把离职员工“炼化”成数字人继续干活?————AI应用的合规边界与权益困境剖析

新华网
Apr 27

  本报记者 丛佳鑫

  近日,一个名为“同事.skill”的开源项目在技术社区GitHub上爆火。功能是把离职同事的飞书消息、钉钉文档、邮件、截图等“原材料”投喂给AI,再加上几句对其性格的主观描述,就可生成一个能够替他继续工作的AI分身,网友戏称这一过程为“炼化”。

  被裁员后,还要把在职期间学到的技能、业务逻辑,甚至原属于自己的语言风格、为人处事的方法留下,为公司永久工作?这项技术在网络社交平台上引发广泛讨论。

  训练AI分身,数据从何而来、可以使用到何种程度?如何强化知识产权保护、明确技术伦理边界,让AI发展的成果惠及更多劳动者?新华每日电讯记者多方采访,深入剖析该现象。

  离职员工的“赛博永生”

  最近,“把前同事‘炼化’(或蒸馏)成AI Skills”成为舆论热点。此技术可提取人的工作经验、沟通风格、决策逻辑等隐性信息,使AI分身一定程度具备人的思维能力,同时完成特定工作任务。

  “以前的离职,是工位清空、移交工作,学到的本领、积累的经验还是自己的;现在的离职,仿佛把灵魂留在了公司,实现‘赛博打工’、永不下班。”还有网友“整活”,将前任、老板生成数字人,试图“求虐”。

  不少受访者认为,“炼化”同事不仅侵犯了劳动者的知识产权,而且各类数据被收集后,AI将不再是可靠的工作助手,而是可能被用作“优化”自己的工具。为了提前杀死自己的“数字分身”,有的网友尝试给自己“投毒”,“只要我代码写得够烂,AI就只能学到一堆垃圾,公司也只能得到垃圾代码”。

  还有网友制作了“反同事.skill”,与“克隆”他人相反,它通过将真正重要的核心知识替换为看似正确但无实质内容的“正确的废话”,来保护自己的知识不被轻易复制。

  “赛博永生”暗藏隐忧

  受访专家认为,“同事.skill”看似是能够短时间大幅提升生产力的工具,实则暗藏多重隐忧。

  首先是劳动者隐私使用权限和知识产权问题。青岛黄海学院教授孙在福认为,当前,个体在职场中积累的经验、习惯到底更偏重属于公司财产还是劳动者本人知识产权,在法律上尚属模糊地带。员工带入职场的个人经验、外部学习成果、非职务发明、个人方法论被“克隆”,将构成对员工个人智力成果的侵害。一旦AI生成内容出现侵权、错误、泄密,现有法律无法清晰界定责任主体,最终形成“谁都负责、谁都不负责”的法律真空。

  其次,“同事.skill”的迭代发展带来了职业替代焦虑。山东师范大学副教授刘溪认为,若该技能无序发展,可能直接导致企业对某些岗位的人力需求大幅缩减,进而引发调岗降薪、优化裁员等一系列问题。

  再次,人才培养很有可能追不上科技的步伐。随着AI持续发展,技能迭代周期可能从10年缩短至2到3年,“一技终身”将成为历史。同时,职业教育模式可能从长期学历教育转向短周期、模块化、微证书教育,并要求学员从一次性教育转向终身学习、持续更新、动态适配。

  让AI成为人类的羽翼

  “人工智能发展越来越好,普通劳动者该如何享受到这份时代的红利?”不少受访者都有这种困惑。

  不可否认,AI的发展在替代部分基础岗位的同时,会同步创造新的就业岗位,如AI训练师、提示词工程师、数字员工管理员、算法合规审计师等。这些新岗位数量有限,目前不能完全承接被替换的劳动力,技术发展速度与新岗位诞生速度、新保障体系构建速度之间的“赛跑”,将需要一个较长时间的调和。

  一方面,培养AI不可替代的竞争力、学会用AI处理问题,才能让AI成为人类的羽翼。刘溪认为,当AI逐步承担“如何做”的执行工作,“做什么”与“为何做”的决策价值更加突出。高校应及时进行专业和课程调整,加强人文社科与伦理教育,提升学生的问题定义能力、价值判断能力和综合审美能力。

  孙在福认为,企业可以采取“人机耦合”的选择,即利用AI Skill处理标准化、重复性的基础任务,将人类员工从繁琐劳动中释放出来,转而聚焦于高价值的战略决策、情感沟通与复杂问题的综合处理。

  当“能力算法化”成为无法避免的趋势,劳动者可以尝试将自身的专业技能、工作经验、决策逻辑封装为可复用的AI Skill,以订阅授权、调用分成的方式,为多家企业提供远程服务,实现“一人服务多家企业”的灵活就业模式,将自身劳动价值最大化。

  守护人的主体地位

  在人机协同时代,如何守护人的主体地位与不可替代性?受访专家认为,当前,应在法律法规、伦理审查、行业自律等方面发力,保护劳动者合法权益,为人机协同发展打下坚实基础。

  ——补齐法律短板,实现刚性约束。孙在福建议,在个人信息保护法框架下进一步明确:员工的工作行为模式、沟通风格、判断偏好、思维逻辑属于个人信息乃至敏感个人信息,企业用于AI训练必须取得单独书面同意。劳动关系终止后,企业应在规定期限内删除用于AI训练的个人痕迹数据。

  ——强化伦理审查,降低劳动者维权成本。孙在福建议,面向企业的“同事.skill”类系统上线前,应向网信、人社、市场监管部门进行备案与伦理评估,重点检查数据授权合法性、采集范围必要性、劳动权益保障情况。

  ——完善行业自律,形成柔性约束补充。刘溪建议,行业协会可牵头,联合法律机构、劳动保护组织制定自律公约,倡导行业自律,抵制贬损人类职业价值、加剧就业失衡的恶性算法竞争,确保技术进步始终运行在文明与法治的轨道上。(完)

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