代序 人工智能會取代我們嗎？

人工智能已悄無聲息地走入我們的生活。

iPhone Ⅹ啟用Face ID解鎖，“沃森”“阿爾法醫生”等人工智能正逐步進入醫院，人工智能程序AlphaGo戰勝中國的圍棋世界冠軍柯潔……

在法律領域，無訟網絡科技推出中國首個法律機器人“法小淘”，初級律師承擔的枯燥工作正在逐漸自動化；美國最大的律師事務所之一的Baker & Hostetler啟用了機器人律師Ross幫助處理一起破產案……律師手中本來就不太好端的飯碗似乎又多了一位分羹者。

人工智能和我們這本書又有什么關聯呢？它們依賴的都是數據。

如果說改革開放四十年來，我國的法治建設取得了重大成就，那么2014年開始的裁判文書公開上網應該算是標志性事件之一。

裁判文書公開上網，瞬間激活了原本神秘、枯燥的法學研究，人們再也不用犯愁找不到可資參考的案例了，激戰在一線的律師更是從中大受裨益。律師接手的任何類型的案件，都可以在網上找到類似的裁判文書，這些裁判文書可以直接為律師提供實戰經驗，而這些實戰經驗又可以直接為企業HR提供勞動用工管理方面的指導。對法律工作者而言，我們趕上了一個好時代！

這個好時代的標志之一就是我們再也不缺可供研究的案例了，海量的案例構成了龐大的數據庫，而數據是一切智能的基礎。讀者可以借助本書將人工智能與人類智能進行比較，從中體會人類智能的不可替代性。

在數據分析的速度上，人類智能無法和人工智能相提并論。從上千萬數量的案例庫中，輸入不同的條件，如“勞動者完全敗訴”，人工智能可能會瞬間統計出案件的具體數量，而這對于我們人類來說，將是一場繁雜浩瀚的工程；但是，如果讓人工智能通過數據分析寫出一本可以指導企業勞動用工法律風險防范方面的工具書，恐怕它還無法勝任。

這本書共精選了125個案例進行研究分析，相對于以千萬計的裁判文書來講，這根本談不上大數據，能不能構成數據恐怕也存在疑問。但是要想洞悉法官的裁判思路、裁判規則、裁判尺度，對案例進行深入的研究應該是比較有效的方法，恐也無捷徑可循。如果能夠讀完這125個案例，我想會顛覆讀者對勞動法的認知，大家可以試試。

“東合勞動法在線”是一個面向企業HR并始終專注于勞動用工實戰案例研究的微信公眾號，它的顯著特點在于每天堅持精選一篇勞動法實戰案例進行提煉、研讀，目的就是從最前沿的實戰中汲取營養，看看一線法官審理勞動爭議案件的思路和觀點，從中找出勞動用工的風險點，提示用人單位。

本書的內容幾乎全部來自“東合勞動法在線”刊登的案例精選，有些案例極具挑戰性：

案例11涉及在股東身份與勞動者身份競合的情況下，如何認定是勞動糾紛還是股東糾紛；案例12和案例13涉及律師和律師助理是否可以和用人單位建立勞動關系。

案例16涉及勞動者代簽勞動合同，案例115涉及規章制度非本人簽收，在這些案例中用人單位均敗訴并承擔巨額賠償，凸顯用人單位在簽字環節存在漏洞所帶來的巨額成本支出。

案例19涉及勞動者簡歷造假，用人單位解除勞動合同仍被認定為違法解除，這一活生生的案例再次提醒用人單位，并非勞動者存在欺詐，用人單位就可以合法解除勞動合同。

類似的精彩看點還有很多，案例21剛剛講了“入職申請表不具備勞動合同要件單位支付二倍工資”，而案例22又告訴你“含勞動合同必備條款的入職登記表被視為勞動合同”，這種案情類似但結論相反的案例會反反復復提醒我們，如果不仔細閱讀、分析案例，真的很難體會出其中的審判思路。

案例26“單位調崗降薪，勞動者辭職并要求經濟補償獲支持”，直擊用人單位痛點，如何合法地調崗降薪成為用人單位面臨的最大挑戰；而案例35至案例39，是關于客觀情況發生重大變化的現實認定，通過現實案例幫助我們了解除法律規定的情形外，實踐中還會把哪些情況認定為客觀情況發生重大變化，因客觀情況發生重大變化而解除勞動合同在程序上有哪些要求等。當然通過第四章、第五章的34個案例，我們也深深體會到用人單位合法解除勞動合同之不易。

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相信讀者通過閱讀這些案例一定會從中受益。為了方便讀者查找原始案例，我們在每一個案例的最后都留有相關案例的二維碼，如果您對該案例感興趣，可以直接掃碼查看原始判決書。

在閱讀本書的過程中，如果您有任何問題，歡迎通過微信（13021049225）與我溝通交流。

郝云峰