Meta, Mayıs ayında gerçekleştirdiği ve 8 bin çalışanın işine son verdiği işten çıkarmalar sırasında yanlı yapay zeka araçları kullandığı iddiasıyla dava edildi. Reuters tarafından aktarılan bilgilere göre, 26 eski çalışan, şirketin özellikle tıbbi izin kullanan personeli hedef alan bir sistem kullandığını öne sürüyor.

Yapay Zeka Temelli Performans Takibi ve Metamate

Davacıların iddialarına göre Meta, kimlerin işten çıkarılacağını belirlemek için 'Metamate' adlı dahili yapay zeka asistanı, çalışanlar tarafından eğitilen 'ikinci beyin' ajanları ve AI token kullanım panelleri gibi çeşitli sistemler kullandı. Şirketin, çalışanları performanslarının yanı sıra ne kadar 'AI-yerlisi' olduklarına ve ne kadar AI token tükettiklerine göre sıraladığı iddia ediliyor.

Tıbbi İzinler ve Erişim Engelleri Tartışması

Dava dosyasında, sistemin ailevi veya tıbbi izin kullanan ya da engelli olan personeli göz ardı ettiği belirtiliyor. Bu durumdaki çalışanların AI araçlarıyla etkileşime girme veya token kullanma imkanının olmadığı, ancak sistemin bu durumu bir verimsizlik olarak algılayarak bu kişileri işten çıkarma listesine eklediği savunuluyor. Davacılar, bu sürecin bağımsız bir denetimden geçene kadar işten çıkarmaların durdurulmasını talep ediyor.

Meta'nın Yanıtı ve İzleme İddiaları

Meta, Reuters'a yaptığı açıklamada davanın dayanaksız olduğunu belirterek, iş gücü yönetimi ve organizasyonel kararların yapay zeka tarafından değil, insanlar tarafından alındığını savundu. Öte yandan, şirketin Nisan 2026'da çalışanların tuş vuruşlarını ve fare hareketlerini kaydettiği yönündeki önceki raporlar, gözetim verilerinin işten çıkarmalarda kullanılmış olabileceği şüphelerini artırıyor.

Ne anlama geliyor?

Otomatik karar verme sistemleri, büyük veri kümelerini analiz ederek belirli kriterlere göre sıralama yapar. Ancak bu sistemler, veri girişinin olmadığı dönemleri veya istisnai durumları anlamlandıramaz. Eğer bir sistem sadece aktif kullanım verilerine odaklanırsa, yasal haklarını kullanarak ara veren veya fiziksel kısıtlamaları olan kişileri otomatik olarak düşük performanslı olarak işaretleyebilir.

Bu durum, veri odaklı yönetim süreçlerinde insan denetiminin önemini ortaya koyuyor. Algoritmik seçimler, gerçek hayat senaryolarını ve yasal hakları gözetmediğinde, ayrımcılık riski oluşur. Kullanıcılar ve çalışanlar açısından bu, dijital izlerin ve performans metriklerinin, kişisel durumlar gözetilmeden değerlendirilmesi sonucu hak kayıplarına yol açabileceği anlamına gelir.