Meta✴ собирает переписку, историю браузера и содержимое буфера обмена сотрудников ради обучения ИИ

Внутренние документы Meta✴✴ показывают, что журналы обучения ИИ компании содержат историю просмотров, действия с буфером обмена и переписку сотрудников более чем в 200 приложениях. Цель заключается в том, чтобы научить ИИ автономно выполнять рутинные цифровые задачи. Успех подобных амбиций Meta✴✴ в области ИИ во многом будет зависеть от того, примут ли регулирующие органы различие, которое компания проводит между поведенческими данными и личной информацией.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображений: unsplash.com

Инициатива Meta✴✴ по развитию моделей (Model Capability Initiative, MCI) собирает данные о взаимодействии сотрудников компании в более чем 200 приложениях и в Сети. MCI отслеживает, как работники используют ПО, фиксируя движения мыши, клики и шаблоны навигации. Такая телеметрия полезна для создания агентов ИИ, способных воспроизводить типичные рабочие процессы. Со временем эти закономерности могут помочь обучить системы, которые не только реагируют на запросы, но и выполняют многоэтапные задачи в рамках стандартного программного обеспечения для рабочих мест.

Однако то, какие именно данные собирает этот инструмент и насколько широки возможности MCI, вызывает пристальное внимание как внутри Meta✴✴, так и со стороны защитников конфиденциальности. Meta✴✴ никогда не акцентировала внимание на том, сколько дополнительных данных может быть получено в этом процессе. Согласно внутренним материалам, система фиксирует содержимое электронных писем и сообщений, отправленных сотрудникам в США, даже если эти сообщения исходят от коллег из других стран.

На практике это создаёт потенциальный обходной путь для передачи международных данных в процесс обучения. Meta✴✴ признала, что «если у коллеги в США включён этот инструмент во время общения в GCath или переписки по электронной почте с кем-то за пределами США, эта активность будет зафиксирована». Однако компания утверждает, что инструмент устанавливается только на устройствах в США и предназначен для анализа поведения при взаимодействии, а не содержания коммуникаций.

«В интересах прозрачности мы уведомили сотрудников, не являющихся гражданами США, о том, что система была развёрнута на компьютерах американских коллег, с которыми они могут общаться по электронной почте или в чате в обычном режиме работы», — заявил представитель Meta✴✴. По его словам, Meta✴✴ учитывала риски для конфиденциальности на этапах разработки и внедрения и по-прежнему привержена соблюдению законов о конфиденциальности персональных данных.

Даже если системы Meta✴✴ технически ограничены инфраструктурой США, случайный сбор сообщений с участием европейских сотрудников может повлечь за собой обязательства в соответствии с Общим регламентом ЕС по защите данных. Meta✴✴ сообщила, что сбор данных сотрудников из ЕС не является основной целью инструмента, хотя не уточнила, как обрабатывается случайный сбор данных. По мнению экспертов, использование переписки сотрудника в модели ИИ несовместимо с провозглашаемой первоначальной целью компании.

Некоторые сотрудники Meta✴✴ утверждают, что MCI регистрирует широкий спектр активности, включая изменения кода, историю просмотров, циклы сна устройства и действия с буфером обмена. Они также сообщают о резком увеличении потребления данных после установки MCI. Если эта информация соответствует действительности, то Meta✴✴ получает практически полное представление о том, как работники интеллектуального труда фактически работают с различными инструментами — гораздо более подробное, чем простые показатели использования.

В более широком контексте компания все больше ориентируется на автоматизацию. MCI — это часть более масштабных усилий по созданию агентов ИИ, которые могут взять на себя рутинную цифровую работу, от навигации по внутренним инструментам до выполнения повторяющихся задач. Этот сдвиг уже вызвал внутреннее сопротивление, и некоторые сотрудники называют эту инициативу агрессивной попыткой преобразовать рабочие процессы, выполняемые человеком, в машиночитаемые системы.