2026 年 4 月 22 日，《路透社》报道，Meta 正在员工电脑上部署一款新的追踪工具，用于采集鼠标移动、点击、击键等操作数据，并将其作为训练 AI 模型的输入之一。
这项内部项目被纳入 Meta 更大范围的 AI 组织改造计划中，目标是让 AI 智能体逐步承担更多日常工作。
这套工具名为 Model Capability Initiative（MCI）。
按照 Meta 向员工发布的内部备忘录，该工具会在一系列工作相关应用和网站中运行，不仅记录鼠标和键盘操作，还会不定期截取员工屏幕内容，以便为模型提供上下文信息。
Meta 在备忘录中称，此举是为了帮助 AI 模型学习人类如何在真实办公环境中使用电脑，例如如何操作下拉菜单、使用快捷键，以及完成更复杂的界面交互。
从 Meta 的表述看，这项计划并不只是一次普通的数据采集，而是其“AI 优先”内部战略的一部分。
Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 在另一份备忘录中表示，公司正在加快推进内部的 AI for Work 项目，该项目现已更名为 Agent Transformation Accelerator（ATA）。
按照他的说法，Meta 希望构建一种新的工作模式，由 AI 智能体完成主要工作，人类则更多承担指挥、审核和纠偏的角色，并通过持续干预为智能体提供反馈，形成闭环。
Meta 发言人 Andy Stone 向《路透社》证实，MCI 采集到的数据将被用于模型训练。
他表示，这些数据不会被用于绩效考核或其他人事用途，公司也设置了保护“敏感内容”的措施，但并未详细说明哪些数据会被排除在采集范围之外。
Meta 的解释是，如果公司希望打造能够帮助用户完成日常电脑任务的 AI 智能体，就必须让模型获得真实的人机交互样本，包括鼠标轨迹、按钮点击和菜单导航等行为数据。
这起事件之所以引发关注，不只是因为员工隐私和办公监控本身足够敏感，更因为它暴露了一个越来越现实的问题，在训练“会用电脑”的 AI 智能体时，数据究竟从哪里来。
相比公开网页文本、图片和视频，这类涉及真实办公流程的人机交互数据更稀缺，也更贴近企业级 AI 的落地需求。
Meta 此次直接在内部员工工作环境中收集行为数据，某种程度上说明，大模型竞争已经从争夺公开互联网语料，延伸到争夺高价值、强场景化的操作数据。
今后训练办公型 AI 智能体，可能不再只靠公开数据或人工标注，而是直接从企业内部工作流中持续提取真实操作数据。
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