*Meta начала записывать мышь, клики и клавиатуру сотрудников для обучения ИИ-агентов
*Meta запустила внутренний инструмент MCI — он собирает мышь, клики и клавиатуру сотрудников в США. Данные уходят в Meta Superintelligence Labs для обучения ИИ-агентов.
Новости Tproger
Если в ближайшие месяцы вы начнёте пользоваться ИИ-агентом, который кликает по интерфейсам вместо вас — вот откуда он взял понимание того, «как работать за компьютером». *Meta запустила на рабочих машинах сотрудников инструмент, который собирает движения мыши, клики, нажатия клавиш и периодические скриншоты — и на этих данных обучает будущих автономных агентов.
Меморандум о запуске инструмента Model Capability Initiative (MCI) разослал Reuters 21 апреля 2026 года. Документ ходит во внутреннем канале команды Meta Superintelligence Labs и описывает именно работу ИИ-подразделения компании — во главе с Александром Вангом, бывшим CEO Scale AI.
По данным Fortune, трекер ставится только на компьютеры сотрудников в США, работает на заранее утверждённом списке рабочих приложений и сайтов и снимает скриншоты «при необходимости для контекста». В той же публикации — прямая цитата представителя *Meta, что данные не пойдут ни на что, кроме обучения моделей, и что есть «защитные механизмы для чувствительного контента» (детали механизмов компания не раскрыла).
Ключевые выводы
Что *Meta собирает с рабочих мест сотрудников
Кратко
Инструмент: внутренний трекер Model Capability Initiative (MCI), запуск анонсирован меморандумом от 21 апреля 2026 года.
Что снимает: движения мыши, клики, нажатия клавиш плюс периодические скриншоты экрана — на утверждённом списке рабочих приложений и сайтов.
Охват: пока только сотрудники *Meta в США.
Цель: получить реальные примеры офисного поведения человека, чтобы ИИ-агенты умели пользоваться выпадающими меню и клавиатурными шорткатами — областями, где текущие модели проваливаются.
Контекст: *Meta владеет 49% Scale AI (сделка на $14 млрд), CEO Марк Цукерберг заложил на ИИ капекс $135 млрд в 2026 году, при этом компания готовит сокращение до 20% штата с мая.
Зачем *Meta собирает поведенческие данные сотрудников
Генеративные модели умеют писать тексты и код, но плохо справляются с базовыми операциями: выбором пункта из выпадающего списка, навигацией по формам, клавиатурными шорткатами. Причина — у моделей мало примеров того, как человек реально использует компьютер. Текста в обучающей выборке гигабайты, «footage использования компьютера» — почти нет.
Если мы строим агентов, которые помогают людям выполнять повседневные задачи за компьютером, нашим моделям нужны реальные примеры того, как люди этим компьютером пользуются — движения мыши, нажатия кнопок, навигация по выпадающим меню. Для этого мы запускаем внутренний инструмент, который будет снимать такие действия в определённых приложениях. Есть защитные механизмы для чувствительного контента, и данные не используются ни для каких других целей.
Стратегическая рамка — гонка с OpenAI и Anthropic за автономных ИИ-агентов. Оба конкурента за последний год выпустили computer-use агентов: Anthropic — Claude Computer Use, OpenAI — Operator. Но данных о том, как живой человек реально работает с Excel, Jira или Salesforce, ни у кого нет — кроме самих компаний с сотрудниками.
Как устроен сбор и почему это заметный сдвиг
MCI — это не корпоративная система слежки за продуктивностью вроде Teramind или Hubstaff. Логика ближе к обучающей системе: не «проверить, что сотрудник работает», а «записать, как именно он работает, чтобы агент повторил». Разница важная: данные идут не HR, а в тренировочный конвейер Superintelligence Labs.
С точки зрения сотрудника выглядит это так:
- На рабочий компьютер ставится агент-логгер.
- Он активен только в рабочих приложениях и на рабочих сайтах из заранее согласованного списка.
- Каждый клик, движение курсора и нажатие клавиши записываются с таймстампом.
- Периодически делается снимок экрана «для контекста» — по словам *Meta, с отсечением чувствительных зон.
- Записанное уходит в конвейер обучения моделей Meta Superintelligence Labs.
В меморандуме сотрудникам прямо сказано: чтобы внести вклад в проект, достаточно просто делать свою работу. Opt-in, судя по описанию, не предполагается — сбор по умолчанию включён для тех, кто попал в программу.
Индустрия охотится за рабочими данными человека
MCI — часть более широкой тенденции: запас публично доступных текстов для обучения моделей исчерпан, и компании ищут, чем ещё кормить ИИ.
- В январе 2026 года сообщалось, что OpenAI через Handshake AI собирает с контрактников образцы их реальной работы — презентации, таблицы, отчёты — с просьбой убрать конфиденциальные данные перед отправкой.
- Стартапы, которые свернули деятельность, продают архивы Slack и Jira компаниям, которые превращают их в обучающие данные.
- *Meta в 2025 году купила 49% Scale AI за $14 млрд и переманила CEO Александра Ванга, который теперь возглавляет Superintelligence Labs — команду, в канале которой и появился меморандум про MCI.
- Цукерберг заложил в капекс 2026 года до $135 млрд на ИИ-инфраструктуру и параллельно запускает сокращение до 20% штата, первая волна — в мае.
То есть трекер — это не оруэллианский сюжет, а логичный шаг в стратегии, где человеческий труд одновременно оптимизируется через ИИ и используется как топливо для этого ИИ.
Что это значит для обычного работника ИТ
Если вы не работаете в *Meta, MCI к вам напрямую не относится — но это сильный прецедент, который определит условия труда в индустрии на ближайшие годы.
- Корпоративные политики о данных сотрудника поменяются. Если крупнейший игрок открыто собирает поведенческие данные с рабочих мест, эта практика быстро войдёт в норму — с теми же формулировками «для улучшения продуктов».
- Линия между рабочей и личной активностью на рабочем компьютере станет жёстче. То, что раньше можно было тихо делать в рабочем браузере, теперь может попасть в обучающий датасет чужой модели.
- ИИ-агенты, которые вам продадут, будут знать конкретно ваш софт. Если *Meta учит модель на том, как её инженеры пользуются Jira, Slack и Google Workspace, коммерческие агенты будут лучше работать именно в этой экосистеме.
- Вопрос согласия усложняется. Контракт найма редко позволяет отказаться от инструментов, которые работодатель ставит на рабочий компьютер — в отличие от пользовательского соглашения в приложении.
Частые вопросы
*Meta уведомила сотрудников заранее?
Да, меморандум разослан во внутренний канал команды Meta Superintelligence Labs перед запуском. Но по публичным данным речь не идёт про opt-in — вариант «не участвовать и продолжить работать» в описании программы не предложен. Это стандартная корпоративная логика: раз инструмент ставится на рабочий компьютер, это часть условий труда.
Какие именно данные собирает MCI?
Движения мыши, клики, нажатия клавиш и периодические скриншоты экрана. Всё это — только в рамках утверждённого списка рабочих приложений и сайтов. В ответ на запрос TechCrunch и Fortune *Meta заявила, что данные не используются ни для каких целей, кроме обучения ИИ-моделей, и что есть защитные механизмы для чувствительного контента — деталей механизмов компания не привела.
Это законно?
В США корпоративный мониторинг рабочих машин в целом законен, если сотрудник проинформирован. Сбор для обучения ИИ — новый случай, прямых прецедентов мало. Ограничения могут появиться через штатное законодательство (Калифорния CCPA, Иллинойс BIPA) или через коллективные иски, но на момент публикации MCI никаких юридических блокировок у *Meta нет.
Могут ли другие компании повторить?
Технически — сразу. Инструменты DLP и endpoint-мониторинга, которые снимают мышь, клавиатуру и скриншоты, у крупных компаний уже стоят десятилетиями. Новое тут — переназначение этих данных с «контроля продуктивности» на «обучение моделей». Юридически это требует обновления корпоративных политик о данных сотрудников, и первые — судя по мартовским анонсам — уже на подходе в других BigTech.
Где грань между обучением модели и слежкой?
Формально: обучающие данные обезличиваются, модели учатся на паттернах, а не на личных действиях. Практически: скриншоты и таймстампы позволяют восстановить конкретные сессии конкретных людей — это вопрос к тому, как *Meta организует хранение и кто имеет доступ к сырым логам до их агрегации. Публичных деталей на этот счёт нет.
Выводы
MCI — не про слежку за продуктивностью. Это прямой заказ рабочих данных для обучения автономных ИИ-агентов, которые *Meta и её конкуренты готовят как следующее поколение продукта. Сотрудник компании становится не только объектом оптимизации, но и источником обучающего сигнала — при том, что параллельно идёт сокращение 20% штата.
Для индустрии это прецедент: если у крупнейшего игрока такой инструмент встаёт как нормальная практика, ожидайте аналогов в других BigTech до конца года. Для пользователей коммерческих ИИ-агентов это полезный контекст: агент, которого вам завтра продадут, научился пользоваться Jira и Slack на данных реальных инженеров, которые не могли отказаться от участия в программе.
Источники: Reuters, TechCrunch, Fortune.
*Компания Meta и ее продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ
