Meta के पूर्व कर्मचारियों ने AI-आधारित परफॉरमेंस मीट्रिक्स पर केस ठोका है, उनका आरोप है कि इन AI टूल्स ने छुट्टी पर चल रहे कर्मचारियों को छंटनी के लिए निशाना बनाया। यह मामला ऑटोमेटेड मॉनिटरिंग के संभावित खतरों को उजागर करता है, जो भारत के लिए भी चिंता का विषय है क्योंकि देश अपना AI गवर्नेंस फ्रेमवर्क तैयार कर रहा है।
कैलिफ़ोर्निया में 26 पूर्व Meta कर्मचारियों के एक कानूनी मामले ने कॉर्पोरेट परफॉरमेंस मैनेजमेंट में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के इस्तेमाल पर सवाल खड़े कर दिए हैं। इस मुकदमे में आरोप लगाया गया है कि Meta ने AI सिस्टम और एक्टिविटी-मॉनिटरिंग टूल्स का इस्तेमाल छंटनी के फैसलों को प्रभावित करने के लिए किया, जिससे संभवतः मेडिकल, पारिवारिक या विकलांगता-संबंधी छुट्टी पर चल रहे कर्मचारियों को नुकसान पहुँचा। वादी दावा करते हैं कि कीस्ट्रोक एक्टिविटी और डिजिटल टूल उपयोग जैसे मीट्रिक्स स्वीकृत अनुपस्थिति को ठीक से ध्यान में नहीं रख पाए, जिससे उनके आउटपुट स्कोर कम हो गए। Meta ने इन आरोपों को औपचारिक रूप से खारिज किया है, उनका कहना है कि अंतिम छंटनी के फैसले स्वचालित सिस्टम के बजाय मानव प्रबंधकों द्वारा लिए गए थे।
एम्प्लॉयमेंट ट्रांसपेरेंसी की चुनौतियाँ
कई कंपनियों के लिए, डिजिटल मॉनिटरिंग उत्पादकता को ट्रैक करने का एक मानक तरीका बन गया है। हालाँकि, यह मामला डेटा-संचालित प्रबंधन और व्यक्तिगत परिस्थितियों के बीच के तनाव को दर्शाता है। कर्मचारियों के लिए मुख्य मुद्दा अक्सर यह होता है कि क्या स्वचालित सिस्टम पर्याप्त रूप से प्रासंगिक जानकारी को समझ पाते हैं। जब AI टूल्स का इस्तेमाल परफॉरमेंस को रैंक करने के लिए किया जाता है, तो वे अनजाने में उन लोगों को नुकसान पहुँचा सकते हैं जो लगातार डिजिटल उपस्थिति बनाए नहीं रख सकते, जैसे कि लंबे समय तक मेडिकल या पैरेंटल लीव पर रहने वाले। जैसे-जैसे कंपनियाँ इन तकनीकों को अपना रही हैं, एम्प्लॉयमेंट निर्णयों में AI-कैलकुलेटेड स्कोर के महत्व के बारे में पारदर्शिता की कमी घर्षण का एक प्राथमिक बिंदु बनी हुई है।
भारत का रेगुलेटरी माहौल
यह विवाद एक उभरते हुए रेगुलेटरी गैप को उजागर करता है, जो भारत के बड़े तकनीकी और कॉर्पोरेट वर्कफोर्स के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है। जहाँ भारत ने फरवरी 2026 में अपने AI गवर्नेंस गाइडलाइंस जारी किए, वहीं ये मानक वर्तमान में स्वैच्छिक अनुपालन पर निर्भर करते हैं और एम्प्लॉयमेंट-संबंधी AI विवादों के लिए विशिष्ट नियमों के बजाय निष्पक्षता और मानवीय निरीक्षण जैसे सामान्य सिद्धांतों पर जोर देते हैं। इसके अलावा, जबकि डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023, एम्प्लॉयमेंट डेटा के प्रसंस्करण को संबोधित करता है, शिकायत निवारण से संबंधित प्रमुख खंड मई 2027 तक लागू होने वाले नहीं हैं। नतीजतन, भारतीय कर्मचारियों के पास वर्तमान में स्वचालित परफॉरमेंस रैंकिंग के पीछे के तर्क को चुनौती देने या AI मीट्रिक्स से प्रभावित निर्णयों के लिए स्पष्टीकरण मांगने के सीमित कानूनी रास्ते हैं।
जैसे-जैसे अमेरिका में कानूनी प्रक्रिया आगे बढ़ रही है, इसका परिणाम एम्प्लॉयमेंट अनुबंधों और श्रम कानूनों को डिजिटल परफॉरमेंस टूल्स को प्रबंधित करने के लिए कैसे अपडेट किया जाता है, इसके लिए एक बेंचमार्क के रूप में काम कर सकता है। अभी के लिए, कर्मचारियों और संगठनों दोनों के लिए प्राथमिक निगरानी यह होगी कि क्या नियामक निकाय अंततः परफॉरमेंस अप्रेजल में AI के महत्व के संबंध में विशिष्ट खुलासे अनिवार्य करते हैं। निवेशकों और बाजार पर्यवेक्षकों द्वारा यह ट्रैक किया जा सकता है कि क्या यह कानूनी प्रवृत्ति कड़ी आंतरिक शासन नीतियों की ओर ले जाती है, जिससे परिचालन लागत बढ़ सकती है या परफॉरमेंस-लिंक्ड एचआर प्रक्रियाओं में अधिक मजबूत मानवीय निरीक्षण की आवश्यकता हो सकती है।