कैलिफोर्निया ने स्वचालित कार्यस्थल फैसलों पर सीमा तय की
कृत्रिम बुद्धिमत्ता भर्ती, प्रदर्शन समीक्षा, पुनर्गठन और छंटनी के पीछे की प्रक्रियाओं का हिस्सा बनती जा रही है। कैलिफोर्निया ने अब इसके सबसे महत्वपूर्ण उपयोगों में से एक को सीमित करने की दिशा में कदम उठाया है: सॉफ्टवेयर को प्रभावी रूप से यह तय करने देना कि किसी व्यक्ति की नौकरी बनी रहेगी या नहीं।
गवर्नर Gavin Newsom ने हाल ही में SB 947 पर हस्ताक्षर किए, जिसे “No Robo Bosses Act” कहा जाता है। यह कानून नियोक्ताओं को अनुशासनात्मक और बर्खास्तगी के फैसले पूरी तरह स्वचालित निर्णय प्रणालियों को सौंपने से रोकता है। यह 1 जुलाई 2027 से लागू होगा।
यह नीति नियोक्ताओं को कार्यस्थल प्रक्रियाओं में एआई के इस्तेमाल से नहीं रोकती। इसके बजाय, यह व्यवहार में महत्वपूर्ण सीमा तय करती है: किसी स्वचालित प्रणाली का परिणाम अनुशासन या बर्खास्तगी के लिए अंतिम प्राधिकरण नहीं हो सकता। नियोक्ताओं को एआई-आधारित सिफारिशों की समीक्षा करनी होगी और कर्मचारियों को अनुशासनात्मक या बर्खास्तगी के फैसले के पीछे के कारणों का विवरण देना होगा।
इस विवरण में प्रणाली द्वारा इस्तेमाल किए गए आंकड़े शामिल होंगे, जैसे कार्मिक फाइलें, मूल्यांकन, कार्य-उत्पाद, सहकर्मी समीक्षाएं और गवाहों के साक्षात्कार। यदि नियोक्ता स्वचालित परिणाम की पुष्टि नहीं कर सकता, या मानव समीक्षक उसे गलत, अधूरा या भ्रामक पाता है, तो नियोक्ता उसका इस्तेमाल अनुशासनात्मक या बर्खास्तगी का फैसला लेने के लिए नहीं कर सकता।
कानून महत्वपूर्ण क्यों है
रोजगार से जुड़े फैसले पहले से ही एल्गोरिद्मिक उपकरणों से प्रभावित हो रहे हैं। MyPerfectResume द्वारा 1,000 HR पेशेवरों के बीच किए गए एक सर्वेक्षण में 73% ने कहा कि वे भर्ती संबंधी फैसले लेने के लिए एआई का इस्तेमाल करते हैं। बावन प्रतिशत ने कहा कि एआई पुनर्गठन और भूमिकाओं की योजना को प्रभावित करता है, जबकि 51% ने बताया कि वे जोखिमपूर्ण माने जाने वाले उम्मीदवारों को चिह्नित करने के लिए इसका इस्तेमाल करते हैं। केवल 26% ने कहा कि वे छंटनी के फैसले लेने के लिए एआई का इस्तेमाल नहीं करते।
इन आंकड़ों से यह साबित नहीं होता कि हर फैसला पूरी तरह स्वचालित है। लेकिन वे दिखाते हैं कि एआई नियमित बैक-ऑफिस सहायता से आगे बढ़कर उन प्रणालियों में पहुंच रहा है जो यह तय कर सकती हैं कि किसे अवसर, चेतावनी या बर्खास्तगी का नोटिस मिलेगा।
यह बदलाव जवाबदेही का एक कठिन सवाल खड़ा करता है। एआई प्रणालियां बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित कर सकती हैं, लेकिन उनके परिणाम उन्हें दिए गए आंकड़ों और उनके डिजाइन में शामिल धारणाओं पर निर्भर करते हैं। कोई सिफारिश स्कोर, रैंकिंग या संकेत के रूप में सामने आने के कारण वस्तुनिष्ठ लग सकती है। फिर भी वह किसी खास कर्मचारी के काम से जुड़े तथ्यों के आधार पर अधूरी, भ्रामक या असमर्थित हो सकती है।
SB 947 इस जोखिम को संबोधित करते हुए मानवीय समीक्षा को केवल औपचारिक मंजूरी से अधिक बनाता है। कानून का मानक पुष्टि से जुड़ा है। जब किसी स्वचालित सिफारिश का समर्थन नहीं किया जा सकता, या समीक्षक यह निष्कर्ष निकालता है कि प्रणाली का परिणाम गलत या महत्वपूर्ण रूप से अधूरा है, तब समीक्षक उसे केवल स्वीकार नहीं कर सकता।
नियोक्ताओं के लिए व्यावहारिक बदलाव
नियोक्ताओं के लिए इस उपाय से यह जांचने की आवश्यकता पैदा होती है कि कर्मचारी के पूरे कार्य-चक्र में स्वचालित उपकरणों का इस्तेमाल कैसे किया जाता है। सबसे स्पष्ट प्रणालियों में प्रदर्शन का स्कोर तय करने वाले उपकरण, आचरण संबंधी जोखिम पहचानने वाली प्रणालियां, अनुशासन की सिफारिश करने वाले उपकरण, पुनर्गठन के दौरान कर्मचारियों की रैंकिंग करने वाली प्रणालियां या संभावित बर्खास्तगी के लिए कर्मचारियों को चिह्नित करने वाले उपकरण शामिल हैं।
ऐसे उपकरणों का इस्तेमाल करने वाले संगठनों को फैसले के गैर-स्वचालित आधार का दस्तावेजीकरण करने की प्रक्रिया बनानी होगी। उन्हें यह भी पहचानना होगा कि स्वचालित प्रणाली को प्रभावित करने वाली जानकारी कौन-सी थी और प्रभावित कर्मचारी को उसका विवरण देने के लिए तैयार रहना होगा।
कानून का डेटा स्रोतों पर जोर महत्वपूर्ण है। कार्मिक फाइलें और मूल्यांकन औपचारिक कार्यस्थल रिकॉर्ड दर्शा सकते हैं, जबकि कार्य-उत्पाद, सहकर्मी समीक्षाएं और गवाहों के साक्षात्कार अधिक संदर्भपरक और व्यक्तिपरक हो सकते हैं। कोई स्वचालित प्रणाली इन इनपुट को ऐसे तरीकों से जोड़ सकती है जिन्हें कर्मचारी खुलासे के बिना देख या चुनौती नहीं दे सकता।
कारण बताना और संबंधित इनपुट की पहचान करना निष्पक्षता से जुड़े हर सवाल का समाधान नहीं करता। लेकिन इससे कर्मचारी और मानव समीक्षक को यह जांचने के लिए अधिक स्पष्ट शुरुआती आधार मिलता है कि सिफारिश उस व्यक्ति की वास्तविक परिस्थितियों पर आधारित थी या नहीं।
एक ऐसा मॉडल जिस पर अन्य क्षेत्र नजर रख सकते हैं
संयुक्त राज्य अमेरिका में रोजगार में एआई का नियमन अभी बड़े पैमाने पर राज्य-स्तरीय प्रक्रिया है। फिर भी कैलिफोर्निया का कदम अन्य जगहों की बहस को प्रभावित कर सकता है, क्योंकि यह एक सीधा सिद्धांत अपनाता है: प्रणालियां लोगों की सहायता कर सकती हैं, लेकिन उन्हें स्वतंत्र रूप से किसी व्यक्ति को अनुशासित या बर्खास्त करने का अंतिम फैसला नहीं करना चाहिए।
यह दृष्टिकोण कार्यस्थल एआई पर व्यापक प्रतिबंध से अधिक सीमित है। यह मानता है कि नियोक्ता स्वचालित प्रणालियों का इस्तेमाल कर सकते हैं, जबकि अंतिम निर्णय ऐसे व्यक्ति के लिए सुरक्षित रखा जाता है जो संदर्भ का आकलन कर सके, साक्ष्यों की पुष्टि कर सके और अविश्वसनीय परिणाम को अस्वीकार कर सके।
जैसे-जैसे एआई उपकरण मानव-संसाधन प्लेटफॉर्म में अधिक गहराई से शामिल होंगे, यह अंतर और महत्वपूर्ण हो सकता है। इस तकनीक को अक्सर कार्यस्थल के फैसले अधिक तेजी और निरंतरता से लेने के साधन के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। कैलिफोर्निया का नया कानून इस बात पर जोर देता है कि जब किसी व्यक्ति की आजीविका दांव पर हो, तब गति और व्यापकता जवाबदेह निर्णय की आवश्यकता को समाप्त नहीं करती।
2027 में क्या बदलेगा
जब SB 947 लागू होगा, नियोक्ताओं के लिए केंद्रीय सवाल केवल यह नहीं होगा कि एआई शामिल था या नहीं। सवाल यह होगा कि क्या वास्तविक मानवीय समीक्षा हुई, क्या स्वचालित सिफारिश की पुष्टि की जा सकती थी और क्या कर्मचारी को फैसले के आधार का सार्थक विवरण दिया गया।
कर्मचारियों के लिए यह कानून पूरी तरह स्वचालित अनुशासनात्मक या बर्खास्तगी के परिणाम से सुरक्षा प्रदान करता है। नियोक्ताओं और तकनीकी प्रदाताओं के लिए यह कार्यस्थल एआई के संचालन के मानक को ऊंचा करता है। और नीति-निर्माताओं के लिए यह शुरुआती परीक्षा पेश करता है कि क्या लागू करने योग्य मानवीय निगरानी कार्यस्थल में स्वचालित निर्णय प्रणालियों की बढ़ती भूमिका के साथ कदम मिला सकती है।
यह लेख ZDNET की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।
Originally published on zdnet.com
