每经评论员 杜恒峰

近日，北京市朝阳区人民法院公布的一起劳动纠纷案件，在社会上引起了广泛热议。某保险公司的法务人员吴女士，因将公司稽核类的内部文件上传至第三方AI平台以辅助完成工作任务，结果被公司以“严重违反信息安全规章制度”为由解除了劳动合同。然而，法院在一审判决中认定，公司单方面解除劳动合同的行为属于违法，判决撤销解除通知，要求双方继续履行合同，并责令公司补发年终奖差额、绩效工资以及工资损失。目前，该判决已经生效。

尽管这起个案最终以劳动者的胜诉而告终，但它所暴露出的深层次问题却不容忽视。随着AI在职场中的广泛应用，许多企业却尚未建立起一套完善的AI使用规则，这无疑是一个值得警惕的信号。

在这起案件中，企业的立场十分明确：第三方AI平台会收集并留存用户上传的数据，用于模型的迭代训练。将稽核类内部文件上传至这样的平台，存在着信息泄露和被第三方窃取的重大风险，这属于严重违反公司信息安全制度的行为。因此，公司依据规章制度解除劳动合同，是合法合规的。

而员工吴女士则认为，自己只是合理利用AI工具辅助办公，以提高工作效率和质量，并不构成“严重违反规章制度”。更重要的是，公司从未事先明确告知哪些文件可以使用AI处理，哪些文件禁止使用。在制度空白的情况下，事后以“违规使用AI”为由追责并解雇员工，显然是不合理的。法院最终采纳了员工的观点，支持了其诉求。

必须承认，企业的风控诉求并非毫无道理。使用AI确实存在着多重风险。从输入侧来看，用户上传的内容往往会被平台留存，用于模型的迭代训练。一旦涉密信息被上传，就可能脱离企业的掌控范围。例如，智谱旗下的编程工具ZCode就曾因“代码库索引”功能被指自动批量上传企业完整源代码与访问凭证，引发了广泛关注。从输出侧来看，大模型存在着幻觉和准确性的局限。如果直接将大模型的输出结果用于财务、法务等关键判断，可能会产生误导性的结果。此外，还有个人信息保护、数据出境合规以及对第三方供应商的依赖等问题，都是企业需要面对的挑战。正因为如此，不少企业采取了本地化部署、私有化托管、上传脱敏、输出审核等措施来对冲这些风险。

然而，员工使用AI的理由也同样充分。AI能够减少重复劳动和程序化工作，让员工能够将更多的精力投入到更有创造性的工作中去。但问题在于，员工的分散式使用AI，客观上增加了信息泄露的风险。更令人担忧的是，员工在使用AI后，往往不愿主动向企业汇报。这其中的原因不难理解：一旦效率提高，员工可能会担心暴露自己工作量并不饱和，担心工作被AI取代，或者担心被追加更多的任务。于是，企业既无法了解AI使用的真实情况，也无法有效管控可能存在的风险点。

面对AI这一强大的生产工具，企业如果仅仅以辞退这样的粗暴手段进行管理，只会适得其反。员工可能会更加谨慎地隐藏自己使用AI的行为，进而形成一套更加复杂的“猫鼠游戏”。企业试图抓捕违规行为，员工则尽力隐藏，风险非但没有消除，反而从明处转入了暗处。相比AI落地的速度，不少用人单位的管理制度仍然远远滞后。要化解这一难题，关键在于补齐标准、填补制度空白。

一个值得借鉴的思路是企业要做好“顶层设计”。同样是拥抱AI技术，以老干妈为例，近期披露的数据显示，老干妈在2025年全面上线了AI视觉质检系统。这一系统实现了核心原料的100%可追溯，关键工序产品的不良率降至0.02%，全年营收达到了54亿元，创下了历史新高。这充分说明，AI不应该是员工各自自由选择的个性化工具，而是应当被整体纳入生产与质量管理体系，确保风险可控。

在“顶层设计”的基础上，企业还应当建立分级分类的数据使用制度。明确哪些文件可以上传至AI平台进行处理，哪些文件必须本地处理。同时，采购经过安全认证、支持私有化部署的企业级工具，而非放任员工使用来源不明的平台。此外，对员工进行AI使用培训，并建立AI输出内容的审核流程，也是必不可少的环节。

更重要的是，企业要在事前与劳动者约定清晰的使用边界和责任划分。事前告知、事中监督、事后依规处置，而不是在没有任何事先约定的情况下，事后以“违规使用AI”为由追责并辞退员工。唯有把企业的管理责任和员工的个人责任界限划清，让信息安全有保障、劳动者权益有托底，AI才能真正成为提升效率的助手，而非成为劳资双方新的冲突源。