Meta计划追踪员工在谷歌、领英等网站的键盘输入以训练AI模型
Meta Platforms Inc.正通过一项名为Model Capability Initiative（MCI）的内部工具，收集员工在包括Google、LinkedIn、Wikipedia、GitHub、Slack、Atlassian以及自家产品Threads和Manus等数百个网站和应用程序上的键盘输入与鼠标点击数据，用于训练其人工智能模型。该计划旨在提升Meta在生成式AI领域的竞争力，追赶OpenAI、Anthropic和谷歌等领先企业。
据CNBC获得的内部消息，该数据采集项目由Meta超级智能实验室（MSL）主导，其负责人在内部备忘录中解释称，为使AI模型“学会使用计算机”，需要获取大量真实、无偏的数据，包括屏幕内容、鼠标移动、按钮点击及下拉菜单操作等。
Meta发言人确认该项目，称其目标是训练AI代理完成日常办公和编码任务，强调数据仅用于模型训练，且设有保护敏感内容的安全机制。发言人表示，该工具不会读取文件或附件，也不会将捕获的个人数据用于其他用途。
然而，多名Meta员工在内部聊天中将该计划称为“反乌托邦”，并担忧可能暴露用户密码、新产品开发细节、员工移民状况、健康信息及家庭成员隐私等敏感内容。MSL在备忘录中回应称，员工可通过避免在工作电脑上处理私人事务来控制数据暴露风险。
该项目与Meta CEO马克·扎克伯格推动的AI追赶战略密切相关。自去年夏季起，Meta加大支出，聘请Scale AI创始人Alexandr Wang组建团队，开发新型基础模型。本月早些时候，Meta发布了其首个重大AI模型Muse Spark，标志着MSL主导的Muse系列模型的正式推出。
编辑点评
Meta此次大规模员工行为数据采集计划，凸显了科技巨头在生成式AI竞赛中对‘真实世界数据’的迫切需求。通过监控员工在主流办公和开发工具上的操作，Meta试图构建更精准的AI代理，以模拟人类在复杂数字环境中的决策与操作流程。此举虽在技术上具有前瞻性，但引发广泛伦理争议，尤其涉及员工隐私权与数据主权问题。在全球对AI监管日益收紧的背景下，此类内部监控可能加剧公众对科技公司数据滥用的担忧，进而影响企业声誉与长期合规成本。
从地缘政治与产业格局看，Meta此举是其对抗OpenAI、谷歌等AI领导者的重要战略举措。AI代理被视为下一代生产力工具，其发展将重塑办公室自动化、软件开发和客户服务等领域的生态。Meta若能成功训练出高效、安全的AI代理，或将在全球企业服务市场占据有利位置。然而，该计划的透明度不足和内部沟通乏力，暴露了企业在技术创新与员工信任管理之间的张力。
未来，此类数据采集模式可能成为AI研发的行业“新常态”，但其边界如何划定，将成为全球监管机构关注焦点。欧盟GDPR、美国加州消费者隐私法案（CCPA）等法规，可能迫使企业调整数据采集方式，转向匿名化或去标识化处理。若Meta无法妥善平衡效率与隐私，其AI产品在欧美市场的推广或面临法律与社会阻力。