Meta vrea să-și antreneze AI-ul urmărind mișcările de mouse ale angajaților săi. De aici începe problema

Meta vrea să-și antreneze AI-ul urmărind mișcările de mouse ale angajaților săi. De aici începe problema
Imagine reprezentativă de ilustrație. (Foto: Playtech)

Meta vrea să-și facă modelele de inteligență artificială mai bune la sarcini de birou, dar metoda aleasă ridică deja întrebări serioase despre confidențialitate. Compania ar folosi un program intern care colectează date despre modul în care angajații din SUA lucrează pe computer, inclusiv mișcări de mouse, clickuri și taste.

Scopul este antrenarea unor agenți AI capabili să execute sarcini de muncă în mod autonom. Pe scurt, Meta vrea să înțeleagă cum lucrează oamenii, ca apoi AI-ul să poată reproduce mai bine o parte dintre aceste activități.

Ce urmărește Meta

Potrivit Reuters, programul intern al Meta este legat de inițiativa Model Capability Initiative. Instrumentul este instalat pe computerele unor angajați din SUA și poate colecta date despre felul în care aceștia folosesc aplicații, site-uri și instrumente de lucru.

Meta susține că obiectivul este dezvoltarea unor sisteme AI mai capabile să înțeleagă și să automatizeze fluxuri de lucru. Aici apare legătura cu zona de agenți AI, adică acele sisteme care nu se limitează la răspunsuri de tip chatbot, ci pot acționa în numele utilizatorului.

De aici începe problema

Complicația apare când aceste date pot include, chiar indirect, informații despre persoane din afara SUA. De exemplu, dacă un angajat american comunică pe e-mail sau chat cu un coleg din Uniunea Europeană, instrumentul ar putea ajunge să proceseze fragmente de date care intră sub incidența regulilor europene de confidențialitate.

De aceea, programul poate intra în coliziune cu normele UE privind protecția datelor. Nu este doar o problemă tehnică, ci una de încredere: cât de mult poate urmări o companie felul în care muncesc angajații pentru a-și antrena AI-ul?

Meta nu este singura companie care caută date reale de lucru pentru AI, dar cazul arată cât de complicată devine automatizarea muncii. Ca AI-ul să „muncească” mai bine, trebuie să vadă cum muncesc oamenii. Iar aici granița dintre eficiență și supraveghere începe să devină foarte subțire.