Meta 於 2026 年 4 月啟動「Model Capability Initiative」，在美國員工電腦上側錄滑鼠移動、點擊與按鍵輸入，用來訓練自家 AI 模型。計畫因內部資安事件曝光：一名員工提交高優先級資安事件報告，指出外洩資料包含完整提示詞與逐字稿、私人對話、人員績效資料，以及內部資料敏感等級評分。Meta 宣布暫停計畫進行調查，強調目前無跡象顯示員工不當存取資料。
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今年 4 月，Meta 在美國員工電腦上部署了一套程式。計畫名稱叫「Model Capability Initiative（MCI）」，目的是收集員工的滑鼠移動、點選行為與鍵盤輸入，用來訓練 Meta 自家的 AI 模型。
後來這件事曝光的原因，是因為一名員工提交了 SEV（高優先順序資安事件報告），因為他發現有資料外洩了。
這個計畫比「員工監控」更嚴重
MCI 的問題有兩層。第一層是計畫本身：側錄員工的電腦行為，用來當 AI 訓練素材，本來就已經踩在隱私邊界上。Reuters 早在 2026 年 5 月就報導，MCI 收集的資訊超出最初披露的範圍，且部分資料以未加密的形式儲存。
第二層，是外洩的具體內容。根據 SEV 報告，外洩的不是普通的操作紀錄，而是：完整的提示詞與逐字稿、私人對話、人員與績效資料，以及 Meta 內部的 DSS 資料敏感等級評分（1 到 4 級）。這些資料，所有 Meta 員工都能看到。
簡單來說就是：本來應該只有系統收集的員工操作紀錄，連同員工的私下對話和績效評級一起外洩，而且在公司內部沒有任何訪問限制。這不是一個「資料收集範圍過廣」的問題，而是一個資料治理從設計到執行都出了問題的事件。
Meta 在事件曝光後發表宣告，表示已精心設計這個計畫並加入隱私保護措施，「目前沒有跡象顯示任何員工不當取得資料」，但將暫停計畫進行調查。
這是 AI 訓練資料問題的下一個戰場
AI 模型的能力，很大程度上取決於訓練資料的品質與多樣性。
過去幾年，科技公司的資料策略走過了幾個階段：第一階段是爬取公開網路；第二階段是購買或授權特定資料集；第三階段是使用者在使用產品時生成的互動資料 — 這也是 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的各項服務都在做的事；而現在，出現了第四個來源：員工自己的工作行為。
MCI 的邏輯並不難理解。Meta 的工程師、產品經理、設計師每天在電腦上做的事，代表了一種高品質、高密度的人類行為資料：他們在思考什麼、如何搜尋、怎麼解決問題、如何與同事溝通。這類資料對於訓練能夠真實輔助工作的 AI 助手，有相當的價值。
問題在於，這條路的倫理邊界極其模糊。員工與公司之間存在僱用關係，員工在工作場所的行為資料，算不算公司資產？
員工是否有真正「拒絕」的選擇，還是事實上的強制同意？當收集的不只是工作效率資料，還包含私人對話與績效評級，這個邊界就更難守住了。
從 OpenAI 被指控爬取 YouTube 字幕、到 Adobe 因修改服務條款引發「公司可用創作者作品訓練 AI」的恐慌、再到 Meta 用員工按鍵當訓練素材，AI 訓練的資料問題，已經從「公開資料版權爭議」擴充套件到了「私人行為資料倫理」這個更深的層次。
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