یورپی پرائیویسی آرگنائزیشن noyb نے Intérêt à Agir، DIPLab اور Reversing.Works نامی تحقیقی گروپوں کے ساتھ مل کر EU کے جنرل ڈیٹا پروٹیکشن ریگولیشن کے تحت اسکیل AI کے خلاف پانچ شکایات درج کرائی ہیں، جس میں الزام لگایا گیا ہے کہ کمپنی کا آؤٹلیئر پلیٹ فارم ان گِگ ورکرز کو مشروط کرتا ہے جو AI ماڈلز کو جارحانہ اور غیر قانونی طریقے سے روکنے کی تربیت دیتے ہیں۔ یہ شکایات پیر کو فرانس، اٹلی، نیدرلینڈز اور آسٹریا میں ڈیٹا پروٹیکشن حکام کے پاس درج کرائی گئیں۔

اسکیل AI کا آؤٹلیئر پلیٹ فارم 900,000 سے زیادہ فری لانس ورکرز کو ملازمت دیتا ہے جو AI ٹریننگ کے پیچھے انسانی محنت کا مظاہرہ کرتے ہیں — تحریری اشارے، درجہ بندی کے ماڈل کے جوابات اور ڈیٹا کی تشریح۔ پلیٹ فارم کی کسٹمر لسٹ اس طرح پڑھتی ہے جیسے AI انڈسٹری میں سے کون ہے: Meta, OpenAI, xAI, Google اور Anthropic، امریکی حکومت کے ساتھ۔ روئٹرز نے پیر کی صبح شکایات کی اطلاع دی۔ For more context on this story, see our ongoing AI trends.

کارکنوں کے آلات پر TikTok، LinkedIn اور Facebook سے ٹریکرز

شکایات کی بنیاد پر کیے جانے والے تکنیکی تجزیے سے پتا چلا کہ جب کارکن آؤٹ لیئر پلیٹ فارم پر ہوتے ہیں، تو TikTok، LinkedIn، Facebook، سروے پلیٹ فارم Sprig اور ڈیٹا اینالیٹکس کمپنی Datadog کے ٹریکنگ کوڈ کو ان کے آلات پر رکھا جاتا ہے۔ noyb کے مطابق، یہ ٹریکرز کارکنوں کا ذاتی ڈیٹا ہر چند سیکنڈ میں تیسرے فریق کو بھیجتے ہیں، جس میں IP ایڈریس، رابطے کی تفصیلات، منفرد شناخت کنندہ اور وزٹ کیے جانے والے صفحہ کے بارے میں معلومات شامل ہیں۔

"کام کے دوران اس طرح کی مستقل اور وسیع ٹریکنگ واقعی تمام معقول توقعات کے خلاف ہے،" لیزا سٹین فیلڈ لیزر نے کہا، جو noyb میں ڈیٹا پروٹیکشن کی وکیل ہے۔ "LinkedIn یا Facebook کو کیوں معلوم ہونا چاہیے کہ آپ کن کاموں پر کام کر رہے ہیں؟"

گروپ کا استدلال ہے کہ یہ عمل مقصد کی حد بندی اور ڈیٹا کو کم سے کم کرنے کے بارے میں جی ڈی پی آر کی ضروریات کی خلاف ورزی کرتا ہے، اور یہ کہ کارکنان - ملازمین کے بجائے فری لانسرز کے طور پر درجہ بندی کیے گئے ہیں - آمدنی تک رسائی کو کھونے کے بغیر ٹریکنگ سے انکار کرنے کا کوئی معنی خیز طریقہ نہیں ہے۔

Persona کے ذریعے جبری بائیو میٹرک تصدیق

شکایات کا دوسرا ستون شناخت کی تصدیق سے متعلق ہے۔ Outlier کارکنوں سے مطالبہ کرتا ہے کہ وہ شناختی کمپنی Persona کی طرف سے کی جانے والی بائیو میٹرک تصدیق کو بار بار پاس کریں، بشمول ان کے چہروں کی ویڈیو ریکارڈنگ اور حکومت کی طرف سے جاری کردہ شناختی دستاویزات کے اپ لوڈ۔ اسکیل اے آئی کا کہنا ہے کہ یہ عمل شناختی فراڈ کو روکنے اور کارکنوں کی مہارتوں کی تصدیق کے لیے موجود ہے۔

noyb کا استدلال ہے کہ یہ عمل ضروری سے کہیں زیادہ ہے، اور Persona کی سیکورٹی کی تاریخ کی طرف اشارہ کرتا ہے: اکتوبر 2025 میں، کمپنی کے پاس محفوظ کردہ سرکاری IDs کی تقریباً 70,000 تصاویر ہیکرز کے ذریعے سامنے آئیں۔ شکایات میں یہ بھی بتایا گیا ہے کہ Persona ذاتی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے وسیع حقوق محفوظ رکھتی ہے، بشمول IP پتے، ڈیوائس کی معلومات، جغرافیائی محل وقوع، پتے اور صارفین کا کریڈٹ ڈیٹا۔

DIPLab کے سماجیات کے ایک محقق، تھامس لی بونییک نے کہا، "پلیٹ فارم کا کام کام کی جگہ کی مکمل نگرانی کے لیے زرخیز زمین لگتا ہے۔" "یورپی یونین میں ملازمت کی کسی بھی دوسری شکل میں اسے ناقابل قبول سمجھا جائے گا۔ یہ نظام صرف شفافیت کی دانستہ کمی کی وجہ سے پنپتا ہے۔"

شکایات کا مادہ واضح کرنے کے قابل ہے، کیونکہ یہ کام کرنے والے ماحول کی وضاحت کرتا ہے جسے زیادہ تر لوگ روایتی ملازمت میں قبول نہیں کریں گے۔ آؤٹلیئر پر ڈیٹا یا ریٹنگ ماڈل آؤٹ پٹس کی تشریح کرنے والا کارکن، تکنیکی تجزیہ کے مطابق، بیک وقت اشتہاری پلیٹ فارمز کو رویے کے سگنلز کی ایک ندی کے ساتھ کھانا کھلاتا ہے — جن صفحات پر وہ جاتے ہیں، شناخت کار جو ان دوروں کو ان کے وسیع آن لائن پروفائلز سے جوڑتے ہیں، اور ایسی تفصیلات جو انہیں تلاش کر سکتے ہیں۔ noyb نوٹ کرتا ہے کہ اس ڈیٹا کو پھر ٹارگٹڈ ایڈورٹائزنگ اور پروفائلنگ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، ایسے مقاصد جن کا کسی کارکن کو مکمل کیے گئے کاموں کی ادائیگی سے کوئی لینا دینا نہیں ہے۔

شکایات انتظامات کی عدم توازن کو بھی نشانہ بناتی ہیں۔ ورکرز کو فری لانسرز کے طور پر درجہ بندی کیا جاتا ہے، جو انہیں زیادہ تر لیبر تحفظات سے باہر رکھتا ہے، پھر بھی وہ کنٹرول کے تابع ہیں — مسلسل نگرانی، بار بار شناخت کی جانچ — جو ملازمین کی نگرانی کی سب سے زیادہ سخت شکلوں سے مشابہت رکھتی ہے۔ پلیٹ فارم اکانومی میں کمپنیاں کارکنوں کو خود ملازمت کے طور پر درجہ بندی کرتی ہیں، جو اکثر انہیں سماجی فوائد سے خارج کر دیتی ہے اور ان کی اجرت پر اثر انداز ہوتی ہے، اور شکایات کا استدلال ہے کہ ڈیٹا کے تحفظ کی خلاف ورزیاں اس سے الگ ہونے کی بجائے اس خطرے کو بڑھاتی ہیں۔

فرنٹیئر ماڈلز کے پیچھے چھپی ہوئی افرادی قوت

یہ شکایات AI نظاموں کو طاقت دینے والے لیبر کی بڑھتی ہوئی جانچ کے درمیان پہنچتی ہیں۔ دنیا بھر میں اب 40 ملین سے زیادہ لوگ اپنے کام کو ڈیجیٹل پلیٹ فارم کے ذریعے منظم کر چکے ہیں، اور AI تشریح سب سے تیزی سے ترقی کرنے والے حصوں میں سے ایک بن گئی ہے۔ ڈیٹا لیبلرز اور ریٹرز جو چیٹ بوٹس جیسے چیٹ جی پی ٹی، جیمنی اور گروک کو پالش اور محفوظ بناتے ہیں عام طور پر تنہائی میں کام کرتے ہیں، فی کام کی ادائیگی کی جاتی ہے، ان کے آؤٹ پٹ کو براہ راست ان ماڈلز میں فیڈ کیا جاتا ہے جن کی قیمتیں اب سینکڑوں بلین میں چلتی ہیں۔

Intérêt à Agir کے پروجیکٹ کوآرڈینیٹر، Baptiste Delmas نے کہا، "Scal AI کے خلاف شکایات میں نمایاں کردہ خلاف ورزیاں واضح طور پر ظاہر کرتی ہیں کہ AI بوم ایک وسیع افرادی قوت پر انحصار کرتا ہے جس کی رازداری داؤ پر لگی ہوئی ہے۔" "ڈیٹا پروٹیکشن حکام کو اب ان مسائل کو سنجیدگی سے لینا چاہیے اور سخت نفاذ کے اقدامات کو نافذ کرنا چاہیے۔"

Outlier کی کسٹمر لسٹ میں امریکی حکومت کی موجودگی ایک اور جہت کا اضافہ کرتی ہے۔ اسکیل AI نے اہم وفاقی معاہدے جیتے ہیں، اور شکایات اس بات پر روشنی ڈالتی ہیں کہ کس طرح وہی پلیٹ فارم جو حکومت اور فرنٹیئر لیب کے کام کو سپورٹ کرتا ہے، فائلرز کے مطابق، یورپی رازداری کے قانون سے باہر کام کر رہا ہے۔

آگے کیا ہوتا ہے۔

GDPR کے تحت، شکایات موصول کرنے والے فرانسیسی، اطالوی، ڈچ اور آسٹریا کے حکام اسکیل AI کو ان طریقوں کو روکنے، عالمی سالانہ آمدنی کے 4 فیصد تک جرمانے، یا دونوں کا حکم دے سکتے ہیں۔ امریکی پلیٹ فارم کمپنیوں کے خلاف نفاذ تاریخی طور پر سست رہا ہے، لیکن noyb کے پاس پابند فیصلوں کے ذریعے درج ذیل شکایات کا ٹریک ریکارڈ ہے، بشمول جبری رضامندی پر میٹا اور گوگل کے خلاف تاریخی کارروائیاں۔

AI انڈسٹری کے لیے، یہ کیس اس بات کا امتحان ہے کہ آیا لیبر کی وہ پرت جو ماڈلز کو قابل استعمال بناتی ہے، اسی رازداری کے معیارات کے مطابق رکھی جائے گی جیسے کہ خود مصنوعات۔ اگر حکام شکایت کنندگان کا ساتھ دیتے ہیں، تو یورپ میں کام کرنے والے AI ٹریننگ پلیٹ فارمز کو تھرڈ پارٹی ٹریکرز کو ان کے کام کے ماحول سے ہٹانے اور بائیو میٹرک شناختی جانچ پڑتال پر نظر ثانی کرنے پر مجبور کیا جا سکتا ہے - ایسی تبدیلیاں جو ایک ایسی صنعت میں پھیلیں گی جو بالکل اسی قسم کی تقسیم شدہ، لچکدار افرادی قوت پر منحصر ہے۔

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →