क्या बीमारी की छुट्टी लेने के कारण कोई एल्गोरिदम आपको कानूनी रूप से नौकरी से निकाल सकता है?

मेटा प्लेटफॉर्म्स के छब्बीस कर्मचारियों के एक समूह ने हाल ही में उस प्रथा से पर्दा उठाया है जिससे कई कर्मचारी लंबे समय से डरते रहे हैं। इन कर्मचारियों ने कैलिफोर्निया की एक संघीय अदालत में एक अनोखा मुकदमा दायर किया है, जिसमें आरोप लगाया गया है कि तकनीकी दिग्गज ने हाल ही में बड़े पैमाने पर छंटनी के दौरान यह तय करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग किया कि कौन रहेगा और कौन जाएगा। यह मामला रोजगार कानून में एक महत्वपूर्ण क्षण का प्रतिनिधित्व करता है क्योंकि यह बर्खास्तगी के निर्णयों में स्वचालित प्रणालियों के उपयोग को चुनौती देने वाले पहले मामलों में से एक है। कर्मचारियों का तर्क है कि AI ने केवल आंकड़ों का विश्लेषण करने से कहीं अधिक किया है। उनका दावा है कि इसने विशेष रूप से विकलांग व्यक्तियों और उन लोगों को निशाना बनाया जिन्होंने वैध चिकित्सा अवकाश लिया था।

यहाँ वह सब कुछ है जो प्रत्येक कर्मचारी को उस तंत्र के बारे में जानने की आवश्यकता है जिसका उपयोग मेटा ने कथित तौर पर अपने कार्यबल को स्कोर करने के लिए किया था। मुकदमे में 'मेटामेट' (Metamate) नामक एक सहायक और 'सेकंड ब्रेन' (second brain) के रूप में वर्णित एक ट्रैकिंग सिस्टम सहित उपकरणों के एक सूट का वर्णन किया गया है। इन प्रणालियों ने कीस्ट्रोक्स, स्क्रीन सामग्री, ब्राउज़र इतिहास और यहाँ तक कि AI टोकन उपयोग की आवृत्ति की भी निगरानी की। एक ऐसे कर्मचारी के लिए जो स्वस्थ है और हर दिन उपस्थित रहता है, ये मेट्रिक्स प्रयास के एक सरल माप की तरह लग सकते हैं। हालांकि, सर्जरी से उबरने वाले कर्मचारी या बीमार बच्चे की देखभाल करने वाले माता-पिता के लिए, ये मेट्रिक्स एक डिजिटल जाल बन जाते हैं। यदि एल्गोरिदम केवल निरंतर गतिविधि को महत्व देता है, तो कानून इसे प्रणालीगत भेदभाव के एक रूप के रूप में पहचानता है।

स्वचालित छंटनी के पीछे का छिपा हुआ तंत्र

विवाद का मूल इस बात पर केंद्रित है कि मेटा ने मानवीय कार्य को डेटा पॉइंट्स में कैसे अनुवादित किया। शिकायत के अनुसार, कंपनी कर्मचारी संचार और दस्तावेजों को स्कैन करके उत्पन्न उत्पादकता स्कोर पर निर्भर थी। जब कोई व्यक्ति 'फैमिली एंड मेडिकल लीव एक्ट' (FMLA) के तहत छुट्टी लेता है, तो उसका डिजिटल पदचिह्न स्वाभाविक रूप से एक अवधि के लिए गायब हो जाता है। एक मानव प्रबंधक समझता है कि चिकित्सा आपात स्थिति के कारण एक सप्ताह की अनुपस्थिति खराब प्रदर्शन का संकेत नहीं है। हालाँकि, एक एल्गोरिदम अक्सर डेटा में एक सपाट रेखा को योगदान देने में विफलता के रूप में देखता है।

वादी का तर्क है कि मेटा इन संरक्षित अनुपस्थितियों को ध्यान में रखने के लिए अपने AI उपकरणों को समायोजित करने में विफल रहा। कानून की नज़र में, यदि कोई कंपनी ऐसे उपकरण का उपयोग करती है जो एक संरक्षित समूह पर असमान प्रभाव डालता है, तो कंपनी जिम्मेदारी वहन करती है। 'असमान प्रभाव' (Disparate impact) एक कानूनी शब्द है जो ऐसी नीति को संदर्भित करता है जो तटस्थ लगती है लेकिन लोगों के एक समूह को दूसरों की तुलना में अधिक नुकसान पहुँचाती है। इस परिदृश्य में, तटस्थ नीति उत्पादकता ट्रैकिंग है। जिस समूह को नुकसान हो रहा है वह वह है जिसे स्वास्थ्य कारणों से कानूनी रूप से अपने डेस्क से दूर समय की आवश्यकता होती है।

कैसे एल्गोरिदम उत्पादकता स्कोर विकलांगता कानूनों से टकराते हैं

'अमेरिकन्स विद डिसेबिलिटीज एक्ट' (ADA) नियोक्ताओं को कर्मचारियों को उचित आवास (reasonable accommodations) प्रदान करने की आवश्यकता देता है। उचित आवास कार्य वातावरण या चीजों को करने के सामान्य तरीके में एक बदलाव है जो विकलांग व्यक्ति को नौकरी के लिए आवेदन करने या नौकरी के कर्तव्यों का पालन करने में मदद करता है। जब कोई नियोक्ता कर्मचारियों को रैंक करने के लिए AI का उपयोग करता है, तो AI को स्वयं विकलांगता की वास्तविकता को समायोजित करना चाहिए। यदि सॉफ्टवेयर किसी कर्मचारी को कम रैंक देता है क्योंकि वे वॉयस-टू-टेक्स्ट सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं या भौतिक चिकित्सा के लिए बार-बार ब्रेक लेते हैं, तो उपकरण स्वयं भेदभाव का एक माध्यम बन जाता है।

मेटा का दावा है कि अंतिम निर्णय लोगों ने लिए थे, AI ने नहीं। तकनीकी उद्योग में यह एक सामान्य बचाव है, लेकिन इसे 'सबूत के बोझ' (burden of proof) नामक बाधा का सामना करना पड़ता है। सबूत का बोझ दावे का समर्थन करने के लिए साक्ष्य प्रदान करने का दायित्व है। इस मामले में, कर्मचारियों को यह साबित करना होगा कि AI का प्रभाव इतना मजबूत था कि मानव प्रबंधक अनिवार्य रूप से केवल एक स्वचालित सूची पर रबर-स्टैंप लगा रहे थे। यदि AI ने बर्खास्तगी सूची तैयार की और प्रबंधकों ने केवल उस पर हस्ताक्षर किए, तो एल्गोरिदम ही वास्तविक निर्णय लेने वाला है। मुकदमेबाजी एक मैराथन है, और यह विशिष्ट बिंदु संभवतः दौड़ का सबसे विवादित हिस्सा होगा।

एक मानव प्रबंधक और सेकंड ब्रेन के बीच कानूनी अंतर

मुकदमा कर्मचारी-प्रशिक्षित 'सेकंड ब्रेन' के उपयोग पर प्रकाश डालता है। इस उपकरण ने मूल्य का आकलन करने के लिए कर्मचारी दस्तावेजों और आंतरिक संचार को ट्रैक किया। निगरानी का यह स्तर किसी भी व्यक्ति के लिए एक अनिश्चित वातावरण बनाता है जिसे अपनी स्क्रीन से दूर जाने की आवश्यकता होती है। कानून उन लोगों के लिए सुरक्षा प्रदान करता है जो छुट्टी लेते हैं, लेकिन वे सुरक्षा तभी प्रभावी होती है जब सफलता के मेट्रिक्स भी उस छुट्टी के दौरान रुक जाएं।

एक गोदाम कर्मचारी और एक डिजिटल कर्मचारी पर विचार करें। यदि कोई गोदाम यह ट्रैक करने के लिए रोबोट का उपयोग करता है कि कोई व्यक्ति कितने बक्से ले जाता है, और वह रोबोट किसी कर्मचारी को उस सप्ताह के दौरान धीमा होने के लिए चिह्नित करता है जब उसे डॉक्टर द्वारा अनुमोदित पीठ की चोट थी, तो अधिकांश लोग अन्याय को देखेंगे। मेटा मुकदमे का तर्क है कि कीस्ट्रोक्स और AI टोकन बक्से ले जाने का डिजिटल संस्करण मात्र हैं। जब एल्गोरिदम चिकित्सा अवकाश के दौरान घड़ी को रोकने में विफल रहता है, तो यह प्रभावी रूप से कर्मचारी को उनके कानूनी अधिकारों का प्रयोग करने के लिए दंडित करता है। इसे प्रतिशोध (retaliation) के रूप में जाना जाता है, जो तब होता है जब कोई नियोक्ता कानूनी रूप से संरक्षित गतिविधि में शामिल होने के लिए कर्मचारी के खिलाफ नकारात्मक कार्रवाई करता है।

AI पूर्वाग्रह नियमों के नए परिदृश्य को समझना

यह मुकदमा केवल पुराने श्रम कानूनों पर निर्भर नहीं है। यह कैलिफोर्निया और न्यूयॉर्क शहर के नए कानूनों की ओर भी इशारा करता है जिनके लिए कंपनियों को पूर्वाग्रह के लिए अपने AI सिस्टम का परीक्षण करने की आवश्यकता होती है। ये कानून इस बढ़ती चिंता को दर्शाते हैं कि सॉफ्टवेयर अपने रचनाकारों या उपभोग किए जाने वाले डेटा के पूर्वाग्रहों को विरासत में ले सकता है। मेटा कथित तौर पर इन आवश्यक ऑडिट को करने में विफल रहा।

यदि अदालत पाती है कि मेटा ने इन परीक्षण आवश्यकताओं को नजरअंदाज कर दिया है, तो कंपनी को महत्वपूर्ण वैधानिक दंड (statutory penalties) का सामना करना पड़ सकता है। वैधानिक दंड वास्तविक नुकसान की गणना के बजाय कानून द्वारा निर्धारित जुर्माना है। कर्मचारियों के लिए, ये कानून एक ऐसे भविष्य के खिलाफ ढाल हैं जहाँ एक 'ब्लैक बॉक्स' बिना किसी पारदर्शिता के उनके करियर पथ को निर्धारित करता है।

आर्बिट्रेशन ट्रैपडोर पर रणनीतिक लड़ाई

मेटा, कई बड़े निगमों की तरह, अपने रोजगार अनुबंधों में मध्यस्थता (arbitration) खंड शामिल करता है। ये खंड ट्रैपडोर की तरह होते हैं जो एक मामले को सार्वजनिक अदालत से निजी सुनवाई में ले जाते हैं। मध्यस्थता एक निजी प्रक्रिया है जहाँ एक तटस्थ तीसरा पक्ष, जिसे मध्यस्थ कहा जाता है, विवाद के बारे में बाध्यकारी निर्णय लेता है। कंपनियाँ इसे पसंद करती हैं क्योंकि यह शांत होता है और अक्सर कर्मचारियों को एक साथ क्लास एक्शन में शामिल होने से रोकता है।

हालांकि, छब्बीस वादियों को एक संभावित खामी मिली। उनके अनुबंध उन्हें सार्वजनिक अदालत में अस्थायी राहत पाने की अनुमति देते हैं जबकि मुख्य विवाद निजी मध्यस्थता में चला जाता है। वे एक संघीय न्यायाधीश से छंटनी शुरू होने से पहले ही उसे रोकने के लिए कह रहे हैं। यह एक साहसिक कदम है। यदि न्यायाधीश इस प्रारंभिक निर्णय को स्वीकार कर लेते हैं, तो यह मेटा को इन व्यक्तियों के लिए अपनी पूरी कार्यबल कटौती योजना को रोकने के लिए मजबूर करेगा। यह उन अन्य कर्मचारियों के लिए एक पक्का रास्ता है जो निजी मध्यस्थता की गोपनीयता में दबे बिना कॉर्पोरेट दिग्गजों को चुनौती देना चाहते हैं।

AI प्रबंधित कार्यस्थल में अपने अधिकारों की रक्षा कैसे करें

जैसे-जैसे कंपनियाँ अपनी प्रबंधन शैलियों में अधिक AI को एकीकृत करती हैं, कर्मचारियों को सतर्क रहना चाहिए। अपनी आजीविका की रक्षा के लिए आपको कानून की डिग्री की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आपको अपने पीछे छोड़े गए डिजिटल निशान को समझने की आवश्यकता है। यदि आप एक ऐसे कर्मचारी हैं जिसने चिकित्सा अवकाश लिया है या विकलांगता है, तो अपनी स्थिति की रक्षा के लिए इन कदमों पर विचार करें:

• अपनी छुट्टी की मंजूरी का दस्तावेजीकरण करें। प्रत्येक ईमेल या फॉर्म की प्रतियां रखें जो पुष्टि करती हैं कि आपका चिकित्सा अवकाश अधिकृत और संरक्षित है।
• अपनी कार्मिक फ़ाइल (personnel file) का अनुरोध करें। कई राज्यों में, आपके पास उस डेटा को देखने का कानूनी अधिकार है जो आपका नियोक्ता आपके बारे में रखता है, जिसमें उत्पादकता स्कोर भी शामिल है।
• अपने मेट्रिक्स की निगरानी करें। यदि आपकी कंपनी आपके प्रदर्शन को दिखाने के लिए डैशबोर्ड का उपयोग करती है, तो छुट्टी लेने से पहले और बाद में अपने आंकड़ों के स्क्रीनशॉट लें।
• उपकरण के बारे में पूछें। यदि आपको प्रदर्शन योजना (performance plan) पर रखा गया है, तो पूछें कि क्या किसी स्वचालित प्रणाली या AI उपकरण ने उस निर्णय में योगदान दिया है।
• किसी विशेषज्ञ से परामर्श लें। यदि आपको संदेह है कि किसी एल्गोरिदम ने आपको निशाना बनाया है, तो एक ऐसा वकील खोजें जो श्रम कानून और डेटा गोपनीयता दोनों को समझता हो।

अंततः, कानून लोगों के लिए काम करना चाहिए, न कि केवल महंगे कॉर्पोरेट वकीलों के लिए। मेटा का मुकदमा एक अनुस्मारक है कि जबकि तकनीक बदलती है, उचित व्यवहार और चिकित्सा गोपनीयता के हमारे मौलिक अधिकार नहीं बदलते हैं। चाहे आप हाई-टेक कार्यालय में काम करते हों या रिटेल स्टोर में, सड़क के नियम वही रहते हैं। एक नियोक्ता किसी ऐसे कार्य को करने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम के पीछे नहीं छिप सकता जिसे करने के लिए एक मानव प्रबंधक कानूनी रूप से प्रतिबंधित है।

स्रोत

• Americans with Disabilities Act of 1990 (ADA)
• Family and Medical Leave Act of 1993 (FMLA)
• New York City Local Law 144 (Automated Employment Decision Tools)
• California Fair Employment and Housing Act (FEHA)
• Federal Arbitration Act (FAA)

अस्वीकरण: यह लेख केवल सूचनात्मक और शैक्षिक उद्देश्यों के लिए है और औपचारिक कानूनी सलाह का गठन नहीं करता है। AI और रोजगार से संबंधित कानून तेजी से विकसित हो रहे हैं। आपको विशिष्ट कानूनी मुद्दों या संभावित दावों के संबंध में सलाह के लिए अपने अधिकार क्षेत्र में एक योग्य वकील से परामर्श करना चाहिए।