代序 人工智能会取代我们吗？

人工智能已悄无声息地走入我们的生活。

iPhone Ⅹ启用Face ID解锁，“沃森”“阿尔法医生”等人工智能正逐步进入医院，人工智能程序AlphaGo战胜中国的围棋世界冠军柯洁……

在法律领域，无讼网络科技推出中国首个法律机器人“法小淘”，初级律师承担的枯燥工作正在逐渐自动化；美国最大的律师事务所之一的Baker & Hostetler启用了机器人律师Ross帮助处理一起破产案……律师手中本来就不太好端的饭碗似乎又多了一位分羹者。

人工智能和我们这本书又有什么关联呢？它们依赖的都是数据。

如果说改革开放四十年来，我国的法治建设取得了重大成就，那么2014年开始的裁判文书公开上网应该算是标志性事件之一。

裁判文书公开上网，瞬间激活了原本神秘、枯燥的法学研究，人们再也不用犯愁找不到可资参考的案例了，激战在一线的律师更是从中大受裨益。律师接手的任何类型的案件，都可以在网上找到类似的裁判文书，这些裁判文书可以直接为律师提供实战经验，而这些实战经验又可以直接为企业HR提供劳动用工管理方面的指导。对法律工作者而言，我们赶上了一个好时代！

这个好时代的标志之一就是我们再也不缺可供研究的案例了，海量的案例构成了庞大的数据库，而数据是一切智能的基础。读者可以借助本书将人工智能与人类智能进行比较，从中体会人类智能的不可替代性。

在数据分析的速度上，人类智能无法和人工智能相提并论。从上千万数量的案例库中，输入不同的条件，如“劳动者完全败诉”，人工智能可能会瞬间统计出案件的具体数量，而这对于我们人类来说，将是一场繁杂浩瀚的工程；但是，如果让人工智能通过数据分析写出一本可以指导企业劳动用工法律风险防范方面的工具书，恐怕它还无法胜任。

这本书共精选了125个案例进行研究分析，相对于以千万计的裁判文书来讲，这根本谈不上大数据，能不能构成数据恐怕也存在疑问。但是要想洞悉法官的裁判思路、裁判规则、裁判尺度，对案例进行深入的研究应该是比较有效的方法，恐也无捷径可循。如果能够读完这125个案例，我想会颠覆读者对劳动法的认知，大家可以试试。

“东合劳动法在线”是一个面向企业HR并始终专注于劳动用工实战案例研究的微信公众号，它的显著特点在于每天坚持精选一篇劳动法实战案例进行提炼、研读，目的就是从最前沿的实战中汲取营养，看看一线法官审理劳动争议案件的思路和观点，从中找出劳动用工的风险点，提示用人单位。

本书的内容几乎全部来自“东合劳动法在线”刊登的案例精选，有些案例极具挑战性：

案例11涉及在股东身份与劳动者身份竞合的情况下，如何认定是劳动纠纷还是股东纠纷；案例12和案例13涉及律师和律师助理是否可以和用人单位建立劳动关系。

案例16涉及劳动者代签劳动合同，案例115涉及规章制度非本人签收，在这些案例中用人单位均败诉并承担巨额赔偿，凸显用人单位在签字环节存在漏洞所带来的巨额成本支出。

案例19涉及劳动者简历造假，用人单位解除劳动合同仍被认定为违法解除，这一活生生的案例再次提醒用人单位，并非劳动者存在欺诈，用人单位就可以合法解除劳动合同。

类似的精彩看点还有很多，案例21刚刚讲了“入职申请表不具备劳动合同要件单位支付二倍工资”，而案例22又告诉你“含劳动合同必备条款的入职登记表被视为劳动合同”，这种案情类似但结论相反的案例会反反复复提醒我们，如果不仔细阅读、分析案例，真的很难体会出其中的审判思路。

案例26“单位调岗降薪，劳动者辞职并要求经济补偿获支持”，直击用人单位痛点，如何合法地调岗降薪成为用人单位面临的最大挑战；而案例35至案例39，是关于客观情况发生重大变化的现实认定，通过现实案例帮助我们了解除法律规定的情形外，实践中还会把哪些情况认定为客观情况发生重大变化，因客观情况发生重大变化而解除劳动合同在程序上有哪些要求等。当然通过第四章、第五章的34个案例，我们也深深体会到用人单位合法解除劳动合同之不易。

……

相信读者通过阅读这些案例一定会从中受益。为了方便读者查找原始案例，我们在每一个案例的最后都留有相关案例的二维码，如果您对该案例感兴趣，可以直接扫码查看原始判决书。

在阅读本书的过程中，如果您有任何问题，欢迎通过微信（13021049225）与我沟通交流。

郝云峰