ਮੈਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਜ਼ (Meta Platforms) 'ਤੇ 26 ਸਾਬਕਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਮੁਕੱਦਮਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਦੇ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਛੱਟੀਆਂ (layoff) ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੇ ਅਪੰਗਤਾ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਲੀਵ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਓਕਲੈਂਡ ਦੀ ਇੱਕ ਫੈਡਰਲ ਅਦਾਲਤ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇਸ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਵਿੱਚ ਦੋਸ਼ ਲਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਕੋਰਿੰਗ ਟੂਲਸ ਨੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਕੱਢਣ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਹ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਵਰਗਾ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਜ਼ਰੀਆ (precedent) ਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮੁਕੱਦਮੇ ਦੇ ਮੁੱਖ ਦੋਸ਼

ਸ਼ਿਕਾਇਤਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਟਾ ਨੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਰੈਂਕ ਕਰਨ ਵਾਸਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਇੱਕ ਟੂਲ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਲਾਰਜ-ਲੈਂਗੂਏਜ-ਮਾਡਲ (large-language-model) ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਕਰਮਚਾਰੀ-ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ "ਸੈਕੰਡ ਬ੍ਰੇਨ" (second brain) ਜੋ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟੀਵਿਟੀ-ਸਕੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਭਰਿਆ। ਫਾਈਲਿੰਗ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀਸਟ੍ਰੋਕਸ (keystrokes), ਸਕ੍ਰੀਨ ਕੈਪਚਰ, ਈਮੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਹਿਸਟਰੀ ਵਰਗੀਆਂ ਮੂਲ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ "ਪ੍ਰੋਡਕਟੀਵਿਟੀ ਸਕੋਰ" ਅਤੇ "AI ਟੋਕਨ ਵਰਤੋਂ" ਨੂੰ ਵੀ ਤੋਲਦਾ ਸੀ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੇ ਮੈਡੀਕਲ ਲੀਵ ਲਈ ਸੀ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਸਬੰਧੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ (accommodations) ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਘਟਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਸਨ।

ਸ਼ਿਕਾਇਤਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਅਤੇ ਨਿਊਯਾਰਕ ਸਮੇਤ ਛੇ ਰਾਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਵਿੱਚ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੇ ਫੈਡਰਲ ਵਿਰੋਧੀ-ਭੇਦਭਾਵ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਤੇ ਗਰਭਵਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਅਪੰਗਤਾ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮੈਡੀਕਲ ਲੀਵ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਰਾਜ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੈਟਾ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਵੀਨਤਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ-ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਵੀ ਦੋਸ਼ ਲਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਅਤੇ ਨਿਊਯਾਰਕ ਸਿਟੀ ਦੇ ਲੇਬਰ ਨਿਯਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਕਰਮਚਾਰੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੇਸ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਆਰਬਿਟਰੇਸ਼ਨ (private arbitration) ਰਾਹੀਂ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਦਾਲਤ ਹੋਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਛੱਟੀ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦੇਵੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਉਹ ਇਸ ਦਾਅਵੇ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਮੈਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸੀ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇਹ ਹੁਕਮ (injunction) ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਇਹ ਕੇਸ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ

ਜੇਕਰ ਅਦਾਲਤ ਇਹ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ AI ਟੂਲ ਨੇ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਭੇਦਭਾਵ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੈਸਲਾ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਬਦਲਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (analytics) ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਕਰਮਚਾਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ (bias audits) ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ, ਮਾਡਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ। ਮੈਟਾ ਲਈ, ਹਾਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਦਰਜਨਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਪਿਛਲੀ ਮਿਤੀ ਤੋਂ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ HR ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ ਦਾ ਮਹਿੰਗਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਦਲਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਮੈਟਾ ਦੇ ਬੈਲੇਂਸ ਸ਼ੀਟ ਤੋਂ ਵੀ ਵੱਧ ਹਨ। ਪੂਰੇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਛੱਟੀਆਂ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ AI ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਨਜ਼ਰੀਆ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਭੇਦਭਾਵ ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਉਲੰਘਣਾ ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਮੁਕੱਦਮਿਆਂ ਦੀ ਲਹਿਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯਮਕਾਂ (regulators) ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤਾਂ (human resources) ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸਖ਼ਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮੈਟਾ ਦਾ ਕੀ ਕਹਿਣਾ ਹੈ

ਮੈਟਾ ਦੇ ਬੁਲਾਰੇ ਨੇ ਦੋਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦਿਆਂ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮਨੁੱਖ, ਨਾ ਕਿ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਿਸਟਮ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਵਰਤੇ ਗਏ ਕੋਈ ਵੀ AI ਟੂਲ ਮੈਨੇਜਰੀਅਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਲੈਣ ਲਈ। ਮੈਟਾ ਨੇ AI ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਵੱਲ ਆਪਣੇ ਹਾਲੀਆ ਰਣਨੀਤਕ ਬਦਲਾਅ ਵੱਲ ਵੀ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਅਜੇ ਵੀ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖ ਰਹੀ ਹੈ।

ਹਾਲੀਆ ਛੱਟੀਆਂ ਦਾ ਪਿਛੋਕੜ

ਇਹ ਮੁਕੱਦਮਾ ਮੈਟਾ ਦੁਆਰਾ ਮਈ ਵਿੱਚ ਉਸਦੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਸਟਾਫ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 10% ਦੀ ਕਟੌਤੀ—ਲਗਭਗ 8,000 ਨੌਕਰੀਆਂ—ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਇਆ ਹੈ। ਕਟੌਤੀ ਦਾ ਉਹ ਦੌਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ-ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਮੁੜ ਕੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪੁਨਰਗਠਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਸੀ। ਸੀਈਓ ਮਾਰਕ ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਨੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਸਾਲ ਲਈ ਕੰਪਨੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੋਰ ਕੋਈ ਛੱਟੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਬਿਆਨ ਜੋ ਹੁਣ ਉਸ ਕਾਨੂੰਨੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਹੈ ਜੋ ਦੋਸ਼ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਟੌਤੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਸਨ।

ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ

ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਇੰਜੰਕਸ਼ਨ (preliminary injunction) ਕਿਸੇ ਵੀ ਲੰਬਿਤ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਛੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਟਾ ਨੂੰ ਕੇਸ ਚੱਲਣ ਤੱਕ ਮੈਨੂਅਲ ਰਿਵਿਊ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵੱਲ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਲਈ ਮਜ

Both sides are likely to file motions on the admissibility of technical evidence. Expect expert testimony on how the “productivity scores” were calculated and whether they can be calibrated to avoid disparate impact. Watch for filings from state labor agencies, which may join the case or launch parallel investigations into compliance with the newer technology-focused statutes.

The broader conversation

The filing adds to a growing chorus of employee groups questioning the opacity of AI tools that affect employment status. While companies tout efficiency gains, critics warn that without rigorous testing, models can inherit and amplify existing biases present in training data. This lawsuit could become a reference point for future disputes, shaping how courts interpret the intersection of employment law and machine-learning technology.

Bottom line: The outcome of the Oakland case will signal whether AI can safely sit in the decision-making chain for layoffs, or whether the law will force a return to fully human-driven processes for any action that ends a worker’s job.