雇主利用您的个人数据来确定您将接受的最低薪资

雇主正在利用你的个人数据来确定你最低能接受的薪资
Genna Contino
9 分钟阅读
你可能已经感受到了“监控定价”的数字刺痛。它可能表现为航空公司根据客户的忠诚度计划数据推测其购买意愿而打出特定的票价组合，或者网站因为算法感知到新手父母的绝望而对婴儿配方奶粉收取更高的价格。
我们生活在一个你的购买历史、浏览速度甚至邮政编码日益决定你生活成本的世界里。随着公司在收集和分析个人数据方面越来越熟练，它们不仅觊觎你钱包里的钱——它们还在控制你钱包里能有多少钱。
专家将“监控工资”描述为一种体系，在这种体系中，工资不是基于员工的表现或资历，而是基于使用其个人数据的公式，而这些数据通常是在员工不知情的情况下收集的。
公司已经试图让新员工接受尽可能低的工资。但过去，这可能意味着根据市场行情来评估候选人的经验和资历，而现在，它越来越多地意味着将候选人的个人数据输入算法。
据劳工倡导组织“公正劳动”（Towards Justice）的政策主管 Nina DiSalvo 称，一些系统利用与财务脆弱性相关的信号——包括有关潜在员工是否申请过发薪日贷款或信用卡余额是否很高的数据——来推断候选人可能接受的最低工资。她说，公司还可以抓取候选人公开的个人社交媒体页面，以确定他们加入工会的可能性或是否可能怀孕。专家表示，这些数据可用于确定员工入职后的工资增长，而这种做法可能演变成歧视。
进步智库“Groundwork Collaborative”的执行董事 Lindsay Owens 说：“如果你是一家公司，正在对消费者进行这类操作，你就会观察它们的效果如何。”“工人也是消费者。如果它对消费者有效，对工人也有效。这是一种心理。”
加州大学欧文分校的法学教授 Veena Dubal 和技术策略师 Wilneida Negrón 对 500 家劳资人工智能公司进行的一项首次此类审计发现，医疗保健、客户服务、物流和零售行业的雇主是那些旨在实现这种做法的供应商的客户。由进步经济智库“华盛顿公平增长中心”（Washington Center for Equitable Growth）发布的 2025 年 8 月报告，将包括 Intuit INTU、Salesforce CRM、Colgate-Palmolive CL、Amwell AMWL 和 Healthcare Services Group HCSG 在内的美国主要雇主列为这些客户。
该报告并未声称所有使用这些系统的雇主都从事算法工资监控。相反，它警告说，越来越多地使用算法工具来分析员工个人数据可能会导致优先考虑成本削减而非透明度或公平性的薪酬做法。
高露洁-棕榄公司企业传播总监 Thomas DiPiazza 表示，该公司“不使用算法工资设定工具来做出员工的薪酬决定或设定新员工的工资。”
该公司的一位发言人告诉 MarketWatch，Intuit“不从事此类活动”。
报告中提到的其他公司均未回应 MarketWatch 的置评请求。
监控工资不仅限于招聘阶段——它们还会伴随工人进入工作岗位。
报告称，提供此类服务的供应商还提供用于设定奖金或激励薪酬的工具。这些工具会跟踪他们的生产力、客户互动和实时行为——在某些情况下，还包括工作中的音频和视频监控。根据国际数据公司（International Data Corporation）的一项调查，近 70% 的拥有 500 多名员工的公司在 2022 年已经在使用员工监控系统，例如监控计算机活动的软件。
DiSalvo 说：“他们拥有的关于你的数据可能会让算法决策系统推断出需要给某个特定工人多大的激励才能产生他们想要的反应。”
“评判我们的绝望程度”
监控驱动的工资设定最明显的例子之一出现在按需医疗保健人员配置中。一份由自由派智库“罗斯福研究所”（Roosevelt Institute）撰写的报告，基于对 29 名零工护士的采访，发现零工护士用来注册轮班的调度平台，包括 CareRev、Clipboard Health、ShiftKey 和 ShiftMed，通常使用算法来设定个体轮班的报酬。
ShiftKey 在 MarketWatch 联系置评时否认从事监控工资设定。“ShiftKey 绝不使用任何数据经纪服务或从事任何监控工资设定，”其首席法律和公共事务官 Regan Parker 表示。Parker 特别反驳了罗斯福研究所报告中关于其平台使用工人债务水平来确定工资的说法，并指出 ShiftKey 不使用信用卡或其他债务数据来设定工资，也无法评论其他平台的做法。
CareRev、Clipboard Health 和 ShiftMed 未回应置评请求。
根据罗斯福研究所的报告，这些平台不提供固定工资，而是根据他们对每位工人的了解来调整报酬——包括护士接受轮班的频率、他们对招聘信息的响应速度以及他们过去接受的报酬。报告中采访的护士表示，这通常导致护士在同一设施内为相同的工作获得不同的报酬。
批评者认为，该系统奖励的不是技能或经验，而是他们的行为所揭示的财务脆弱性。报告的作者写道，此类系统“可能会根据公司对护士在之前任务中愿意接受的报酬的了解来确定工资”，从而随着时间的推移将他们锁定在较低的工资范围内。
根据代表网约车司机的工会 Rideshare Drivers United 的说法，算法工资多年来一直在影响该行业工人的薪酬。洛杉矶的网约车司机 Ben Valdez 表示，在 Uber UBER 和 Lyft LYFT 几年前推出新的薪酬算法后，他的收入下降了——即使在疫情后需求反弹的情况下。Valdez 在与其他司机交流时表示，他看到不同的司机在同一时间为同一行程提供不同的基本票价。
Valdez 说，司机最初看到的是一个“接受或拒绝”的费率，只有当足够多的司机拒绝后，这个费率才会提高。这个起始费率是如何设定的，这一点不透明。“为什么一个司机能获得不同、更高的基础费率是未知的，”他说。
福特汉姆大学法学教授 Zephyr Teachout 认为，这种不确定性是故意的。Teachout 在 2023 年的一份报告中写道，Uber “利用数据丰富的司机档案，根据司机的个人激励和平台的需求来匹配工资”，并引用了 Dubal 此前的研究和 The Markup 的报道。
Uber 在给 MarketWatch 的一封电子邮件中表示，其预付票价基于时间、距离和需求条件，并且其算法不使用个人司机的特征或过往行为来确定薪酬。网约车行业协会 Flex 在 MarketWatch 联系 Lyft 置评后回应称，数据驱动技术“有助于处理实时和历史数据，以帮助将工人与最能有效利用时间的行程或送货匹配起来，从而使他们能够花更多时间赚钱。”
工人倡导者仍然持怀疑态度。Rideshare Drivers United 主席 Nicole Moore 说：“这是在评判我们的绝望程度。”
一些立法者正在关注
监控工资的批评者认为，这种做法可能导致工作场所的歧视，因为它允许雇主绕过传统的基于绩效的薪酬。由于这些算法旨在根据个人的财务历史和其他因素找出他们绝对最低能接受的金额，因此它们可能不成比例地针对最脆弱的工人。
这造成了一个循环，即一个人的过去经济困境或个人生活选择被用来证明现在较低的工资是合理的，而员工却从未知道哪些数据点被用来对付他们。
“我们知道‘玻璃天花板’的概念。但至少在这个概念中，我们透过玻璃天花板能看到一些东西。我们能感觉到那个世界是什么样的。如果我们做对了事情并团结起来，我们就能打破它，”一本名为《人工智能生态系统革命》（The AI Ecosystems Revolution）的书的作者 Joe Hudicka 说。“这种工资监控天花板——它是铁的。它是混凝土的。它是坚不可摧的。”
立法者在解决监控工资问题上的速度比解决监控定价问题要慢。纽约州最近通过了一项规定，要求公司向消费者披露其价格是否是通过使用其个人数据的算法设定的——但全国大多数法律都只关注价格，而不是薪水。
科罗拉多州正试图做得更进一步。该州众议院提出的一项法案，题为《禁止使用监控数据设定价格和工资法》（Prohibit Surveillance Data to Set Prices and Wages Act），将禁止公司使用亲密的个人数据——例如发薪日贷款历史、位置数据或谷歌 GOOG 搜索行为——来通过算法设定某人的薪酬。该法案排除了基于绩效的工资，这意味着雇主仍然可以将薪酬与可衡量的生产力挂钩。
该法案的赞助人、民主党众议员 Javier Mabrey 明确区分了动态定价——成本根据广泛的市场条件变化——以及他认为这些系统实际所做的事情。“我们的法案是关于个体化定价，这与动态定价不同，”他说。“它要求公司提取一些与你相关的非常个人的数据，而不是供需关系。”
对于监控工资，该法案将禁止公司在未经工人同意的情况下，使用工人的个人数据来确定他们的薪酬。Uber 和 Lyft 否认使用个人司机的特征来设定工资，但 Mabrey 表示，两家公司都在游说反对该法案。“将‘不允许这样做’写入法律有什么问题？”他说。