隨著 AI 系統持續從網際網路擷取資料進行訓練，人工智慧取得現實世界工作資料的方式也正受到關注。當先進機器人開始展現自主執行實體工作的能力，人類工人被納入訓練流程，協助培養未來可能取代部分人力的機器，已成為製造業與科技業的重要議題。
相關案例涵蓋印度的成衣製造、中國的高度自動化汽車工廠，以及 Meta 內部曾推動的工作行為資料蒐集計畫。這些做法雖可能加速代理式 AI 與機器人的發展，但也同時引發員工同意權、隱私、職場信任及資料使用範圍等疑慮。
第一人稱影片成為機器人訓練資料
在印度，成衣製造商 Pearl Global Industries 已讓員工配戴由 Egolab AI 提供的頭戴式裝置。工人在進行縫製、摺疊與處理布料等日常作業時，裝置會記錄其工作過程，讓機器系統持續蒐集資料。
這類畫面被稱為「第一人稱視角影片」（egocentric video footage），可用於訓練人形機器人理解人類如何在現實環境中完成工作。據報導，員工雖然曾被告知裝置會記錄工作過程，但並未被徵求書面或口頭同意，因而引發對資料蒐集正當性的疑問。
第一人稱視角資料的價值，在於它能呈現工作者從自身視線所看到的物件、工具與操作順序。對開發者而言，這些資料可能有助於機器人學習複雜且依賴情境判斷的工作；對員工而言，則涉及工作行為是否能在缺乏明確同意的情況下被記錄、分析及重新利用。
中國加速推動熄燈工廠
在中國東北，汽車製造商極氪（Zeekr）被視為高度自動化製造的代表案例之一。相關生產線能在不需人手直接接觸的情況下製造車輛，接近只需要極少數人力、甚至不需人力即可運作的「黑燈工廠」或「熄燈工廠」（dark factory／lights-out factory）模式。
國際機器人聯合會（International Federation of Robotics）表示，中國在 2024 年安裝了 29.5 萬台工業機器人，占全球安裝量的 54%。這項數據顯示，中國正以相當快的速度推動製造業自動化，也讓工業機器人取得更多實際工作環境與操作流程資料。
Meta 模型能力計畫引發內部反彈
除了實體製造現場，辦公室工作流程也可能成為代理式 AI 的訓練來源。Meta 在 4 月下旬於內部宣布，正在測試名為「模型能力計畫」（Model Capability Initiative，MCI）的工具，計畫部署於美國員工使用的公司設備上。
根據計畫描述，MCI 可記錄滑鼠移動、點擊與鍵盤輸入等操作，或擷取螢幕畫面，藉此協助打造能在無需持續監督下執行工作的代理式 AI 系統。該計畫當時尚未在英國或歐洲實施，原因是當地職場保護與資料保護法規較為嚴格。
即使適用範圍限於特定地區，MCI 仍在 Meta 內部引發強烈反彈。不少員工認為，這項做法等同數位監控，並可能透過分析工作內容與工作資料，尋找自動化及取代人力的方法。
超過 1,500 名 Meta 員工曾連署反對 MCI，並表示蒐集及重新利用這類資料，對隱私、同意權與職場信任造成嚴重疑慮。請願書也指控，該計畫涉及具侵入性、帶有強制性且未經同意的資料蒐集。
資料存取問題導致計畫暫停
Meta 在 6 月底得知公司內部有未經授權的人員能夠存取所蒐集的資料後，已暫停 MCI 計畫。這項決定凸顯，除了資料是否應被蒐集之外，誰能存取資料、資料如何保存，以及資料能否被重新用於其他 AI 訓練目的，同樣是部署相關系統時的關鍵問題。
目前可確認的是，MCI 已因內部資料存取問題暫停；至於計畫是否會在改善權限控管或取得更明確同意後恢復，來源並未提供進一步資訊。
自動化效率與職場信任之間的拉鋸
從第一人稱影片到電腦操作紀錄，企業正嘗試把人類完成工作的方式轉換成可供 AI 學習的資料。這些資料可能縮短機器人與代理式 AI 進入實際工作環境的時間，但也讓員工面臨自身技能、工作流程與行為被持續記錄及分析的風險。
專家警告，將人類工作資料用於訓練自主式 AI，可能成為多個產業的發展方向，其他企業也可能因擔心在 AI 時代落後而跟進。未來相關計畫能否獲得員工接受，將取決於企業是否提供透明的資料用途說明、有效的同意機制，以及足夠的隱私與存取控制。
