原标题：王杰等：人工智能背景下AI“工作流炼丹”的劳资权益界定与法律规制研究
目录
引言
一、AI“炼丹”的实务形态、商业本质与全域风险
（一）适用场景多领域覆盖：从基础岗位到高端专业岗位
（二）商业本质：劳动者人身职业能力的非对价数据剥离与资本化
（三）结构性制度风险：现行规制下易形成失衡的劳资数据关系
二、现行法律体系的系统性失灵：三大法律板块的规制空白
（一）劳动法律体系适配性不足：现行劳动立法无法覆盖离职后的劳动价值存续问题
（二）《著作权法》保护边界局限：隐性职业经验落入法律保护真空
（三）《个人信息保护法》界定模糊：职场工作流数据权属立法缺失
（四）司法与监管配套机制全链条空白
三、历史镜鉴：技术迭代从不自带公平，劳动秩序通常依靠法律重构
（一）工业革命的历史启示：乱象源于法律滞后，而非技术必然
（二）AI时代正在复刻同款制度空白红利
（三）职场焦虑的本质：对“能力被非对价采集利用”的结构性不安
四、制度优化建议：AI时代劳动权益的补充构想——劳动者工作流数据权
（一）权利定性：审慎的制度构想
（二）权利内容：四项权能优化构想
（三）制度探讨价值
五、实务落地体系：劳动者维权路径与企业合规完整细则
（一）劳动者端：可直接落地的维权主张与维权策略
（二）企业端：AI工作流炼丹全流程合规细则
（三）立法与监管完善建议
六、结语
引言
随着生成式AI深度嵌入企业经营与职场用工场景，一类区别于传统用工模式的新型数据用工方式逐步普及：企业通过信息系统全程采集、沉淀、归集劳动者的操作流程、业务决策、专业判断、工作范式与隐性从业经验，通过大模型训练形成可复用、可迭代、可独立替代人工的AI Skill模型。
与传统劳动形态最大的不同在于：劳动者人身可以离职、劳动合同可以终止，但其长期积累的职业能力、工作方法、决策逻辑，将长期留存于企业系统，并持续为企业创造商业价值。行业将这一过程形象概括为AI“工作流炼丹”（以下简称AI“炼丹”）。其本质是企业依托技术手段，将原本高度人身依附、不可剥离、不可转让的劳动者个人能力，完成数据化剥离、模型化固化、资本化占有与商业化复用。
现行劳动规制体系，成型于工业时代，其底层法理范式百年未变：劳动依附于人身，人走则劳动终止，劳资即时两清，劳动者能力随身带走。但AI“炼丹”打破了该传统法理逻辑。劳动关系终止，不等于劳动价值终止；劳动者退出岗位，不等于自身职业经验停止服务企业。
系统检视我国现行法律框架：1995年《劳动法》、2008年《劳动合同法》构建的劳动法律体系，未规制“离职后持续利用劳动者劳动经验获利”的情形；《著作权法》只保护成果表达、不保护方法流程；《个人信息保护法》对工作流数据、决策序列、职业判断范式的权属界定模糊不清。这并非个别法条存在漏洞，而是整套工业时代法律体系的底层模式与AI时代劳动现实发生了结构性错位。
截至2026年5月，笔者暂未检索到我国相关胜诉司法判例、仲裁裁判口径、监管合规指引，企业在未设置对价机制的前提下开展AI“炼丹”行为长期处于法律灰色地带，劳动者个人数据权益存在法律保障漏洞。基于此，本文系统解构AI“炼丹”的实务现状与法律失灵根源，复盘技术革命与法律迭代的历史规律，创设“工作流数据权”新型权利体系，并配套劳动者维权路径与企业合规标准，为AI时代重构劳资公平秩序提供完整实务解决方案。
一、AI“炼丹”的实务形态、商业本质与全域风险
（一）适用场景多领域覆盖：从基础岗位到高端专业岗位
社会普遍存在认知误区：AI替代仅发生在机械性、重复性基层岗位。但从技术逻辑观察：一切可以数字化留痕的劳动，大多落入AI“炼丹”的炼丹炉（大数据模型）。
基层熟练岗位：短视频拍摄、广告投放、内容审核、客服应答、流水线质检等工作流程高度标准化，极易被系统完整记录并快速建模替代；
中端专业岗位：行政审批、合同初审、标准化财务、常规设计等流程化决策，可被AI批量归集、替代落地；
高端知识岗位：律师合同审核范式、程序员编码逻辑、设计师审美判断、投研决策序列、风控研判习惯等隐性、经验型、个性化专业能力，亦可通过长期数据萃取完成模型固化与智能归集。
AI“炼丹”并非低端劳动专属，而是多行业、多岗位、多职业维度的新型用工变革。
（二）商业本质：劳动者人身职业能力的非对价数据剥离与资本化
传统工业劳动关系具备清晰边界：劳动成果归属于用人单位，劳动能力长期归属于劳动者本人。
AI时代逐步模糊了这一边界：劳动者在职期间沉淀的操作习惯、判断模型、决策逻辑、从业经验、隐性技巧，不再专属人身，而是被企业全程采集、解构、重组、训练为独立AI资产。企业无需支付额外对价，仅依托日常用工管理，即可将劳动者数年、数十年积累的核心职业竞争力，转化为企业独占、长期存续、持续迭代、可商用变现的数字化资本。
（三）结构性制度风险：现行规制下易形成失衡的劳资数据关系
在无法律规制的前提下，AI“炼丹”形成权力失衡劳资生态：劳动者工作流程越规范、从业经验越成熟，生成的数据样本质量越高，被智能模型替代的可能性随之上升。劳动者离职时，带走的仅是劳动身份，却留下了核心的职业资产。企业可依托离职员工数据模型持续压缩用工成本、实现经营收益，而劳动者本人无知情、无同意、无收益、无补偿。
这是AI时代职场焦虑的结构性根源：技术迭代产生的收益大多留存于企业端，而劳动者承担了能力贬值、权益弱化、岗位被替代、价值被无偿占有的全部风险。
二、现行法律体系的系统性失灵：三大法律板块的规制空白
（一）劳动法律体系适配性不足：现行劳动立法无法覆盖离职后的劳动价值存续问题
我国现行劳动法体系由两部核心法律构成，整体立法逻辑根植于传统工业时代的用工模式：
第一，1995年施行的《劳动法》，作为劳动领域基础性纲领法律，界定了劳动关系基本内涵，明确劳动者基础权利，同时搭建起工时、劳动报酬、劳动保护等底层制度框架；第二，2008年施行的《劳动合同法》，专门规范劳动合同的订立、履行、解除与终止流程，划定经济补偿标准以及企业用工法律责任。
从法条内核来看，《劳动法》第二条、第三条明确劳动关系以人身从属、在岗劳动给付为核心要件；《劳动合同法》第四十四条划定劳动合同法定终止情形，第四十六条、第四十七条进一步限定劳动关系终止后的补偿范围。
两部法律遵循统一立法逻辑：劳动行为依附于劳动者人身，劳动者在岗则劳动关系存续，人身脱离用工单位则劳动关系终止，劳动关系终结意味着双方权利义务一次性结清。
此种立法模式仅能规制传统在岗劳动行为，完全无法适配人工智能时代的新型用工矛盾，具体体现为三类立法空白：一是劳动关系终止后，企业仍持续利用劳动者过往积累的工作经验、决策逻辑、操作模型实现商业获利；二是技术手段剥离劳动者人身依附属性，将劳动者个人工作能力长期留存、占有；三是人工智能模型替代人工岗位后，劳动者缺乏对应的价值对价补偿与特殊保障机制。
综上，现行劳动法律底层法理逻辑难以适配智能时代用工现状，并非简单法条漏洞，而是结构性、体系性的立法空白。
（二）《著作权法》保护边界局限：隐性职业经验落入法律保护真空
依据《著作权法》第三条规定，受法律保护的作品，特指文学、艺术和科学领域内具备独创性、可有形呈现的智力成果。同时，知识产权法理形成长期共识：著作权仅保护思想的外在表达形式，并不保护思想本身，也不涵盖方法、流程、技巧、操作逻辑等内在思维内容。
而人工智能技术的核心价值，正是将法律不予保护的隐性内容进行固化转化。企业可通过技术手段，把员工的拍摄风格、投放策略、审核逻辑、编码习惯、办案思路等个人隐性职业经验，转化为可运行、可商用、可替代人工的智能模型。
此类原本依附于劳动者个人的职业素养，在人工智能建模后直接转化为企业核心商业资产，但现行《著作权法》无法为劳动者提供任何权利救济，法律保护边界存在天然缺陷。
（三）《个人信息保护法》界定模糊：职场工作流数据权属立法缺失
根据《个人信息保护法》第四条，个人信息指以电子或其他方式记录、能够识别特定自然人的各类信息；该法第十三条同时明确，处理个人信息需取得个人同意，或为履行合同所必要。但现行立法并未将职场工作流数据、决策行为序列、职业判断范式、个性化操作模型等新型数据，纳入个人信息的法定保护范畴。
目前司法实践与企业行业惯例形成行业默认惯例：劳动者在职期间产生的绝大多数数字化记录，一概划归为企业资产。企业可在未充分告知、未获取劳动者明示授权、未支付合理对价的前提下采集、利用劳动者工作数据，直接架空《个人信息保护法》知情、同意的核心基本原则。
（四）司法与监管配套机制全链条空白
截至2026年5月调研数据，我国针对AI职场数据利用领域，尚未形成完整规制体系，行业处于监管灰色地带：第一，暂无劳动者主张工作流数据权益的胜诉司法判例；第二，劳动仲裁机构未出台相关裁判口径；第三，人社、网信、市场监管等部门，无针对性合规指引文件；第四，企业利用员工数据训练AI工作模型的行为，呈现技术合法、行为无规、权益无保、监管空白的现状。
三、历史镜鉴：技术迭代从不自带公平，劳动秩序通常依靠法律重构
（一）工业革命的历史启示：乱象源于法律滞后，而非技术必然
工业革命初期的超长工时、童工泛滥、恶劣劳动环境，并非技术进步的天然代价，而是新旧制度交替的窗口期，法律滞后造成市场倾斜分配劳动价值的特殊红利期。直至英国十八世纪系列《工厂法》、1847年《十小时工作日法案》等劳动立法落地，通过法律合理划定劳资权益底线、重塑分配秩序、约束资本套利边界，最终形成稳定的工业劳动体系。
历史证明：法律规制不会阻碍技术进步，只会为技术发展建立可存续的秩序规则。
（二）AI时代正在复刻同款制度空白红利
当前企业在未设置对价机制的前提下开展AI“炼丹”行为，本质是新一轮科技革命下的立法滞后红利。行业依托技术发展快于立法更新的时间差，非对价取得劳动者核心经验资产与职业能力。若立法长期缺位，终将形成固化社会结构：技术进步的收益大多资本化、企业化，而劳动者承担职业经验被数据固化、权益未得到对价补偿的全部代价。
（三）职场焦虑的本质：对“能力被非对价采集利用”的结构性不安
从“真人演员或将成为非遗”的行业热议，到多行业普遍的AI替代恐慌，社会情绪的本质并非抗拒技术进步，而是抗拒：个人终身积累的职业核心资产，在无明确规范、无对价机制、边界模糊的技术利用中被长期剥离，且无任何法律救济渠道。
这是劳动者群体共同的结构性不安，也是AI时代劳动法律必须回应的时代命题。
四、制度优化建议：AI时代劳动权益的补充构想——劳动者工作流数据权
（一）权利定性：审慎的制度构想
结合当前AI用工规制空白的现状，本文尝试提出劳动者工作流数据权的优化构想。该权利在属性层面区别于传统人身权与财产权，可界定为一项具备独立属性的复合型劳动权利，权利归属原则上应当专属劳动者本人。该项权利兼具三重特征：天然的人身依附性、不可强制剥夺性以及合理的财产收益属性。
结合职场AI应用场景，本文对工作流数据权作出试探性界定：劳动者对自身履职全过程中生成的行为轨迹、工作流程数据、决策逻辑序列、专业判断模式以及个性化操作范式，建议依法享有相对完整的权益范畴，主要包含数据知悉、使用授权、收益分配以及岗位替代后的补偿请求等权能。
（二）权利内容：四项权能优化构想
1. 数据知情权
为平衡劳资信息差，建议立法明确企业的数据告知义务。企业对劳动者工作流数据开展采集、储存、模型训练、商业化应用等行为时，应当事前主动、真实且详尽地履行告知义务。劳动者有权知悉个人工作数据的采集范围、AI模型训练用途、技术落地场景以及潜在的岗位替代风险，以此规范企业隐蔽化的数据采集行为，夯实信息对等基础。
2. 明示同意权建议
针对员工数据用于AI训练的情形，建议增设明示授权规则。企业若需使用劳动者个人工作流数据开展AI专项训练，应当取得劳动者单独、明确且可撤回的书面授权。同时建议立法禁止默示推定授权，杜绝企业将数据授权与劳动合同、绩效薪酬强制捆绑，规避胁迫、诱导式的不合理授权行为。
3. 持续收益权建议
在数据授权合法合规的前提下，建议建立适度的收益分配机制。企业依托劳动者工作流数据训练生成AI模型并产生商业价值的，包括内部降本、对外商用、技术授权、市场化服务变现等收益，可参考行业标准，赋予劳动者合理比例的收益分享请求权。
4. 特殊替代补偿权建议
针对AI自主替代人工的特殊情形，建议增设专项补偿规则。当企业依托劳动者本人工作数据训练的AI模型，直接替代原岗位劳动者时，可设置高于普通裁员标准的专项补偿。该补偿区别于常规失业经济补偿金，侧重弥补劳动者职业经验、工作范式被资本化利用的隐性损失，属于对劳动数据价值的适度对价补充。
（三）制度探讨价值
本文提出工作流数据权的构想，并非意在限制AI技术迭代与企业数字化转型，也非否定人工智能的产业赋能价值，仅试图对当前失衡的劳资数据权益关系作出温和的法治化矫正。现阶段企业无偿采集、隐性利用劳动者隐性经验的灰色用工模式，存在权益界定模糊、分配规则缺失的问题，可通过该项制度构想进行规范化调整，将无序的数据利用行为转化为合规透明、对价合理、可监管的市场化合作模式。
本制度仅为优化建议与学术探讨，旨在兼顾技术发展与劳动公平。在人工智能快速普及的背景下，试探性构建数据权益分配框架，以期为后续立法修订、司法裁判提供参考，寻求技术升级与劳动者权益保障之间的平衡路径。
五、实务落地体系：劳动者维权路径与企业合规完整细则
（一）劳动者端：可直接落地的维权主张与维权策略
1. 在职证据固化
系统留存个人专属操作流程、经验总结、决策方案、业务判断笔记，固定相关内容人身依附性、个人专属、非制式化的属性，区分企业SOP（Standard Operating Procedure，中文全称：标准化操作流程）与个人职业能力。
2. 离职书面声明维权主张
离职时向企业出具书面告知：未经本人专项授权，企业不得使用本人专属工作流数据、经验范式开展AI训练与商业化使用。
3. 争议划分
严格区分职务成果（归企业）与个人职业能力范式（归劳动者），AI萃取的个人经验、判断模型、隐性技能不属于企业固有资产。
（二）企业端：AI工作流炼丹全流程合规细则
细则1：双台账权属区分制度
企业固有数据（可自由使用、训练）：公司统一制度、标准化SOP、统一话术、制式模板、公开业务规则、集体通用工作成果。
劳动者专属数据（禁止无偿萃取）：员工个性化决策逻辑、个人经验技巧、专属判断偏好、非通用操作范式、人身依附性隐性职业技能。
企业必须建立数据权属区分台账，严禁将劳动者个人能力数据无偿转化为企业AI资产。
细则2：事前全面告知公示制度
企业对所有AI数据采集岗位，必须公开公示：采集范围、采集方式、训练用途、存储周期、迭代规划、岗位替代风险。禁止静默采集、后台偷采、隐性采集个人工作范式。
细则3：专项独立授权制度
AI模型训练适用独立专项授权，不捆绑入职、绩效、晋升、薪酬，授权可随时撤回，留存书面归档。
细则4：AI模型收益分配公示制度
对内降本增效建立员工激励机制；对外商业化模型实行持续收益分成，年度公开AI迭代情况、收益明细、分配台账。
细则5：离职后数据合规管控
员工离职后，禁止使用其专属数据开展新一轮训练与迭代；存量模型仅限原有场景存续，不得扩围商业化；离职员工有权申请数据隔离、脱敏或删除个人专属模块。
细则6：全流程合规审计台账
企业完整留存：告知记录、授权文书、训练备案、替代评估、收益分配、补偿凭证，台账保存周期不短于AI模型生命周期+3年，满足仲裁、诉讼、监管核查需求。
（三）立法与监管完善建议
1. 在劳动法律体系司法解释修订中，增设AI用工数据权益专章；
2. 立法明确工作流数据、职业决策范式的权属边界与使用规则；
3. 确立AI智能替代场景的法定特殊补偿规则；
4. 多部门联合出台《AI职场用工数据合规指引》，统一监管口径。
六、结语
工业时代的法律，守护了工业时代的劳动秩序。AI时代的技术变革速度，远超人类历史上任何一次产业跃迁，技术迭代应当兼顾社会公平，在产业发展与劳动者权益之间寻求平衡。当前AI“炼丹”现状本质是旧法律无法约束新技术所形成的制度漏洞红利。放任劳动者职业资产被非对价资本化利用，终将瓦解整个社会的劳动积极性与职业安全感。创设工作流数据权，并非限制AI创新，而是为快速发展的智能时代重新划定底线：劳动对价、技能归属、数据边界、替代补偿，应当在法律层面予以明确规范。每一次技术革命，最终都必须以法律秩序的重塑收尾。为AI“炼丹”现状命名、为新型劳动权利立规、为劳资公平兜底，是AI时代法治建设的必经之路，更是维护劳动者合法权益的时代必需。
附件一：核心专有名词释义
1. AI“工作流炼丹”：企业通过技术手段持续采集劳动者履职行为、决策流程、从业经验数据，训练生成可替代人工的AI Skill模型，实现劳动者人身依附性职业能力非对价数据剥离、模型固化与资本化商用的全过程。
2. 工作流数据：劳动者履职过程中产生的行为轨迹、决策序列、操作范式、专业判断习惯、隐性经验技巧等具备人身专属属性的数字化记录。
3. 工作流数据权：劳动者针对自有工作流数据享有的知情权、明示同意权、商业收益权、AI替代特殊补偿权组成的复合型新型劳动权利。
4. AI Skill资本化：将劳动者个人隐性技能与经验，通过数据建模转化为企业可控、可复用、可变现的数字化资产，实现商业价值持续输出的过程。
5. AI技能替代型裁员：岗位因劳动者本人工作流训练的AI模型全面替代而撤销，进而引发的劳动关系解除情形。
附件二：核心实务对比表
表1 工业劳动关系VS AI新型劳动关系底层范式对比
表2 三大核心法律保护范围与AI“炼丹”规制空白对照表
特别声明：
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