Meta Platforms正尝试从公司内部挖掘新的人工智能训练数据来源。

据路透社最先报道，Meta计划利用员工在日常工作中产生的鼠标移动和键盘击键数据，以提升其人工智能模型的性能和效率。公司已推出一款内部工具，将这些操作行为转化为可用于模型训练的数据。

在被问及相关安排时，Meta向科技媒体TechCrunch提供书面说明称，如果要构建能够帮助人们完成日常计算机任务的智能代理，其模型需要来自真实用户的使用示例，例如鼠标移动、按钮点击以及在下拉菜单中的导航等。为此，公司在特定应用上部署了一款内部工具，用于捕捉上述输入，以帮助训练模型。

Meta在声明中表示，已为该工具设置保护措施，以保障敏感内容安全，并强调相关数据不会被用于其他任何目的。

这一做法被视为科技企业在训练数据来源趋于紧张背景下的最新尝试。训练数据被视为人工智能模型的关键资源，用于帮助程序学习如何更有效地执行任务并回应用户请求。

与此同时，业内也出现了利用企业内部通讯记录作为训练数据的趋势。有报道称，一些较早期的创业公司正在清理其企业通讯存档，包括Slack记录、Jira工单及其他内部消息平台内容，这些材料可能被转化为人工智能模型的训练“燃料”。相关动向引发了外界对隐私和数据使用边界的关注。