北京
全球裁员潮里，标签化评估的效率逻辑正撞上法律红线。本周一，26名Meta前雇员匿名提交了一份诉讼，直指这家社交巨头在年初的大规模裁员中，使用了一套AI驱动的筛选软件，而那些因医疗状况缺勤、休病假或怀孕的员工被不成比例地锁定为裁撤目标。案件在加州奥克兰联邦法院立案，原告来自加利福尼亚、纽约等六个州外加哥伦比亚特区，他们的核心指控是：Meta违反了禁止歧视和报复残障、病假及怀孕员工的联邦与州法律。
把时间拨回今年早些时候，Meta宣布将裁减全球员工总数的10%，几乎8000人从5月开始陆续离开，后续还有更多削减计划。彼时外界多关注财务压力与结构优化，但这批匿名原告揭示了一层更隐蔽的操作——负责筛选名单的并非仅仅是管理者，而是一个以生产力和“AI令牌使用量”等数字指标为基准的AI系统。起诉书指出，这套算法格外“青睐”那些出勤不规律、在指标上出现断点的员工，恰恰把因病请假者推到了被裁的前列。
所谓的“AI令牌使用量”成为起诉书中的关键词。虽然Meta从未对外详述其内部的员工评估算法，但结合科技企业常见的内部工具命名习惯，这种指标很可能与员工日常使用内部AI服务、调用模型额度有关。当病假员工暂时离开工作台，他们的令牌消耗和生产数据自然戛然而止，而习惯于连续监测的AI系统很容易将这种“静默期”识别为低效或风险信号。26名原告由此主张，公司依靠的并非中立的技术标尺，而是一套系统性压制医疗弱势群体的筛选机制。
Meta在周二做出回应。一位发言人直言这些指控缺乏依据，并强调：“劳动力管理和组织决策是由人做出的，过去是，现在也是，而不是AI。”这句话等于与AI决策划清界限，但并未否认使用工具辅助的可能性。值得注意的是，发言人并没有详细解释“生产力”和“令牌使用”因素是否存在、以何种形式影响最终名单，只是将决策责任牢牢归在人身上。如此一来，这起诉讼反而把一个问题推到了聚光灯下：当AI提供的数据标签直接影响人的去留时，责任到底该由代码承担，还是由按下“确认”键的人承担？
裁员事件本身并不新鲜，但26名匿名员工选择站出来本身就是一种信号。他们来自不同的司法辖区，意味着Meta需要面对多个州及联邦层面的合规审查，而匿名提交也暗示许多人仍担心职业报复。诉状中引用的法律条文覆盖范围很广，既包括美国残疾人法案层面的联邦保护，也触及各州对于病假和孕育期间就业权利的强硬规定。如果法院最终接受立案并进入证据开示阶段，Meta可能需要公开其内部评估模型所依赖的变量权重、数据来源以及如何与裁员决策交互，这将是一场对企业AI伦理实践的严苛审视。
其实从产品创新的角度，用AI量化员工产出、管理人力成本，听起来像是效率革命的下一站。但在这个事件里，效率至上的滤镜一旦碰到具体的人——比如一位刚做完化疗的员工，或者正在孕期反应中挣扎的新手妈妈——那些被抽象成“令牌”和“产出分”数据点就立刻暴露出残忍的一面。科技行业习惯了用模型发现问题，却常常忽略模型所不理解的“缺席”背后是人权法规所保护的基本权利。而一旦算法推荐的名单被管理层采纳，法律层面的举证将非常棘手：原告要证明“歧视意图”，AI的“黑箱”特性可能让维权举步维艰。
这起案件目前仍处于初始阶段，Meta发言人明确拒绝指控，29日的起诉书也只是漫长诉讼过程的开端。但它已经撕开了一道口子：在AI介入人事决策的早期阶段，企业的规则制定远比技术迭代慢得多。可以预见，无论这26人最终能否胜诉，美国联邦和州的劳动监察部门都会更仔细地审视企业使用自动化工具筛选员工的合法性。对科技公司而言，或许是一次提前踩下的刹车——不是停下来，而是在算法驱动效率的同时，必须额外装上一套保护少数群体的纠偏机制。否则，下一个收到集体诉讼的就不只是Meta了。
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