Meta计划追踪员工键盘鼠标活动以训练职场AI智能体

Meta正计划追踪美国员工的鼠标移动、点击操作、键盘输入及屏幕活动，以此作为训练职场AI智能体的数据来源。据路透社报道，此举揭示了大型科技公司为构建能够自动化处理知识性工作的系统，可能会走多远。

Meta计划通过一款名为"模型能力计划"（Model Capability Initiative，MCI）的工具实施上述操作。该工具将在与工作相关的应用程序和网站上运行，并定期截取屏幕快照。

据报道，Meta在内部备忘录中告知员工，通过MCI收集的数据将用于训练AI模型，重点解决这些模型在模仿人机交互方式时仍存在困难的领域，例如操作下拉菜单和使用键盘快捷键。公司同时表示，这些数据不会用于绩效考核，仅限于AI训练用途。

此举可能进一步激化外界对员工监控和数据治理问题的争议，尤其是在各公司持续推动AI承担更多职场任务的背景下。

在另一份内部备忘录中，Meta首席技术官安德鲁·博斯沃思（Andrew Bosworth）向员工表示，公司正在扩大内部数据收集范围，这是其更宏观的"职场AI"战略推进的组成部分，该战略现已更名为"智能体转型加速计划"（Agent Transformation Accelerator）。博斯沃思表示，Meta的目标是构建一个由AI智能体"主要承担工作"、员工负责"指导、审查并协助改进"的未来工作形态。

此举发生之际，AI行业整体正朝着能够代替用户操作软件的智能体方向加速推进。Anthropic已展示了计算机操控能力，OpenAI也于去年推出了Operator智能体产品。

Pareekh咨询公司首席执行官帕里克·贾因（Pareekh Jain）表示："Meta的举措标志着一种转变——从自动化处理单项任务，转向通过学习真实员工行为来复现完整的人类工作流程。企业系统将越来越多地充当数据采集管道，捕捉工作实际开展的方式，以便AI智能体能够执行这些工作。"

灰猎犬研究公司（Greyhound Research）首席分析师桑奇特·维尔·戈贾（Sanchit Vir Gogia）表示，这一转变意义重大，因为企业不再只是记录工作流程以供自动化使用，而是在捕捉工作在系统内部实际执行的方式。"系统不再只从历史数据中学习，而是从人们如何干预、调整，以及如何在系统本身存在局限的情况下依然取得成果的过程中学习。"他说。

对于企业IT领导者而言，这类监控行为引入了一种新型行为数据风险——它捕捉的不仅是业务信息，还包括员工在企业系统中执行任务的具体方式。

"隐私与合规风险不容忽视，尤其是在欧洲《通用数据保护条例》（GDPR）和劳动法规框架下，记录键盘输入和屏幕活动可能受到限制，或需要获得明确授权。"贾因指出，"安全风险同样在上升，因为训练数据集可能包含凭证、知识产权和敏感工作流程，使其成为高价值攻击目标。"

戈贾则强调，不应孤立地看待这些风险。"这些风险会叠加、相互作用、相互强化。"他补充道，为AI训练收集的数据随着时间推移，也可能被转作生产力监控或其他与雇佣关系相关的决策用途。

贾因还指出，治理难度可能随之提升，因为企业可能难以追溯AI系统从特定员工身上学到了什么。此外，员工一旦意识到自己处于监控之下，也可能影响数据本身的质量。"人们在知道自己被观察时，行为方式会有所不同。"戈贾说。从长远来看，这意味着系统训练所依赖的，可能并非工作的自然状态，而是在被观察影响下形成的行为模式。

Q&A

Q1：Meta的模型能力计划（MCI）具体会收集哪些员工数据？

A：根据报道，MCI工具将在员工使用的工作相关应用程序和网站上运行，收集内容包括鼠标移动轨迹、点击操作、键盘输入记录以及屏幕活动，并会定期截取屏幕快照。Meta表示，这些数据仅用于训练AI模型，帮助其学习人机交互方式，例如操作下拉菜单和使用键盘快捷键，不会用于员工绩效考核。

Q2：Meta收集员工行为数据用于AI训练，会带来哪些安全和隐私风险？

A：风险主要体现在三个层面：一是隐私合规风险，在欧洲GDPR框架下，收集键盘和屏幕数据可能需要员工明确授权；二是信息安全风险，训练数据集可能含有账户凭证、知识产权和敏感工作流程，容易成为攻击目标；三是数据用途风险，最初为AI训练收集的数据，未来可能被转用于生产力监控或员工管理决策，治理边界难以清晰界定。

Q3：员工知道被监控后，对AI智能体的训练数据质量会有什么影响？

A：分析人士指出，当员工意识到自己处于监控之下时，行为方式会发生改变，不再呈现自然工作状态。这意味着AI系统最终学习到的，可能是受观察行为影响后的工作方式，而非真实的工作流程。长此以往，基于这类数据训练出的AI智能体，其实际表现可能与预期存在偏差，训练数据的代表性和有效性也会受到质疑。