Metaは、AIモデルをトレーニングするために従業員の操作データを使用することで、人工知能競争における新しいアプローチを試しています。
同社は、マウスの動き、キーボード操作、およびユーザーがコンピューターでナビゲーションする方法から情報を収集する予定です。
これは、新しいトレーニングデータソースを探す取り組みの一環であり、AIがタスクを処理し、ユーザーに効果的にフィードバックする方法を学ぶのに役立つコア「燃料」と見なされている要素です。
Metaの代表者は、目標がコンピューター上の日常業務をサポートできる仮想アシスタントを構築することである場合、モデルは実際の例からトレーニングされる必要があると述べています。クリック、メニューの開き、テキスト入力などのデータは、AIが人間がソフトウェアとどのように対話するかをよりよく理解するのに役立ちます。
この目標を達成するために、Metaは特定のアプリケーションで入力データを収集するための内部ツールを展開しています。
同社は、機密情報を保護するための措置を講じており、データは他の目的のためではなく、AIトレーニングの目的でのみ使用されると断言しました。
しかし、この動きは、テクノロジー業界におけるプライバシーに関する多くの懸念も引き起こしています。以前は機密データと見なされていた内部活動が、現在ではAIのリソースになっていることは、個人データとトレーニングデータの境界線がますます曖昧になっていることを示しています。
Metaだけでなく、社内データマイニングのトレンドがテクノロジー業界に広がっています。最近、多くのレポートが、企業、特にスタートアップが、Slackやワークマネジメントシステムなどのワークプラットフォームからデータを収集するターゲットになりつつあることを示しています。これらの情報は、AIのトレーニングデータに変換できます。
激しい競争の状況下では、新しいデータソースを探すことは理解できます。しかし、大きな疑問は、技術革新とユーザーのプライバシー保護の間の合理的な境界線はどこにあるのかということです。
