2026年7月，加州奧克蘭聯邦法院收到了一份71頁的訴狀留學。
26名Meta員工把自己的僱主告上了法庭留學。不是因為加班、不是因為歧視、不是因為性騷擾。他們告的是：Meta用一套AI系統，給每個員工打分，然後按分數決定誰走誰留。
乍一聽就很荒謬，而這套評分系統的衡量維度更是做實了這份荒謬：
鍵盤敲了多少下
滑鼠滑了多少次
郵件發了多少封
瀏覽器開了多少個標籤頁
內部AI工具用了多少Token……
於是留學，一個令人意內結果出現了：
休產假的員工留學，分數墊底
休病假的員工留學，分數墊底
申請過殘疾便利的員工留學，分數墊底
一位工程師，早早打了產假申請，在距離預產期只剩兩天的時候收到了裁員通知留學。一位因嚴重健康問題和殘疾獲批醫療假的員工，休假前被直屬經理提醒：“你現在請假的話，可能會進入裁員名單。”果不其然這次也已經被裁走人了。
這26名原告中還有4個人持有的是Meta擔保的工作簽證留學。對他們來說，被裁員不只是失去工作——60天的留美倒計時已經悄然開始。
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AI打分系統留學：
你的鍵盤、滑鼠、郵件、瀏覽器
都在出賣你
原告在訴狀裡寫得很清楚：Meta並不是透過了解具體工作的管理者的審慎判斷來擬定裁員名單的留學。
那是透過什麼留學？
一整套AI生態系統留學。
根據起訴書披露留學，Meta內部部署了多種相互關聯的AI工具：
“Metamate”大語言模型助手：分析員工的溝通記錄、文件內容、程式碼提交，生成綜合工作畫像留學。
“第二大腦”（Second Brain）系統：員工自己訓練的個人知識庫，AI會嘗試“復刻員工的工作產出模式”留學。
生產力評分系統：基於鍵盤輸入頻率、螢幕活動時長、郵件收發數量、瀏覽器訪問記錄等，計算出一個“活躍度分數”留學。
AI Token消耗量：你用了公司多少AI算力資源，直接計入績效留學。
AI使用層級標籤：你是不是“AI Native”“AI First”“AI Enabled”——這些分類決定了你在Meta內部的人才等級留學。
最後，所有這些資料匯入一套演算法驅動的績效排名和校準系統，生成一個綜合分留學。
(source: 路透社)
AI先打分，HR再看，經理再簽字，走個過場留學。
這套系統有一個完美的邏輯：你越活躍，產出越高；你產出越高，分數越高；分數越高，你越值得留下留學。
但問題就出在這個看似自圓其說的閉環中留學。
休產假的人留學，怎麼敲鍵盤？
休病假的人留學，怎麼消耗AI Token？
殘障人士留學，怎麼保持和正常人一樣的螢幕活躍度？
原告在訴狀裡說得直白留學：
這些評分和指標，從設計上來說，對於正在度過醫療假、家庭假，或因殘疾導致工作產出下降的員工，並不公平留學。
Meta沒有因為員工合法休假而暫停或調整這套評分系統留學。於是，一個荒謬的閉環在完美的邏輯下形成了：
> 法律保護你休假 → AI懲罰你休假 → 公司用AI的懲罰結果把你裁掉留學。
前文中提到被裁掉的那些員工，並不是表現差留學。她們只是在錯誤的時間，休了受法律保護的假。
而AI不會在乎這些，AI只看資料，資料不會撒謊，但資料會間接“殺人”留學。
這起訴訟的核心法律概念，叫“差別影響”（disparate impact）留學。
差別影響
它來自1964年《民權法案》第七章留學。意思是：一項政策或做法，表面上看似中立，不針對任何人，但如果它在實際操作中對某個受法律保護的群體造成了不成比例的負面衝擊，就可能構成歧視。
舉個例子：公司要求所有員工身高必須1米8以上才能晉升留學。這條規定沒有歧視任何種族或性別，但它對女性和亞裔的衝擊顯然不成比例。這就可能構成“差別影響”歧視。
Meta的AI評分系統也一樣留學。它沒有明文寫“休假的不要”，但它的指標本身就讓休假員工無法積累分數。
26名原告中，約一半曾因懷孕、生育或照護家庭成員而休假留學。8名女性休過產假或孕期假，4名男性休過育兒假。
他們不是“低ROI（投資回報率）”，他們只是行使了自己的權利留學。
而AI把他們判成了“低分選手”留學。
比被裁更可怕的
是60天的倒計時
對普通美國員工來說，被裁員意味著失去薪水、失去保險、失去股票留學。這些雖然痛苦，但法官說了，這些損失“可以透過賠償金、補發工資或其他救濟來彌補”。
但對26個人中4個格外倒黴的非土著倒黴蛋來說，被裁員的後果是另一回事：他們可能被驅逐出境留學。
根據美國移民法規
H-1B簽證持有者失業後，通常只有60天的寬限期（grace period）留學。60天內找不到下一個願意擔保簽證的僱主，就必須離開美國。
60天留學。在2026年這個“AI取代初級崗”“大廠凍結招聘”“簽證收緊”三重暴擊的就業市場上，找到一份願意sponsor的工作？是個留學生就知道這在現在有多難。
H-1B新規終結了“憑運氣中籤”的時代，變成了“按錢說話”留學。剛畢業的初級員工拿著Level I工資，中籤率只有慘淡的15%。大公司在H-1B申請上的投入急劇下降：亞馬遜從2025年同期的4,647份驟降至3,057份，Meta、谷歌、蘋果無一例外。企業正在優先招募綠卡和公民，減少對非本地員工的sponsor。
沒有身份就找不到好工作，找不到好工作就拿不到高薪，拿不到高薪就抽不到H-1B，抽不到H-1B就留不下來留學。這是一個死迴圈。
法官奧裡克看到了他們的窘境，在7月17日的裁決中專門提到，這4名簽證持有者面臨的“不是‘推測’，而是真實的威脅”留學。他要求Meta在7月23日前解釋這4個人究竟為什麼被選中裁員。
面對訴訟留學，Meta發言人的回應乾脆利落：
這些指控毫無根據，也不符合事實留學。無論過去或現在，人力管理與組織決策都是由人做出的，而不是由AI做決定的。
Meta律師在法庭上也一以貫之地偷樑換柱：“沒有證據表明AI被用於做出這次裁員的決策，這完全是基於猜測和推斷留學。”
哦留學，原來AI只是輔助，最終拍板的還是人？！
但原告們反問：當人的決策完全建立在AI生成的評分之上時留學，這個“人”到底有多少自主權？
更何況，Meta早在2025年底就上線了代號“OptiStaff”的端到端生成式AI人力資源系統留學。2026年2月起，“AI使用情況”已正式納入全員績效考核。
一邊把AI評分寫進考核體系，一邊說“決策是人做的”留學。這套話術，法庭上能站住腳嗎？
當演算法成為老闆
這起訴訟不是孤例，Meta也不是唯一這麼做的公司留學。
2025年，有參議員指控亞馬遜以“採用生成式AI工具”為由裁掉“數萬名”員工，然後在2025年又僱了超過10,000名H-1B員工留學。
裁掉貴的，換上便宜的新鮮牛馬，AI也只是資本家play的一環留學。
摩根大通允許經理使用AI輔助撰寫績效評估報告留學。加州已經透過了“禁止機器人老闆”法案，要求僱主不得單獨依賴AI來決定解僱或懲戒。
但法律的腳步永遠追不上技術的狂奔留學。
2026年4月，Meta在美國員工的辦公電腦上悄悄部署了一款叫 “模型能力計劃”（MCI）的追蹤軟體留學。它記錄滑鼠移動、點選位置、鍵盤輸入，還會偶發擷取螢幕畫面。
扎克伯格在內部會上解釋：這是為了訓練AI模型，“讓AI從觀察聰明人做事中學習”留學。他還說這不是監控，不會用於績效評估。
但員工們不信留學。
內部爆發大規模抵制，有人在內網怒罵高管留學。最終Meta讓步：員工可以暫停資料採集，但單次最多隻能暫停30分鐘。
有人說AI只是工具，最終決策的還是人留學。但如果人的決策完全建立在AI生成的評分之上，如果管理者只是在AI篩選出的名單上籤個字——那這個“人”和橡皮圖章有什麼區別？
法官奧裡克雖然暫時拒絕了原告暫停裁員的請求，但他承認這起訴訟提出了 “嚴重的問題” ，並表示如果雙方提供更多關於“AI是否以及如何被使用”的證據，他可能會重新考慮留學。
這意味著什麼留學？
意味著，如果法院最終認定AI評分系統確實導致了對休假員工、殘疾員工（以及持簽證員工）的系統性歧視，那麼未來所有想要用AI做績效評估和裁員篩選的企業，都將面臨更嚴格的法律審查留學。
如果你是一個正在美國讀書的留學生留學，或者是一個正在為孩子規劃留學路的家長，這次訴訟對你意味著什麼？
留學、OPT、H-1B、綠卡留學。這套路徑曾經是確定的，但它建立在兩個前提之上：第一，美國科技行業永遠需要大量外國人才；第二，公司的用人決策是由“人”做出的，有溫度、有彈性。
2026年，這兩個前提都在崩塌留學。
AI不需要簽證，AI不會休假，AI不會因為同情你而留下你留學。
當你的考核機制變成一個演算法，你的鍵盤敲擊量、你的AI Token消耗、你的螢幕活躍度——這些冷冰冰的數字，就成了你存在的價值證明留學。
而你為團隊做出的貢獻和熬的大夜，如果它們沒有被AI記錄下來，就等於沒有發生過留學。
Meta的這起訴訟還在進行中留學。
7月17日，法官拒絕了原告暫停裁員的緊急請求，但要求Meta在7月23日前解釋那4名簽證持有者為什麼被選中裁員留學。官司才剛剛開始。
無論最終判決如何留學，一個事實已經清晰：
AI正在以前所未有的速度重塑職場，不僅是簡單替代，也包括誰留下、誰離開留學。
而對於那些靠一張簽證留在美國的人來說，這場重塑的代價，可能是整個職業生涯，甚至是一整個人生規劃留學。每個人都需要想清楚：當舊路徑崩塌的時候，你拿什麼穩穩地接住自己？
畢竟，在AI時代，唯一不變的，就是變化本身留學。
文 | 小L在加油
你怎麼看待Meta這次裁員留學？
你認為用AI裁員合理嗎留學？
還有哪些公司正在進行類似操作留學？
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