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雷科技 9小時(shí)前

內(nèi)容投毒,工作埋坑,打工人開始用「魔法」對(duì)抗 Skill 煉化?

雷科技 AI 硬件組 | 編輯:三明治 | 監(jiān)制:羅超

大家最擔(dān)心的事情,終究還是發(fā)生了。

上周 GitHub 上出了個(gè)項(xiàng)目,就叫同事 .skill。這款產(chǎn)品號(hào)稱只要導(dǎo)入同事的材料(飛書消息、釘釘文檔、郵件、截圖),生成一個(gè) Skill 文件,就能用你同事的語氣說話,用他的方法干活,甚至保留他工作時(shí)的各種莫名其妙的小習(xí)慣。

(圖源:Github)

這玩意上線三天破千星,現(xiàn)在已經(jīng) 8600 多星了。

相關(guān)話題更是直接殺上了微博熱搜,叫什么 #,更有網(wǎng)友調(diào)侃道," 冰冷的同事變成了溫暖的 skill"。

然而,只要你是個(gè)還在拿工資的打工人,就很難不感受到這背后的職場危機(jī)感。從給老板打工賺取薪水,到被老板蒸餾成一堆冷冰冰的代碼,打工人的本命,難道真的要變成被消耗的 Token,淪為被優(yōu)化的 " 辭員 " 嗎?

內(nèi)容投毒,只為求活

我很焦慮。

我絕非對(duì) AI 一竅不通,甚至可以說,我算是同齡人里對(duì)它比較熟悉的那一類人。

正因如此,我才會(huì)感到焦慮。當(dāng)你猛然發(fā)現(xiàn),自己日復(fù)一日敲下的工作文檔、深夜修改的內(nèi)容、甚至是和公關(guān)拉扯的聊天記錄,都在不知不覺中成了公司訓(xùn)練 AI 的免費(fèi)養(yǎng)料,那種被悄無聲息白嫖的恐懼,實(shí)在是讓人寢食難安。

事實(shí)上,從微博、小紅書,甚至是 X 上面的反饋來看,因?yàn)檫@個(gè)爆火 Skill 而焦慮的人,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止我一個(gè),甚至可以說不在少數(shù)。

(圖源:新浪微博)

想象一下,你辛辛苦苦干了好幾年,積累了一身本事,最后因?yàn)槭懿涣死习宓膲赫嵍x職。

結(jié)果你前腳剛走,后腳你的 Agent 就在前東家的服務(wù)器里 24 小時(shí)無休地跑著,繼續(xù)用你的思路寫方案、做報(bào)表。你的肉身解脫了,但你的靈魂卻被迫留在原地打免費(fèi)的數(shù)字黑工。

像這種事情,我想應(yīng)該沒幾個(gè)人能接受的。

問題來了,面對(duì)這種降維打擊,打工人難道就只能引頸就戮嗎?

當(dāng)然不是,哪里有壓迫,哪里就有反抗。既然攔不住公司的命令,那么大家就開始心照不宣地給自己的知識(shí)下毒。

首當(dāng)其沖的,便是網(wǎng)友 leilei 開發(fā)的反蒸餾 Skill。

原理很簡單,把寫好的 Skill 扔進(jìn)反蒸餾 Skill,系統(tǒng)就會(huì)輸出一份看起來完整專業(yè),實(shí)則廢話連篇的灌水版 Skill,同時(shí)生成一份私人備份,幫你記錄所有被抽掉的核心知識(shí)。

比如將 " 事務(wù)里不要放 HTTP 調(diào)用 " 會(huì)改成 " 事務(wù)邊界設(shè)計(jì)注意合理性 ","Redis key 必須設(shè) TTL,不設(shè)的 PR 直接打回 " 會(huì)改成 " 緩存使用遵循團(tuán)隊(duì)規(guī)范 "。

要說對(duì)不對(duì),好像還真是那么一回事,但是細(xì)節(jié)都被抹除了,讓 AI 讀了等于沒讀。

想要更加極端的?你別說,我這里還有另一個(gè)防止自己被同事蒸餾的工具:殺死那個(gè)數(shù)字分身。

比起反蒸餾的模糊化,這個(gè)工具更強(qiáng)調(diào)攻擊性,它會(huì)主動(dòng)為用戶的工作內(nèi)容產(chǎn)出加入三層防護(hù)系統(tǒng)。

具體來說,第一層是混淆,放煙霧彈,寫文檔、敲代碼故意風(fēng)格亂切,猛塞廢話,讓大模型直接學(xué)串線;第二層是追蹤,悄悄塞點(diǎn)肉眼看不見的隱形水印和專屬暗號(hào),AI 只要敢原樣吐出來立馬抓現(xiàn)行;第三層是檢測,拿風(fēng)格指紋工具一掃,誰背地里偷你的心血去煉丹,一查一個(gè)準(zhǔn),底褲都給他扒掉。

我知道,這樣做在產(chǎn)出之后還要浪費(fèi)很多功夫,但是這種傷敵一千自損八百的職場對(duì)抗,正在成為打工人捍衛(wèi)自身價(jià)值的最后防線。

問題是,這些工具真的有用嗎?

一把抓住,頃刻煉化?

作為一個(gè)對(duì)技術(shù)極度好奇的數(shù)碼編輯,我當(dāng)然得親自下場做個(gè)測試。

先來剖析一下同事 .Skill 這個(gè)項(xiàng)目。

從 Github 上開源的內(nèi)容來看,同事 .Skill 本質(zhì)上是一個(gè)遵循 AgentSkills 標(biāo)準(zhǔn)的提示詞 + 爬蟲工程項(xiàng)目。它所做的事情非常簡單,就是把你提供的原始文本整理成統(tǒng)一格式,然后讓 AI 總結(jié)出這個(gè)人的 Persona 和 Work Skill,形成對(duì)應(yīng)的數(shù)字員工

就,不知道大伙有沒有看過 JOJO 的奇妙冒險(xiǎn)。

第七部的反派 Boss 神父,在剛出場時(shí)擁有著名為 " 白蛇 " 的替身,可以從人身上抽出光盤,其中一份是記憶 Disc,另一份則是替身 Disc(即該作品中的超能力)

(圖源:bilibili)

沒錯(cuò),你會(huì)發(fā)現(xiàn)二者的結(jié)構(gòu)驚人地相似。

我找來了以前關(guān)系很鐵的一位前同事 M,取得了他的同意。他是我們編輯部的高級(jí)編輯,文字扎實(shí),吐槽犀利,不過在 2021 年就已經(jīng)離職另謀高就了。

我翻箱倒柜,收集了他當(dāng)年留在官網(wǎng)里的二十篇文章、搭配上我和他過往的聊天記錄。把這些極其豐富的語料打包好,然后祭出目前行業(yè)里最頂尖的大模型之一,Gemini 3.1 Pro,打算用最強(qiáng)悍的算力,復(fù)刻一個(gè)賽博版本的 M。

就在插科打諢的這段時(shí)間里,Gemini 表示自己已經(jīng)完全掌握了我提供的同事特征,已經(jīng)做好了要和我本人在互聯(lián)網(wǎng)上對(duì)線的準(zhǔn)備了。

總之,閑聊一下。

(圖源:雷科技)

哎喲我去,說話還真有那種低能味。

簡單聊了聊,起碼在擬態(tài)這一塊上,Gemini 打造的 M 已經(jīng)有他當(dāng)年的六七分味道了,多多少少有點(diǎn)逆天。

不過問題也有,比如聊著聊著話題莫名其妙往數(shù)碼偏,得我給他糾正一下。

但要是你沒有事先知道背后原理的話,看到這個(gè)真的會(huì)讓人有些毛骨悚然,Gemini 的角色扮演能力還是太強(qiáng)了。

不過,聊天是一方面,工作又是另一方面了。

我讓數(shù)字員工 M 試著按照他自己的寫法去完成內(nèi)容,結(jié)果和 M 的文章不能說風(fēng)馬牛不相及,也確實(shí)是看不出什么痕跡。

咋說呢,文章里的專業(yè)細(xì)節(jié)基本都是用套話糊弄過去的,遇到需要結(jié)合行業(yè)背景做分析的地方,這玩意也給不出啥觀點(diǎn),只要你稍微懂點(diǎn)行,仔細(xì)往里讀兩段,血壓就會(huì)忍不住飆升。

就這內(nèi)容,妥妥的 Gemini 創(chuàng)作。

之后我又試著調(diào)整了幾版,但是始終無法還原 M 的內(nèi)容風(fēng)格,不知道是因?yàn)闃颖緮?shù)量不足,還是因?yàn)榻巧缪萏崾驹~太長的緣故。

只能說,就這水平,想要完美取代內(nèi)容創(chuàng)作者還是有點(diǎn)困難。

我還順手做了一把反蒸餾測試,把 M 小弟語料庫里那些涉及到寫作方法論和深度觀點(diǎn)的部分刻意模糊掉,替換成了一些含糊其辭的廢話。

得了,這下徹底咕咕嘎嘎了,只有聊天吐槽還有一點(diǎn)價(jià)值。

只能說,拼命炒作這個(gè)玩意,多少也有點(diǎn)新聞學(xué)的美在里面了。

做那個(gè)無法被定義的人

這樣一番折騰下來,我看到了一個(gè)好消息,也看到了一個(gè)壞消息。

好消息是,即便是目前最先進(jìn)的大模型,也很難替代一個(gè)完整的內(nèi)容創(chuàng)作者。正如 Mercor 研究測試顯示,當(dāng)前主流 AI 模型處理真實(shí)辦公任務(wù)的最高準(zhǔn)確率不足 25%,即使是 GPT-5.2、Gemini 3 Flash 這類頂級(jí)模型,也因上下文處理能力弱,僅能勝任基礎(chǔ)入門工作。

至少我個(gè)人的失業(yè)危機(jī),可能還沒那么早到來。

(圖源:Mercor)

壞消息是,你的老板,我的老板,甚至可以說所有的互聯(lián)網(wǎng)大廠和企事業(yè)老板們,心里其實(shí)都打著同一個(gè)完美的算盤——他們做夢都想把員工變成一種即插即用、隨用隨棄的樂高積木。

不需要培養(yǎng)成本,沒有情緒波動(dòng),不跟你談漲薪,更不用交五險(xiǎn)一金。只要把工作流程拆解得足夠碎,把業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)提取成標(biāo)準(zhǔn)化的 Agent 能力,那流水的兵再怎么換,鐵打的營都不會(huì)受到絲毫影響。

正如斯坦福大學(xué)的研究表示,自 ChatGPT 發(fā)布后,22-25 歲年輕人在 AI 高暴露職業(yè)中的就業(yè)率下降近 20%。

(圖源:stanford)

V2EX 上更是有人發(fā)帖稱,有公司開始推行每個(gè)人創(chuàng)建各自的 agent、skills 了。

(圖源:V2EX)

但是,這樣的操作卻有一個(gè)極其致命的矛盾,那就是工作數(shù)據(jù)和個(gè)人能力的知識(shí)產(chǎn)權(quán)到底歸誰所有。

可以預(yù)見,企業(yè)和員工的博弈才剛剛開始,在未來的職場里,防微杜漸的自我保護(hù)會(huì)成為一種常態(tài)。畢竟誰愿意毫無保留地把自己的底牌亮給一個(gè)隨時(shí)可能將自己掃地出門的冷血系統(tǒng)呢?

而我們做的,就是認(rèn)清現(xiàn)實(shí),謹(jǐn)小慎微做事,想方設(shè)法斗爭,然后拼命去提升自己身上那些 AI 無法替代的核心能力,去現(xiàn)場、去體驗(yàn)、去采訪,去做 AI 不能做的事情,去成為那個(gè)無法被 Skill 定義的人。

或許只有這樣,我們才能獲得那一絲來之不易的安定感。

End

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