Meta 旗下人工智能助手 Muse 在快速普及之际，其内部运行机制引发外界关注。据《连线》杂志报道，多名研究人员近期提取出 Muse 的内部文件，公开了该智能体的系统指令与行为逻辑。独立人工智能安全研究员卡兰·乔希通过普通聊天界面，让 Muse 复制并输出自身软件文件，成功获取了大量指令与系统提示词。
其中一条工作指令显示，Muse 会为用户的每一位联系人单独建立档案页面，相关流程每小时运行一次。系统汇总整理家人、伴侣、朋友、同事、协作伙伴以及用户所关注对象的各类信息，并借助结构化文本文件形式的记忆，收集用户社交关系及重要人物的相关资料。基于这些档案，Muse 可向用户提供改善人际关系的建议，或推荐适合与特定朋友前往的场所。
内部文档说明，新建的人物档案初期内容可能较为简略，随后会随时间逐步补充。档案页面可包含事实信息、过往经历、双方关系、共同交集、待跟进事项以及关系维护建议等板块。Meta 的工作指令明确，Muse 只能使用自己能够获取到的证据，凭空编造信息远比保留空白档案更不可取。文档同时提到，模型可记录生日、纪念日等重要日期，以及旅行、争执和解等背景事件。关系维护板块则会给出具体方案，包括打电话的合适理由、值得纪念的日子、对方曾提及需要后续跟进的事项，以及能够给予对方有意义支持的方式。
Meta 发言人丹尼尔·罗伯茨在向《连线》发表的声明中表示，任何一款智能体想要发挥作用，都需要掌握关于用户及其交往对象的背景信息，Muse 收集的这部分信息来源于公开内容以及用户本人选择分享的数据。依靠这些记忆，它才可以记住发送账单的人正是此前修缮卫生间的水管工，或记住用户配偶曾说过最喜欢哪一类鲜花。
Muse 的架构设计为每位独立用户分配专属虚拟机，用于存放该用户的数据与对话上下文，其他智能体无法访问。用户可以随时清除记忆记录，或断开各项外部服务的授权。Meta 表示，Muse 在执行发送邮件、完成支付等操作前会先请求用户确认，同时保留审计日志，用户可查看该智能体已完成的活动及后续计划。
牛津大学人工智能伦理研究所副教授卡里萨·贝利斯指出，用户向人工智能系统提供的关于自身的信息，远多于从系统获取的信息，其中既包括主动告知的内容，也包括系统做出的各类推断，两种情况都各有值得担忧之处。民主与技术中心人工智能治理实验室主任米兰达·博根则表示，相较于竞品系统，Muse 明显更加侧重记录人际关系与个人联系人。她指出，这类人工智能助手产品更多是鼓励用户主动提交更多个人数据，而非引导用户删减已留存的数据，用户向企业交出的信息体量已远远超出以往人们原本愿意提供的范围。
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