4月2日，Meta宣布将收集员工的鼠标移动轨迹和键盘敲击数据，以此来训练其人工智能模型。这一计划旨在通过对员工的操作数据的分析，提升人工智能的能力和效率。
这种做法反映了科技公司在寻找新的训练数据源方面的努力，数据的收集已不再局限于传统方式。训练数据是人工智能模型的核心，能够有效帮助程序更高效地执行任务和回应用户查询。
Meta的一位发言人在声明中指出：“为了打造能帮助人们使用电脑完成日常事务的智能助手，我们的模型需要真实的用户案例——例如鼠标的移动、点击和下拉操作。因此，我们将推出一款内部工具，专门用于收集这类操作输入，从而增强模型训练的效果。我们已经设置了相应的保护措施，以保障敏感内容的安全，这些数据不会被用于其他任何用途。”
这一趋势引发了对人工智能行业隐私问题的关注。企业内部沟通内容正逐渐成为新的数据供应链原料。近期有报道称，一些机构开始搜罗早期初创企业的内部沟通资料，包括聊天记录、项目单及其他内部通讯信息，将其转化为人工智能的训练素材。
