根據原告提交給美國加州北區聯邦地區法院的獨立技術審計報告，Meta在2025年底上線了一套代號為“OptiStaff”的端到端生成式AI人力資源系統。
該系統接入了極其龐大的多模態資料來源，包括且不限於：
1.員工在公司內部系統的出勤打卡資料。
2.內部協同軟體上的活躍狀態頻率。
3.員工訪問公司福利入口網站的API呼叫次數。
4.甚至包括鍵盤敲擊頻率的方差變化。
根據《金融時報》今年5月的資料，Meta借此將HR部門的營運成本砍掉了42%。
它的任務是：掃描全公司員工的工作資料，自動計算每一個員工的“預計12個月投資回報率”，然後給出一份最佳化名單。
經過海量資料的強化學習後，AI認為帶有下述三種特徵的員工，未來一年為公司創造的程式碼價值相對較低，同時消耗公司醫療補貼福利的機率極大：
1.某個員工如果在每周四下午2點到4點之間，Slack狀態經常顯示為“離線”或者“無滑鼠移動”。
2.該員工頻繁通過單點登錄（SSO）跳轉到公司合作的Cigna（信諾）醫療保險理賠網站。
3.員工近期在內部程式碼庫（GitHub Enterprise）的提交頻率呈現出“斷續型疲勞特徵”。
但這些被貼上“低ROI、建議裁員”的員工，實際上是患有慢性病、需要長期治療的人群。
Meta的律師團隊堅稱系統是完全中立的，絕對沒有針對任何特殊群體。
但根據布魯金斯學會長達200頁的審計報告資料：
1.在2026年5月由該AI工具主導的1200人裁員名單中，有34.5%的被裁員工，在過去24個月內曾申請過長期病假或高額醫療理賠。
而Meta的歷史基線資料中，這類員工的比例僅僅只有8.2%。
2.資料差異的P值小於0.0001（意思就是這件事偶然發生的機率極低）
3.年齡在45歲以上且患有2型糖尿病、抑鬱症及長新冠後遺症的員工，被AI標記為“低優”的機率，是25歲健康應屆生的6.7倍。
Meta的行為，至少觸碰了兩條紅線：稅務局，《美國殘疾人法案》和美國平等就業機會委員會的職場反歧視條例。
罪名一旦成立，面臨的不僅是巨額的集體訴訟賠償，還可能有EEOC的天價罰單。 (格隆)