上周,一個(gè)叫「同事.skill」的 GitHub 項(xiàng)目火了。
功能很直接:把離職員工的聊天記錄、工作文檔、飛書消息全部喂給大模型,生成一個(gè)能模仿其語(yǔ)氣、工作習(xí)慣的 AI 分身。
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五天,將近七萬(wàn)顆星。
評(píng)論區(qū)有條話讓我記住了:
"被畢業(yè)的同事并沒有消失,不過(guò)是被蒸餾成了 token 繼續(xù)陪著你。"
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這件事能發(fā)生,不是因?yàn)?AI 突然變強(qiáng)了
而是因?yàn)槲覀冞@些年,把太多東西寫進(jìn)了文檔。
飛書消息、釘釘記錄、周報(bào)、復(fù)盤、會(huì)議紀(jì)要……每一次工作留下的數(shù)字痕跡,都在無(wú)聲地積累成一個(gè)可供訓(xùn)練的數(shù)據(jù)庫(kù)。
AI 需要的原材料,我們?cè)缇蛡浜昧恕?/p>
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能被蒸餾的,是哪些能力?
坦白說(shuō),一個(gè)人的很大一部分職場(chǎng)價(jià)值,是可以被復(fù)刻的。
第一類:方法論和流程。你怎么寫項(xiàng)目 brief,怎么拆解需求,怎么推進(jìn)跨部門協(xié)作。這些邏輯一旦被反復(fù)記錄,AI 學(xué)得又快又準(zhǔn)。
第二類:表達(dá)習(xí)慣和風(fēng)格。你的措辭方式、匯報(bào)結(jié)構(gòu)、客戶溝通話術(shù)。語(yǔ)言模式是 AI 最擅長(zhǎng)學(xué)習(xí)的東西,甚至能學(xué)出"你的味道"。
第三類:歷史判斷的結(jié)論。你過(guò)去做過(guò)哪些決策,最終結(jié)果是什么。AI 可以從結(jié)論反推你的決策邏輯,形成一套"你的判斷模擬器"。
換句話說(shuō):你過(guò)去所有"輸出過(guò)的經(jīng)驗(yàn)",理論上都可以被蒸餾。
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蒸餾不走的,才是真正的護(hù)城河
但有一類東西,目前的 AI 真的學(xué)不走。
那就是你在信息不全時(shí),做判斷的方式。
一個(gè)做了十年 HR 的人說(shuō)過(guò)一句話:AI 能學(xué)會(huì)我怎么寫 JD,但學(xué)不會(huì)我怎么感覺到一個(gè)候選人在撒謊。
那種感覺來(lái)自哪里?來(lái)自她跟幾千個(gè)候選人談過(guò)話之后,沉進(jìn)身體里的某種直覺。
不在任何文檔里,所以蒸餾不走。
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具體來(lái)說(shuō),蒸餾不走的能力大概有三種:
一是跨情境的遷移判斷:你在 A 行業(yè)積累的經(jīng)驗(yàn),如何被你活用到 B 場(chǎng)景里。這個(gè)遷移的過(guò)程,本質(zhì)上是你在做創(chuàng)造性的類比,AI 當(dāng)前的能力很難復(fù)制這個(gè)過(guò)程。
二是在模糊地帶做取舍:當(dāng)沒有標(biāo)準(zhǔn)答案、信息不完整、利益方互相沖突的時(shí)候,你怎么決定往哪走。這類判斷背后是價(jià)值觀和膽識(shí),不是數(shù)據(jù)。
三是驅(qū)動(dòng)別人的能力:你怎么讓一個(gè)不服管的下屬開始信任你,怎么在項(xiàng)目快崩的時(shí)候穩(wěn)住團(tuán)隊(duì)情緒。人對(duì)人的影響力,依賴的是現(xiàn)場(chǎng)感知和實(shí)時(shí)反應(yīng),這是 AI 分身的真正邊界。
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你的價(jià)值地圖,長(zhǎng)什么樣
所以這件事給我們的真正啟示,不是"AI 要來(lái)?yè)岋埻肓?。
而是:你有多少價(jià)值,是活在文檔之外的?
如果你做了五年的工作,所有核心價(jià)值都能被整理成一份 Wiki,那你確實(shí)值得警惕。
但如果你的判斷力來(lái)自大量非標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)戰(zhàn),你的影響力來(lái)自真實(shí)的人際關(guān)系,你的創(chuàng)造力來(lái)自跨行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)碰撞,那 AI 蒸餾出來(lái)的,只是你的影子。
而影子,是無(wú)法獨(dú)立存在的。
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職場(chǎng)價(jià)值這件事,有個(gè)規(guī)律:
越是主動(dòng)流動(dòng)的人,越難被復(fù)刻。
因?yàn)槊恳淮翁郏际窃诟履莻€(gè)"不可描述"的部分。
你去了新的行業(yè),見了新的人,在沒有歷史文檔可以參考的地方做決策。
你的判斷力在生長(zhǎng),你的經(jīng)驗(yàn)在長(zhǎng)出新的形狀。
那才是 AI 蒸餾不進(jìn)去的東西。
作者丨李茂
上獵聘
看看那些真正需要你判斷力的機(jī)會(huì)
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