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用人单位自订“土规定”解聘员工为何违法******

　　近日，北京二中院披露了一起劳动纠纷案，用人单位以员工张某绩效考核不合格为由，与其解除劳动合同。法院判决公司属于违法解除，双方应继续履行劳动合同。(澎湃新闻1月31日)

　　根据现行法律法规，用人单位解雇员工，必须符合特定条件。劳动合同法规定，只有劳动者“在试用期间被证明不符合录用条件”“严重违反用人单位的规章制度”“严重失职，营私舞弊，给用人单位造成重大损害”等六种情形下，用人单位才可以单方解除劳动合同。此外，在劳动者“不能胜任工作，经过培训或者调整工作岗位，仍不能胜任工作”等三种情形下，用人单位虽然也能解雇员工，但必须“提前三十日以书面形式通知劳动者本人或者额外支付劳动者一个月工资”。

　　严格的法律条款，保护了劳动者的基本权益。但也有一些用人单位试图用“小动作”绕过法律规定。其中，自定一份内部规章制度，将绩效考核结果与员工去留实行挂钩，是很常见的做法。这些单位一旦遇到员工考核结果不达标的情况，就可能以“严重违反用人单位的规章制度”“不能胜任工作”为由，将员工“炒鱿鱼”。

　　北京二中院披露的这起纠纷也是如此。涉案用人单位早早制订了自己的绩效管理办法，规定企业有权对考核结果为待改进的员工予以解聘处理，无须支付任何补偿或赔偿。乍看上去，解聘当事员工，似乎是企业依规行事。但在法院看来，企业自订的“土规定”并不能改变这种行为的违法属性。

　　根据劳动合同法，用人单位在制定、修改或者决定直接涉及劳动者切身利益的规章制度或者重大事项时，应当经职工代表大会或者全体职工讨论，提出方案和意见，与工会或者职工代表平等协商确定，而不能自行其是，不把员工利益放在眼里。劳动立法之所以如此设计，正是为了避免用人单位自定“霸王条款”，侵犯劳动者权益。

　　一个用人单位，对员工最严厉的处罚，莫过于解聘开除。绩效考核反映的是员工工作实绩，并不能与劳动者违反用人单位规章制度混为一谈。一个绩效考核不合格的员工，就算“不胜任工作”，法律也规定了“挽救措施”，要求先“进行培训或者调整其工作岗位”，这也体现了法律以人为本的温度。

　　在这起纠纷中，员工张某既没有严重违反用人单位的规章制度，也没有犯多大的过错，给用人单位造成多重的损失，入职后若干年的表现，也都在“合格线”以上。数次考核结果为“待改进”，直接就“一棒子打死”，砸掉养家糊口的饭碗，于情于理于法，都说不过去。

　　基于现实生活的丰富性、立法的抽象性，任何法律条款都不可能穷尽一切现象，劳动立法也是如此。但保护劳动者合法权益，从来不是一句空话。在这起劳动纠纷案件中，法院通过掷地有声的司法判决，明确员工考核不合格不是解除劳动合同的充分理由，为用人单位划定了一条清晰的法治红线，张扬了从严保护劳动者权益的立法精神。(中国青年报 刘婷婷)

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）