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2026年4月，Meta正式推出“模型能力倡议”（MCI），由Meta首席执行官马克·扎克伯格与首席AI官亚历山大·王联合推动，计划收集员工日常工作行为数据加速旗下新大语言模型Muse Spark的训练进程。本次拟采集的数据包含鼠标点击、键盘输入、屏幕内容等原生操作信息，旨在填补AI对人类日常计算机使用逻辑的认知空白，该举措也再次引发业界对AI训练数据隐私边界的讨论。
当前主流大语言模型已经在内容生成、代码编写、逻辑推理等领域实现了不小突破，但大多停留在文本生成层面，对人类日常使用计算机的底层交互逻辑缺乏系统性认知。哪怕是选择下拉菜单、调用快捷键这类最常见的操作，AI也很难通过公开文本数据学到真实的使用习惯。
Meta内部通知明确显示，本次MCI计划核心目的，就是通过收集内部员工的真实办公操作数据，优化Muse Spark的交互理解能力。拟采集的信息覆盖员工办公全流程：包括鼠标点击轨迹、键盘输入内容、实时屏幕内容，都会被整理后用于模型训练。Meta方面认为，只有学习了真实的人类工作行为数据，AI才能真正理解用户的操作意图，打造更实用的端侧AI助手。
Meta此次收集员工日常操作数据的举动，再次把AI训练的数据隐私问题摆上台面。不同于以往爬取公开网络数据的训练方式，本次采集的信息直接来自员工日常办公，一旦操作不当，不仅可能泄露员工个人隐私，还可能涉及未公开的项目信息、合作伙伴数据等敏感内容。
尽管Meta尚未公开该计划是否为全员强制、员工是否可以选择退出，业内隐私合规专家已经提出质疑：即便员工属于企业内部人员，其日常工作产生的个人操作数据，也不能直接默认可以用于AI训练，如何做好数据脱敏、如何保障员工知情权，依然缺少明确的行业规范。
随着大模型行业竞争加剧，公开可用的高质量文本数据已经被逐渐开发殆尽，不少头部AI公司都开始转向挖掘自有场景下的真实数据来训练模型。Meta此次布局，正是这一趋势的典型体现——为了优化下一代AI产品的交互体验，头部公司开始尝试突破原有的数据采集边界。
据Meta官方透露，目前Muse Spark的基础能力已经打磨完成，本次数据训练主要是为了今年下半年面向C端的产品落地做准备，这款大模型将深度集成到Meta旗下的社交、办公产品中，提供原生AI交互能力。未来如何平衡AI技术发展对数据的需求，和不同主体的隐私权益，将成为整个行业必须面对的长期命题。
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