Расширение возможностей искусственного интеллекта (ИИ) при принятии решений в сфере труда становится важным элементом большинства функций работодателя: от найма работников до ежедневного контроля эффективности выполнения их работы. По мере сбора все большего количества данных о работниках и постоянного изучения ИИ каждого аспекта трудовой деятельности трансформируются подходы к принятию решений об оценке профессиональных компетенций работников, их продуктивности и осуществлении контроля за трудовыми процессами. Вследствие этого традиционная модель правового регулирования трудовых отношений сталкивается с существенными вызовами. На некоторые из них (например, вопрос защиты персональных данных работника при их сборе и обработке ИИ) можно ответить путем тщательной адаптации существующих стандартов, в то время как другие, включая ответственность за ключевые решения, принятые ИИ, могут потребовать фундаментального переосмысления существующих норм трудового права. Действующее трудовое законодательство возлагает ответственность за принятые решения при организации трудовых процессов на работодателя, который обладает правосубъектностью (способностью своими действиями реализовывать права и выполнять обязанности, а также нести юридическую ответственность). Однако внедрение ИИ в трудовые процессы нарушает эту модель алгоритмизацией принятия решений и попыткой делегировать ИИ работодательскую правосубъектность. Проблематика наделения ИИ правосубъектностью активно обсуждается в российской и зарубежной юридической науке.

В данном исследовании автор ставит своей целью доказать несостоятельность гипотезы о признании правосубъектности ИИ и делегировании ИИ ответственности за принятые решения в трудовых отношениях, а также очертить способы решения сформировавшихся и прогнозируемых проблем в правовом регулировании трудовых отношений с использованием ИИ.

Для начала следует отметить, что в трудовых отношениях ИИ наиболее полезен в вопросах найма и контроля работников. Как отмечает Эби Адамс, «ИИ может изменить как процесс поиска, так и процесс найма, а также облегчить новые схемы мониторинга и управления эффективностью после начала трудовых отношений. Повышенная легкость, с которой организации могут контролировать своих работников, должна помочь повысить производительность увеличения дисциплины на рабочем месте. Информация, полученная с помощью ИИ, также может позволить организациям реструктурировать рабочие места таким образом, чтобы это приносило пользу работникам».

Онлайн-платформы по трудоустройству и подбору работников предлагают пример эмпирических поисковых возможностей. Эти онлайн-платформы собирают (парсят) данные в режиме реального времени, отражающие динамику рабочей силы в определенных отраслях и регионах. Данные из резюме работников предоставляют информацию об образовании, опыте и компетенциях, дают возможность указывать дополнительные критерии к компетенциям работников. Объявления о вакансиях фиксируют колебания спроса на рабочую силу и демонстрируют изменения спроса на определенные компетенции. Сложные алгоритмы ИИ сопоставляют работодателей и работников на сайтах вакансий, ранжируя их, учитывая трудовой стаж, вертикальные и горизонтальные карьерные перемещения работников, предпочитаемый режим работы, размер заработной платы и т.п., а также аналогичные требования работодателей. Например, в Сбербанке с 2019 г. проводится алгоритмическая оценка трудового поведения соискателя — ИИ осуществляет прогнозирование о том, как быстро может уволиться соискатель.

Кроме применения ИИ при найме работников все большее распространение получает контроль за трудовой деятельностью с помощью устройств, оснащенных ИИ. Такие технологии алгоритмического контроля уже повсеместно используются в платформенной занятости, маскируя это необходимостью получения информации о качестве оказанной услуги, устанавливая по данному критерию рейтинг исполнителей. При этом алгоритмический контроль в платформенной занятости осуществляется бесчисленным множеством способов, часто избегая прямых приказов или явных инструкций. Как отмечает Дэвид Аутор, «по мере того, как стоимость сбора и обработки данных продолжает снижаться, работодатели все чаще могут внедрять технологии и контролировать рабочее место в ранее невообразимой степени».