性对于确保AI提高生产力而不带来重大弊端至关重要。数据隐私和保密性是其中的一个主要法律挑战。当员工向AI系统输入敏感或机密信息时，存在数据泄露的风险——特别是如果涉及第三方平台。雇主必须建立保护敏感信息并遵守隐私法律法规的制度。除了欧盟的一般数据保护条例（GDPR）等国际框架外，美国几个州也制定了严格的隐私法，可能受到AI使用的影响。例如，加利福尼亚消费者隐私法（CCPA）以及其后继法规，即加利福尼亚隐私权法（CPRA），对个人数据的收集、处理和共享施加了严格要求。这些法律可能影响使用生成式AI处理员工数据的雇主，因为任何无意的数据泄露或滥用都可能导致合规问题。因此，雇主必须评估与AI工具相关的信息流，并实施措施以降低风险。由于AI在工作场所的使用，雇主隐私面临的一个特定风险是使用不严格限制用户输入用途的AI系统——例如，用于进一步训练或微调模型。这类系统的例子包括OpenAI的ChatGPT某些商业版本、Anthropic的克劳德（Claude）和谷歌的巴德（Bard）。输入这些系统的数据可能会被分享给其他未预期的用户，并保留在AI网络中。因此，企业在输入敏感或机密信息到AI工具时应格外小心，并应了解这些信息是否用于训练AI模型，或者是否被传输或存储在企业网络之外。监督和问责制 将AI整合到工作流程中提出了关于员工监督和问责的重要问题。虽然AI可以自动化和简化任务，但员工最终负责验证其输出的准确性。这种双重责任可能会混淆机器辅助与人工监督之间的界限，可能导致错误或遗漏。雇主必须制定明确的指导原则，规定如何审核和验证AI输出，以降低可能导致操作或法律挑战的风险。此外，如上所述，雇主应实施禁止员工向AI系统输入机密信息的指南，例如某些不严格限制用户输入用途的ChatGPT、克劳德和巴德的商业版本，以保护此类信息免于潜在披露。加班分类 生成式AI可以通过重新分配任务和改变工作职责来改变员工的工作性质，这直接影响到《公平劳动标准法》及其州级等效法规。随着AI工具承担重复性功能，员工可能承担起监督、验证或补充AI生成工作的管理职责。雇主必须仔细评估这些新职责是否需要调整员工分类。事实上，《公平劳动标准法》下，主要职责是执行与雇主管理和业务运营直接相关的办公室或非体力劳动，并在重要事务上行使判断力和独立决策的员工，可能有资格享受行政豁免，使雇主能够将此类员工归类为免除加班费。员工监控 《国家劳资关系法》保障了员工参与受保护的集体活动的权利，包括讨论工资、工作条件和工会化努力。随着雇主越来越多地部署生成式AI来监控生产力和管理流程，必须仔细考察这种技术如何与这些NLRA保护相交。当AI系统用于分析员工通信或监测工作模式时，存在技术可能无意中捕捉或抑制受保护活动的风险。例如，如果AI工具扫描内部电子邮件、聊天消息或其他数字通信以评估生产力，它也可能检测到关于工作条件或集体不满的对话。这种监控可能被视为阻止员工讨论他们依法有权讨论的问题。如果员工认为他们的通信会受到持续的AI分析，他们可能会变得不愿表达关切或参与讨论自己的权利——这可能导致违反《国家劳资关系法》的规定。结论 管理生成式AI的使用不是一次性的努力；它需要持续的评估和政策细化。组织必须采取一种主动的、协作的方法，涉及人力资源、信息技术、法律部门，以及适用时的劳工代表。制定响应技术进步和监管变化的政策至关重要。定期培训课程、AI输出的常规审计以及与员工的透明沟通都是有效管理策略的关键组成部分。通过培养持续改进的文化，雇主可以确保AI工具负责任地使用以提升绩效，同时保护组织免受法律风险。将生成式AI整合到工作场所既带来了令人兴奋的机会，也带来了复杂的挑战。积极管理这些技术使用的雇主可以推动创新并提高生产力，同时减轻与数据隐私、员工监控和问责相关的法律风险。全面的政策、持续的培训和透明沟通的文化对于应对这一不断演变的环境至关重要。随着生成式AI继续重塑工作流程，保持信息灵通和适应性强仍然是将潜在风险转化为可持续竞争优势的关键。
(以上内容均由Ai生成)
