美国发布工作场所人工智能应用相关风险的指南

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【概要】2024 年 4 月 29 日，美国劳工部工资和工时司发布了一份公告，涉及《公平劳动标准法》在工作场所使用人工智能和其他自动化系统的应用。

人工智能（AI）似乎无处不在。到 2025 年，预计一半的人力资源部门将在某种程度上使用人工智能。雇主越来越多地使用人工智能驱动的计时系统或应用程序，这些系统或应用程序可以生成考勤卡、确定日程安排和人员配备、监控绩效和处理工资单等。在此背景下，根据第 14110 号行政命令（2023 年 10 月 30 日），美国劳工部工资和工时司 （WHD） 发布了一份现场援助公告 （FAB），强调了《公平劳动标准法》（FLSA） 下与在工作场所使用人工智能相关的一些合规风险。

跟踪工作时间

FLSA 通常要求受保员工每工作一小时至少获得联邦最低工资，并且在一个工作周内工作超过 40 小时，至少支付其正常工资率的一倍半。在工时诉讼中经常出现的一个问题是，雇主是否知道雇员从事的任何无偿工作。如本文所述，法院通常认为，FLSA规定的可补偿工作是雇主要求、知道或应该知道的工作。

传统上，雇主通过时钟机或时间表跟踪工作时间。然而，人工智能越来越多地被用于自动计时，其中软件跟踪员工何时登录和下班，然后确定员工的“活动”和“空闲”时间。例如，一些人工智能驱动的软件通过以设定的时间间隔截取计算机屏幕截图并收集数据（包括键盘活动和应用程序使用）来监控远程工作人员，以在一天中每 10 分钟生成一张考勤卡。当系统检测到“活动”工作时，例如移动鼠标或击键，该软件仅记录为“工作”时间。任何被认为不活动的时期都被视为不可补偿的空闲时间，这不会反映在雇员的工资中。

WHD指出，这类软件可能导致工时责任。“人工智能程序根据其对工人活动、生产力或绩效的分析，错误地将时间归类为无偿工作时间，可能导致无法支付所有工作时间的工资。”尽管 WHD 没有提供错误分类的空闲时间示例，但这些示例可能包括人工智能驱动的监控软件未能充分考虑员工在工作站外工作的时间;花在思考、制定战略或解决问题上的离线时间;员工花在审查和研究硬拷贝文件或手写笔记上的时间;或与客户或客户的任何屏幕外互动（以及其他“线下”活动）。

监控休息时间          

FAB还规定，雇主必须确保任何人工智能驱动的监控软件都能识别可补偿的中断。一般来说，在工作日内休息20分钟或更短的时间通常算作可补偿的工作时间，而30分钟或更长时间的不间断休息则不算作补偿工作时间。

传统上，雇主通过记录员工休息的开始和结束来监控休息时间。正如 WHD 所指出的那样，“计时系统现在集成了人工智能来做出预测，并根据先前的时间条目、定期安排的轮班时间和休息时间、业务规则和其他数据的组合自动填充时间条目。此外，自动用餐和休息扣除通常是雇主计时软件的首选默认设置，其中设定的时间段（例如，30 分钟）会自动从任何给定午餐时间的非豁免员工工资中扣除。

根据 WHD 的说法，此类软件可能会导致违反 FLSA，并提供了以下示例：“员工通常会休 30 分钟的无薪用餐时间，但由于工作量的原因，在特定日期跳过了休息时间。如果没有适当的人工监督，根据雇员过去的时间记录自动从雇员的工作时间中扣除休息时间的系统可能会导致雇主无法正确记录和支付雇员的工作时间。

等待时间

并非所有闲置时间都应予补偿。相反，根据 FLSA，当员工“参与等待”时，空闲时间是可以补偿的，但在他们“等待参与”时则不予补偿。

许多公司已经依赖（并且正在依赖）人工智能工具和人工智能驱动的软件来管理人员配备水平，以更精细地适应不断变化的需求，包括让员工“待命”，从而根据需要随时准备工作。例如，WHD 发现“一些酒店使用的自动化系统独立地将任务优先次序分配给客房服务人员。当客人退房或请求服务时，这些系统会根据他们的可用性和其他因素自动将清洁酒店房间的任务委托给工作人员。

然而，通过使用这项技术实现的效率也可能带来工时合规风险。“当员工没有得到足够的时间可以用于自己的目的，没有完全解除他们的职责，或者被期望留在他们的工作站附近，并且没有得到一个固定的时间来报告工作时，他们通常被认为是'参与等待'。因此，WHD指出，“雇主必须确保他们准确地说明员工等待下一个分配任务的时间增量”，除非员工有足够的能力有效地利用他或她的时间进行个人活动。

在多个地理位置执行的工作

WHD确定的人工智能可能导致不可预见的工资工时风险的另一个领域涉及连续工作日规则，该规则规定，雇员的主要活动或活动在同一工作日开始和结束之间的时间通常被认为是可补偿的。参见29 C.F.R. § 790.6。因此，在工作日从一个工作地点到另一个工作地点的旅行通常也是可以补偿的。

总结

人工智能和使用自动化技术来安排、计时和计算加班可能会带来工时风险。因此，任何此类技术都应经过审查，以确保它们不会导致工资工时责任。

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