Meta 又一次把「默认同意」写进了产品逻辑里——只不过这次，代价可能不只是隐私。
发生了什么
据 WIRED 报道，Meta 推出的 Muse 应用延续了该公司在 AI 产品上的一贯做法：将用户默认纳入数据收集范围，用于 AI 训练。报道还指出，应用会引导用户分享银行账户、电子邮箱乃至护照等敏感信息。
这些信息本身并非 Muse 完成核心功能所必需。换言之，用户被要求交出的，是远超产品使用门槛的数据。
为什么重要
这不是孤立事件，而是 Meta 在生成式 AI 时代的一贯策略的延伸。从社交图谱到公开帖子，Meta 一直在扩大可用于模型训练的数据边界，而「默认开启、用户自行退出」的设计，把选择成本转移给了用户。
问题在于，Muse 收集的数据类型和社交内容不在一个量级。银行账户、邮箱、护照属于身份与金融层面的敏感信息，一旦进入训练管线或数据留存体系，风险不再只是「被用来改进模型」，而是身份盗用、精准诈骗与合规审查的连锁反应。
更值得警惕的是叙事错位。一个以「创作」为名的 AI 应用，其数据索取清单却更像一套身份验证与金融画像工具。WIRED 标题里那句「更擅长监视而非帮助」，指向的正是这种产品定位与数据行为之间的割裂。
影响与看点
对用户而言，最现实的动作是检查默认设置：哪些数据被采集、是否用于训练、能否关闭或删除。默认值往往决定了绝大多数人的实际选择。
对开发者与行业而言，Muse 是一个观察样本。当监管在欧盟《AI 法案》、各地数据保护法上逐步收紧，「默认同意」模式的合规空间正在收窄。Meta 若继续沿用这一路径，可能面临的不只是舆论批评，还有实质性的法律与市场阻力。
一个独立判断：AI 产品的竞争正在从「模型能力」转向「信任成本」。谁能在数据索取上保持克制，谁就更可能在下一阶段的用户争夺中占据优势——而 Meta 目前的选择，恰恰相反。
