路透本周独家：Meta 正向美国员工推出 Model Capability Initiative（MCI）。该工具捕获鼠标移动、点击、按键，以及工作相关 app 与网站上的定期截屏。披露落在 Meta Superintelligence Labs 团队频道的一份备忘里。Meta 的框架说法是：帮助其模型学习基本的计算机使用行为——从浏览下拉菜单到使用键盘快捷键——以便未来的 agent 能自主完成白领任务。
这种模式与我们已报道过的内容互为回声。本周早些时候，MIT Technology Review 报道了 Colleague Skill，那是一位上海 AI 实验室工程师在 GitHub 上发布的工具，抓取飞书与钉钉聊天记录，把同事蒸馏成可由 agent 回放的工作流手册。那则故事是自下而上——工程师个人把同事蒸馏——并催生了另一位工程师做的反制工具（anti-distillation），在工作流文档被吸收之前把它改写成通用、不可操作的语言。MCI 是同一类数据捕获问题的自上而下企业版。底料相同（工作场所的计算机活动），治理不同（官方授权、集中管理）。Meta 发言人 Stone 告诉路透，MCI 收集的数据不会用于绩效评估，也不会被用于除模型训练以外的任何目的。
有两点值得记下。其一，训练数据稀缺信号。Meta 与 OpenAI、Anthropic 在自主 agent 产品上竞争，本质是竞争交互式计算机使用的训练数据，而这种数据并不在公共互联网上。如何拿到它的诚实答案是：「让我们自己的员工在工作中被仪表化」。每一家前沿实验室都在做这类事的某个版本，Meta 的版本只是异乎寻常地外显——有被披露的工具名，也有备忘。其二，这里做出的「隐私换能力」权衡本身不新鲜，但规模是新的。以 Meta 员工体量做 MCI 级别的仪表化，产出的训练集会让那些既没有相应员工规模、也没有相应内部法务立场的竞争者难以匹敌。Stone 所述的护栏（不做绩效评估、不挪作他用、对敏感屏幕内容有保护）能不能兑现，只能在实践中被检验，而不是在备忘里。
对 AI 优先组织运营者有两条观察。其一，MCI 模式会向所有不具备它的实验室施压。如果你在一家建设 agent 产品的公司或与其竞争，预期「我们是否应当仪表化自己的员工」这一议题会在两个季度内出现在桌面——如果它还没有的话。其二，员工侧的回应同样重要。Colleague Skill 故事里 Koki Xu 的 anti-distillation 工具证明了，工人一旦发现这类捕获管线，就会把它当作敌对输入来处理。如果你在内部推行 MCI 类工具，请为你自家员工做出反制而规划。捕获模式是真实的，抵抗模式也是真实的，它们会共同演化。