Meta为其AI模型找到了一个新的训练数据来源:自己的员工。该公司计划利用从员工鼠标移动和键盘输入中采集的数据,以构建更强大、更高效的人工智能系统。
这一消息由路透社率先报道,揭示了科技公司为寻找新训练数据来源所付出的努力。训练数据是AI模型的核心驱动力,帮助程序更有效地执行任务并响应用户查询。
Meta发言人在接受TechCrunch采访时发表了以下声明:
"如果我们要构建帮助人们通过计算机完成日常任务的智能体,我们的模型就需要真实的示例来了解人们实际上是如何使用计算机的——比如鼠标移动、点击按钮和操作下拉菜单等。为此,我们正在推出一款内部工具,用于在特定应用程序中捕获此类输入,以帮助我们训练模型。我们已建立相应的保障措施来保护敏感内容,且这些数据不会用于任何其他用途。"
这一趋势似乎揭示了AI行业令人担忧的隐私问题。昔日的企业内部通信正日益成为新型企业供应链的原材料。就在上周,有报道指出,一些老牌初创公司的企业通信内容——包括Slack存档、Jira工单及其他内部通信平台的记录——正遭到挖掘,并被转化为AI训练素材。
Q&A
Q1:Meta为什么要记录员工的鼠标移动和键盘输入?
A:Meta希望构建能帮助人们通过计算机完成日常任务的智能体,因此模型需要真实的人机交互示例,例如鼠标移动、按钮点击和下拉菜单操作等。通过内部工具采集员工的实际操作行为,可以为AI模型提供更贴近真实使用场景的训练数据。
Q2:Meta采集员工数据是否会涉及隐私泄露风险?
A:Meta表示已建立相应保障措施以保护敏感内容,且所采集数据仅用于训练模型,不会用于其他用途。不过,此举也反映出AI行业在训练数据来源方面日益凸显的隐私隐患,员工的操作行为数据正逐渐成为企业AI研发的重要原材料。
Q3:科技公司目前还在通过哪些途径获取AI训练数据?
A:除采集员工操作数据外,据报道部分科技公司还在挖掘老牌初创公司的企业内部通信内容,包括Slack存档、Jira工单及其他内部消息平台的记录,并将这些内容转化为AI模型的训练素材。
好文章,需要你的鼓励
腾讯等机构提出ViQ框架,通过两阶段渐进量化训练,让离散视觉编码在多模态理解和图像重建上同时追平连续特征编码器,训练速度最高提升70%。
作者对Chrome、Edge和Firefox三款主流浏览器的内置AI功能进行了实测对比。Chrome依托Gemini提供搜索摘要与提示词保存功能;Edge集成Copilot,可针对网页、PDF及多标签页进行问答;Firefox则支持多款AI聊天机器人,并提供更强的隐私保护。综合体验后,作者最终选择Edge作为AI辅助浏览的首选,但仍以Firefox作为默认浏览器。
香港科技大学与华为联合提出LISA训练方法,通过让副网络对齐"似然分数",将ControlNet等图像生成模型的训练收敛速度提升逾2.78倍,同时改善图像质量与条件控制精度。