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Meta开始追踪员工鼠标和键盘活动以训练AI系统
据报道，Meta已经开始推出一种软件，用于记录员工在工作设备上的鼠标移动、点击和打字模式，以帮助训练其AI系统。该工具仅在经过批准的工作场所应用程序中使用，并可能捕获有限的屏幕上下文以理解用户操作。其目标是构建能够更像人类处理日常计算机任务的AI代理。预计这些数据将严格用于提高AI能力，而不是用于员工绩效跟踪。
看起来公司不仅依赖传统的数据集，如文本、图像和视频，而是更多地关注捕捉现实世界的人机交互。这包括员工如何导航菜单、在应用程序之间切换、使用快捷键、修正错误和完成多步骤工作流程——这些是难以通过静态训练数据复制的小但重要的行为。
在内部，该系统设计在受控环境中运行。它仅限于公司批准的工具，不会扩展到对设备上所有个人和外部活动的不受限制的监控。根据报告，捕获的数据预计包括交互模式而非原始敏感内容，并有过滤机制以排除机密和个人信息。然而，这些保障措施的确切范围和有效性仍不清楚。
看来这一举措与Meta更广泛的目标有关，即创建能够独立在计算机上执行任务的‘AI代理’。虽然当前的AI模型，特别是大型语言模型，在生成文本、编写代码和分析信息方面非常有能力，但它们在基本操作任务上往往表现不佳，如导航软件界面、填写表格或在多个程序中执行连续操作。这些限制减缓了AI从被动助手向主动数字工作者的过渡。因此，通过直接从人类行为中学习，这家社交媒体巨头旨在缩小这一差距。真实的交互数据提供了对决策过程、错误处理和适应性的洞察——这些元素对于构建能够在现实环境中可靠运行的系统至关重要。
然而，这种方法也引发了一些严重的担忧。一个主要问题是员工是否在间接帮助构建可能最终自动化其部分工作的系统。另一个担忧与同意和补偿有关，因为工作场所行为数据被重新用于开发商业AI系统。这引发了关于员工对这种数据收集的了解程度以及他们是否因以这种方式为AI训练做出贡献而得到公平认可和补偿的问题。值得注意的是，与AI训练数据相关的争议对由马克·扎克伯格领导的公司来说并不新鲜。去年，该公司宣布计划通过利用用户活动和交互数据使其AI系统更加个性化在其核心平台上，包括WhatsApp、Messenger和Facebook，这进一步引发了关于如何使用个人数据来训练和优化AI模型的担忧。
