Meta의 한 직원이 업무용 노트북에서 보고서를 작성한다. 마우스 커서가 메뉴 바를 지나 설정 창을 클릭하고, 특정 단축키를 눌러 데이터를 추출하는 모든 과정이 기록된다. 이 기록은 성과 평가를 위한 감시가 아니라, AI의 교과서로 활용된다.

Meta의 직원 행동 데이터 수집 체계

Meta(페이스북과 인스타그램을 운영하는 기업)가 직원들의 마우스 움직임, 키보드 입력값, 화면 활동 데이터를 수집하는 시스템을 도입했다. 수집 대상은 단순한 텍스트 입력을 넘어 클릭 좌표, 드래그 궤적, 메뉴 선택 순서 등 소프트웨어 조작의 전 과정을 포함한다.

이 데이터는 AI(인공지능) 모델이 인간의 작업 방식을 학습하여 스스로 소프트웨어를 조작하게 만드는 데 사용된다. Meta는 이를 통해 AI 에이전트(사용자의 목표를 이해하고 컴퓨터 환경에서 직접 작업을 수행하는 프로그램)를 고도화하려는 계획을 세웠다.

해외 매체에 따르면 Meta는 내부적으로 이 데이터를 통해 AI가 복잡한 워크플로우(업무가 처리되는 일련의 과정)를 이해하고 실행하는 능력을 키우고자 한다. 이는 기존의 정적인 데이터셋 학습에서 벗어나 실제 인간의 동적인 행동 패턴을 데이터화하는 시도다.

텍스트 학습에서 행동 모방 학습으로의 전환

기존의 거대 언어 모델 학습은 인터넷상의 방대한 텍스트 데이터를 읽고 다음 단어를 예측하는 방식이었다. 반면 이번 시도는 모방 학습(Imitation Learning, 전문가의 행동 궤적을 데이터로 만들어 AI가 이를 따라 하게 만드는 기법)을 기반으로 한다.

주목할 점은 AI의 역할이 답변하는 챗봇에서 작업을 수행하는 오퍼레이터로 진화하고 있다는 사실이다. AI가 브라우저를 열고, 특정 툴에 접속해 데이터를 입력하며, 결과물을 저장하는 일련의 과정을 인간의 궤적 그대로 학습하면 소프트웨어 조작의 정확도가 비약적으로 상승한다.

그러나 이러한 접근은 심각한 내부 반발을 불러온다. 직원들은 자신의 모든 움직임이 기록되는 환경을 사실상의 상시 감시 체제로 인식한다. 데이터 수집의 목적이 AI 학습이라 할지라도, 개인의 작업 습관과 실수가 그대로 기록되는 점은 심리적 압박으로 작용한다.

반면 Meta의 입장에서는 고품질의 행동 데이터가 AI 에이전트의 성패를 가르는 핵심 자산이다. 웹상의 공개 데이터만으로는 실제 기업 내부의 복잡한 툴 조작법을 학습시킬 수 없기 때문이다. 성능 향상을 위한 데이터 확보와 노동자의 프라이버시 보호라는 가치가 정면으로 충돌하는 지점이다.

AI의 진화 방향이 말하는 지능에서 행동하는 도구로 완전히 옮겨갔음을 보여주는 사례다.