微软Gaming Copilot被曝收集用户数据，AI行业陷入数据争夺战

近期，微软推出了AI游戏助手Gaming Copilot，旨在帮助玩家应对游戏挑战、提升技能并解析游戏内容。然而，当玩家们正欢迎这个“AI游戏伙伴”时，有细心的用户发现它实际上是一个隐藏的“特洛伊木马”。

根据海外游戏论坛ResetEra的用户报告，随着最近一次更新，自动安装在电脑上的Gaming Copilot会悄悄上传游戏截图和录屏内容。在Gaming Copilot的隐私设置中，“文本模型训练”选项默认处于开启状态。该用户也指出，微软尚未启用语音收集功能，这还算有所保留。

这一消息立即在玩家社区引发轩然大波。玩家原本期望Gaming Copilot能随时提供游戏帮助，避免频繁切换界面查找攻略，没想到它竟是一个暗中收集隐私数据的“间谍”。

微软在损害玩家体验方面似乎已成习惯，之前的“Edge游戏助手”导致系统卡顿，如今的Gaming Copilot更是将玩家当作“人肉电池”。这次数据收集并非无意之举，而是微软有意设计，旨在让玩家在不经意间交出数据。

微软为何采取这种“口蜜腹剑”的策略？从另一事件中可窥见端倪。几乎在Gaming Copilot数据上传问题曝光的同时，Reddit在纽约联邦法院起诉了AI搜索公司Perplexity AI，指控其通过“工业规模的非法抓取”行为，未经许可复制用户评论以牟利。

数据正像化石燃料一样枯竭，AI革命正在“吸干”互联网数据海洋，这是AI专家自去年以来不断发出的警告。2025年，AI行业出现一个新趋势：各大厂商的模型不再追求通用化，而是转向差异化发展，例如OpenAI的GPT-5擅长搜索、谷歌的Gemini 2侧重数学、Anthropic的Claude 4精通代码。

实际上，不同AI模型的专长差异源于它们在RLHF（基于人类反馈的强化学习）上的不同。据OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever的说法，决定RLHF效果的关键除了算法，数据质量更是决定性因素。这反映出AI大模型的迭代已从参数规模扩张转向高质量数据萃取。

AI大模型的训练依赖海量数据，但如果输入数据存在错误，模型就会“学坏”，输出无效结果。与人类类似，大模型接触过多低质信息后会出现认知退化的“脑腐”（Brain Rot）现象。

大模型持续暴露于垃圾数据会导致推理能力下降、长上下文理解变差、伦理意识减弱等系统性退化，且这一趋势不可逆，难以通过微调修复。为避免模型退化，AI厂商开始千方百计寻求高质量数据。

然而，论文、书籍等高质量数据已被消耗殆尽。AI厂商挥霍了互联网过去三十年积累的知识，才推动大模型在过去两年迎来“寒武纪大爆发”。如今高质量数据断供，厂商被迫在沙海淘金，尽管Reddit的社交数据和Gaming Copilot收集的游戏数据质量不高，但至少是稳定来源。

矛盾在于，不仅AI厂商认识到所有数据都有价值，像Reddit这样的数据拥有者也意识到这一点。从某种意义上说，AI初创企业的至暗时刻是2025年，此后巨头与初创企业在数据获取能力上的差距将使后者难以超越。

以微软和Perplexity AI为例，在合法合规前提下，微软获取数据的能力远超后者。微软产品线丰富，Office可提供办公数据，Gaming Copilot能带来游戏数据，因此能收集大而全的数据。

反观Perplexity AI，尽管作为AI搜索独角兽曾让谷歌搜索感到压力，但其产品单一，只能从1500万活跃用户获取数据。如果仅依赖自家数据，Perplexity AI将面临“加拉帕戈斯化”，即在孤立环境中优化，失去与外部兼容性，导致产品与主流需求脱节。

如果Perplexity AI不向外“掠夺”数据，其AI出现“脑腐”的风险将远高于微软Copilot。简而言之，AI赛道百舸争流的局面可能在未来一两年内结束，因为数据平台不再允许AI厂商免费获取数据，缺乏资金的初创企业将失去数据源。

毕竟，当微软等巨头能利用旗下产品悄悄收集用户数据，而Perplexity AI等初创企业只能去“抢”时，双方的差距只会越来越大。

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