Meta chce uczyć AI na kliknięciach pracowników. Europa pyta, czy to jeszcze praca, czy już nadzór

Meta chce nauczyć agentów AI wykonywania codziennych zadań biurowych, obserwując pracę ludzi. Problem w tym, że śledzenie kliknięć, ruchów myszy i użycia aplikacji może zamienić się w coś znacznie bardziej wrażliwego: model zachowania pracownika. W Europie taki pomysł natychmiast zahacza o granice prywatności.

Według ustaleń Reutersa Meta rozwija Model Capability Initiative, czyli narzędzie zbierające szczegółowe dane o tym, jak pracownicy korzystają z komputerów. Firma miała informować, że projekt dotyczy urządzeń pracowników w USA, ale wewnętrzne dokumenty oraz pytania pracowników pokazują szerszy problem: jeśli osoba z Europy pisze do amerykańskiego kolegi, treść tej interakcji może zostać uchwycona po stronie komputera w USA. Reuters pisał też, że narzędzie obejmuje ponad 200 aplikacji i stron, a pracownicy skarżyli się na gwałtowny wzrost zużycia internetu. Materiał opublikowano 29 maja.

Agent AI potrzebuje instrukcji, ale skąd je wziąć?

Logika Mety jest zrozumiała. Jeśli agent AI ma naprawdę pomagać w pracy, musi wiedzieć, jak ludzie wykonują zadania. Nie wystarczy wrzucić do modelu instrukcji obsługi Excela, CRM-a i przeglądarki. Trzeba pokazać mu sekwencje: kliknięcie, wybór z menu, skopiowanie treści, przełączenie okna, korekta, wysłanie wiadomości. To jest prawdziwa praca biurowa — nie elegancki prompt, ale tysiące drobnych ruchów.

Właśnie dlatego takie dane są dla firm tak cenne. Pokazują nie tylko, co pracownik robi, lecz także jak myśli operacyjnie. Kiedy się waha. Co poprawia. Jak omija wadliwy proces. Gdzie szuka informacji. W starym świecie była to wiedza ukryta w organizacji. W świecie AI staje się surowcem treningowym. I tu zaczyna się konflikt: czy pracownik jest użytkownikiem systemu, czy nieświadomym demonstratorem dla przyszłego automatu?

Europa nie lubi słowa „przypadkowo”

Meta może argumentować, że projekt jest ograniczony, że dane są oddzielane od tożsamości i że celem nie jest czytanie treści, ale nauka obsługi komputera. Europejskie prawo prywatności patrzy jednak na takie sprawy inaczej. GDPR pyta o podstawę przetwarzania, cel, proporcjonalność, możliwość usunięcia danych i zgodność z pierwotnym kontekstem, w którym dane powstały. Jeśli rozmowa służbowa miała służyć pracy, a później trafia do treningu modelu, regulatorzy mogą zapytać: na jakiej podstawie zmieniono jej cel?

To jest szerszy problem niż Meta. Cała branża AI wchodzi w etap, w którym publiczny internet nie wystarcza. Modele potrzebują danych o realnych działaniach: jak lekarz wypełnia dokumentację, jak prawnik analizuje umowę, jak programista poprawia błąd, jak księgowy zamyka miesiąc. Najcenniejsze dane nie są już tekstem z sieci, tylko śladem pracy. A ślad pracy bywa danymi osobowymi, tajemnicą przedsiębiorstwa, korespondencją, kodem, informacją o zdrowiu albo zwykłym ludzkim nawykiem.

Przyszłość pracy będzie miała rejestrator

W tej historii najważniejszy nie jest sam spór prawny. Najważniejsza jest zmiana relacji między pracownikiem a narzędziem. Przez lata oprogramowanie mierzyło produktywność: czas, liczbę ticketów, kliknięcia, aktywność. Teraz może mierzyć pracę po to, żeby ją odtworzyć. To subtelna, ale ogromna różnica. Monitoring nie kończy się raportem dla menedżera. Może skończyć się modelem, który wykonuje podobną pracę szybciej i taniej.

Firmy będą twierdzić, że chodzi o automatyzację nudnych czynności. Pracownicy będą pytać, czy nie właśnie z nich powstaje instrukcja do własnego zastąpienia. Regulatorzy będą próbować ustalić, czy zgoda w miejscu pracy w ogóle może być dobrowolna. A użytkownicy AI zobaczą produkt, który świetnie „wie”, jak działa biuro, ale rzadko dowiedzą się, z czyich gestów się tego nauczył.

Meta nie jest tu wyjątkiem. Jest zapowiedzią. Najbliższa wojna o dane treningowe nie będzie toczyć się tylko o książki, obrazy i artykuły z internetu. Będzie toczyć się o dzień pracy.

I właśnie dlatego kliknięcie myszą nagle stało się polityczne.

Dla redakcji technologicznych to temat do śledzenia także dlatego, że pokazuje przyszły konflikt w każdej dużej organizacji: firma będzie chciała trenować automatyzację na realnej pracy, a pracownicy będą chcieli wiedzieć, czy ich codzienne gesty są jeszcze tylko pracą, czy już materiałem do zastąpienia procesu.