Workday要求駁回AI招聘集體歧視訴訟：主張非代僱主做決策並申請分解逾1.5萬人年齡指控

Workday抗辯其AI招募工具不構成群體歧視，法庭3月將審理類別認定爭議。

美國人力資源軟體廠商Workday近日向聯邦法院提出請求，要求駁回及限制一起指控其以人工智慧輔助的招聘軟體存在種族、性別、年齡與身心障礙等歧視行為的集體訴訟，並申請分解同案中逾15,000名申請者就年齡歧視所組成的條件性集合訴求。此案將在3月由美國地方法院法官Rita Lin就類別認定（class certification）進行聽證，結果可能成為未來針對AI招聘決策法律路徑的指標。

開頭要點與背景 2023年起訴狀針對Workday三項招聘相關功能提出指控，包含：自動評估應徵者與職缺條件的匹配工具、從僱主資料庫中撈選潛在候選人的推薦機制，以及其他來自系統輸出的篩選或排序功能。原告方主張，這些功能導致特定受保護族群在實務上遭到不利對待，因而尋求以集體形式追訴歧視索償。Workday則在最新遞交的法庭檔案中強烈反駁，主張該公司並未替僱主直接作出聘用決策，系統僅評估與職務相關的資格條件，且其產品在上市前及執行中均有執行嚴格的偏見測試。

事實與公司主張 - 被告工作內容：訴訟針對三項具體功能，主張這些功能在篩選與推薦上造成不公平結果。 - Workday的抗辯重點：四名具名原告未能證明Workday代表僱主做出最終聘用決策；不同僱主對產品的配置與使用方式差異，缺乏可用以支撐「共同性」（commonality）的共同證據；其產品以職務相關能力評估為依歸，且有偏誤檢測程式。 - 集體人數：Workday同時請求解散一項逾15,000人加入的年齡歧視條件性集合，指出這類大規模集合在證明個別受害情形上存在重大異質性。

分析：法律與實務影響 此案焦點落在兩大問題：一為軟體供應商在多大程度上應對使用其工具所產生的歧視負責；二為在AI相關訴訟中，原告能否提出足夠的共同證據以獲得類別認定。據美國聯邦訴訟程式，類別認定需證明存在共同的法律或事實爭點；Workday強調每個僱主的招聘政策、系統設定與人為決策流程各不相同，可能削弱原告就整體集合提出共通證據的能力。若法院接受Workday主張，未來對AI系統的集體訴訟門檻將提高，更多案件可能回到個別化審理或轉向針對僱主的訴訟。

反駁替代觀點 原告方面可能主張，系統輸出呈現一致性偏差、且大量申請者的加入本身即顯示模式性不公；此外，若系統設計或訓練資料固有偏見，供應商辯稱「只是工具」並不足以免責。對此，Workday與其支持者會回應：需具體證明系統設計如何在不同客戶與工作型別間產生可度量且一致的差別對待；且多數僱主仍保有最終決策權與使用該工具的自行設定責任。因此，究責需建立在可檢驗的因果鏈上，而非僅從統計分佈推論供應商責任。

結論與未來展望／行動呼籲 該案3月的類別認定聽證被視為關鍵節點；若法院駁回類別認定或分解大規模集合，將降低類似AI招聘軟體的集體訴訟可行性；反之，若原告獲得類別認定，可能引發更多針對軟體設計與審核流程的群體訴訟與監管關注。建議僱主與軟體供應商採取積極行動：定期公開與儲存模型測試與偏差檢測報告、明確記錄系統設定與人為決策流程、並在採用或配置AI工具時進行獨立第三方審核，以降低法律與聲譽風險。同時，立法與監管機構可能在未來進一步釐清技術提供者與使用者之責任分界，影響業界合規標準。

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