生病、生娃、休假，竟然成了AI判定你工作能力差的证据？

近日，美国互联网科技巨头Meta被26名员工起诉，指控其在今年大裁员约8000人的过程中，使用AI对员工进行评分、排名和筛选。

而Meta的这套AI算法更偏向那些工作产出高、AI使用活跃的员工，让正在休医疗假、产假、育儿假以及残疾的员工更容易被贴上低ROI（投资回报率）标签，结果导致“享受保护性休假的员工被不成比例地选为裁员对象”。

诉讼称，这一做法涉嫌违反多项法律，包括《家庭与医疗休假法》《美国残疾人法》《禁止怀孕歧视法》《怀孕工人公平法案》等。

对此，Meta发言人安迪·斯通（Andy Stone）在个人社媒账号表示：“这显然完全不属实。劳动力管理和组织决策过去是、现在也是由人做出的，而非AI。”

所以，到底是不是AI裁的人？AI在裁员过程中到底扮演了什么角色？

图/图虫创意

AI裁员

本次诉讼的核心，并非Meta裁员时是否用了AI，而是这套AI评价体系是否在设计之初就存在偏见。

事情还要从今年5月说起。

为了进一步优化组织架构，加速向AI转型，Meta宣布裁减约8000名员工，约占员工总数的10%。彼时，CEO马克·扎克伯格在内部信中解释称，AI是“我们这一代最具影响力的技术”，公司必须以更精简、更高效的组织形态，与一批AI Native（原生）创业公司竞争。

发起诉讼的26名Meta员工也没想到，扎克伯格All in的AI，选中了他们。

据多家外媒报道，原告在71页的诉状中写道：“Meta并不是通过了解具体工作的管理者们的审慎判断来拟定裁员名单的。相反，Meta使用了一系列内部AI工具，包括内部称为‘Metamate’的系统、员工训练的‘第二大脑’智能体、键盘敲击和活动监控数据、Token消耗量统计看板，以及算法辅助的绩效排名和校准，来对员工进行评分、排序，并筛选出列入裁员名单的人选。”

这26名原告认为，问题正是出自这套AI的评分体系本身。

在他们看来，员工在休产假、医疗假、育儿假等期间，本来就不会持续写代码、参加会议，也不会频繁调用公司内部AI工具，因此几乎不可能键盘敲击、积累Token消耗量等绩效数据；这些评分和指标在设计之初，便未针对依法休假的员工进行特殊处理，而是将这些天然缺失的数据直接纳入评分体系，最终使部分员工被算法判定为表现较差。

原告律师还通过一封电子邮件表示，Meta故意对其员工隐瞒了筛选过程和机制。

根据诉状统计，26名原告中，约一半曾因怀孕、生育或照护家庭成员申请休假；其中8名女性曾休产假或孕期相关假，4名男性曾休育儿假，还有员工因照顾家人及办理亲属丧事请假。

其中，一名女性科学家员工已经获得公司批准休产假，却在距离预产期仅两天时收到裁员通知；另一名员工因严重健康问题和残疾获批医疗假，却在休假前被直属经理提醒，如果现在请假，很可能会进入即将开始的裁员名单，结局竟也果然如此。

不只是算法歧视

按照26名原告所述，Meta所使用的AI评价体系存在典型的算法歧视。

首都经济贸易大学法学院副教授张建告诉中国新闻周刊，如果最终确定原告所述属实，那么这首先涉及结果歧视。算法虽然没有直接使用疾病、怀孕、残障等信息数据，但由于训练数据和评价标准本身存在偏差，最终可能固化职场偏见，将休产假、病假、育儿假的员工判定为低绩效，或对女性、残障人士、慢性病员工等特定群体造成不成比例的负面影响。

近年来，国际AI治理领域将这种现象称为代理变量歧视（Proxy Discrimination），即通过其他代理变量间接推断员工状态，让歧视绕过表面的公平审核，渗透进决策逻辑。

另一方面，张建指出，本案或许也涉及程序歧视。“如果算法评估标准不透明，员工既不知道打分逻辑，也无法申辩，而企业又直接依据算法结果作出裁员决定，就可能剥夺劳动者的知情权和申辩权，构成程序上的不公。”

值得注意的是，这种歧视可能并非只有Meta员工在面对。

近年来，AI成为生产工具的同时，也越来越多地进入企业管理系统。从招聘筛选、绩效考核，到晋升推荐、人才盘点，算法正逐渐承担起原本属于HR的工作。

这背后的一个考量是，相比人工评价，AI不仅效率更高，也更加客观。

但在南开大学法学院副院长、中国新一代人工智能发展战略研究院特约研究员陈兵看来，这种“客观”本身就值得警惕。

“算法不是凭空产生的，它学习的是企业过去的人事管理数据。”他说。如果历史绩效评价长期偏好全勤、持续在线、高频提交代码等特征，那么这些偏好就会成为模型学习的标准。

算法追求什么目标，也决定了它最终会学成什么样。譬如，如果企业将“未来12个月ROI最大化”设定为优化目标，那么疾病、怀孕、衰老等可能影响工作连续性的因素，就可能被算法学习为影响投资回报率的风险变量。

换句话说，AI并不是突然学会了歧视，而是在放大企业原有的管理逻辑。

也正因如此，在陈兵看来，如果把责任全部归咎于AI，同样是一种误判。“AI更像是一面镜子。”陈兵强调，它放大的，是人类赋予它的价值排序。

如何约束

这就像在现实社会里，最终负责的，还得是使用AI的人，以及人背后的企业。

在北京德恒律师事务所合伙人吴昕栋看来，Meta发言人AI只是辅助工具、裁员最终仍是管理者决定的说法，并不能免除企业不当使用AI的责任。

吴昕栋告诉中国新闻周刊，美国司法实践与美国平等就业机会委员会的执法思路，均采用实质审查标准。

“如果决策者只是机械采纳算法生成的裁员名单，未对休病假、残疾等法定受保护员工进行独立复核与个案校准，甚至一线经理对裁员结果毫不知情，那么AI实质上就是决策的核心主导者，‘人类签字’只是规避责任的程序外衣。”他谈道。

换句话说，只要算法对裁员结果产生了决定性影响，用人单位就需为由此造成的差别影响歧视承担法律责任。

如果类似情况发生在国内，同样可能触碰多重法律红线。

吴昕栋指出，一方面，企业持续采集员工打卡记录、内网浏览记录、键盘操作等行为数据，必须符合个人信息保护法的最小必要原则，并履行告知义务；另一方面，仅凭算法计算出的“低ROI”一类结果裁员，难以直接构成劳动合同法规定的合法裁员或解除劳动合同事由。如果算法对医疗期员工、孕产期员工、残疾人等形成隐性筛选，则还可能涉嫌违反就业促进法关于反就业歧视的规定。

对于普通劳动者而言，更现实的问题是：既看不到算法，也拿不到企业AI系统的底层代码，该如何维权？

吴昕栋表示，这其实是一个误区。

根据劳动争议调解仲裁法及相关司法解释，涉及解除劳动合同是否合法的劳动争议，用人单位本身就承担主要举证责任。

劳动者无须证明算法本身存在问题，更不需要拿到底层代码，只需提供劳动关系存在、被辞退，以及算法可能参与决策的初步线索，例如同岗位员工考核结果异常、休病假员工集中被裁，或公司内部曾提及“AI辅助决策”“系统优化”等内容，即可启动举证程序；之后，由用人单位举证其考核标准、数据采集、算法评价及人工复核是否合法合规，如果拒绝提供相关材料，将直接承担不利后果。

但在陈兵看来，比个案维权更重要的是，如何让AI真正实现与人类的价值对齐。

其实，真正需要治理的，不只是算法本身，更是算法背后的价值导向。这就需要企业在算法设计阶段嵌入公平和反歧视要求，而监管部门也需要建立算法审计、解释和申诉机制，让算法决策真正做到可监督、可追责。

毕竟，AI终究只是工具，真正决定它如何评价人的，是人。

记者：石晗旭

编辑：余源

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