النقاط الرئيسية
- تفرض خمس ولايات على الأقل (كولورادو وكاليفورنيا وإلينوي وتكساس) إضافة إلى مدينة نيويورك بالفعل التزامات خاصة بالذكاء الاصطناعي في التوظيف، لكل منها نطاق وتاريخ نفاذ مختلفان.
- إلينوي HB 3773 وتكساس TRAIGA ساريان بالفعل (1 يناير 2026)؛ تأجّلت كولورادو إلى 1 يناير 2027 بعد جولتين من التعديلات؛ تُطبَّق مجموعة قواعد ADMT الأكثر شمولاً في كاليفورنيا تدريجيًا حتى 1 يناير 2027.
- يشير أمر تنفيذي فيدرالي صدر في ديسمبر 2025 (EO 14365) إلى دفعة نحو الأسبقية لكنه لا يستطيع بمفرده إلغاء القانون الولائي — وهذا يتطلب الكونغرس أو المحاكم.
- الاستضافة الذاتية أو تشغيل الذكاء الاصطناعي على بنية تحتية خاصة لا يُعفي صاحب العمل من التزامات مكافحة التمييز أو الإشعار أو التدقيق المرتبطة بقرار يخص شخصًا حقيقيًا.
- قد يكون أصحاب العمل في الاتحاد الأوروبي اليوم أكثر تقييدًا من أصحاب العمل الأمريكيين في العديد من الولايات، رغم تأجيل موعد التزامات "المخاطر العالية" في لائحة الذكاء الاصطناعي الأوروبية — إذ تسري المادة 22 من اللائحة العامة لحماية البيانات والمادة 4 من لائحة الذكاء الاصطناعي بالفعل دون تأخير.
- يجب إعادة تأكيد كل تاريخ ونطاق قانون ولائي مذكور في هذا المقال مع مستشار قانوني قبل الاعتماد عليه — يتحرك هذا المجال بسرعة كافية لجعل موجز كُتب في فبراير 2026 قديمًا بالفعل بحلول سبتمبر.
المشهد العام بعبارات بسيطة
"قانون الذكاء الاصطناعي للتوظيف الأمريكي" ليس قانونًا واحدًا. إنه فسيفساء من التشريعات الولائية والمدينية، يُفعّل كل منها بحالات استخدام مختلفة للذكاء الاصطناعي — التوظيف وفرز المرشحين، وقرارات الترقية، ومراقبة الأداء، والجدولة أو تخصيص المناوبات — وينطبق كل منها على أصحاب العمل الذين يتجاوزون عتبات حجم مختلفة تتفاوت حسب الولاية.
لا توجد عتبة واحدة لحجم الشركة تنطبق في كل مكان. ينطبق قانون إلينوي HB 3773 على أي صاحب عمل لديه موظف واحد على الأقل في الولاية؛ وينطبق قانون نيويورك المحلي رقم 144 على أي صاحب عمل يستخدم أداة قرار توظيف آلي (AEDT) لقرار مشمول، بغض النظر عن عدد الموظفين؛ أما قانون كولورادو وقواعد ADMT في كاليفورنيا فيُحدَّد نطاقهما بنوع القرار أكثر من عدد ثابت للموظفين. راجع القسم الخاص بكل ولاية أدناه بدلاً من افتراض أن عتبة واحدة مثل "50 موظفًا فأكثر" أو "100 موظف فأكثر" تشملك في كل مكان.
تشمل حالات الاستخدام التي تغطيها هذه القوانين عادةً فرز السير الذاتية وترتيب المرشحين، وتقييم أو تحليل المقابلات، وتوصيات الترقية، ومراقبة الأداء أو المشاعر بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وفي بعض الولايات الجدولة الآلية التي تؤثر على ساعات العمل أو المناوبات. الأداة التي تكتفي بصياغة إعلانات الوظائف أو الإجابة عن أسئلة سياسة الموارد البشرية الداخلية لها ملف مخاطر مختلف جوهريًا عن أداة تُقيّم أو ترتّب مرشحين أو موظفين حقيقيين — القوانين أدناه مكتوبة حول قرارات تؤثر على شخص محدد، لا حول مساعدة الذكاء الاصطناعي العامة الغرض.
📍 في جملة واحدة
قانون الذكاء الاصطناعي للتوظيف في الولايات المتحدة فسيفساء ولاية بولاية ومدينة بمدينة — تفرض خمس ولايات قضائية على الأقل التزامات خاصة بالذكاء الاصطناعي في التوظيف/العمل اعتبارًا من سبتمبر 2026، لكل منها نطاقها وعتبة حجمها وتاريخ نفاذها الخاص.
💬 بعبارات بسيطة
لا يوجد "قانون واحد لتوظيف الذكاء الاصطناعي" لكل الولايات المتحدة. يعتمد وجود أي التزام على الولايات التي توظّف فيها فعليًا وما تفعله أداة الذكاء الاصطناعي فعليًا — فرز السير الذاتية وترتيب المرشحين مُنظَّم بشكل أشد بكثير من أداة تكتفي بصياغة إعلان وظيفي.
⚠️تحذير: هذا ليس استشارة قانونية: يقدّم هذا المقال توجيهًا عامًا حول قانون الذكاء الاصطناعي للتوظيف على مستوى الولايات الأمريكية، ولا يحل محل استشارة محامٍ متخصص في قانون العمل ومرخّص في ولايتك — تحقّق من انطباقه على قرارات التوظيف المحددة لديك قبل الاعتماد عليه. تعكس معلومات القانون الولائي هنا وضع القانون اعتبارًا من 3 سبتمبر 2026؛ يتغيّر قانون الذكاء الاصطناعي للتوظيف على مستوى الولايات الأمريكية بسرعة كافية بحيث قد تكون بعض التفاصيل أدناه قديمة بالفعل عند قراءتك لهذا المقال — تحقّق من المتطلبات السارية حاليًا قبل اتخاذ قرار امتثال.
أداة فحص انطباق قوانين الذكاء الاصطناعي للتوظيف حسب الولاية
اختر الولايات التي توظّف فيها موظفين وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها فعليًا لمعرفة القوانين التي يُرجَّح انطباقها، ومرجع تاريخ نفاذها، والوثيقة المطلوبة عادةً لكل منها. يتم الحساب بالكامل داخل متصفحك — لا تُرسَل أي بيانات، وهذا ليس استشارة قانونية.
State AI Employment Law Applicability Checker
Select the states where you employ people and the AI use cases you actually use, then check the result. Nothing is sent anywhere — this runs entirely in your browser and is not legal advice.
Where do you employ people?
Which AI use cases apply?
التفاصيل حسب الولاية
يغطي كل عنصر أدناه ما ينظّمه القانون، ومرجع تاريخ نفاذه، وملاحظة صريحة للتحقق من الوضع الحالي قبل الاعتماد عليه — تعامل مع ملاحظة التحقق هذه على أنها الغرض الفعلي من كل صف، لا مجرد عبارة نمطية.
كولورادو (SB 24-205، بصيغته المعدَّلة بـ SB 26-189)
- ما يغطيه:
- أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تؤثر جوهريًا على قرارات توظيف "جوهرية" (التوظيف، الترقية، الانضباط، الفصل، التعويض). يشترط إشعارًا، وإجراءً للقرار السلبي مع مراجعة بشرية، والاحتفاظ بالسجلات لمدة 3 سنوات أو أكثر. أزال تعديل مايو 2026 تقييم الأثر المستقل والتزام الإبلاغ للنائب العام من مشروع القانون الأصلي.
- مرجع تاريخ النفاذ:
- تأجّل إلى 1 يناير 2027 (كان في الأصل 30 يونيو 2026)؛ وهذه بالفعل الدورة الثانية من التأجيل/التعديل لهذا القانون.
- التحقق من الوضع الحالي:
- تأكّد من عدم وجود تعديل ثالث حرّك التاريخ مجددًا قبل وضع خطة نشر نهائية حول هذا الموعد.
كاليفورنيا (قواعد ADMT لمجلس الحقوق المدنية بموجب FEHA)
- ما يغطيه:
- تقنية اتخاذ القرار الآلي المستخدمة في التوظيف — سرت القواعد الأساسية (التعريفات، بعض الإفصاحات) أولاً؛ تُطبَّق تقييمات المخاطر والإشعار المسبق وإفصاحات سياسة الخصوصية المحدَّثة وبنود عقود الموردين وحقوق إلغاء الاشتراك/المراجعة البشرية تدريجيًا في تاريخ لاحق.
- مرجع تاريخ النفاذ:
- القواعد الأساسية سارية منذ 1 أكتوبر 2025؛ وتُطبَّق المجموعة الأوسع تدريجيًا حتى 1 يناير 2027.
- التحقق من الوضع الحالي:
- تأكّد من المتطلبات المحددة السارية بالفعل اليوم مقابل تلك التي لا تزال قيد التطبيق التدريجي بالنسبة لحالة استخدام ADMT الخاصة بك.
إلينوي (HB 3773، تعديل قانون حقوق الإنسان)
- ما يغطيه:
- يشترط إشعارًا بلغة واضحة للموظفين/المتقدمين عند استخدام الذكاء الاصطناعي في التوظيف والتعيين والترقية والانضباط والفصل أو قرارات توظيف أخرى مشمولة، باللغات التي يتحدثها العاملون عادةً. ينطبق على أي صاحب عمل لديه موظف واحد على الأقل في إلينوي أو يوظّف فيها.
- مرجع تاريخ النفاذ:
- سارٍ منذ 1 يناير 2026. اقتُرحت اللوائح التنفيذية في 15 مايو 2026 ثم سُحبت مؤقتًا في 2 يونيو 2026 — لا يتأثر التزام الإشعار الأساسي بهذا السحب.
- التحقق من الوضع الحالي:
- تحقّق مما إذا كانت IDHR قد أعادت إصدار اللوائح التنفيذية منذ كتابة هذا النص؛ يظل التزام الإشعار القانوني ساريًا على أي حال.
تكساس (TRAIGA، قانون حوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة)
- ما يغطيه:
- يستهدف بشكل أساسي استخدام الحكومة للذكاء الاصطناعي ويحظر نشر الذكاء الاصطناعي بنية التمييز غير القانوني. على عكس كولورادو وإلينوي وكاليفورنيا، لا يفرض حاليًا نظام إشعار أو تدقيق تحيّز واسع على أصحاب العمل من القطاع الخاص.
- مرجع تاريخ النفاذ:
- سارٍ منذ 1 يناير 2026.
- التحقق من الوضع الحالي:
- تأكّد من أن هذا النطاق الأضيق لأصحاب العمل من القطاع الخاص لم يُوسَّع بتنظيم لاحق — TRAIGA قانون جديد وقد يوصي مجلس الذكاء الاصطناعي في تكساس بتغييرات.
مدينة نيويورك (القانون المحلي 144، AEDT)
- ما يغطيه:
- يشترط تدقيق تحيّز مستقل سنوي لأي أداة قرار توظيف آلي (AEDT)، وإفصاحًا علنيًا عن ملخص نتائج التدقيق، وإشعارًا مسبقًا للمرشحين بأنه سيتم استخدام أداة AEDT.
- مرجع تاريخ النفاذ:
- متطلبات تدقيق التحيّز والإشعار قابلة للتنفيذ منذ 2023؛ وجد تدقيق للمدينة في ديسمبر 2025 أن إنفاذ DCWP "غير فعّال"، ما يشير إلى مرحلة إنفاذ أكثر صرامة قادمة. يُشار إلى متطلب منفصل للإشعار المسبق بلغة واضحة على أنه يسري اعتبارًا من 1 أكتوبر 2027.
- التحقق من الوضع الحالي:
- تحقّق من أي مستوى حكومي (المدينة أم الولاية) يصدر عنه حكم أكتوبر 2027 قبل الاستشهاد به، وتوقّع إنفاذًا أكثر صرامة بالنظر إلى نتائج التدقيق.
ولايات أخرى لم تُفصَّل هنا
- ما يغطيه:
- قدّمت عدة ولايات أخرى أو أقرّت مشاريع قوانين أضيق نطاقًا بشأن الذكاء الاصطناعي في التوظيف أو الشفافية العامة للذكاء الاصطناعي؛ يتفاوت النطاق بشكل كبير ولا يحاول هذا المقال حصر جميعها.
- مرجع تاريخ النفاذ:
- يختلف حسب الولاية — راجع موقع الهيئة التشريعية لولايتك أو أداة تتبع قانونية محدَّثة.
- التحقق من الوضع الحالي:
- إذا كنت توظّف في ولاية غير مدرجة أعلاه، لا تفترض عدم انطباق أي التزام — تحقّق مباشرة بدلاً من الاعتماد على شمولية هذه القائمة.
الأسبقية الفيدرالية: عامل الأمر التنفيذي غير المؤكد
في 11 ديسمبر 2025، وقّعت الحكومة الفيدرالية الأمر التنفيذي رقم 14365، "ضمان إطار سياسة وطنية للذكاء الاصطناعي"، الذي يوجّه الوكالات للعمل نحو سياسة فيدرالية موحّدة للذكاء الاصطناعي تحلّ محل القوانين الولائية التي تُعتبر غير متسقة معها. نُشر "إطار السياسة الوطنية للذكاء الاصطناعي" المنبثق عن هذا الأمر في 20 مارس 2026، ويوصي بأن يُلغي الكونغرس القوانين الولائية التي تُعتبر تفرض "أعباءً غير مبررة" — لكن التوصية المقدَّمة للكونغرس ليست بحد ذاتها تغييرًا في القانون.
الأمر التنفيذي لا يُلغي، ولا يستطيع قانونيًا أن يُلغي بمفرده، القانون الولائي القائم. فقط قانون صادر عن الكونغرس أو حكم قضائي يمكنهما فعليًا إلغاء تشريع ولائي. وحتى يحدث أحدهما، تظل التزامات كولورادو وكاليفورنيا وإلينوي وتكساس ومدينة نيويورك قابلة للتنفيذ بالكامل كما هو موصوف في الجدول أعلاه، وأي شركة تتوقف عن الامتثال استنادًا فقط إلى الأمر التنفيذي تتحمل مخاطرة قانونية حقيقية وقائمة اليوم مقابل أسبقية لم تحدث فعليًا بعد.
التوجيه التشغيلي الصريح هنا: لا تتوقف عن الامتثال لأي قانون ولائي للذكاء الاصطناعي في التوظيف استنادًا فقط إلى أمر تنفيذي. تعامل مع الأمر كإشارة تستحق المراقبة — خصوصًا إذا كنت تعمل في ولاية قد يُطعن في قانونها أو يُعدَّل بتشريع فيدرالي مستقبلي — لا كسبب لتعليق عمل الامتثال الخاص بك اليوم.
💬 بعبارات بسيطة
يقول أمر تنفيذي فيدرالي صادر في ديسمبر 2025 إن الحكومة تريد سياسة وطنية واحدة للذكاء الاصطناعي بدلاً من فسيفساء ولاية بولاية، ويلمّح إلى أن الكونغرس ينبغي أن يُلغي قوانين الذكاء الاصطناعي الولائية. لم يحدث ذلك فعليًا بعد — لا يستطيع الأمر التنفيذي إلغاء قانون ولائي بمفرده، فقط الكونغرس أو محكمة يمكنهما ذلك. استمر بالامتثال لقانون ولايتك حتى يتغيّر ذلك فعليًا.
ما يتطلبه الامتثال عمليًا
عبر الولايات المذكورة أعلاه، تنقسم المتطلبات التشغيلية إلى خمس فئات متكررة. التفاصيل الخاصة بكل ولاية موجودة في الجدول أعلاه؛ يغطي هذا القسم ما تتضمنه كل فئة عمومًا.
- 1إشعار المرشحين/الموظفين.
Why it matters: تشترط تقريبًا كل قوانين الولايات والمدن المذكورة أعلاه إخبار الشخص المتأثر بأن الذكاء الاصطناعي متضمَّن في قرار يخصه، بلغة واضحة و(في حالة إلينوي) باللغات التي يتحدثها العاملون عادةً. هذه عادةً أول وثيقة يجب بناؤها، والأسهل ارتكاب خطأ فيها بدفنها داخل سياسة خصوصية طويلة لا يقرأها أحد. - 2تقييم الأثر أو المخاطر.
Why it matters: يطلب كل من النطاق الأصلي لكولورادو وقواعد ADMT في كاليفورنيا توثيق ما يفعله نظام الذكاء الاصطناعي، والبيانات التي يستخدمها، ومخاطر النتيجة التمييزية التي يحملها — يُنجَز مرة واحدة لكل أداة ويُعاد النظر فيه عندما تتغيّر الأداة أو بيانات تدريبها جوهريًا. - 3المراجعة البشرية للقرارات السلبية.
Why it matters: عادةً ما يحتاج مرشح مرفوض أو إجراء توظيف سلبي مدفوع بنظام ذكاء اصطناعي إلى مسار للمراجعة البشرية، لا مجرد إشعار آلي. هذا هو الضابط الذي يمنع بشكل مباشر أكثر من غيره تحوّل قرار خوارزمي غير قابل للمراجعة إلى الأساس الوحيد لإجراء سلبي. - 4الاحتفاظ بالسجلات.
Why it matters: تحدد كولورادو 3 سنوات أو أكثر؛ وتُلمِّح ولايات قضائية أخرى إلى احتفاظ مماثل من خلال عمليات التدقيق أو التحقيق الخاصة بها. يجب أن يغطي الاحتفاظ نتيجة الذكاء الاصطناعي ونتيجة المراجعة البشرية، لا قرار التوظيف النهائي فقط. - 5تدقيق تحيّز مستقل (حيثما يُشترط).
Why it matters: يشترط قانون نيويورك المحلي 144 تدقيقًا مستقلاً سنويًا مع إفصاح علني عن ملخص؛ وهذا هو المتطلب الأثقل تشغيليًا في هذه القائمة والأكثر شيوعًا في الاستعانة بمصادر خارجية متخصصة في التدقيق.
تصحيح مهم: الاستضافة الذاتية لا تُعفيك
تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي على بنيتك التحتية الخاصة — استضافة ذاتية، أو محليًا، أو معزولة عن الشبكة — لا يُزيل أيًا من التزامات الإشعار أو مكافحة التمييز أو التدقيق المذكورة أعلاه. يُفعَّل كل قانون في الجدول بحقيقة أن نظام ذكاء اصطناعي أثّر جوهريًا على قرار يخص شخصًا حقيقيًا، لا بمكان حدوث استدلال النموذج ولا بالمورد الذي بناه.
يستحق هذا أن يُقال بوضوح ومبكرًا لأنه أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعًا وتكلفة التي تحملها فرق تقنية الموارد البشرية إلى قرار نشر نموذج لغوي كبير محلي. تحلّ الاستضافة الذاتية فعليًا مجموعة مختلفة من المشكلات — فهي تُبقي السير الذاتية للمرشحين وبيانات الأداء بعيدًا عن خوادم مورد خارجي، وتُزيل موردًا كمخاطرة لمشاركة البيانات. لكنها لا تمسّ المحفّز القانوني للإشعار أو التدقيق أو المراجعة البشرية، لأن هذا المحفّز هو "نظام ذكاء اصطناعي أثّر على قرار يخص شخصًا"، وهذا صحيح بغض النظر عن نموذج النشر.
تحمل أداة توظيف بالذكاء الاصطناعي مستضافة من مورد ونموذج مفتوح الأوزان مستضاف ذاتيًا يؤدي وظيفة فرز السير الذاتية نفسها الالتزامات القانونية الولائية نفسها. يغيّر قرار النشر موقفك تجاه خصوصية البيانات ومخاطر الموردين؛ ولا يغيّر موقفك في قانون العمل.
📍 في جملة واحدة
استضافة نموذج ذكاء اصطناعي للتوظيف أو الفرز ذاتيًا لا تُعفي صاحب العمل من التزامات الولاية بشأن الإشعار أو تدقيق التحيّز أو المراجعة البشرية — تُفعَّل هذه الالتزامات بالقرار الذي يؤثر على شخص حقيقي، لا بمكان تشغيل النموذج.
💬 بعبارات بسيطة
تشغيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك على خوادمك الخاصة بدلاً من استخدام أداة سحابية من مورد هو مكسب حقيقي للخصوصية، لكنه لا يجعل قواعد التوظيف بالذكاء الاصطناعي في كولورادو أو إلينوي أو نيويورك تختفي. يهتم القانون بأن الذكاء الاصطناعي شارك في قرار توظيف — لا بأي حاسوب عمل عليه الذكاء الاصطناعي.
ما الذي يغيّره النشر المحلي — وما لا يغيّره
ما يتغيّر: يُزيل النشر المستضاف ذاتيًا موردًا خارجيًا من خريطة تدفق بياناتك للمرشحين والموظفين، وهو تخفيض حقيقي لمخاطر الموردين والتعرّض لنقل البيانات عبر الحدود — وهو أمر ذو صلة خاصة بشركة أمريكية لديها موظفون في الاتحاد الأوروبي، حيث تضيف قواعد النقل الدولي في اللائحة العامة لحماية البيانات طبقة إضافية فوق التزامات قانون العمل المذكورة أعلاه.
ما لا يتغيّر: التزام الإشعار للمرشح أو الموظف، ومتطلب مسار المراجعة البشرية للقرارات السلبية، وواجب الاحتفاظ بالسجلات، و(حيثما ينطبق) متطلب تدقيق التحيّز المستقل. لا يعتمد أي منها على المورد — بل يرتبط بالقرار نفسه.
التسلسل العملي الذي تصل إليه معظم فرق تقنية الموارد البشرية: معاملة النشر المحلي كقرار حوكمة بيانات وتكلفة يُتخذ بشكل مستقل عن قائمة الامتثال أعلاه، ثم بناء وثائق الإشعار/التدقيق/المراجعة البشرية بالطريقة نفسها بغض النظر عن نموذج النشر الذي تختاره.
ملاحظات قضائية
كل ما سبق يغطي الفسيفساء الأمريكية على مستوى الولايات. بالنسبة لشركة يقع مقرها في الولايات المتحدة لكن لديها موظفون في الاتحاد الأوروبي، ينطبق الجانب الأوروبي أدناه بالتوازي، وهو في عدة نواحٍ أكثر صرامة اليوم من أي ولاية أمريكية واحدة.
يُصنَّف الذكاء الاصطناعي المرتبط بالتوظيف (فرز المرشحين، مراقبة الأداء، جدولة الموظفين) ضمن الملحق الثالث من لائحة الذكاء الاصطناعي الأوروبية كنظام "عالي المخاطر". تأجّل التزام تقييم المخاطر المرتبط بذلك من 2 أغسطس 2026 إلى 2 ديسمبر 2027 بموجب حزمة "الأومنيبوس الرقمي" التي اعتُمدت في يونيو 2026 — تحقّق قبل الاعتماد على هذا التاريخ من أنه لم يُعدَّل مرة أخرى.
إلا أن هذا التأجيل يخص فقط التزامات "المخاطر العالية" الخاصة بلائحة الذكاء الاصطناعي نفسها. تنطبق بالفعل ثلاثة أنظمة أقدم بالكامل ودون أي تأخير: المادة 22 من اللائحة العامة لحماية البيانات (القرارات الفردية الآلية، سارية منذ 2018، وتشمل حقًا في التدخل البشري)، والمادة 4 من لائحة الذكاء الاصطناعي (محو الأمية في الذكاء الاصطناعي للموظفين، سارية منذ 2 فبراير 2025)، وحق المشاركة في اتخاذ القرار لمجلس العمل في ألمانيا والنمسا وهولندا بشأن أنظمة مراقبة الأداء أو السلوك. والنتيجة أن صاحب العمل في الاتحاد الأوروبي قد يكون اليوم أكثر تقييدًا من صاحب العمل في العديد من الولايات الأمريكية في حالات استخدام معينة.
بالنسبة للصين، تحكم المادة 24 من قانون حماية المعلومات الشخصية (PIPL) بشكل أساسي القرارات الآلية المتعلقة بالتوظيف من حيث الشفافية والعدالة وحق إلغاء الاشتراك، إلى جانب قانون العمل العام — وهو توزيع معاكس تقريبًا للنمط الأمريكي، حيث تُنظَّم طبقة المحتوى والخدمة بشكل أثقل بشكل منفصل.
بخصوص دول الخليج، وجدت المقالات المرتبطة بهذه السلسلة أن السعودية خصّصت 2026 "عام الذكاء الاصطناعي" مع إشراف فعّال من الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA) على نظام حماية البيانات الشخصية، بينما لا تملك الإمارات حتى الآن قانونًا اتحاديًا واحدًا مخصصًا للذكاء الاصطناعي (تعتمد بدلاً من ذلك على استراتيجية واستراتيجيات مناطق حرة وقانون حماية البيانات الاتحادي المتوقَّع اكتمال الامتثال الكامل له بحلول يناير 2027). لم تُعثَر خلال البحث على تنظيم خاص بالذكاء الاصطناعي في التوظيف تحديدًا في أي من البلدين — بصراحة، هذا الجانب من البحث ضعيف نسبيًا ويحتاج إلى تحقق مستمر مع مستشار قانوني محلي.
هذا القسم توجيه عام وليس استشارة قانونية — تأكّد من الانطباق لولاياتك وقطاعاتك وحالات استخدامك المحددة مع مستشار قانون العمل قبل وضع خطة امتثال نهائية.
الأسئلة الشائعة
هل التوظيف بالذكاء الاصطناعي قانوني في الولايات المتحدة؟
نعم، لا تحظر أي ولاية أمريكية حاليًا التوظيف المدعوم بالذكاء الاصطناعي بشكل عام. بدلاً من ذلك، تفرض الولايات التزامات محددة — إشعار، تدقيق تحيّز، إجراءات مراجعة بشرية، الاحتفاظ بالسجلات — على أصحاب العمل الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في التوظيف أو قرارات توظيف أخرى. يعتمد انطباق التزام محدد على الولايات التي توظّف فيها وحالة استخدام الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها؛ راجع أداة الفحص أعلاه.
ما هي الولايات التي تملك حاليًا قوانين خاصة بالذكاء الاصطناعي في التوظيف؟
اعتبارًا من سبتمبر 2026: كولورادو (تأجّلت إلى 1 يناير 2027)، وكاليفورنيا (قواعد ADMT، تُطبَّق تدريجيًا حتى 1 يناير 2027)، وإلينوي (HB 3773، سارٍ منذ 1 يناير 2026)، وتكساس (TRAIGA، سارٍ منذ 1 يناير 2026، بنطاق أضيق لأصحاب العمل من القطاع الخاص)، إضافة إلى مدينة نيويورك (القانون المحلي 144، سارٍ منذ 2023). قدّمت عدة ولايات أخرى مشاريع قوانين أضيق نطاقًا لم تُفصَّل في هذا المقال.
هل يُلغي الأمر التنفيذي الفيدرالي بشأن الذكاء الاصطناعي هذه القوانين الولائية؟
لا. يشير الأمر التنفيذي رقم 14365 (ديسمبر 2025) إلى دفعة فيدرالية نحو الأسبقية ويوجّه الوكالات للعمل نحو سياسة وطنية موحّدة للذكاء الاصطناعي، لكن الأمر التنفيذي بحد ذاته لا يستطيع إلغاء القانون الولائي — فقط قانون صادر عن الكونغرس أو حكم قضائي يمكنهما فعل ذلك. وحتى يحدث أحدهما، تظل القوانين الولائية أعلاه قابلة للتنفيذ بالكامل، والتوقف عن الامتثال استنادًا فقط إلى الأمر التنفيذي يخلق مخاطرة قانونية حقيقية.
هل تُعفينا استضافة نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بنا ذاتيًا من هذه القوانين المتعلقة بالتوظيف؟
لا. يُفعَّل كل قانون مشمول هنا بحقيقة أن نظام ذكاء اصطناعي أثّر جوهريًا على قرار يخص شخصًا حقيقيًا، لا بمكان تشغيل النموذج ولا بمن بناه. تُقلّل الاستضافة الذاتية من مخاطر الموردين والتعرّض لخصوصية البيانات، لكنها لا تُزيل التزامات الإشعار أو المراجعة البشرية أو التدقيق أو الاحتفاظ بالسجلات المرتبطة بقرار التوظيف أو العمل نفسه.
ما حجم الشركة التي يجب أن تمتثل لهذه القوانين؟
يختلف حسب الولاية — لا توجد عتبة واحدة. ينطبق قانون إلينوي HB 3773 على أي صاحب عمل لديه موظف واحد على الأقل في إلينوي؛ وينطبق قانون نيويورك المحلي 144 على أي صاحب عمل يستخدم أداة AEDT مشمولة، بغض النظر عن عدد الموظفين؛ وتُحدَّد كولورادو وكاليفورنيا نطاقهما بنوع القرار أكثر من عدد ثابت للموظفين. راجع جدول الولايات أعلاه بدلاً من افتراض أن عتبة واحدة تنطبق في كل مكان.
ما هو قانون نيويورك المحلي 144، وهل لا يزال مهمًا بالنظر إلى تدقيق الإنفاذ؟
يشترط القانون المحلي 144 تدقيق تحيّز مستقل سنوي لأي أداة قرار توظيف آلي، وإفصاحًا علنيًا عن ملخص النتائج، وإشعارًا مسبقًا للمرشحين. وجد تدقيق للمدينة في ديسمبر 2025 أن إنفاذ DCWP "غير فعّال"، لكن هذه النتيجة من الأرجح أن تؤدي إلى مرحلة إنفاذ أكثر صرامة بدلاً من أن تجعل القانون أقل أهمية — تعامل معه كمنطقة مخاطر متصاعدة، لا منخفضة الأولوية.
ماذا يشترط قانون كولورادو للذكاء الاصطناعي فعليًا اليوم؟
بصيغته المعدَّلة بموجب SB 26-189 (مايو 2026)، تشترط كولورادو إشعار الأفراد المتأثرين، وإجراء قرار سلبي مع مراجعة بشرية، والاحتفاظ بالسجلات لمدة 3 سنوات أو أكثر لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تؤثر جوهريًا على قرارات توظيف جوهرية. أزال التعديل تقييم الأثر المستقل والتزام الإبلاغ للنائب العام من مشروع القانون الأصلي. أصبح موعد الامتثال الآن 1 يناير 2027، بعد تأجيلين — تأكّد من عدم تحريكه مجددًا قبل الاعتماد على هذا التاريخ.
كيف يختلف قانون تكساس TRAIGA عن قوانين كولورادو وإلينوي وكاليفورنيا؟
TRAIGA أضيق نطاقًا لأصحاب العمل من القطاع الخاص — يستهدف بشكل أساسي استخدام الحكومة للذكاء الاصطناعي ويحظر نشر الذكاء الاصطناعي بنية التمييز غير القانوني، دون فرض نظام الإشعار أو التدقيق أو تقييم الأثر الواسع الذي تفرضه كولورادو وإلينوي وكاليفورنيا. يتحمل أصحاب العمل في تكساس الذين لا يعملون في الولايات الأخرى المشمولة هنا عبء امتثال أخف بشكل ملحوظ اليوم، رغم أن هذا قد يتغيّر مع تنظيم مستقبلي.
هل أصحاب العمل في الاتحاد الأوروبي أكثر أم أقل تنظيمًا من أصحاب العمل الأمريكيين فيما يخص الذكاء الاصطناعي في التوظيف؟
في عدة نواحٍ، أكثر — فرغم تأجيل موعد "المخاطر العالية" في الملحق الثالث من لائحة الذكاء الاصطناعي الأوروبية إلى 2 ديسمبر 2027، تسري بالفعل ودون تأخير المادة 22 من اللائحة العامة لحماية البيانات (اتخاذ القرار الآلي، سارية منذ 2018)، والمادة 4 من لائحة الذكاء الاصطناعي (محو الأمية في الذكاء الاصطناعي، سارية منذ فبراير 2025)، وحق المشاركة في اتخاذ القرار لمجلس العمل في ألمانيا والنمسا وهولندا. لا ينبغي لشركة أمريكية لديها موظفون في الاتحاد الأوروبي أن تفترض أن تأجيل لائحة الذكاء الاصطناعي يعني تعرّضًا أقل في الاتحاد الأوروبي مقارنة بولاية أمريكية منظَّمة.
ما حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي تُفعّل فعليًا هذه القوانين؟
فرز السير الذاتية وترتيب المرشحين، وتقييم أو تحليل المقابلات، وتوصيات الترقية، ومراقبة الأداء أو المشاعر بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وفي بعض الولايات الجدولة الآلية التي تؤثر على ساعات العمل أو المناوبات. الأداة التي تكتفي بصياغة إعلانات الوظائف أو الإجابة عن أسئلة عامة بشأن سياسة الموارد البشرية حالة استخدام أقل خطورة بشكل ملحوظ من أداة تُقيّم أو ترتّب مرشحًا أو موظفًا محددًا.