正是那起数据泄露事件，引发了千篇评论文章。
针对近期的Facebook/剑桥分析丑闻，大量笔墨与数以十亿计的字节数据相继涌现。两家公司的做法揭示了一个普遍存在的问题：我们的数据如何被收集、共享并用于操纵我们。
但所引发的问题远不止于此，也超出了企业如何向我们推销商品、政党如何对我们进行画像的范畴。我们通过点击、链接、帖子和电子邮件披露的数据，也被用于影响重要的人力资源决策，包括谁会被录用、解雇、晋升，我们将获得何种薪酬激励等等。以至于有人提出这样的问题：大数据是否正在将人从人力资源中剔除将人从人力资源中剔除？
以俄罗斯初创公司Strafory设计的人工智能软件Vera为例，Vera，该软件旨在降低招聘成本，对求职者进行面试，并将候选人范围缩小至前10%。
再看美国一家呼叫中心的案例：一家国际银行巨头的员工反映，分析软件会监控他们说的每一句话，并根据语气的友好程度为他们打分。银行利用这些信息评判员工绩效，而糟糕的分数可能导致经济损失、纪律处分，甚至被解雇。员工表示，即便事实证明该软件无法识别某些语音模式、口音或言语障碍，他们几乎无法申诉以纠正错误的评分。
作为员工，我们也在提供数据，而且这些数据具有价值。我们的简历、指纹或虹膜扫描等生物识别数据、地理位置、人际关系网络，以及雇主在监控我们的工作流程、休息时间、行进路线乃至敲击键盘时所挖掘的大量数据。所有这些数据都可能被出售，并用于营销、广告和人力资源分析。
然而，除欧盟员工外，全球其他地区的员工，都无法掌控雇主收集其数据的庞大体量。欧盟员工即将受益于即将实施的《通用数据保护条例》的相关规定。除此之外，员工也不知道雇主究竟在使用哪些数据来决定是否录用、解雇或处分他们。你的健康档案、社交媒体关系、工会会员身份、财务记录或政治信仰，是否正在决定你的就业前景？
填补监管空白
为应对这些问题、减少不稳定因素并提出可持续的前进路径，UNI全球工会发布了“保护劳动者数据隐私与安全的十项原则”。其中一项关键原则是，劳动者必须有权访问关于自己的数据，包括更正、屏蔽或删除这些数据的权利。这些数据还应具备可携带性，这一诉求对平台劳动者尤为重要，因为他们的评分中积累了数百小时的权益。
另一项至关重要的原则是“解释权”，即劳动者必须能够了解雇主正在收集哪些数据，以及这些数据如何被用于支撑关键的管理决策。若缺乏这一权利，管理层的决策将缺乏充分的制衡，也无从核查其数据使用是否符合伦理且不存在歧视。
UNI还就生物识别数据、数据透明度、通过所谓可穿戴设备进行位置追踪的使用，以及设立全公司范围数据治理委员会等事项提供了指导意见。
UNI全球工会总书记Philip Jennings评论道：“数据收集与人工智能是劳工运动的下一个前沿阵地。新一代精通科技的工会会员和领导者，不愿让非人性化的算法制定新规则。正如工会在工业革命期间确立了工资、工时和安全标准，我们亟需为数字革命确立新的基准。”
