본문으로 건너뛰기
IFAI

업계 동향

메타, AI 에이전트 훈련 위해 직원 마우스·키보드 입력 추적

게시 확산 지수 52

로이터에 따르면 메타가 업무용 AI 에이전트 훈련을 위해 미국 직원의 컴퓨터에 마우스 이동, 클릭, 키 입력을 기록하는 소프트웨어를 설치 중이다. 메타는 수집 데이터를 인사 평가에 쓰지 않는다고 밝혔으나, 화이트칼라 직군을 향한 과도한 감시라는 지적이 나온다.

메타, AI 에이전트 훈련 위해 직원 마우스·키보드 입력 추적
이미지: tech.yahoo.com

메타가 AI 모델을 학습시키기 위한 새로운 데이터 수집 창구를 열었습니다. 바로 자사 직원들의 컴퓨터 화면과 키보드입니다.

로이터가 입수한 사내 메모에 따르면 메타는 미국 내 직원들의 업무용 PC에 'MCI(Model Capability Initiative)'라는 추적 소프트웨어를 설치하고 있습니다. 직원이 업무 관련 앱이나 웹사이트를 사용할 때 마우스 이동 궤적, 클릭, 키보드 입력값을 기록하고 주기적으로 화면 캡처까지 수집하는 방식입니다.

근태를 감시하려는 목적이 아니라, 컴퓨터로 복잡한 업무를 스스로 처리하는 자율형 AI 에이전트를 학습시키기 위한 조치입니다.

일상 업무를 통째로 AI 교재로 만든다

메타 슈퍼인텔리전스 랩 연구팀이 공유한 메모에 따르면, 최신 AI 모델들은 드롭다운 메뉴를 고르거나 단축키를 활용하는 등 사람이 화면을 다루는 미세한 방식을 모방하는 데 여전히 어려움을 겪고 있습니다.

메타의 해결책은 단순했습니다. 수만 명의 직원이 매일 일하는 과정 자체를 실시간 학습 데이터로 삼겠다는 것입니다.

앤드루 보스워스 최고기술책임자(CTO)는 사내에 '에이전트 트랜스포메이션 액셀러레이터(ATA)'라는 프로젝트를 공표하며, 향후 업무의 주축은 AI 에이전트가 맡고 인간은 지시와 검토를 담당하는 구조로 전환하겠다고 밝혔습니다. 사람이 어느 지점에서 개입하는지 AI가 추적하면 다음번에는 스스로 오류를 수정할 수 있게 됩니다.

메타는 이를 위해 직무 구분을 허물고 'AI 빌더'라는 통합 직책을 도입했으며, 소프트웨어 개발과 인프라 배포를 에이전트에 맡기기 위한 전담 응용 AI(AAI) 엔지니어링 팀도 신설했습니다.

백오피스로 번진 감시 기술과 규제 논란

메타 대변인 앤디 스톤은 해당 데이터가 인사 평가에 절대 쓰이지 않으며 민감한 정보를 보호하는 장치가 마련되어 있다고 해명했습니다. 하지만 구체적으로 어떤 정보가 수집 대상에서 제외되는지는 밝히지 않았습니다.

법학계에서는 강한 비판이 나옵니다. 예일대 법대 이페오마 아주와 교수는 과거 배달 기사나 긱 워커에게나 적용되던 실시간 키스트로크 로깅과 화면 감시가 사무직 화이트칼라에게까지 전면 확대되었다고 짚었습니다. 미국 연방법에는 고용주의 노동자 감시를 제한하는 규정이 사실상 없습니다.

반면 유럽에서는 당장 법적 장벽에 부딪힐 가능성이 큽니다. 노동법 전문가들은 이탈리아처럼 전자 감시를 통한 생산성 측정을 법으로 금지하거나, 독일처럼 중대 범죄 혐의가 없는 한 키 입력을 기록할 수 없게 한 법원 판례, 나아가 유럽 일반개인정보보호법(GDPR) 위반 소지가 다분하다고 지적합니다.

여기에 메타가 오는 5월 20일부터 글로벌 인력의 10%를 감원할 계획이라는 점도 내부 불만을 키우고 있습니다. 언제 구조조정 대상이 될지 모르는 상황에서 자신을 대체할 AI를 위해 손가락 움직임까지 헌납해야 하는 상황이 된 셈입니다.

왜 중요한가

컴퓨터 인터페이스를 직접 제어하는 자율형 에이전트를 만들려면 실제 사람의 마우스와 키보드 입력 같은 초미세 상호작용 데이터가 필수적입니다. 인터넷에 공개된 텍스트만으로는 기업 내부 툴을 능숙하게 다루는 법을 가르칠 수 없습니다. 그런 면에서 메타가 내부 직원들의 조작 로그를 대규모로 확보하는 방식은 데이터 병목을 뚫는 가장 빠르고 영리한 선택일 수 있습니다.

하지만 우리는 이 방식이 수반할 대가가 지나치게 크다고 봅니다. 인사 고과에 반영하지 않는다고 공언하더라도, 타이핑 하나와 마우스 멈칫거림까지 전부 기록된다는 압박감은 업무 환경의 자율성을 심각하게 해칩니다. 테크 기업들이 앞다퉈 화이트칼라 감시를 일상화하는 나쁜 선례를 남길 수도 있습니다.

더 본질적으로는 AI 학습 데이터의 고갈이 얼마나 한계에 다다랐는지를 방증합니다. 파산한 스타트업의 슬랙 대화록이나 지라 티켓까지 긁어모으던 업계가 이제는 자사 직원의 손끝까지 착취하기 시작했습니다. 단기적으로는 에이전트 성능을 끌어올릴지 몰라도, 유럽 규제 당국과의 마찰과 사내 신뢰 붕괴를 감수해야 하는 위험한 베팅으로 보입니다.

출처 (2)

  1. [1]
    tech.yahoo.com(새 탭에서 열림)원문tech.yahoo.com
  2. [2]
    techcrunch.com(새 탭에서 열림)보도techcrunch.com

매일 AI 콘텐츠 픽