所谓“合理隐私期待”，指的是如果公民对某场所或物品具有主观上的隐私期待，则政府执法人员不得对这些场所或物品实施搜查或者收押。这个原则最早出现在1967年的“凯茨诉美国政府案”（Katzv.UnitedStates）。在该案中，凯茨由于其使用的公共电话亭被联邦官员窃听而将后者告上了法庭。最终，美国最高法院最终认定“保护人民而非保护场所”，即只要个人的行为意愿并非想要公之于众并刻意避免引起注意，即使发生在公开场合也应该被保护。目前，这个原则已经被欧美等国的法律条文和诉讼所吸收。
此外，各国在相关法律中，还规定了对于个人数据和隐私的利用不得被用于歧视性的用途，还有部分国家的法律中，直接对雇主可以获取的雇员信息进行了规定。根据以上这些原则和规定，就为企业可以通过算法搜集的数据划定了一个范围。在这个基础之上，企业利用算法来监控员工的行为也就得到了一定的限制。
第二条路径是从算法规制入手。这个路径主要强调要打开算法的“黑箱”，并对算法的使用进行一定的规范。关于这一点，各国也都有了一定的探索，其中以下几条是比较有共识性的：
首先，应该设法让算法保持透明。这包括两个层面：第一个层面是针对算法的应用对象，即企业的员工透明。这一点要求企业在使用算法招聘、监控员工，以及决定对员工进行奖惩之前，必须向员工进行相关的说明。说明的内容应当包括算法使用的范围、算法的输入、输出和作用机制，以及算法可能对员工的权利义务产生的影响等。只有当用户知晓这些信息，并同意使用算法时，才可以进行使用。第二个层面是针对监管部门透明。这意味着面临监管部门的检查，企业应当主动披露其算法的运行机制。相对于对员工的披露，对监管部门的披露应该更为详细，以便相关专家进行评估。
其次，应当对算法在员工管理中的应用进行一定的限制。对于一些可能排除或限制员工合法权益的领域，算法的管理应当考虑予以限制。例如，那些可能剥夺用户休息时间，以及上洗手间时间的算法，应当慎重使用。
最后，应当对用人单位不当使用算法，从而给劳动者造成的损害和不良后果进行问责。目前，我们依然处于弱人工智能阶段，从本质上看，算法只是人进行决策的一个工具。因而，算法造成的后果依然要由使用算法的人来承担。
第三条路径是对劳动力市场的反垄断。如前所述，企业能够用算法来监控、剥削员工的前提，是其和员工之间存在着一种不对等的地位。作为劳资双方，这种不对等关系在一定范围内是正常的。不过，如果企业滥用其在劳动力市场上的市场力量来强化这种不对等，就是另外一种情况了。这时，监管部门就可以依托《反垄断法》或者其他的手段，对企业的违法行为进行处理。
