当员工的核心技能和经验可以被人工智能（AI）“蒸馏”并留存，AI替人是否已经开始？
上月底，一名中国的算法工程师在开源社区GitHub上线了一个名为“同事.skill”的项目，使用者只需提供同事的飞书消息、钉钉文档、工作邮件等职场数据作为素材，就能通过AI生成可替代同事工作的AI技能。
换言之，给AI智能体装上这个技能，就能创造出跟同事拥有相同工作逻辑思维，乃至说话方式都相似的“数字同事”。项目短短一周就在GitHub获得了8000颗星，即被8000名用户标记收藏。
AI语境下的“Skill”可理解为AI智能体的插件，能以标准化流程执行任务，例如搜索网页做研究、撰写财报摘要等。
走红的同事.skill是一个免费开源项目，开发者在说明中以黑色幽默的口吻讽刺，大模型已让很多岗位的人失去工作，而这个项目可以解决同事离开后留下的问题：“将冰冷的离别化为温暖的Skill，欢迎加入赛博永生！”
项目既可以提取同事工作技术规范、流程、经验知识，也归纳性格身份、表达风格、决策模式，人际行为。
示例场景中，AI模拟的字节跳动工程师，不仅会使用“字节范儿”和用户对话，提出命令后还会加一句“这是规范，不用问为什么”，且会在任务出现漏洞时甩锅。
项目的大火，再次勾起人们的职场焦虑：“本以为个人经验是拿不走的，没想到也能被蒸馏”，“我人离职了，我的数字分身还要继续打工”。
AI领域的“蒸馏”技术，是一种利用大型、复杂的“教师”模型，训练小型、高效的“学生”模型的技术，使后者通过模仿前者的功能，以较小规模获取相近的性能表现。
根据同事.skill项目说明，使用时，尽量优先喂给AI同事主动写的长文、决策类回复等高质量信息。网民说，这不就意味着，在工作中输出越多、复盘越多、分享越多的人，越容易被完美蒸馏？
蒸馏与反蒸馏
同事.skill推出几天后，另一名中国工程师就在GitHub上推出了“反蒸馏 Skill”，也在短时间内获得逾1000颗星。
网名“邓小闲koki”的开发者在小红书发帖称，做这个项目的启发就是同事Skill，“大家都是出来做牛马的，我相信没有人希望自己被做成Skill，然后丢掉工作…这是我送给所有在大厂要做Skill同学们的礼物。”
她在项目介绍里写道：“公司要你把工作经验写成AI Skill，本质上是在蒸馏你，把你变成可替代的零件。”
事实上，当前一些中国互联网企业不仅把使用AI智能体作为日常工作要求，甚至要求员工产出个人的Skill。
据自媒体“定焦One”报道，一个北京互联网大厂的后端研发工程师Kelly自述：“我所在的部门，近期鼓励全员写Skill，要求大家对日常的工作经验、工作流程、技术细节以及常见问题进行全面盘点，然后文档化、Skill化。”
这位工程师还说，领导主要看两个指标，一是用公司内部“龙虾”（智能体）工具每天的词元（Token，AI可处理的最小文字单位）消耗量，另一个就是Skill的产出量。“对于后者，部门甚至有非常明确的考核指标，每周强制要求产出。”
邓小闲说，她开发的反蒸馏项目能做的事，就是读取大家要提交的技能文件，将核心知识替换为“正确但无用的废话”。最后输出两份文件，一份是核心被掏空的清洗版，用给公司交差；另一份则是私人备份，包括所有前面被抽调的踩坑经验、判断直觉、人际网络等。
不少网民留言表示感谢。不过，在内卷的氛围里，提交仅能交差的Skill恐怕不够。
Kelly说，大家都在卷Skill，晚上11点以后还在分享新的，“有时候看到同组的人写出一个比较好用的Skill，我就会感到非常焦虑。”
她说，AI在解决单一问题时，效率不一定比有经验的后端研发人员高。因为Skill写的简单流程不稳定，要花大量精力去调试、修改，并且Token消耗量也很大。但当Skill越改越好用之后，AI就会逐步超过人类，并且以非常低的成本运行。
网民感叹：“Skill是牛马经验提取器，没有什么核心能力是不能被数字化的。只要肯教，AI都学得会”，“同事，聚是Token，散是Skill”。
不过，也有观点认为，Skill质量不一，并不一定都能替代人。自媒体“字母榜”说，如果你的前同事本来就不爱发消息，聊天记录里都是“收到”、“好的”、“1”，“那生成出的Skill基本就是个复读机”。
此外，蒸馏过程涉及到企业对员工工作成果的使用权。第一财经引述上海大邦律师事务所合伙人游云庭称，提炼员工个人邮件和聊天记录，可能会侵犯个人隐私；但员工因职务生成的作品可视为公司的知识产权，公司提炼和蒸馏没有太大争议。
21世纪经济报道则引述清华大学公共管理学院副教授陈天昊指，劳动者在工作中形成的经验性知识原则上应由本人掌握，但现有法律对此仍存空白，未来需通过修订劳动法及在劳动合同中提前约定，明确谁有权调用这些知识及其边界。
争议不断，狂欢不止
尽管担心被AI替代的焦虑不止、数字人权利的争论仍在，但技术发展带来的兴奋和狂欢也仍在继续。
随着同事.skill走红让大家意识到“人类可以被蒸馏”，GitHub很快出现了一大批人类蒸馏项目，例如同事.skill的开发者，又开发了“前任.skill”，通过提供聊天记录等信息，可以模拟前男友或前女友的说话方式。
还有人开发出“女娲.skill”，融入女娲造人理念，模拟多个名人，“让马斯克、纳瓦尔、芒格、费曼都给你打工。”
还有开发者推出直接蒸馏老板的“老板.Skill”，让“赛博老板”教你如何向上汇报、如何提方案、要资源、汇报坏消息。
许多外国工程师也加入这股热潮。ClawIndustry的创始人Louie Prinz在社媒X上说，出现了这么多技能，为什么没人为塑造历史的人开发技能呢？于是，他开发了总统skill，“包括美国总统特朗普和他的44位同事。不用谢。”
脑洞大开的项目背后，是一场关于人类能否像数据包一样被拆解、复制和调用的社会实验。
科技自媒体“机器之心”说，过去一个人的经验、直觉与默契是随着时间积淀的非标资产，但Skill技术的出现打破了这一点，劳动价值体系被重估。
从智能体到Skill，一波接一波的技术狂欢与生存焦虑交织并行，时而荒诞时而真实。人们在狂热、警惕、期待与不安之间来回摇摆，时代众生相也一览无余。
