摘要： Reuters 於 2026 年 4 月 21 日報導，Meta 以內部工具擷取員工滑鼠軌跡、點擊座標、鍵盤輸入與螢幕內容，作為 AI 訓練資料。MCI 適用美國全職員工與約聘人員，僅限核准的工作應用，且公司筆電無法退出。Meta 表示已有敏感內容防護，資料不會用於其他目的。
2026 年 4 月 21 日，Reuters 搶先披露這則消息：Meta 正把一套內部工具裝進員工的電腦，用來擷取滑鼠軌跡、點擊座標與鍵盤輸入，當成 AI 模型的訓練材料。Business Insider 拿到了內部公告，證實計畫名稱為 Model Capability Initiative（MCI），適用對象包括美國的全職員工與約聘人員。
當「操作電腦」成為 AI 代理非學不可的技能，人機互動的第一手紀錄也跟著奇貨可居。Meta 決定讓採集就從自家員工開始，而且內部問答把話說得明白：無從退出。
Model Capability Initiative 的實際運作
MCI 工具擷取的項目包括：
- 滑鼠軌跡與點擊座標
- 鍵盤輸入內容
- 螢幕畫面（用於補充上下文）
不過採集有其邊界：工具只在事先核准的應用程式與網址上啟動（新聞報導提到的有 Gmail、GChat、Metamate、VSCode），而且只涵蓋電腦，手機不在涵蓋之列。Meta 發言人表示：「已有保護敏感內容的防護措施，資料不會用於其他目的。」知情人士則補充，Meta 工作裝置上的活動本來就有人監看，到職時也都說明過了，MCI 算是既有政策的延伸，而非全新規定。
電腦操作代理為何缺不了這批資料
Meta 給出的理由偏技術面：想打造真正會「操作電腦」的代理，模型必須看過真實的人機互動範例——怎麼展開下拉選單、怎麼按按鈕、怎麼敲快捷鍵。發言人的說法是，模型需要「人們實際如何使用它們的真實範例」。內部公告則把 MCI 和 Muse Spark 的亮相綁在一起——後者是 Meta 超級智慧實驗室一系列新模型裡打頭陣的第一款。
說穿了，光靠網頁文字和程式碼已經餵不飽代理：既然要讓代理操作介面，就得有介面互動的資料，而這類資料在公開語料庫裡幾乎找不到。於是自家員工成了最現成的來源。
員工反彈，而答案是「無法退出」
公告貼出後，討論串裡最普遍的反應是憤怒表情符號；讚數最高的留言這樣寫：「這讓我超級不舒服。我們怎麼退出？」CTO Andrew Bosworth 在同一個討論串回覆：「在公司配發的筆記型電腦上，沒有退出的選項。」
這個回覆很坦白，也順手把治理界線畫了出來：裝置所有權在公司、到職時也簽過監控告知，但「拿員工的操作行為來訓練模型」等於讓既有監控多了新用途——模型缺什麼，什麼就會被收進來。
趨勢不只在 Meta：辦公通訊正變成訓練語料
打新資料主意的絕不只有 Meta。Forbes 在 4 月 16 日的報導指出，一批已倒閉或已走下坡的新創公司，內部通訊——Slack 訊息、Jira 工單——正被人收購、改製成 AI 訓練資料。TechCrunch 則形容這是 AI 產業「麻煩的隱私面向」：公開資料眼看見底，產業的目光便轉往辦公室裡日復一日留下的數位痕跡。
給企業 AI 導入者的三個提醒
可以分三個層面來看。頭一個是資料治理：導入電腦操作代理之前，先弄清楚「互動資料」打哪來、又是靠什麼同意基礎蒐集——員工、客戶、外包人員各有各的適用規則。再來是信任成本：就算法律上完全站得住腳（裝置所有權、到職時的同意一應俱全），只要採集帶有強制性，內部信任照樣被磨損——「無法退出」這幾個字，比任何一條法規都更有說服力。最後是供應商盡職調查：當能力高低繫於互動資料，買方在評估代理產品時，就該把「訓練資料從哪裡來」列入檢查清單。
在 2026 年，電腦操作代理名列最被看好的落地方向之一。Meta 用一場內部風波，把這條路的成本結構攤開給所有人看：要能力，就得付出互動資料；而互動資料的出處，正是人。
參考來源
- Meta will record employees’ keystrokes and use it to train its AI models — TechCrunch
- Meta employees are up in arms over a mandatory program to train AI on their mouse movements and keystrokes — Business Insider
- Meta starts capturing employee mouse movements, keystrokes for AI training data — Reuters