نيوسوم يوقع على «قانون حظر الرؤساء الآليين» المعدل ليصبح قانونًا ساري المفعول

فرضت ولاية كاليفورنيا قيودًا جديدة على استخدام الذكاء الاصطناعي في اتخاذ إجراءات تأديبية ضد الموظفين أو فصلهم، وذلك بعد أن وقع الحاكم غافين نيوسوم على نسخة معدلة من «قانون حظر الرؤساء الآليين» الخاص بالولاية.

وقع نيوسوم على مشروع قانون مجلس الشيوخ رقم 947 (SB 947) في 30 سبتمبر، ليُقرّ بذلك ما يصفه مقدم المشروع بأنه أول قانون في البلاد يفرض الإشراف البشري عند استخدام أنظمة اتخاذ القرار الآلية في قرارات تأديب الموظفين وفصلهم. ويدخل القانون حيز التنفيذ في 1 يوليو 2027. وقد عارضت منظمة « SHRM » مشروع القانون بشدة، وستشارك في مناقشة كيفية تنفيذه.  

بموجب القانون SB 947، لا يجوز لأصحاب العمل الاعتماد حصريًّا على نظام اتخاذ القرار الآلي (ADS) لاتخاذ إجراءات تأديبية ضد موظف أو إنهاء خدمته. وعندما «يعتمد صاحب العمل بشكل أساسي» على نظام آلي، يجب أن يقوم مراجع بشري بفحص القرار وتأكيده باستخدام معلومات إضافية. وقد تشمل هذه المعلومات التقييمات الإدارية، وسجلات الموظفين، ونتائج عمل الموظف، وتقييمات الزملاء، أو مقابلات الشهود.

إذا تعذر التحقق من صحة النتائج التي يخرج بها النظام الآلي — أو إذا قرر المراجع البشري أنها غير دقيقة أو غير كاملة أو مضللة — فلا يجوز لصاحب العمل استخدام تلك النتائج كأساس لاتخاذ إجراءات تأديبية أو إنهاء الخدمة.

مجموعة أدوات: استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض التوظيف

كما ينص القانون على متطلبات الشفافية. فعندما يعتمد صاحب العمل بشكل أساسي على نظام ADS في اتخاذ قرار تأديبي أو قرار إنهاء الخدمة، يجب أن يتلقى العامل المعني إخطارًا كتابيًا يشرح أسباب هذا الاعتماد ويؤكد أن شخصًا قد راجع القرار وتأكد من صحته. كما يجب أن يتلقى الموظفون معلومات حول كيفية الاتصال بشخص يمكنه تقديم معلومات إضافية، وحول حقهم في طلب وصف مفصل لبيانات الموظفين التي يستخدمها النظام.

يُعرّف مشروع القانون SB 947 نظام اتخاذ القرار الآلي (ADS) بشكل عام بأنه عملية حسابية مستمدة من تقنيات تشمل التعلم الآلي، والنمذجة الإحصائية، وتحليل البيانات، أو الذكاء الاصطناعي، وتنتج مخرجات — مثل النتيجة، أو التصنيف، أو التوصية — تُستخدم لمساعدة الإنسان في اتخاذ القرارات التقديرية أو استبدالها. ويستثني هذا التعريف التقنيات الشائعة مثل الآلات الحاسبة، وقواعد البيانات، وفلاتر البريد العشوائي، وجدران الحماية، وبرامج مكافحة الفيروسات.

كما يحظر القانون على أرباب العمل استخدام الأنظمة الآلية لاستنتاج الوضع المحمي للموظف بموجب «قانون كاليفورنيا للإنصاف في التوظيف والإسكان »، أو للتنبؤ باتخاذ إجراءات سلبية ضد العمال بسبب ممارستهم لحقوقهم القانونية المحمية واتخاذ هذه الإجراءات فعليًّا.

محاولة ثانية لمشروع قانون «الرؤساء الآليين»

يمثل هذا التشريع المحاولة الثانية للمشرعين لفرض ضوابط واسعة النطاق على الإدارة القائمة على الخوارزميات.

استخدم نيوسوم حق النقض ضد مشروع قانون «لا للرؤساء الآليين» الأصلي، وهو مشروع قانون مجلس الشيوخ رقم 7 (SB 7)، في أكتوبر 2025. ورغم أنه أعرب عن مشاركته لمخاوف المشرعين بشأن اتخاذ القرارات الآلية في أماكن العمل، إلا أن نيوسوم جادل بأن هذا الإجراء يفرض «متطلبات إخطار غير محددة» على الشركات التي تستخدم تقنيات حتى لو كانت غير ضارة نسبيًا، ويفرض قيودًا مفرطة الاتساع على استخدام أرباب العمل للأنظمة الآلية.

عاد السناتور جيري ماكنيرني، وهو عضو ديمقراطي من بليزانتون، هذا العام بمشروع القانون SB 947، الذي يعدل التشريع استجابةً لتلك المخاوف. وقد ألغت النسخة الجديدة بعض متطلبات الإخطار المسبق الأوسع نطاقًا، وركزت بشكل أكبر على الأنظمة الآلية المستخدمة في القرارات التأديبية وقرارات الفصل ذات الآثار الجسيمة.

يأتي هذا القانون في الوقت الذي تعمل فيه ولاية كاليفورنيا على توسيع نطاق لوائحها التنظيمية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في أماكن العمل. كما وقع نيوسوم على إجراءات تفرض الكشف عن معلومات إضافية عندما يسهم الذكاء الاصطناعي في عمليات تسريح جماعي للعمال، وتفرض قيودًا على أشكال معينة من مراقبة الموظفين باستخدام الذكاء الاصطناعي.

دراسة بحثية: الأتمتة والذكاء الاصطناعي ومخاطر فقدان الوظائف في سوق العمل الأمريكي

بالنسبة إلى أقسام الموارد البشرية، يعني مشروع القانون SB 947 أن تدخل الإنسان لا يمكن أن يقتصر مجردًا على الموافقة الروتينية على توصية الخوارزمية. وسيحتاج أرباب العمل الذين يستخدمون أدوات آلية في الإجراءات التأديبية إلى إجراءات لمراجعة المعلومات الأساسية بشكل مستقل، وتوثيق الأدلة الداعمة، وتقديم الإخطارات المطلوبة للموظفين.

مع اقتراب تاريخ السريان في يوليو 2027، لا يزال أمام أرباب العمل متسع من الوقت لإجراء جرد بالأدوات الآلية المستخدمة في قرارات الموارد البشرية والإدارة، وتحديد الحالات التي تؤثر فيها الدرجات أو التوصيات أو التصنيفات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي على الإجراءات التأديبية وإنهاء الخدمة.